metadata
title: Slider Captcha API
emoji: 🔍
colorFrom: blue
colorTo: green
sdk: docker
app_port: 7860
滑块验证码识别 API
基于 FastAPI + ONNX 的滑块验证码识别服务,支持滑块位置识别、缺口位置识别、滑缺距计算、带框图片可视化上传,以及 IPv4/IPv6 离线归属地查询。
接口列表
| 方法 | 路径 | 说明 |
|---|---|---|
GET |
/ |
根路径健康检查 |
GET |
/health |
部署平台健康检查 |
GET |
/ip?ip=8.8.8.8 |
IP 归属地查询,自动识别 IPv4/IPv6 |
POST |
/ip |
IP 归属地查询,支持 JSON、ip=xxx、纯 IP 文本 |
POST |
/slide |
上传图片文件,只返回滑块位置 |
POST |
/slide-base64 |
上传 base64 图片,只返回滑块位置 |
POST |
/hole |
上传图片文件,只返回缺口位置 |
POST |
/hole-base64 |
上传 base64 图片,只返回缺口位置 |
POST |
/puzzle |
上传图片文件,返回滑块、缺口和滑缺距 |
POST |
/puzzle-base64 |
上传 base64 图片,返回滑块、缺口和滑缺距 |
POST |
/visualize |
上传图片文件,返回识别结果和带框图片 URL |
POST |
/visualize-base64 |
上传 base64 图片,返回识别结果和带框图片 URL |
基础地址
推荐通过代理域名访问:
https://hf-api.lze.cc.cd
如果你是自行部署,也可以把示例里的域名替换成自己的服务地址。
健康检查
根路径
curl "https://hf-api.lze.cc.cd/"
返回示例:
{
"Hello": "Captcha",
"status": "running"
}
health
curl "https://hf-api.lze.cc.cd/health"
返回示例:
{
"status": "ok"
}
IP 查询
接口会自动识别 IPv4 和 IPv6,并使用项目内的离线库查询:
data/ip2region_v4.xdb
data/ip2region_v6.xdb
GET 查询
curl "https://hf-api.lze.cc.cd/ip?ip=8.8.8.8"
IPv6 示例:
curl "https://hf-api.lze.cc.cd/ip?ip=240e:3b7:3272:d8d0:db09:c067:8d59:539e"
POST JSON 查询
curl -X POST "https://hf-api.lze.cc.cd/ip" \
-H "Content-Type: application/json" \
-d '{"ip":"8.8.8.8"}'
POST 表单字符串查询
curl -X POST "https://hf-api.lze.cc.cd/ip" \
-d "ip=113.118.113.77"
POST 纯文本查询
curl -X POST "https://hf-api.lze.cc.cd/ip" \
-H "Content-Type: text/plain" \
-d "113.118.113.77"
懒人精灵调用
local ret, code = httpPost("https://hf-api.lze.cc.cd/ip", "ip=113.118.113.77", 10)
print("状态码:" .. tostring(code))
print("返回内容:" .. tostring(ret))
GET 也可以:
local ret, code = httpGet("https://hf-api.lze.cc.cd/ip?ip=113.118.113.77", 10)
print("状态码:" .. tostring(code))
print("返回内容:" .. tostring(ret))
返回示例
{
"ip": "8.8.8.8",
"版本": "IPv4",
"归属地": "United States|California|0|Google LLC|US",
"数据": {
"国家": "United States",
"省份/州": "California",
"城市": null,
"运营商": "Google LLC",
"国家代码": "US"
},
"消息": null
}
非法 IP 返回示例:
{
"ip": "not-an-ip",
"版本": null,
"归属地": "",
"数据": {},
"消息": "无效IP地址"
}
滑块位置识别
上传图片文件
curl -X POST "https://hf-api.lze.cc.cd/slide" \
-F "file=@captcha.png"
返回示例:
{
"滑块": [91, 1045, 248, 1200],
"相似度": 0.9487,
"消息": null
}
上传 base64
curl -X POST "https://hf-api.lze.cc.cd/slide-base64" \
-H "Content-Type: application/json" \
-d '{"image":"base64字符串"}'
请求字段:
| 字段 | 类型 | 说明 |
|---|---|---|
image |
string |
图片 base64 字符串,支持纯 base64 或 data:image/png;base64, 前缀 |
缺口位置识别
上传图片文件
curl -X POST "https://hf-api.lze.cc.cd/hole" \
-F "file=@captcha.png"
返回示例:
{
"缺口": [803, 1044, 957, 1201],
"相似度": 0.9474,
"消息": null
}
上传 base64
curl -X POST "https://hf-api.lze.cc.cd/hole-base64" \
-H "Content-Type: application/json" \
-d '{"image":"base64字符串"}'
滑块和缺口组合识别
上传图片文件
curl -X POST "https://hf-api.lze.cc.cd/puzzle" \
-F "file=@captcha.png"
返回示例:
{
"滑块": [91, 1045, 248, 1200],
"滑块相似度": 0.9487,
"缺口": [803, 1044, 957, 1201],
"缺口相似度": 0.9474,
"滑缺距": 712,
"消息": null
}
滑缺距 的计算方式是:
缺口 x1 - 滑块 x1
上传 base64
curl -X POST "https://hf-api.lze.cc.cd/puzzle-base64" \
-H "Content-Type: application/json" \
-d '{"image":"base64字符串"}'
可视化识别
可视化接口会识别滑块和缺口,在图片上画框,然后把带框图片上传到 Cloudflare R2,最后返回图片 URL。
需要在 Hugging Face Spaces 配置这些环境变量:
| 环境变量 | 说明 |
|---|---|
R2_ENDPOINT |
Cloudflare R2 S3 兼容接口地址 |
R2_ACCESS_KEY_ID |
R2 Access Key ID |
R2_SECRET_ACCESS_KEY |
R2 Secret Access Key |
R2_BUCKET_NAME |
R2 Bucket 名称,默认 lze |
R2_PUBLIC_URL |
R2 公开访问域名 |
如果没有配置 R2,接口仍会返回识别坐标,但 image_url 会是 null。
上传图片文件
curl -X POST "https://hf-api.lze.cc.cd/visualize" \
-F "file=@captcha.png"
返回示例:
{
"滑块": [91, 1045, 248, 1200],
"滑块相似度": 0.9487,
"缺口": [803, 1044, 957, 1201],
"缺口相似度": 0.9474,
"滑缺距": 712,
"image_url": "https://xxx.r2.dev/captcha_xxx.png",
"消息": null
}
上传 base64
curl -X POST "https://hf-api.lze.cc.cd/visualize-base64" \
-H "Content-Type: application/json" \
-d '{"image":"base64字符串"}'
错误返回
图片格式不支持时:
{
"消息": "不支持的图片格式"
}
base64 参数缺失或解码失败时:
{
"消息": "缺少image参数或base64解码失败"
}
IP 参数缺失时:
{
"消息": "缺少ip参数"
}
部署说明
项目使用 Docker SDK 部署到 Hugging Face Spaces,默认端口是:
7860
运行时依赖在 requirements.txt 中声明。新增 IP 查询接口需要:
py-ip2region
可视化上传 R2 需要:
boto3