验证码破解技术四部曲之环境搭建篇（一）-老徐小屋

项目源码：https://github.com/nladuo/cap… (可以帮我点个star(^__^))
开发语言：python(编写爬虫),c++(编写图像处理部分以及机器学习算法)
开发环境：ubuntu 14.04
依赖库：
Python：PIL、BeautifulSoup4、requests
C++：boost、opencv2、tesseract-ocr

环境搭建

安装opencv 2.4.12

sudo apt-get install build-essential cmake libgtk2.0-dev pkg-config python-dev python-numpy libavcodec-dev libavformat-dev libswscale-dev

wget https://codeload.github.com/Itseez/opencv/zip/2.4.12

unzip opencv-2.4.12.zip

cd opencv-2.4.12 ; mkdir release ; cd release

cmake -D CMAKE_BUILD_TYPE=RELEASE -D CMAKE_INSTALL_PREFIX=/usr/local ..

make -j8

sudo make install

安装tesseract-ocr

1	sudo apt-get install tesseract-ocr tesseract-ocr-dev

安装boost

1	sudo apt-get install libboost-dev

安装python的PIL库

1	sudo apt-get install python-imaging

安装python的BeautifulSoup4、requests库

sudo apt-get install python-pip

sudo pip install bs4

sudo pip install requests

下载项目源码

1	git clone https://github.com/nladuo/captcha-break.git

本节的代码可以通过此处进行下载。

图像直方图

首先看验证码的样子，

可以看到这几个验证码最大的特点就是字母比较深，而周围的背景很浅，把图像转换成黑白颜色，可以显示的更加的明显。

//按黑白读取图像

Mat mat = imread("test1.jpg", 0);

cv::imshow("initial_mat", mat);

cv::waitKey(0);

可以看到所有背景的灰度值，都会小于字母的灰度值，为了让tesseract更准确的识别，可以把图像进行二值化，也就是把背景都改成纯白色，把字母都搞成纯黑色。那么如何确定分割的阈值呢？比较好的方法是画出图像的直方图。

//画出直方图

Histogram1D histogram1d;

cv::imshow("histogram1d", histogram1d.getHistogramImage(mat));

cv::waitKey(0);

直方图的横坐标代表灰度值，纵坐标代表指定灰度值的点数。

图像阈值

接下来，开始对图像进行阈值，这里选择的灰度值位150，灰度下于150的设置为白色，灰度大于150的设置为黑色。

//阈值

Mat threshold_mat;

cv::threshold(mat, threshold_mat, 150, 255, cv::THRESH_BINARY);

cv::imshow("threshold_mat", threshold_mat);

cv::waitKey(0);

Tesseract识别

把图片进行阈值后，就可以进行识别了，直接调用tesseract的API就好了。

//使用tesseract识别

char buffer[255];

OCRDecoder decoder;

decoder.decodeGrayMat(threshold_mat, buffer);

cout&lt;&lt;"result:"&lt;&lt;buffer&lt;&lt;endl;

运行程序，可以看到识别出了结果：

前言

在上一节中，我们使用了google的开源OCR库来对字符进行识别，这一节以及下一节我们将要使用机器学习算法来识别验证码。本节的代码都在https://github.com/nladuo/captcha-break/tree/master/csdn可以找到。

下载验证码

在这一节中，将要对CSDN下载的验证码进行破解，就是在http://download.csdn.net/下载东西的时候，短时间内下载次数过多弹出来的验证码。

做机器学习的第一个步骤就是采集数据，构建训练样本。首先，来看一下CSDN下载中出现的验证码。

在每次刷新的时候，会有以上这两种验证码出现。在本节中，为了方便学习K近邻算法（简称为：KNN），选择第二种来进行破解，因为第二种的字母分割十分容易，每个字母的位置都是固定的。

由于两种验证码的图片大小不一样，所以可以使用图片大小来判断哪个是第一种验证码，哪个是第二种验证码，这里使用python进行验证码下载。

# coding:utf-8

import requests

import uuid

from PIL import Image

import os

url = "http://download.csdn.net/index.php/rest/tools/validcode/source_ip_validate/10.5711163911089325"

for i in range(100):

resp = requests.get(url)

filename = "./captchas/" + str(uuid.uuid4()) + ".png"

with open(filename, 'wb') as f:

for chunk in resp.iter_content(chunk_size=1024):

if chunk: # filter out keep-alive new chunks

f.write(chunk)

f.flush()

f.close()

im = Image.open(filename)

if im.size != (48, 20):

os.remove(filename)

else:

print filename

分割字符

下载过后，就需要对字母进行分割。机器学习虽然牛逼，但是也需要对样本进行预处理，这里的预处理就是把字母分割出来，并且分割成同样的尺寸。分割的方式可以使用代码分割，当然也可以通过人用PS等工具进行手动分割。

