> ## Documentation Index
> Fetch the complete documentation index at: https://docs.xhuoapi.ai/llms.txt
> Use this file to discover all available pages before exploring further.

# Dokumentacja integracji API rozpoznawania cyfrowych angielskich kodów weryfikacyjnych

> Recognition of English numerical verification codes 集成指南 - XHuoAPI

W niniejszym dokumencie przedstawiono sposób integracji API rozpoznawania cyfrowych angielskich kodów weryfikacyjnych, które opiera się na technologii głębokiego uczenia i może być używane do rozpoznawania zmiennych długości angielskich kodów numerycznych. Wprowadź zawartość obrazu kodu weryfikacyjnego, a otrzymasz wynik kodu weryfikacyjnego.

## Proces aplikacji

Aby skorzystać z API, należy najpierw przejść do strony [API rozpoznawania cyfrowych angielskich kodów weryfikacyjnych](https://api.xhuoapi.ai/documents/cd1f56dc-e9c9-4293-9c68-80fa560c9087) i złożyć wniosek o odpowiednią usługę. Po wejściu na stronę kliknij przycisk „Acquire”, jak pokazano na obrazku:

![](https://cdn.xhuoapi.ai/q6ytrc.png)

Jeśli nie jesteś zalogowany lub zarejestrowany, automatycznie zostaniesz przekierowany na stronę logowania, aby zarejestrować się i zalogować. Po zalogowaniu lub rejestracji automatycznie wrócisz na bieżącą stronę.

Podczas pierwszej aplikacji otrzymasz darmowy limit, który pozwala na bezpłatne korzystanie z tego API.

## Podstawowe użycie

Najpierw zapoznaj się z podstawowym sposobem użycia, czyli wprowadź obraz zmiennej długości angielskiego kodu numerycznego, aby uzyskać przetworzony wynik. Najpierw musisz prosto przekazać pole `image`, które jest konkretnym obrazem angielskiego kodu numerycznego, jak pokazano na obrazku:

<p>
  <img src="https://cdn.xhuoapi.ai/c50hi9.png" width="500" className="m-auto" />
</p>

Następnie musimy przekonwertować obraz kodu weryfikacyjnego na kodowanie Base64. Do konwersji kodowania Base64 zaleca się użycie wtyczki przeglądarki Google Chrome FeHelper, a szczegółowe instrukcje użycia można znaleźć na poniższym obrazku:

<p>
  <img src="https://cdn.xhuoapi.ai/zy2jwh.png" width="500" className="m-auto" />
</p>

<p>
  <img src="https://cdn.xhuoapi.ai/pr73gn.png" width="500" className="m-auto" />
</p>

<p>
  <img src="https://cdn.xhuoapi.ai/ic4dbw.png" width="500" className="m-auto" />
</p>

Następnie możesz skopiować kodowanie Base64 uzyskane z wtyczki FeHelper, pamiętaj, że nie zawiera ono prefiksu data:image/png;base64, a konkretna zawartość wygląda następująco:

<p>
  <img src="https://cdn.xhuoapi.ai/5h4x4w.png" width="500" className="m-auto" />
</p>

Można zauważyć, że ustawiliśmy nagłówki żądania, w tym:

* `accept`: jakiego formatu odpowiedzi chcesz otrzymać, tutaj wpisz `application/json`, czyli format JSON.
* `authorization`: klucz do wywołania API, po złożeniu wniosku można go bezpośrednio wybrać z rozwijanej listy.

Dodatkowo ustawiono ciało żądania, w tym:

* `image`: obraz kodu weryfikacyjnego zakodowany w Base64 (bez prefiksu data:image/png;base64).

Po dokonaniu wyboru można zauważyć, że po prawej stronie wygenerowano odpowiedni kod, jak pokazano na obrazku:

<p>
  <img src="https://cdn.xhuoapi.ai/202y3d.png" width="500" className="m-auto" />
</p>

Kliknij przycisk „Try”, aby przeprowadzić test, jak pokazano na powyższym obrazku, a otrzymamy następujący wynik:

```json theme={null}
{
  "text": "7364"
}
```

Zwrócony wynik zawiera wiele pól, które są opisane poniżej:

* `text`, treść tekstowa przetworzonego obrazu zmiennej długości angielskiego kodu numerycznego.

Można zauważyć, że uzyskaliśmy wynik weryfikacji przetworzonego obrazu zmiennej długości angielskiego kodu numerycznego, wystarczy, że na podstawie treści tekstowej w wyniku `text` przejdziemy weryfikację.

Jeśli chcesz wygenerować odpowiedni kod do integracji, możesz go bezpośrednio skopiować, na przykład kod CURL wygląda następująco:

```shell theme={null}
curl -X POST 'https://api.xhuoapi.ai/v1/captcha/recognition/image2text' \
-H 'accept: application/json' \
-H 'authorization: Bearer {token}' \
-H 'content-type: application/json' \
-d '{
  "image": "iVBORw0KGgoAAAANSUhEUgAAAgUAAAE3CAYAAAA6xjI2AAAAAX..."
}'
```

Kod integracji w Pythonie wygląda następująco:

```python theme={null}
import requests

url = "https://api.xhuoapi.ai/v1/captcha/recognition/image2text"

headers = {
    "accept": "application/json",
    "authorization": "Bearer {token}",
    "content-type": "application/json"
}

payload = {
    "image": "iVBORw0KGgoAAAANSUhEUgAAAgUAAAE3CAYAAAA6xjI2AAAAAX..."
}

response = requests.post(url, json=payload, headers=headers)
print(response.text)
```

## Obsługa błędów

Podczas wywoływania API, jeśli wystąpią błędy, API zwróci odpowiedni kod błędu i informacje. Na przykład:

* `400 token_mismatched`: Złe żądanie, prawdopodobnie z powodu brakujących lub nieprawidłowych parametrów.
* `400 api_not_implemented`: Złe żądanie, prawdopodobnie z powodu brakujących lub nieprawidłowych parametrów.
* `401 invalid_token`: Nieautoryzowany, nieprawidłowy lub brakujący token autoryzacyjny.
* `429 too_many_requests`: Zbyt wiele żądań, przekroczono limit.
* `500 api_error`: Błąd wewnętrzny serwera, coś poszło nie tak na serwerze.

### Przykład odpowiedzi błędu

```json theme={null}
{
  "success": false,
  "error": {
    "code": "api_error",
    "message": "fetch failed"
  },
  "trace_id": "2cf86e86-22a4-46e1-ac2f-032c0f2a4e89"
}
```

## Wnioski

Dzięki temu dokumentowi zrozumiałeś, jak korzystać z API rozpoznawania cyfrowych angielskich kodów weryfikacyjnych, które może być używane do rozpoznawania zmiennych długości angielskich kodów numerycznych. Wprowadź zawartość obrazu kodu weryfikacyjnego, a otrzymasz wynik kodu weryfikacyjnego. Mamy nadzieję, że ten dokument pomoże Ci lepiej zintegrować i korzystać z tego API. W razie jakichkolwiek pytań, skontaktuj się z naszym zespołem wsparcia technicznego.