Documentation Index
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本文では、ユーザーが入力した認識内容と Recaptcha2 の CAPTCHA 画像を通じて、クリックする必要のある小さな画像の座標を返す Recaptcha2 画像認識 API の接続方法について説明します。
申請プロセス
API を使用するには、まず Recaptcha2 画像認識 API の該当ページでサービスを申請する必要があります。ページに入ったら、「Acquire」ボタンをクリックします。以下の図のように：
まだログインまたは登録していない場合は、自動的にログインページにリダイレクトされ、登録とログインを促されます。ログインまたは登録後、現在のページに自動的に戻ります。
初回申請時には無料のクレジットが付与され、この API を無料で使用できます。
基本使用
まず、基本的な使用方法を理解します。ウェブサイトから Recaptcha2 CAPTCHA 画像をキャプチャする必要があります。ここでは、例としてのウェブサイトの URL は https://www.google.com/recaptcha/api2/demo です。具体的なページは以下の図の通りです：
CAPTCHA のチェックボックスをクリックしないと CAPTCHA 画像は表示されません。上の図で黄色の矢印が指している部分にあるテキストが、以下の question の値です。まず、具体的な Recaptcha2 CAPTCHA 画像を示す image フィールドを簡単に渡す必要があります。この画像は上の図で赤い矢印が指している画像であり、画像は標準サイズ (100x100, 300x300, 450x450) にスケーリングする必要があります。そうしないと、サービスは画像のタイプを判断できません。画像の圧縮は自分で行う必要があります。この記事では、圧縮サイト を推奨します。このサイトで画像のサイズと大きさを圧縮できます。圧縮後の結果は以下の図の通りです：
また、CAPTCHA 画像に関連する認識内容パラメータ question を入力する必要があります。以下の内容表を参考にしてください：
中国語内容表
{
"/m/0pg52": "タクシー",
"/m/01bjv": "バス",
"/m/02yvhj": "スクールバス",
"/m/04_sv": "オートバイ",
"/m/013xlm": "トラクター",
"/m/01jk_4": "煙突",
"/m/014xcs": "横断歩道",
"/m/015qff": "信号機",
"/m/0199g": "自転車",
"/m/015qbp": "駐車メーター",
"/m/0k4j": "車",
"/m/015kr": "橋",
"/m/019jd": "ボート",
"/m/0cdl1": "ヤシの木",
"/m/09d_r": "山",
"/m/01pns0": "消火栓",
"/m/01lynh": "階段"
}
英語内容表
{
"/m/0pg52": "taxis",
"/m/01bjv": "bus",
"/m/02yvhj": "school bus",
"/m/04_sv": "motorcycles",
"/m/013xlm": "tractors",
"/m/01jk_4": "chimneys",
"/m/014xcs": "crosswalks", // pedestrian crossings も同様
"/m/015qff": "traffic lights",
"/m/0199g": "bicycles",
"/m/015qbp": "parking meters",
"/m/0k4j": "cars",
"/m/015kr": "bridges",
"/m/019jd": "boats",
"/m/0cdl1": "palm trees",
"/m/09d_r": "mountains or hills",
"/m/01pns0": "fire hydrant",
"/m/01lynh": "stairs"
}
question を消火栓に対応する /m/01pns0 に設定します。具体的な内容は以下の通りです：
ここで、リクエストヘッダーを設定しました。含まれる内容は以下の通りです：
accept：受け取りたいレスポンスの形式、ここでは application/json と記入します。つまり、JSON 形式です。authorization：API を呼び出すためのキー、申請後に直接選択できます。
さらに、リクエストボディを設定します。含まれる内容は以下の通りです：
image：Base64 エンコードされた CAPTCHA 画像。question：問題 ID、表を参照してください。/m/ で始まります。
選択後、右側に対応するコードが生成されるのがわかります。以下の図の通りです：
「Try」ボタンをクリックするとテストが行えます。上の図の通り、以下のような結果が得られました：
{
"solution": {
"size": 300,
"label": "/m/01pns0",
"confidences": [
0,
0.0007,
1,
0.0003,
0.0046,
1,
0,
1,
0
],
"objects": [
2,
5,
7
],
"type": "multi"
}
}
solution、今回の Recaptcha2 CAPTCHA 画像タスク処理後の検証結果。
size、Recaptcha2 CAPTCHA 画像のサイズ。label、Recaptcha2 CAPTCHA 画像が認識した内容。confidences、Recaptcha2 CAPTCHA 画像認識領域の信頼度、領域は0から始まります。objects、Recaptcha2 CAPTCHA 画像認識後に認識内容を満たす領域、領域は0から始まります。type、今回の Recaptcha2 CAPTCHA 画像タスクのタイプ、複数の領域がある場合は multi です。
Recaptcha2 CAPTCHA 画像の検証結果を得たことがわかります。まず、CAPTCHA 画像を領域に分割します。以下の図の通りです：
領域はすべて0から始まることがわかります。結果の objects から2,5,7を得たので、これらの3つの領域をクリックすることで検証を通過できます。
また、対応する接続コードを生成したい場合は、生成されたものを直接コピーできます。例えば、CURL のコードは以下の通りです：
curl -X POST 'https://api.xhuoapi.ai/v1/captcha/recognition/recaptcha2' \
-H 'accept: application/json' \
-H 'authorization: Bearer {token}' \
-H 'content-type: application/json' \
-d '{
"question": "/m/01pns0",
"image": "iVBORw0KGgoAAAANSUhEUgAAASoAAAEsCAIAAAD7AWllAAAAAX..."
}'
import requests
url = "https://api.xhuoapi.ai/v1/captcha/recognition/recaptcha2"
headers = {
"accept": "application/json",
"authorization": "Bearer {token}",
"content-type": "application/json"
}
payload = {
"question": "/m/01pns0",
"image": "iVBORw0KGgoAAAANSUhEUgAAASoAAAEsCAIAAAD7AWllAAAAAX..."
}
response = requests.post(url, json=payload, headers=headers)
print(response.text)
エラーハンドリング
APIを呼び出す際にエラーが発生した場合、APIは対応するエラーコードとメッセージを返します。例えば：
400 token_mismatched：不正なリクエスト、パラメータが不足しているか無効である可能性があります。400 api_not_implemented：不正なリクエスト、パラメータが不足しているか無効である可能性があります。401 invalid_token：認証されていない、無効または不足している認証トークン。429 too_many_requests：リクエストが多すぎます、レート制限を超えました。500 api_error：内部サーバーエラー、サーバーで何かがうまくいきませんでした。
エラー応答の例
{
"success": false,
"error": {
"code": "api_error",
"message": "fetch failed"
},
"trace_id": "2cf86e86-22a4-46e1-ac2f-032c0f2a4e89"
}
