Imacros Распознавание Капчи

imacros распознавание капчи

Эти приемы я буду демонстрировать на подопытной капче. Фон мне пришлось использовать другой, так как автор не выложил оригинальный или я не нашел , но это не повлияет на результат. Препроцесс В результате этого действия мы получим масимально обрезанный участок монохромного изображения с текстом.

В первую очередь нам надо отделить фон от текста. Анализируем картинку и код генерации изображения. Используется один цвет для всего теста с кодом Цвет для текста генерируется в диапазоне rand 0, , 0, rand 0, , для R G B соответственно достаточно выделить цвета только в этом диапазоне Фон с большим количеством разных цветов не сможет повлиять на статистику самого часто используемого цвета Теперь на основе этих фактов анализируем цвет каждого пикселя во всем изображении и выделяем самый часто-используемый.

Получился 8C в hex-виде. Задаем от него небольшую погрешность и выделяем этот цвет и немного похожие на него с учетом погрешности. Все выделенные закрашиваем черным, остальные белым. Как видите, мы получили текст, практически без искажений. Правда осталась одна линия, но у нас хитрый алгоритм обрезки о нем ниже , на который эта линия повлиять не сможет.

Теперь выделяем участок с кодом. Так как наш текст это самое темное пятно, то и пытаемся алгоритмически найти это пятно. Сначала определяем границы по горизонтали: Теперь определяем границы по вертикали: Линия осталась тут потому что то тот участок до сих пор воспринимается функцией как очень темный участок.

Но теперь на основе этих границ уточняем их по второму кругу, по горизонтали: А почему теперь эта линия убралась спросите вы?

Теперь уточняем границу по вертикали: Вот мы и получили участок с текстом. Конечно этот алгоритм иногда не совсем верно выделяет нужную область. Сегментация Теперь наша задача разбить полученное изображение на отдельные участки с символами. Конечно можно расчитывать, искать границы символов, и тд.

Но если опять проанализировать код генерации, то можно найти еще одну ошибку. Отступ между каждым символом всегда равен 15 пикселям Конечно иногда из за размера символов они выходять за рамки пятнадцати пикселей, тогда приходится откусывать от соседнего символа еще один-два пикселя.

Но это не критично. Теперь как мы видим вокруг некоторых символов есть пустая область. А нам все таки нужен именно сам символ. Именно такие изображения по отдельности будут подаваться на распознавание. Распознавание Распознавание мы будет производить БЕЗ всяких новомодных нейронных сетей. Решающую роль сыграло то что, нет ни одной достойной библиотеки под винду. Пользоваться будем обычным распознаванием по маскам символов. Для этого мы, имея доступ к исходным кодам, нагенерируем кучу черно-белых картинок для каждого символа с разными углами поворотов от двух до четырех градусов , и разными размерами шрифта от 20pt до 30pt.

Каждое полученное изображение называется маской. Для каждой буквы я нагенерировал по масок. Впринципе этого достаточно, но если увеличить количество масок, то можно увеличить процент распознавания. Вообщем все изображения подающиеся на вход, сравниваются с масками, и алгоритм определяет какая маска больше всего соответствует нашему изображению, на основе этого делая вывод о том какой символ написан на картинке.

Результаты Для теста я получил с помощью генерации картинки и ее разбиения на символы зашумленных символов. И програмно запустил тест. Посчитаем процент вероятности успешного распознавания капчи: То это очень отличный результат.

Разгадывание капчи. iMacros заказать макрос

Как видите можно выделить ряд условий формирования этой картинки: Между цифрами существует пустота минимум в 2 px. Алгоритм распознавания такой капчи не требует знаний о нейронных сетях и может выглядеть так: Разбить все цифры меду собой. Составить ассоциативный массив с количеством пикселей для каждой цифры. Посчитать для каждой цифры из капчи, из какого количества пикселей она состоит а именно сколько содержит пикселей отличных от цвета фона.

Соответственно, чтобы был стабильный и большой поток писем от соискателей, нужно каждый день или почти каждый практически "перепахивать" огромное количество объявлений руками. Далеко не каждый сможет длительно и эффективно так трудиться — сил после всех основных дел часто просто не хватает, да и монотонность процесса сильно напрягает. Как же размещать на досках в один клик сотни бесплатных объявлений? Как автоматизировать все эти команды? Чтобы быстро подавать и размещать помногу бесплатных объявлений на электронных досках, нужно воспользоваться одним очень удобным приложением iMacros к браузеру Firefox Мозила или Гугл Хром, которое нужно установить и один раз настроить.

А потом можно в один клик размещать все свои объявления на всех досках. Запустите iMacros бот в браузере раз в несколько дней, сверните его в трей и идите по своим делам, а компьютер всё сделает за вас сам. Скрипт макроса — это весь сценарий ваших действий на той или иной доске. Кстати, писать тексты сценария в скриптах можно не только для досок, но, например, и для соцсетей, как и вообще для любых сайтов, где вам нужна автоматизация рутинных и однотипных действий.

Так как основная масса скриптов макросов пишется для браузера Firefox, то дальше буду описывать всё применительно только к Firefox. Как быстро установить и настроить iMacros, тоже расскажу. Какие макросы лучше — для Мозилы или Хрома? На сегодня в работе применяются макросы для Firefox и для Гугл Хрома и они в принципе очень похожи даже на уровне текстовых команд, но какой из них лучше? Еще у них очень хороший раздел с русской документацией, там есть различные примеры и подробнейшее описание API.

Количество работников, единовременно распознающих капчи, зависит от времени суток и иногда достигает человек. Скорость распознавания бывает разная, но обычно сек. Расценки за распознаваний актуально на Не использую этот вариант, поскольку он дороже большой капчи.

Вы шлете id вашей капчи и работники рукапчи распознают и шлют вам ответ, в-будущем может появится необходимость слать еще и ваш прокси, но пока гугл не блочит разницу в ip между отправителем и получателем капчи. Программа CapMonster 2 от Zennolab zennolab.

Программа ставится на компьютер и для распознавания использует ресурсы вашего компьютера, поддерживается использование всех ядер CPU и даже распознавание на GPU видеокарте. При запуске, программа создает локальный сервер, на который можно слать капчи из любых программ и скриптов, в том числе и iMacros по стандартному http-протоколу, точно также, как мы будем слать капчи в это статье на сервис рукапчи.

нужно написать скрипт на iMacros для распознавания капчи используя сервис rucaptcha, в одной онлайн. ⚡ Стоимость проекта — 21₴. Вторым шагом будет регистрация на сервисе распознавания капч zennoposter.club, сюда скрипт в) в строке поиска набираем iMacros и нажимаем Enter. Ключевая строка под номером 9 заставляет iMacros дождаться окончания распознавания капчи перед отправкой формы. Согласно ее условию в.

Предыдущая статья: zennoposter перенос строки

Следующая статья: система рассылок email