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https://github.com/taskmgr818/geetest-v3-click-server.git
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# geetest-v3-click-server
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极验三代九宫格、图标点选的打码服务端
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**本项目仅供学习交流使用，请勿用于商业用途，否则后果自负。**
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**本项目仅供学习交流使用，请勿用于商业用途，否则后果自负。**
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**本项目仅供学习交流使用，请勿用于商业用途，否则后果自负。**
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# 使用方法
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## 服务端
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* [训练模型](https://github.com/taskmgr818/MihoyoBBS-gt-server/blob/main/train.md)
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* 将resnet18.onnx、siamese.onnx分别放入predict/nine、predict/icon
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* 安装依赖
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```commandline
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pip install -r requirements.txt
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```
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* 运行
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```commandline
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python3 main.py
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```
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## 调用接口
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``` python
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import httpx
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def geetest(gt, challenge):
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data = httpx.post(
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"http://127.0.0.1:10721",
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json={"gt": gt, "challenge": challenge},
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timeout=30,
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).json()
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if data["status"] == "success":
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return data["validate"]
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return None
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```
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成功率接近100%（1000次测试全部成功）
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# 实现思路
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## 九宫格
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* 采用均方误差（MSE）法对小图标进行分类
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* 使用resnet18对图片进行分类
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## 图标点选
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* 使用ddddocr进行目标检测
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* 使用孪生神经网络计算相似度
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# 协议
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本项目遵循 AGPL-3.0 协议开源，请遵守相关协议。
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# 鸣谢
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[ravizhan/geetest-v3-click-crack](https://github.com/ravizhan/geetest-v3-click-crack) 提供极验接口逆向
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[taisuii/ClassificationCaptchaOcr](https://github.com/taisuii/ClassificationCaptchaOcr) 提供九宫格识别思路及模型
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[bubbliiiing/Siamese-pytorch](https://github.com/bubbliiiing/Siamese-pytorch) 提供孪生网络模型
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[sml2h3/ddddocr](https://github.com/sml2h3/ddddocr) 提供目标检测SDK |