تنزيل Basic number captcha solver - تنزيل كود مصدر Basic number captcha solver

Basic number captcha solver

شفرة المصدر الأخرى

تنزيل

أداة حل رموز التحقق (captcha) الأساسية باستخدام Tensorflow CNN

هذا تطبيق واقعي لـ CNN على Python 3 وKeras وTensorFlow. نحن نعمل في خطوتين رئيسيتين باستخدام Preprocess.py الذي ينشئ صورًا رقمية غير مصطنعة يتم تغذيتها لاحقًا إلى نموذج CNN في train.py الذي يقوم بتدريب نموذج CNN وحفظه.

تم تطوير أداة حل رموز التحقق captcha هذه لاستخدامها ويتم استخدامها حاليًا في metu-NTE-scraper للالتفاف حول حماية captcha لبوابة الطلاب في METU للتحقق من سعة الدورة التدريبية https://student.metu.edu.tr/. ولكن يمكنك استخدامه في تطبيقك بخطوات بسيطة موضحة في كيفية استخدامه؟ قسم.

وصف نموذج سي إن إن

لقد قمت بتدريب CNN باستخدام TensorFlow لتصنيف صور أرقام captcha بعد استخراج الأرقام. يتكون النموذج من طبقتين تلافيفيتين وطبقات تجميعية تليها طبقة متصلة بالكامل. لقد قمت بتدريب النموذج على مجموعة بيانات مكونة من 10000 صورة CAPTCHA والتي تم تقسيمها لاحقًا إلى 60000 صورة رقمية وحققت دقة اختبار تبلغ 99.94% في مجموعة اختبار img المكونة من 12000 رقم.

دقة التدريب والاختبار للنموذج هي:

دقة القطار: 1.0
دقة الاختبار: 0.9994166493415833

ملحوظة: يمكن رؤية بعض صور استجابات الخلايا العصبية التنشيطية أسفل الخطوات الأربع للمعالجة المسبقة

كيفية استخدامه؟

قم باستيراد predict.py إلى برنامج python الخاص بك:

 Import predict

واستدعاء الدالة predict_captcha باستخدام مسار ملف صورة captcha باعتباره الوسيط الوحيد للتنبؤ برمز التحقق

 filepath="pathtocaptchaimage"
prediction=predict.predict_captcha(filepath)

كيف يعمل؟

للمساعدة في فهم مستخرج الأرقام والنموذج، نعرض لك خطواتهم المرئية

يعمل Preprocess.py في 4 خطوات لإنشاء صور رقمية موضحة أدناه مع عمليات تنشيط النموذج في النهاية

1- إزالة القطع الأثرية

في الخطوة الأولى، نقوم بمسح العناصر الموجودة في صور captcha التي تم جمعها باستخدام SampleCollecter.py

الصورة الأصلية	بعد إزالة قطعة أثرية

2-القصاصة

في وقت لاحق، يتم قص الصورة غير المصطنعة لربط أرقام رمز التحقق

بعد إزالة قطعة أثرية	مقطوعة

3-ك_يعني

يتم استخدام وسائل K الموزونة للعثور على مراكز كل رقم

مقطوعة	النقط الوسطى

استخراج 4 أرقام

وأخيرًا، نقوم بإنشاء صور رقمية باستخدام النقط الوسطى الموجودة في وسائل k

النقط الوسطى	أرقام

5-صور التنشيط

بعد استخراج الارقام . يتم استخدام نموذج CNN للتنبؤ بصور الكابتشا. يتم هنا إنشاء خلايا عصبية تنشيطية للطبقة التلافيفية الأخيرة من شبكة CNN. تم إنشاء هذه الصور عن طريق استخراج مخرجات الطبقة التلافيفية الأخيرة وتصورها كصورة. تظهر صور التنشيط أدناه استجابة بعض المرشحات في الطبقة التلافيفية الأخيرة المكونة من رقمين.