js逆向案例五-字符类验证码

发布于：2023-05-22 ⋅ 阅读:(547) ⋅ 点赞:(0)

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案例：一二三四

五、字符验证码的逆向（⭐⭐⭐）

1、案例插曲_验证码识别ocr库

（1） 字符验证码特点

  • 字符验证码：指用数字、字母、汉字和标点符号等字符作为元素的图片验证码，主要由数字、大写字母、彩色斜线、彩色噪点和彩色背景组成，图像分为3层，最底层为背景色，字符（数字和大写字母）层在背景色之上，干扰（斜线和噪点）层则在最上面，如以下验证码；
    在这里插入图片描述 在这里插入图片描述 在这里插入图片描述在这里插入图片描述

  • 计算型验证码：计算型验证码在字符验证码的基础上增加了数学运算，它也是将人类视觉和计算机视觉的差异作为区分用户的依据，如以下验证码
    在这里插入图片描述 在这里插入图片描述

  • 难点：部分验证码带有彩色背景斜线、噪点、字符扭曲、角度旋转和文字重叠，图片中的字符颜色与背景颜色并没有强烈的反差

  • 解决方法：降低斜线和噪点对文字的干扰，增强背景色与字符颜色的反差，也就是对图片进行灰度处理（去掉彩色）和二值化处理（降低干扰、增强颜色反差）

  • 二值化处理：其实是根据阈值调整原图的像素值，将大于阈值的像素点颜色改为白色，小于阈值的像素点改为黑色，这样就能够达到增强颜反差的目的

（1） pytesseract / tesserocr安装与使用（不推荐）

  • 此类ocr识别不是很推荐，毕竟依赖了tesseract-ocr.exe，可作为了解

  • tesserocr需安装依赖tesseract-ocr.exe，可用于识别字母中文，中文需指定参数lang=‘chi_sim’

    pip install tesserocr -i https://mirrors.aliyun.com/pypi/simple

  • tesserocr识别之python解析使用如下，有两种二选一

    import tesserocr
code = tesserocr.file_to_text('img_3.jpg')
print(code)  

    import tesserocr
from PIL import Image
code = tesserocr.image_to_text(Image.open('img_3.jpg'))
print(code)
# 识别中文
code = tesserocr.image_to_text(Image.open('img_4.jpg'), lang='chi_sim')
print(code)

  • pytesseract需安装依赖tesseract-ocr.exe，可用于识别字母中文，中文需指定参数lang=‘chi_sim’

    pip install pytesseract -i https://mirrors.aliyun.com/pypi/simple

  • pytesseract识别之python解析使用如下

    import pytesseract
from PIL import Image
code = pytesseract.image_to_string(Image.open('img_3.jpg'))
print(code)
# 识别中文
code = pytesseract.image_to_string(Image.open('img_4.jpg'), lang='chi_sim')
print(code)

  • 可以选择训练字体模型： 起因：看一张原图识别如下，有部分错别字，所以我们需要训练字体进行优化，可以生成一套自己的字体
    在这里插入图片描述 在这里插入图片描述

    • 如何训练，点击参考这篇文章，最终将生成的zwp.traineddata文件放到tessdata下面，然后识别的时候语言选择该字体。生成box文件原文章中的改成这个tesseract zwp.test.exp0.tif zwp.test.exp0 -l chi_sim --psm 7 batch.nochop makebox，双击jTessBoxEditorFX的.bat文件要等几秒才出现
    • 实践训练出来识别也是失败的，暂未知原因，不管了，哈哈，差不多是这么个流程。最后不推荐这种训练，我们看下面的模块更好用
      在这里插入图片描述
      在这里插入图片描述
（2） muggle-ocr安装与使用（推荐）
  • 官方文档https://pypi.org/project/muggle-ocr/已经下架，目前可以通过下面的方法安装；可用于识别字母数字中文
    pip install muggle-ocr -i https://mirrors.aliyun.com/pypi/simple
  • muggle-ocr识别之python解析使用如下
    import muggle_ocr


class ImageIdentify:
    @staticmethod
    def muggle_identify(captcha_bytes, ocr=False):
        """
        使用预置模型，预置模型包含了[ModelType.OCR, ModelType.Captcha] 两种
        其中 ModelType.OCR 用于识别普通印刷文本, ModelType.Captcha 用于识别4-6位简单英数验证码
        :param captcha_bytes: 验证码
        :param ocr: 是否使用ocr识别
        :return:
        """
        if ocr:
            sdk = muggle_ocr.SDK(model_type=muggle_ocr.ModelType.OCR)
        else:
            sdk = muggle_ocr.SDK(model_type=muggle_ocr.ModelType.Captcha)
        return sdk.predict(image_bytes=captcha_bytes)

    @staticmethod
    def muggle_by_yaml_identify(captcha_bytes):
        """
        使用自定义模型
        支持基于 https://github.com/kerlomz/captcha_trainer 框架训练的模型
        训练完成后，进入导出编译模型的[out]路径下, 把[graph]路径下的pb模型和[model]下的yaml配置文件放到同一路径下。
        将 conf_path 参数指定为 yaml配置文件 的绝对或项目相对路径即可，其他步骤一致，如下示例：
        """
        sdk = muggle_ocr.SDK(conf_path="D:\Software\python37\operation18.yaml")
        text = sdk.predict(image_bytes=captcha_bytes)
        return text


with open(r'./img/img_1.jpg', 'rb') as f:
    print(ImageIdentify.muggle_identify(f.read(), True))
	print(ImageIdentify.muggle_identify(f.read()))
	print(ImageIdentify.muggle_by_yaml_identify(f.read()))
  • 可以选择训练字体模型：

