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sml2h3/ddddocr-fastapi

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🚀 DdddOcr API

DdddOcr Logo

基于 FastAPI 和 DdddOcr 的高性能 OCR API 服务,提供图像文字识别、滑动验证码匹配和目标检测功能。

自营各类GPT聚合平台

📋 目录

💻 系统要求

组件 版本
操作系统 Linux(推荐 Ubuntu 20.04 LTS 或更高版本)
Docker 20.10 或更高
Docker Compose 1.29 或更高

🚀 安装和启动

  1. 克隆仓库

    git clone https://github.com/your-repo/ddddocr-api.git
    cd ddddocr-api
  2. 启动服务

    有三种方式可以启动应用:

    a. 使用 docker启动:

    1. 构建 Docker 镜像 一键docker环境服务器购买,可一元试用
    2. 打包镜像
      docker build -t ddddocr-api .
    3. 启动镜像
      docker run -d -p 8000:8000 --name ddddocr-api-container ddddocr-api

    b. 使用 python 命令直接运行:

    python app/main.py

    b. 使用 uvicorn(支持热重载,适合开发):

    uvicorn app.main:app --reload
  3. 验证服务

    curl http://localhost:8000/docs

    如果成功,您将看到 Swagger UI 文档页面。

  4. 停止服务

  • 如果使用 Docker:

    docker stop ddddocr-api-container
  • 如果使用 Docker Compose:

    docker-compose down
  1. 查看日志
  • 如果使用 Docker:

    docker logs ddddocr-api-container
  • 如果使用 Docker Compose:

    docker-compose logs

🔌 API 端点

1. OCR 识别

🔗 端点POST /ocr

参数 类型 描述
file File 图片文件(可选)
image String Base64 编码的图片字符串(可选)
probability Boolean 是否返回概率(默认:false)
charsets String 字符集(可选)
png_fix Boolean 是否进行 PNG 修复(默认:false)

2. 滑动验证码匹配

🔗 端点POST /slide_match

参数 类型 描述
target_file File 目标图片文件(可选)需要与target字段同时使用
target String Base64 编码的目标图片字符串(可选) 需要与target_file字段同时使用
background_file File 背景图片文件(可选) 需要与background字段同时使用
background String Base64 编码的背景图片字符串(可选) 需要与background_file字段同时使用
simple_target Boolean 是否使用简单目标(默认:false)
target_filetarget 为一组字段,background_filebackground 为一组字段, 两组字段不可同时使用,同时使用则仅一组会生效

3. 目标检测

🔗 端点POST /detection

参数 类型 描述
file File 图片文件(可选)
image String Base64 编码的图片字符串(可选)

📘 API 调用示例

Python
import requests
import base64

url = "http://localhost:8000/ocr"
image_path = "path/to/your/image.jpg"

with open(image_path, "rb") as image_file:
    encoded_string = base64.b64encode(image_file.read()).decode('utf-8')

data = {
    "image": encoded_string,
    "probability": False,
    "png_fix": False
}

response = requests.post(url, data=data)
print(response.json())
Node.js
const axios = require('axios');
const fs = require('fs');

const url = 'http://localhost:8000/ocr';
const imagePath = 'path/to/your/image.jpg';

const imageBuffer = fs.readFileSync(imagePath);
const base64Image = imageBuffer.toString('base64');

const data = {
  image: base64Image,
  probability: false,
  png_fix: false
};

axios.post(url, data)
  .then(response => {
    console.log(response.data);
  })
  .catch(error => {
    console.error('Error:', error);
  });
C#
using System;
using System.Net.Http;
using System.IO;
using System.Threading.Tasks;

class Program
{
    static async Task Main(string[] args)
    {
        var url = "http://localhost:8000/ocr";
        var imagePath = "path/to/your/image.jpg";

        var imageBytes = File.ReadAllBytes(imagePath);
        var base64Image = Convert.ToBase64String(imageBytes);

        var client = new HttpClient();
        var content = new MultipartFormDataContent();
        content.Add(new StringContent(base64Image), "image");
        content.Add(new StringContent("false"), "probability");
        content.Add(new StringContent("false"), "png_fix");

        var response = await client.PostAsync(url, content);
        var result = await response.Content.ReadAsStringAsync();
        Console.WriteLine(result);
    }
}
PHP
<?php

$url = 'http://localhost:8000/ocr';
$imagePath = 'path/to/your/image.jpg';

$imageData = base64_encode(file_get_contents($imagePath));

$data = array(
    'image' => $imageData,
    'probability' => 'false',
    'png_fix' => 'false'
);

$options = array(
    'http' => array(
        'header'  => "Content-type: application/x-www-form-urlencoded\r\n",
        'method'  => 'POST',
        'content' => http_build_query($data)
    )
);

$context  = stream_context_create($options);
$result = file_get_contents($url, false, $context);

echo $result;
?>
Go
package main

import (
    "bytes"
    "encoding/base64"
    "encoding/json"
    "fmt"
    "io/ioutil"
    "net/http"
    "net/url"
)

func main() {
    apiURL := "http://localhost:8000/ocr"
    imagePath := "path/to/your/image.jpg"

    imageData, err := ioutil.ReadFile(imagePath)
    if err != nil {
        panic(err)
    }

    base64Image := base64.StdEncoding.EncodeToString(imageData)

    data := url.Values{}
    data.Set("image", base64Image)
    data.Set("probability", "false")
    data.Set("png_fix", "false")

    resp, err := http.PostForm(apiURL, data)
    if err != nil {
        panic(err)
    }
    defer resp.Body.Close()

    body, err := ioutil.ReadAll(resp.Body)
    if err != nil {
        panic(err)
    }

    fmt.Println(string(body))
}
易语言
.版本 2

.程序集 调用OCR接口

.子程序 主函数, 整数型
.局部变量 请求头, QQ.HttpHeaders
.局部变量 请求内容, QQ.HttpMultiData
.局部变量 图片路径, 文本型
.局部变量 图片数据, 字节集
.局部变量 HTTP, QQ.Http

图片路径 = "path/to/your/image.jpg"
图片数据 = 读入文件 (图片路径)

请求头.添加 ("Content-Type", "application/x-www-form-urlencoded")

请求内容.添加文本 ("image", 到Base64 (图片数据))
请求内容.添加文本 ("probability", "false")
请求内容.添加文本 ("png_fix", "false")

HTTP.发送POST请求 ("http://localhost:8000/ocr", 请求内容, 请求头)

调试输出 (HTTP.获取返回文本())

返回 (0)

注意:使用示例前,请确保安装了必要的依赖库,并根据实际环境修改服务器地址和图片路径。

⚠️ 注意事项

  • 确保防火墙允许访问 8000 端口。
  • 生产环境建议配置 HTTPS 和适当的身份验证机制。
  • 定期更新 Docker 镜像以获取最新的安全补丁和功能更新。

🔧 故障排除

遇到问题?请检查以下几点:

  1. 确保 Docker 服务正在运行。
  2. 检查容器日志:
    docker logs ddddocr-api-container
  3. 确保没有其他服务占用 8000 端口。

如果问题仍然存在,请提交 issue 到本项目的 GitHub 仓库。

📄 许可证

本项目采用 MIT 许可证。详情请参见 LICENSE 文件。


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