【python】答题卡识别模型api接口调用

1. 成果演示

https://answer-sheet-recognition.herokuapp.com/

2. 写在前面

用pytorch训练了一个答题卡识别模型，然后将训练后的模型部署到了线上，并提供一个可供调用的api接口。

3. 接口文档 3.1. 请求地址

https://answer-sheet-recognition.herokuapp.com/upload

3.2. 请求方法

post

3.3. 必要参数 字段类型描述partint or str答题卡行数filefile二进制图片 3.4. 成功响应 字段类型描述prediction列表手写答案的预测结果 4. 请求示例 4.1. 测试图片

4.2. 请求代码

import requests, json

url = 'https://answer-sheet-recognition.herokuapp.com/upload'
params = {'part': '2'}
files = {'file': open('2.jpg', 'rb')}
res = requests.post(url, params=params, files=files).json()

print(json.dumps(res, indent=4))

4.3. 响应结果

{
    "prediction": [
        "C",
        "A",
        "A",
        "B",
        "D",
        "B",
        "C",
        "C",
        "A",
        "B"
    ]
}

5. 注意事项

该api接口仅支持2行和4行的答题卡识别。此外，该模型是在CPU中调用，识别速度较慢，请耐心等待，且为了更快速的识别，推荐上传JPG格式的答题卡，图片大小最好不要超过1MB。

• 2行答题卡示例：

• 4行答题卡示例：

6. 温馨提示

接口仅供调用测试，有次数限制，非法滥用会封IP，请勿用于实际生产环境。

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8. 开发人员

• XavierJ：模型训练与部署
• DemoJackey、Tianyu_@Z：答题卡字符分割
• kiroe：微信小程序（开发中……）