我这里使用代码分割，字母分割的代码在spliter文件夹下，我使用了boost库来来读取所有下载的验证码，对图片进行二值化后，进行定点分割，可以看到分割好的字母如下。

之后，需要人工对字母进行分类，分类好的图片见recognizer/dataset，我这里每个字母需要6个样本，10个字母，总共60个样本。

算法原理

K近邻算法的定义十分简单，在百度百科上有这样的解释：如果一个样本在特征空间中的k个最相似(即特征空间中最邻近)的样本中的大多数属于某一个类别，则该样本也属于这个类别。

也就是说，需要找到要识别的字母在训练样本中K个最近的字母，然后找出这K个字母中最多的是某个类的？要识别的图片也就是该类的。

实现KNN

计算距离

首先，先定义一下距离如何计算，这里可以用各种数学上的距离，欧式距离、马氏距离等等。。

由于我们的图片已经进行了二值化，为了简便起见，这里把两张图片的距离定义为：两张图片灰度不同的像素点个数。也就是逐个比较图片的相对位置上的灰度值，如果不相同，距离就加一。

int count_distance(Mat mat1, Mat mat2)

{

assert(mat1.size().height == mat2.size().height);

assert(mat1.size().width == mat2.size().width);

assert(mat1.channels() == 1 && mat2.channels() == 1);

int distance = 0;

for(int i = 0; i < mat1.size().width; i++){

for(int j = 0; j < mat1.size().height; j++){

if(mat1.at(j, i) != mat2.at(j, i)){//不相等就加1

distance++;

}

return distance;

}

加载数据

数据的加载需要一个图片数组和一个标签数组，来记录图片数组相应位置的类别。

加载样本数据：

void load_dataset(Mat dataset[])

{

string dataset_dir = "../recognizer/dataset/";

for(int i = 0; i < 6*10; i++){

char buffer[255];

sprintf(buffer, "%d", i/6);

string image_path = dataset_dir + string(buffer);

sprintf(buffer, "%d", i%6 + 1);

image_path += string(buffer) + ".png";

dataset[i] = imread(image_path, CV_LOAD_IMAGE_GRAYSCALE);

}

加载样本数据标签：

void create_labels(int labels[])

{

for(int i = 0; i < 6*10; i++){

labels[i] = i/6;

}

算法实现

加载完数据后，就可以开始实现KNN分类了。

1、计算输入图片和所有其他图片的距离

int distances[6*10];

int sorted_distances[6*10];

//count distances

for(int i = 0; i < 6*10 ;i++){

distances[i] = count_distance(letter, dataset[i]);

sorted_distances[i] = distances[i];

}

2、对距离进行排序

1	sort(sorted_distances, sorted_distances+6*10);

3、获取K个距离最近的图片的类别

int* k_nearest = new int[k];

for(int i = 0; i < k; i++){

for(int j = 0; j < 6*10 ; j++){

if(distances[j] == sorted_distances[i]){

k_nearest[i] = labels[j];

break;

}

4、利用map记录所有类别中出现k_nearest的次数

map<int, int> labels_map;

for(int i = 0; i < k; i++){

if(labels_map.find(k_nearest[i]) == labels_map.end())

labels_map[k_nearest[i]] = 0;

else

labels_map[k_nearest[i]]++;

}

5、得到出现最多的类别

int max_label = -1;

labels_map[max_label] = -1;

map<int,int>::iterator it;

for(it=labels_map.begin();it!=labels_map.end();++it){

if(it->second > labels_map[max_label]){

max_label = it->first;

}

delete[] k_nearest;

return max_label;

识别验证码

最后，我们把验证码的4个字母分割出来，再进行K近邻分类，就可以得到识别结果了。

void recognize(string path, Mat dataset[], int labels[])

{

Mat test_image = imread(path, CV_LOAD_IMAGE_GRAYSCALE);

threshold(test_image, test_image, 100, 255, cv::THRESH_BINARY);

Range col_ranges[4] = {

Range(5, 5+8),

Range(14, 14+8),

Range(23, 23+8),

Range(32, 32+8)

};

cout<<"Result:";

for(int i = 0; i < 4; i++){

Mat letter = test_image.colRange(col_ranges[i]);

cout << knn_classify(letter, dataset, labels, 5);

