西安 *** 黑客-简易验证码识别入门
一、简易入门
更先从非常简单的验证码入手：
这类验证码基础沒有影响，也较为普遍，仅有数据。鉴别这类验证码的流程主要是”去噪->激光切割->异或”，在鉴别以前得有搞好的点阵字。
0x01 去噪
这类非常简单的影响就用非常简单的去噪：二值去噪
设定一个阀值，色调比阀值浅即使杂点设定为”255,255,255″(rgb值白)，比阀值深就保存为”0,0,0“(rbg值灰黑色)。
编码：
def binary(f): img = Image.open(f) pixdata = img.load() for y in xrange(img.size[1]): for x in xrange(img.size[0]): if pixdata[x, y][0]求技术专业 *** 黑客联系 *** < 90: pixdata[x, y]= (0, 0, 0, 255) for y in xrange(img.size[1]): for x in xrange(img.size[0]): if pixdata[x, y][1]< 136: pixdata[x, y]= (0, 0, 0, 255) 求技术专业 *** 黑客联系 *** for y in xrange(img.size[1]): for x in xrange(img.size[0]): if pixdata[x, y][2]> 0: pixdata[x, y]= (255, 255, 255, 255) return img
0x02 点阵字
这一就得自身激光切割了，选择出現频次较多的做为点阵字。
这是我网页切图的輔助编码：求技术专业 *** 黑客联系 ***
#!/usr/bin python#coding: utf-8import os ,Imagej = 1dir="./data/"for f in os.listdir(dir): if f.endswith(".gif"): img = Image.open(dir f) for i in range(4): x = 7 i*13 y = 0 求技术专业 *** 黑客联系 *** img.crop((x, y, x 9, y 20)).save("./font/%d.bmp" % j, 'bmp') print "j=",j j = 1
0x03 激光切割
把一个图片切割成4个一小块，与点阵字开展异或比照：
编码：
def cut(img): font =[] 求技术专业 *** 黑客联系 *** for i in range(4): x=7 i*13 y=3 font.append(img.crop((x,y,x 9,y 13))) return font
0x04 异或
比照图象相似性时，有很多种多样方式，在其中异或者非常简单的。但是在应对这类简易验证码时，早已充足了。
编码：
def compare(img, im): num = 0 求技术专业 *** 黑客联系 *** for x in range(9): for y in range(13): if img[x, y]!= im[x, y]: num = 1 return num
随后再加上分辨句子，从回到的num里边挑选最少的，也就是不一样水平最少的点阵字，就可以评定该数据相当于点阵字求技术专业 *** 黑客联系 *** 标志的数据。最终详细的鉴别文档：
res.zip
该脚本 *** 会鉴别data1文件目录下全部图片(应用了PIL库)。
二、升阶
在dzscan第二次重做的情况下，就想起了工程爆破UCenter，仅仅UCenter存有验证码，因此 就想干个鉴别的，此次共享出去供大伙儿参照。
0x01 去噪
验证码识别去噪一般全是较大 的难题，如图所示：
假如用二值去噪，右侧的这些也会被觉得是一般的标识符，造成 无法识别。因此 我选择了rgb值去噪。关键方式为：
先转化成黑白图，即rgb 转换为 L方式，仅有256个值，从黑色到纯白色。随后对每一个同样清晰度的数量开展统计分析，像素数个最多的四个L值必定是四个字母，实际效果如图所示：
但是也是有那样的：
显著是去噪残了，因此 就需要第二次去噪，根据分辨周边的像素数总数除去小的杂点，也就是看某一像素数上下左右有多少像素数，假如清晰度周边的像素数之和不大于2，即觉得是独立像素数求技术专业 *** 黑客联系 *** ，除掉，实际效果如图所示：
大部分能够开展下一步了。
0x02 搜索算法
因为有清晰度损害，这类照片不可以保证 激光切割出来的尺寸和样子是一样的，因此 简易地异或者毫无疑问不能的
此次我选择的是此外一种搜索算法。
更先对图片开展激光切割，由于第二步早已基础没了独立的杂点了，因此 立即从从左往右检索，碰到又灰黑色的一列就做为激光切割的起止，碰到求技术专业 *** 黑客联系 *** 都是白的列就做为激光切割的完毕，对其激光切割，将激光切割出来的图开展鉴别，反复四次，就可以切出来4个字母的大约轮廊。
对每一个标识符而言，位置与方向的是标识符的左和右，而标识符是飘浮不确定的，如圖，每一个标识符的左右不是得知的。
可是针对每一个标识符而言，每一列最上边的像素数到最下边的像素数的长短都基本一致
依据这一基本原理能够获取出去一系求技术专业 *** 黑客联系 *** 列矩阵的特征值，为了更好地更为精准，某些标识符有两个矩阵的特征值(照片中的标识符原本也不完全一致，再加上去噪的危害，因此 一些照片特点不一样可是同一个标识符)就用英文大小写来各自替代，但是有一个缺陷，那便是”O,C,Q”分不清楚，这类现阶段未处理，解决方案实际上也不会太难，加上个每一列像素数数量之和的较为。
将svm算法出去后就可以与预设的特点较为，相距至少的就可以觉得同样。
因为各种各样危害，例如“O,C,Q”等特点不确立，因此 最后准确率在百分之二十30上下，假如加上个分辨应当能做到百分之二十60之上。
这里任意选择了15个验证码开展鉴别，五个是对的。
附编码：
UCres.zip
来源于为知笔记(Wiz)
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