前言

极验九宫格是如何实现的呢？大致可以分为几个步骤，把整张图片根据需求分割成10份，其中包括：小标题+9张图。直接将文本和图片一同训练即可，新鲜出炉可测试，接口如下。

测试接口

测评机器

请求接口：

具体参数：

Python请求示例：

import base64
import requests
with open(r"1.jpg", "rb") as f:
    img_bytes = f.read()
r = requests.post("http://152.136.181.66:19099/captcha/v1", json={
    "image": base64.b64encode(img_bytes).decode(), 
})

返回样例：

{
    "message":"锅,积木,锅,锅,积木,积木,梅花鹿,梳子,瓢虫,老虎",
    "code":0,
    "success":true,
    "uid":"f4114ea4-d496-11ea-8fc0-5254009b5048"
}

一共十组对象，首个对象为小标题，后面依次排序从左至右，从上至下。

测试原图

其中图6错误得识别为梅花鹿，为了告诉大家，即使深度学习也不一定能100%准确，不过测试接口的识别率应该是很高了，有网友跟我说测试通过率高达99%。

我们来康康性能：

一次性识别了10张图，还是一如既往的快，CPU总耗时不过30毫秒，也就是说平均一张图花费3毫秒。

感谢一下提供样本的两位大佬：
M大佬 和 S大佬，主要是不知道对方是否愿意暴露姓名，暂时以网名首字母代称。

作者QQ：27009583