image-rephotography-recognition
图片翻拍识别 API
上传图片，分析其是否可能由手机或相机再次拍摄屏幕、显示器或其他成像介质，并查看翻拍与原图置信度。
调用价格
15 匠币/次
快速接入
保持统一返回结构，直接通过服务端发起请求即可接入。
https://openapi.toolkk.com/v1/image-rephotography-recognitioncURL 示例
curl --request POST \
--url 'https://openapi.toolkk.com/v1/image-rephotography-recognition' \
--header 'Content-Type: application/json' \
--header 'X-API-Key: YOUR_API_KEY' \
--data '{\n "imageBase64": "/9j/4AAQSk..."\n}'Python 示例
import os
import requests
url = "https://openapi.toolkk.com/v1/image-rephotography-recognition"
payload = {
"imageBase64": "/9j/4AAQSk..."
}
headers = {
"Content-Type": "application/json",
"X-API-Key": os.getenv("TOOLKK_API_KEY", "YOUR_API_KEY"),
}
response = requests.request("POST", url, headers=headers, json=payload, timeout=30)
response.raise_for_status()
print(response.json())Go 示例
package main
import (
"bytes"
"fmt"
"io"
"net/http"
)
func main() {
endpoint := "https://openapi.toolkk.com/v1/image-rephotography-recognition"
payload := []byte("{\n \"imageBase64\": \"/9j/4AAQSk...\"\n}")
req, err := http.NewRequest("POST", endpoint, bytes.NewBuffer(payload))
if err != nil {
panic(err)
}
req.Header.Set("Content-Type", "application/json")
req.Header.Set("X-API-Key", "YOUR_API_KEY")
resp, err := http.DefaultClient.Do(req)
if err != nil {
panic(err)
}
defer resp.Body.Close()
body, err := io.ReadAll(resp.Body)
if err != nil {
panic(err)
}
fmt.Println(string(body))
}Java 示例
import java.net.URI;
import java.net.http.HttpClient;
import java.net.http.HttpRequest;
import java.net.http.HttpResponse;
public class ToolkkExample {
public static void main(String[] args) throws Exception {
String payload = "{\n \"imageBase64\": \"/9j/4AAQSk...\"\n}";
HttpRequest request = HttpRequest.newBuilder()
.uri(URI.create("https://openapi.toolkk.com/v1/image-rephotography-recognition"))
.method("POST", HttpRequest.BodyPublishers.ofString(payload))
.header("Content-Type", "application/json")
.header("X-API-Key", "YOUR_API_KEY")
.build();
HttpResponse<String> response = HttpClient.newHttpClient()
.send(request, HttpResponse.BodyHandlers.ofString());
System.out.println(response.body());
}
}PHP 示例
<?php
$endpoint = 'https://openapi.toolkk.com/v1/image-rephotography-recognition';
$payload = "{\n \"imageBase64\": \"/9j/4AAQSk...\"\n}";
$ch = curl_init($endpoint);
curl_setopt_array($ch, [
CURLOPT_RETURNTRANSFER => true,
CURLOPT_CUSTOMREQUEST => 'POST',
CURLOPT_HTTPHEADER => [
'Content-Type: application/json',
'X-API-Key: YOUR_API_KEY',
],
CURLOPT_POSTFIELDS => $payload,
]);
$response = curl_exec($ch);
if ($response === false) {
throw new RuntimeException(curl_error($ch));
}
curl_close($ch);
echo $response;响应示例
{
"results": [
{
"name": "recapture",
"score": "0.9723"
},
{
"name": "original",
"score": "0.0277"
}
]
}示例用于理解返回结构，实际结果以接口返回为准。
- 鉴权方式
- 请求头传入 X-API-Key
- 默认限流
- 20 次/分钟
- 超时时间
- 15000 ms
服务端调用时，将 API Key 放在 X-API-Key 请求头中。
建议按 response code 与业务字段双重判断调用结果。
高频调用场景请结合速率限制与重试策略使用。
请求字段
从服务端发起请求，并在 X-API-Key 请求头中传入密钥。
请求字段
以下字段根据示例 JSON 自动提取，仅作接入参考。
| 字段路径 | 类型 | 必填 | 说明 | 示例值 |
|---|---|---|---|---|
| imageBase64 | string | 未标注 | 未标注 | /9j/4AAQSk... |
请求示例
{
"imageBase64": "/9j/4AAQSk..."
}- 鉴权方式
- 请求头传入 X-API-Key
- 默认限流
- 20 次/分钟
- 超时时间
- 15000 ms
响应字段
示例用于理解返回结构，实际结果以接口返回为准。
响应字段
以下字段根据示例 JSON 自动提取，仅作接入参考。
| 字段路径 | 类型 | 必填 | 说明 | 示例值 |
|---|---|---|---|---|
| results | array | 未标注 | 未标注 | [{"name":"recapture","score":"0.9723"},{"name":"original","score":"0.0277"}] |
| results[] | object | 未标注 | 未标注 | {...} |
| results[].name | string | 未标注 | 未标注 | recapture |
| results[].score | string | 未标注 | 未标注 | 0.9723 |
响应示例
{
"results": [
{
"name": "recapture",
"score": "0.9723"
},
{
"name": "original",
"score": "0.0277"
}
]
}$.code == 200接口简介
接口能力、应用场景、使用限制与常见问题。
能力说明
提交单张 Base64 图片，分析画面是否呈现屏幕再次拍摄的视觉特征。结果包含翻拍类别 recapture、原图类别 original 及各自置信度，便于调用方建立筛查规则。它提供整张图片的分类信号，不返回疑似区域或具体成因。
适用场景
- 内容审核：把翻拍信号较强的图片送入人工复核队列。
- 门店或活动资料核验：结合拍摄时间和业务记录，决定是否要求重新采集图片。
- 数据集清理：逐张分析候选图片，筛出需要查看的样本，并保留原始响应方便追踪。
调用与解读
将单张图片的 Base64 内容放入 imageBase64，取得 results 后按 name 查找类别，解析字符串形式的 score。不要依赖数组顺序，也不要把较高分数写成确定结论。数组缺失、类别不全或分数无法解析时，记为不可判定，随后重试或转人工。完整格式见请求与响应字段。
边界与注意事项
置信度不等于图片真实性概率；接口也未给出适用于所有业务的固定阈值或准确率保证。压缩、模糊、反光等情况可能影响判断，应以本业务样本检验误报与漏报。低翻拍分数不能证明文件为原始拍摄。图片会发送给第三方服务处理，保留期限尚未核实；提交前应去除与检测无关的敏感内容。
常见问题
`score` 可以直接理解为图片真实概率吗？
不可以。它是模型针对 recapture 或 original 类别给出的置信度，用于比较和筛查，不是经业务场景校准的真实性概率。
为什么响应里没有 `results` 或只返回一个类别？
不要把缺失项补成 0，也不要默认判为原图。应将本次结果记为不可判定，保留原始响应并按接口错误处理策略重试或转人工。