}

cout<<endl;

}

效果

识别图片:

识别结果:

练习

通过以上，我们破解了CSDN下载的第二种验证码，第一种验证码的识别过程也是可以使用KNN的，但是第一种和第二种的分割字母的方式不同，读者可以尝试使用opencv的findCountours函数对字母进行分割，或者使用垂直投影的方式进行分割，需要注意的是第一种验证码有一个黑色的边框，如果不处理会影响findCountours函数的效果。

前言

在这节，我将用卷积神经网络（简称：CNN）破解新浪微博手机端的验证码(http://login.weibo.cn/login/)，验证码如下。

本节的代码可以在https://github.com/nladuo/captcha-break/tree/master/weibo.cn找到。

关于神经网络的原理很难在一节讲清楚。在这里，只需要把神经网络当成一个黑匣子，输入是一个图片，输出一个label，也就是类别。

LeNet5

本节使用的神经网络是国外学者Yann LeCun的LeNet5，该神经网络以32×32的图片作为输入，对于字符的变形、旋转、干扰线等扭曲都可以很好的识别，可以实现以下效果。

更多的效果可以在http://yann.lecun.com/exdb/lenet/上查看，具体原理可以查看Yann LeCun的论文。

字符下载

字符下载和上节差不多，这里需要注意的是新浪微博的验证码下载下来是gif格式的，opencv不支持读取gif的读取，需要用PIL把验证码转换成png格式。

另外，新浪微博的验证码明显比CSDN下载的验证码要复杂得多，所以需要大量的样本，至少要下载上千个验证码。

字符分割

新浪微博的验证码需要进行去除椒盐噪声、去除干扰线、二值化后，才能很好的进行垂直投影分割，我算法写的不是很好，就不在这里展开了，代码可以在spliter中找到。LeNet5的输入是32×32像素，所以为了不对神经网络进行大量修改，也需要将每个字母都方法32*32的模板中，分割后如下：

分割好之后，需要开始大量的人工操作了，经过了几个小时的努力，成功完成了5000多样本的分类，结果放在了trainer/training_set中。

这里每个文件夹都是一个分类，共有14个分类（除了ERROR），点进文件夹后可以看到每个文件夹内都有300多张图片。

训练

构建网络

我这里使用的神经网络库是tiny-cnn（现在已改名叫tiny-dnn）。

训练相关的代码都在trainer/main.cpp中，首先看一下神经网络的构造函数。

void construct_net(network&amp; nn) {

// connection table [Y.Lecun, 1998 Table.1]

#define O true

#define X false

static const bool tbl[] = {

O, X, X, X, O, O, O, X, X, O, O, O, O, X, O, O,

O, O, X, X, X, O, O, O, X, X, O, O, O, O, X, O,

O, O, O, X, X, X, O, O, O, X, X, O, X, O, O, O,

X, O, O, O, X, X, O, O, O, O, X, X, O, X, O, O,

X, X, O, O, O, X, X, O, O, O, O, X, O, O, X, O,

X, X, X, O, O, O, X, X, O, O, O, O, X, O, O, O

};

#undef O

#undef X

// construct nets

nn &lt;&lt; convolutional_layer(32, 32, 5, 1, 6) // C1, 1@32x32-in, 6@28x28-out

&lt;&lt; average_pooling_layer(28, 28, 6, 2) // S2, 6@28x28-in, 6@14x14-out

&lt;&lt; convolutional_layer(14, 14, 5, 6, 16,

connection_table(tbl, 6, 16)) // C3, 6@14x14-in, 16@10x10-in

&lt;&lt; average_pooling_layer(10, 10, 16, 2) // S4, 16@10x10-in, 16@5x5-out

&lt;&lt; convolutional_layer(5, 5, 5, 16, 120) // C5, 16@5x5-in, 120@1x1-out

&lt;&lt; fully_connected_layer(120, 14); // F6, 120-in, 14-out

}

这里可以看到有六层神经网络，C1、S2、C3、S4、C5、F6。其实不用仔细的了解神经网络的构造，只需要把它想象成一个黑匣子，黑匣子的输入就是C1层的输入（C1, 1@32×32-in），黑匣子的输出就是F6层（F6,14-out）。32×32对应着图片的大小，14对应着类的个数。比如说要训练MINST数据集（一个手写字符的数据集）的话，需要把fully_connected_layer<tan_h>(120, 14)改成fully_connected_layer<tan_h>(120, 10)，因为MINST中有十类字符(0-9十种数字)。

