其實圖像識別技術與我們平時做的密碼驗證之類的沒有什么區別，都是事先把要校驗的數據入庫，然后使用時將錄入（識別）的數據與庫中的數據做對比，只不過圖像識別技術有一部分的容錯性，而我們平時的密碼驗證是要100%匹配。
前幾天，有朋友談到做游戲點擊抽獎，識別圖片中的文字，當時立馬想到的就是js控制或者flash做遮罩層，感覺這種辦法是最方便快捷效果好，而且節省服務器資源，但是那邊提的要求竟然是通過php識別圖像中的文字。
趕巧那兩天的新聞有：1、馬云人臉識別支付；2、12306使用新的驗證碼，說什么現在國內的搶票軟件都不能用了，發布不到一天就被破解。然后又很湊巧的那天早上看了一篇java的圖像識別技術文章。于是就琢磨著看一下php的圖像識別技術。
其實所謂的圖像識別，已經不是什么新技術了，起碼我找到的資料都是很早之前的了。只不過我一直沒涉及到這方面的工作，就一直沒看過。
先說下這次實驗的需求：有一張圖片，里面三個位置分別有三個數字，要求取出相應位置的數字的值。（眼尖的同學可能會看出下面的代碼是我拿的別人的，沒錯，的確是我直接copy別人并刪減的，畢竟我對這些也是淺嘗輒止，最后會貼出原作者的初始代碼）
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class gjphone{ protected $imgpath; // 圖片路徑 protected $imgsize; // 圖片大小 protected $hecdata; // 分離后數組 protected $hordata; // 橫向整理的數據 protected $verdata; // 縱向整理的數據 function __construct ($path) { $this->imgpath = $path; } public function gethec () { $size = getimagesize($this->imgpath); $res = imagecreatefrompng($this->imgpath); for ($i = 0; $i < $size[1]; ++ $i) { for ($j = 0; $j < $size[0]; ++ $j) { $rgb = imagecolorat($res, $j, $i); $rgbarray = imagecolorsforindex($res, $rgb); if ($rgbarray['red'] < 125 || $rgbarray['green'] < 125 || $rgbarray['blue'] < 125) { $data[$i][$j] = 1; } else { $data[$i][$j] = 0; } } } $this->imgsize = $size; $this->hecdata = $data; } public function maghordata () { $data = $this->hecdata; $size = $this->imgsize; $z = 0; for ($i = 0; $i < $size[1]; ++ $i) { if (in_array('1', $data[$i])) { $z ++; for ($j = 0; $j < $size[0]; ++ $j) { if ($data[$i][$j] == '1') { $newdata[$z][$j] = 1; } else { $newdata[$z][$j] = 0; } } } } return $this->hordata = $newdata; } public function showphone ($ndatas) { error_reporting(0); $phone = null; $d = 0; foreach ($ndatas as $key => $val) { if (in_array(1, $val)) { foreach ($val as $k => $v) { $ndarr[$d] .= $v; } } if (! in_array(1, $val)) { $d ++; } } foreach ($ndarr as $key01 => $val01) { $phone .= $this->initdata($val01); } return $phone; } /** * 初始數據 */ public function initdata ($numstr) { $result = null; $data = array( '1' => '00000000111000000000000001110000000001001000100000000010100011000000000011000110000000000110000100000000010110011000000', '5' => '00000000001000000000000000010000000000100100100000000000101001110000000000100000110000000011000000100000001101000010000', '10' => '00000011100011100000000011001100100100100010010001000110000100100010001100001001000100011000010010001001001001100010100' ); foreach ($data as $key => $val) { similar_text($numstr, $val, $pre); if ($pre > 95) { // 相似度95%以上 $result = $key; break; } } return $result; }}$imgurl = 'jd.png';list ($width, $heght, $type, $attr) = getimagesize($imgurl);$new_w = 17;$new_h = 11;$thisimage = imagecreatetruecolor($new_w, $new_h); // $new_w, $new_h 為裁剪后的圖片寬高$background = imagecolorallocate($thisimage, 255, 255, 255);imagefilledrectangle($thisimage, 0, 0, $new_w, $new_h, $background);$oldimg = imagecreatefrompng($imgurl); // 載入原始圖片 // 首先定位要取圖的位置(這里可以通過前端js或者其他手段定位，由于我這是測試，所以就ps定位并寫死了)$weizhi = array( '1' => 165, '5' => 308, '10' => 456);foreach ($weizhi as $wwzz) { $src_y = 108; imagecopy($thisimage, $oldimg, 0, 0, $wwzz, $src_y, $new_w, $new_h); // $src_y,$new_w為原圖中裁剪區域的左上角坐標拷貝圖像的一部分將src_im圖像中坐標從src_x，src_y開始，寬度為src_w，高度為src_h的一部分拷貝到dst_im圖像中坐標為dst_x和dst_y的位置上。 $tem_png = 'tem_1.png'; imagepng($thisimage, __dir__ . '/' . $tem_png); // 通過定位從原圖中copy出想要識別的位置并生成新的緩存圖，用以后面的圖像識別類使用。 $gjphone = new gjphone($tem_png); // 實例化類 $gjphone->gethec(); // 進行圖像像素分離 $hordata = $gjphone->maghordata(); // 將分離出是數據轉成01表示的圖像、這里可以根據自己喜好定 $phone = $gjphone->showphone($hordata); // 將轉換好的01表示的數據與庫中的數據進行匹配，匹配度95以上就算成功，庫這里由于是做測試就直接寫了數組 echo '| ' . $phone . ' | ';} |
如此看來，其實12306驗證碼被破解也算是有情可原了，也沒必要那么的口誅筆伐了罷。只要不斷的抓驗證碼圖片并轉成自己程序可讀的數據存入庫里，然后驗證的時候進行匹配就可以了。那么阿里的人臉識別支付原理也算是理解了，只不過他們做的可能會很精細。
前端時間有看到阿里云的一個驗證碼形式，剛開始感覺可能會好點，現在看來，只要有心，其實也是可以破解的啊。
好了，下面是原作代碼。