    • 可查看up主视频解析讲解训练和部署，或者看文档介绍，或者看我下面简要的操作步骤，更详细的还是看上面的两个

    • 使用captcha_trainer项目源码训练模型，下载源码并解压
      在这里插入图片描述

    • 然后安装一些项目环境依赖，上述下载的文件解压后可看见requirements.txt，建个虚拟环境安装进行安装依赖库pip install -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple -r requirements.txt，框架默认安装TensorFlow-GPU版，建议使用GPU进行训练，如需换用CPU训练则需替换 requirements.txt 文件中的tensorflow-gpu 为tensorflow，其他无需改动。

    • 下载好安装包(GPU训练需要)，注意下载runfile类型的安装包，deb安装会自动安装默认驱动：显卡NVIDIA 驱动下载 , CUDA 下载地址，cuDNN 下载地址(其中cuDNN需要注册NVIDIA账号且登陆，下载deb安装包）)

    • 准备验证码训练样本如下：验证码命名必须是验证码_MD5的形式，如下图，修改验证码统一命名

      import hashlib
import os

path = r"E:\Samples\case4\true"
filelist = os.listdir(path)
for item in filelist:
    src = os.path.join(os.path.abspath(path), item)
    print(src)
    with open(src, "rb") as f:
        _id = hashlib.md5(f.read()).hexdigest()
    dst = os.path.join(os.path.abspath(path), f'{item.split(".")[0]}_{_id}.jpg')
    os.rename(src, dst)

      在这里插入图片描述

    • 训练集样本数量准备注意事项：详细看这篇文章

    • 然后运行当前目录下的app.py，即可看到可视化操作界面，如何具体操作可看可查看up主视频第12分钟开始解析讲解训练和部署，以及参数设置的注意事项，点击 [Start Training] 开始训练，中途若需终止训练可点击 [Stop] 停止，若是未达到结束条件而终止任务，可以手动点击 [Compile] 编译
      在这里插入图片描述

    • 训练完成后，在该框架下projects的项目名称下的out目录里可以找到.pb和.yaml文件，才是将该两个文件复制到muggle_ocr相同的目录下
      在这里插入图片描述
      在这里插入图片描述

    • 训练模型后的调用方法，将训练模型和muggle_ocr原有的模型放在同一个目录下，然后调用的时候指定conf_path即可正常调用自己的模型
      在这里插入图片描述

（3） ddddocr安装与使用（推荐）
  • ddddocr安装：识别数字、字母验证码
    pip install ddddocr -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple
  • ddddocr识别之python解析使用如下，可选择是否使用gpu
    import ddddocr
ocr = ddddocr.DdddOcr()
with open(r'./img/img_3.jpg', 'rb') as f:
	print(ocr.classification(f.read()))
  • ddddocr识别之目标检测
    import ddddocr
ocr = ddddocr.DdddOcr(det=True, show_ad=False)
word_ocr = ddddocr.DdddOcr(show_ad=False)
with open(r'./image/8320423853e84b499be0b81d40c7f259.jpg', 'rb') as f:
    content = f.read()
xy_list = ocr.detection(content)
img = Image.open(BytesIO(content))
draw = ImageDraw.Draw(img)
words = []
for row in xy_list:
    # 框字
    x1, y1, x2, y2 = row
    draw.line(([(x1, y1), (x1, y2), (x2, y2), (x2, y1), (x1, y1)]), width=1, fill="red")
    # 裁剪出单个字
    corp = img.crop(row)
    img_byte = BytesIO()
    corp.save(img_byte, 'png')
    # 识别出单个字
    word = word_ocr.classification(img_byte.getvalue())
    words.append(word)
img.show()
print(dict(zip(words, xy_list)))
    在这里插入图片描述
（4） easyocr安装与使用（推荐）
  • easyocr安装：支持80多种语言的识别，据该文章介绍，精度优于PaddleOCR
    pip install easyocr -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple
  • easyocr识别之python解析使用如下，第一次运行时加载稍长，需要在线下载检测模型和识别模型，之后就正常了，可选择是否使用gpu
    reader = easyocr.Reader(['ch_sim', 'en'], gpu=False)  # need to run only once to load model into memory
print(reader.readtext('./img/img_7.png', detail=0))
（5） paddleocr安装与使用（推荐）
  • paddleocr安装：注意此版本为CPU版本
    pip install paddlepaddle -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple
pip install shapely -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple
pip install paddleocr -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple
  • paddleocr识别之python解析使用如下
    from paddleocr import PaddleOCR, draw_ocr
from PIL import Image


ocr = PaddleOCR(use_angle_cls=True, lang="ch")
result = ocr.ocr(captcha_path, cls=True)
for line in result:
    print(line)
image = Image.open(captcha_path).convert('RGB')
boxes = [line[0] for line in result]
txts = [line[1][0] for line in result]
scores = [line[1][1] for line in result]
im_show = draw_ocr(image, boxes, txts, scores)
im_show = Image.fromarray(im_show)
im_show.show()

2、案例13_验证码去噪及识别

  • ① 对图片验证码降噪、二值化，适用于提取字段颜色与背景颜色完全相同的验证码，效果如下
    在这里插入图片描述 在这里插入图片描述

  • ② 9领域法，以一点为中心， 即数字九宫格键，去除周边黑点小于阈值的噪点，效果如下
    在这里插入图片描述 在这里插入图片描述

  • 详细代码见github

3、案例插曲_tensorflow与pytorch

  • 还没学，后面再补上
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