（注：这里只能修改F6层的参数而不能修改C1层的参数，修改C1参数会影响到其他层的输入。）

加载数据集

接下来，通过boost库加载数据集，其中五分之四的样本作为训练，还有五分之一的作为测试训练的正确性。

std::string label_strs[14] = {

"3", "C", "D", "E", "F", "H", "J", "K", "L", "M", "N", "W", "X", "Y"

};

void load_dataset(std::vector &amp;train_labels,

std::vector &amp;train_images,

std::vector &amp;test_labels,

std::vector &amp;test_images)

{

for (int i = 0; i &lt; 14; ++i){

std::vector images;

fs::directory_iterator end_iter;

fs::path path("./training_set/"+label_strs[i]);

for (fs::directory_iterator iter(path); iter != end_iter; ++iter){

if (fs::extension(*iter)==".png"){

images.push_back(iter-&gt;path().string());

}

//train_set.size() : test_set.size() = 4:1

int flag = 0;

std::vector::iterator itr = images.begin();

for (;itr != images.end(); ++itr){

vec_t data;

convert_image(*itr, -1.0, 1.0, 32, 32, data);

if (flag &lt;= 4){

train_labels.push_back(i);

train_images.push_back(data);

}else{

test_labels.push_back(i);

test_images.push_back(data);

flag = 0;

}

flag++;

}

参数设置

卷积神经网络使用的是随机梯度下降进行训练，涉及一些数学知识，这里就不展开了。

这里只要把它理解为：神经网络会自己不断的对数据集进行学习(不断的迭代，每次迭代都会对识别率有所改进)。学习的过程会有一个学习速率optimizer.alpha，这里选择的是默认的；还有每次学习多少个数据(minibatch_size)，这里设置每次对100个数据进行学习；还有一个学习的时间(num_epochs)，这里学习了50次之后，学习效果就没有了。也就是识别率达到了峰值。

int minibatch_size = 100; //每批量的数量

int num_epochs = 50; //迭代次数

// optimizer.alpha *= std::sqrt(minibatch_size); 使用默认的学习速率

<span class="hljs-comment">// optimizer.alpha *= std::sqrt(minibatch_size); 使用默认的学习速率</span>

保存结果

神经网络的训练之后，需要保存神经网络的权重，把权重输出到”weibo.cn-nn-weights”中。

// save networks

std::ofstream ofs("weibo.cn-nn-weights");

ofs &lt;&lt; nn;

运行程序

运行trainer后，可以看到开始加载数据，并且进行一次一次的迭代，每一次迭代都会根据测试数据来进行验证，显示正确识别的字符数目。

从上面可以看到，一共有3934个训练样本和972个测试样本，正确识别的字符数目随着迭代次数不断的增加，从72->120->142->223….，识别率不断增加。

训练到最后(第四十几次迭代)，可以看到数据已经差不多饱和了,维持在860、870左右，也就是单个字符有89%的识别率，单个验证码有0.89^4=0.64左右的识别率。(如果训练了很多次后，发现识别率还没有饱和，可以增大迭代次数num_epochs或者增大学习速率optimizer.alpha)

识别

最后，可以通过训练好的“weibo.cn-nn-weights”来进行识别，把trainer/weibo.cn-nn-weights放到recognizer文件夹下。

接下来看看神经网络是如何进行识别的，在recognizer/main.cpp中查看recognize函数。

int recognize(const std::string&amp; dictionary, cv::Mat &amp;img) {

network nn;

construct_net(nn);

// load nets

ifstream ifs(dictionary.c_str());

ifs &gt;&gt; nn;

// convert cvMat to vec_t

vec_t data;

convert_mat(img, -1.0, 1.0, 32, 32, data);

// recognize

auto res = nn.predict(data);

vector&lt;pair&lt;double, int&gt; &gt; scores;

for (int i = 0; i &lt; 14; i++)

scores.emplace_back(rescale(res[i]), i);

// sort and get the result

sort(scores.begin(), scores.end(), greater&lt;pair&lt;double, int&gt;&gt;());

return scores[0].second;

}

在神经网络的最后一层中输出的是一个14维的向量，分别对应着每个类的概率，所以通过sort函数，找出概率最大的类就是识别结果了。

测试图片：

测试识别结果：

http://xzh.i3geek.com

验证码破解技术四部曲之环境搭建篇（一）

环境搭建

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图像阈值

Tesseract识别

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算法原理

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效果

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LeNet5

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参数设置

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