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/** * 電話號碼識別. * @author by zsc for 2010.03.24 */class gjphone{ protected $imgpath; // 圖片路徑 protected $imgsize; // 圖片大小 protected $hecdata; // 分離后數組 protected $hordata; // 橫向整理的數據 protected $verdata; // 縱向整理的數據 function __construct ($path) { $this->imgpath = $path; } /** * 顏色分離轉換... * * @param unknown_type $path * @return unknown */ public function gethec () { $size = getimagesize($this->imgpath); $res = imagecreatefrompng($this->imgpath); for ($i = 0; $i < $size[1]; ++ $i) { for ($j = 0; $j < $size[0]; ++ $j) { $rgb = imagecolorat($res, $j, $i); $rgbarray = imagecolorsforindex($res, $rgb); if ($rgbarray['red'] < 125 || $rgbarray['green'] < 125 || $rgbarray['blue'] < 125) { $data[$i][$j] = 1; } else { $data[$i][$j] = 0; } } } $this->imgsize = $size; $this->hecdata = $data; } /** * 顏色分離后的數據橫向整理... * * @return unknown */ public function maghordata () { $data = $this->hecdata; $size = $this->imgsize; $z = 0; for ($i = 0; $i < $size[1]; ++ $i) { if (in_array('1', $data[$i])) { $z ++; for ($j = 0; $j < $size[0]; ++ $j) { if ($data[$i][$j] == '1') { $newdata[$z][$j] = 1; } else { $newdata[$z][$j] = 0; } } } } return $this->hordata = $newdata; } /** * 整理縱向數據... * * @return unknown */ public function magverdata ($newdata) { for ($i = 0; $i < 132; ++ $i) { for ($j = 1; $j < 13; ++ $j) { $ndata[$i][$j] = $newdata[$j][$i]; } } $sum = count($ndata); $c = 0; for ($a = 0; $a < $sum; $a ++) { $value = $ndata[$a]; if (in_array(1, $value)) { $ndatas[$c] = $value; $c ++; } elseif (is_array($ndatas)) { $b = $c - 1; if (in_array(1, $ndatas[$b])) { $ndatas[$c] = $value; $c ++; } } } return $this->verdata = $ndatas; } /** * 顯示電話號碼... * * @return unknown */ public function showphone ($ndatas) { $phone = null; $d = 0; foreach ($ndatas as $key => $val) { if (in_array(1, $val)) { foreach ($val as $k => $v) { $ndarr[$d] .= $v; } } if (! in_array(1, $val)) { $d ++; } } foreach ($ndarr as $key01 => $val01) { $phone .= $this->initdata($val01); } return $phone; } /** * 分離顯示... * * @param unknown_type $dataarr */ function drawwh ($dataarr) { if (is_array($dataarr)) { foreach ($dataarr as $key => $val) { foreach ($val as $k => $v) { if ($v == 0) { $c .= "<font color='#ffffff'>" . $v . "</font>"; } else { $c .= $v; } } $c .= "<br/>"; } } echo $c; } /** * 初始數據... * * @param unknown_type $numstr * @return unknown */ public function initdata ($numstr) { $result = null; $data = array( 0 => '000011111000001111111110011000000011110000000001110000000001110000000001110000000001011000000011011100000111000111111100000001110000', 1 => '011000000000011000000000111111111111111111111111', 2 => '001000000011011000000111110000001101110000011001110000011001110000110001111001100001011111100001000110000001', 3 => '001000000010011000000011110000000001110000000001110000110001110000110001011001110011011111011111000110001100', 4 => '000000001100000000111100000001111100000011101100000111001100001100001100011000001100111111111111111111111111000000001100000000000100', 5 => '111111000001111111000001110001000001110001000001110001100001110001100001110000110011110000111111000000001100', 6 => '000011111000001111111110011000110011110001100001110001100001110001100001110001100001010001110011010000111111000000001100', 7 => '110000000000110000000111110000111111110001110000110111000000111100000000111000000000111000000000', 8 => '000100011110011111111111110011100001110001100001110001100001110001100001110011100001011111111111000100011110', 9 => '001111000000011111100001110000110001110000110001110000110001110000110001011000100001011111100111000111111110000001110000' ); foreach ($data as $key => $val) { similar_text($numstr, $val, $pre); if ($pre > 95) { // 相似度95%以上 $result = $key; break; } } return $result; }}$imgpath = "http://bj.ganji.com/tel/5463013757650d6c5e31093e563c51315b6c5c6c5237.png";$gjphone = new gjphone($imgpath);// 進行顏色分離$gjphone->gethec();// 畫出橫向數據$hordata = $gjphone->maghordata();echo "===============橫向數據==============<br/><br/><br/>";$gjphone->drawwh($hordata);// 畫出縱向數據$verdata = $gjphone->magverdata($hordata);echo "<br/><br/><br/>===============縱向數據==============< br/><br/><br/>";$gjphone->drawwh($verdata);// 輸出電話$phone = $gjphone->showphone($verdata);echo "<br/><br/><br/>===============電話==============<br /><br/><br/>" . $phone; |
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