助你完成答题辅助的最后一公里

目前很火的芝士超人、百万英雄等等,已经有不少人做了答题辅助。

比如:

  • https://github.com/Skyexu/TopSup
  • https://github.com/rrdssfgcs/wenda-helper

但是个人感觉,他们都缺少了最后一公里: 需要人手工触发。

我们目前做的这个事情,就是尝试把最后一公里简化, 你只需要

  • 调用我们的API
  • 或者基于我们的源码与模型, 在本地搭建一个你自己的API,

之后只需要不停的执行截图并调用API获取结果就可以了。
项目地址:https://github.com/skyaid-nj/Million-Hero-Image-Classifier

python3的代码:

[code lang=python]
import requests

image_path = '${YOUR-SCREENSHOT-PATH}.png'
files = {'raw_image': open(image_path, 'rb')}
r = requests.post("http://111.231.132.34:5000/image_classifier_one_image", files=files)

print(r.text)
[/code]

想自己搭建也很简单, 参考Readme的步骤就好。(不过是基于docker的说明。)

目前内测效果不错。 大家可以拿来玩玩:)

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