利用canvas破解简单验证码

敝校的教务管理系统(貌似不止我们学校用呢),一到选课时间服务器各种崩不解释,有时为了选个课就要反复输入验证码,一想到千千万万的大学生把时间浪费在输入验证码上面,我就觉得,我有义务拯救一下人类。

搜了一下,看到这篇文章,3年前的文章了。我参考了前半部分,借助TamperMonkey这个插件,大概实现了想要的效果。可以在Userscript获取这个脚本GitHub上面也有,代码写得丑,求debug,求指教。

说下思路:HTML 5中的canvas有个接口getImageData可以用来从验证码图像中取得像素数据。每一个像素有对应r,g,b,a四个值,r,g,b是红绿蓝三色,a是透明度。

观察到教务管理系统的验证码是5个数字,字体字号大小都不变,而且虽然背景虽然有干扰,但是很明显跟字体颜色有很大区别,所以就用了一个很粗糙的方法:我们知道,颜色越浅,rgb值越大,颜色越深,rgb值越少。于是我对每一个像素点进行判断,rgb的和小于350(这个值是测出来的)的就是属于字体的像素,为了方便观察,把它的rgb值都设置为255,否则设置为0。这样就获得了一个黑底白字的图片了。

    var ctx = canvas.getContext('2d');
    ctx.drawImage(img,0,0);
    var c = ctx.getImageData(0,0,img.width,img.height);
    for(i=0; i<c.height; i++){
        for(j=0; j<c.width; j++){
            var x = (i*4)*c.width+(j*4); 
            var r = c.data[x];
            var g = c.data[x+1];
            var b = c.data[x+2];
            if(r+g+b > 350){
                c.data[x] = c.data[x+1] = c.data[x+2] = 0;
            }
            else{
                c.data[x] = c.data[x+1] = c.data[x+2] = 255;
            }
        }
    }  

然后我用画图工具放大图片,观察了一下,得出每个数字是一个12*8像素的矩形,再之后就求出每一个数字对应的像素个数,发现0和8还有6和9的像素个数是一样的,就进行一下特判(比如正中间有像素的就肯定是8而不是0了)。然后……还是观察一下……每个数字对应的矩阵的坐标……写出这个函数:

function getNum(imgData,x1,y1,x2,y2){
    var num = 0;
    for(i=y1; i<y2; i++){
        for(j=x1; j<x2; j++){
            var x = (i*4)*imgData.width+(j*4);
            if(imgData.data[x] == 255)num++;
        }
    }
    switch(num)
    {
        case 56:{
            j = (x1+x2)/2;
            i = (y1+y2)/2;
            var x = (i*4)*imgData.width+(j*4);
            if(imgData.data[x] == 255)
                return 8;
            else
                return 0;
        }
        case 30:return 1;
        case 50:return 2;
        case 51:return 3;
        case 48:return 4;
        case 57:return 5;
        case 58:{
            i = y2-2;
            j = x1;
            var x = (i*4)*imgData.width+(j*4);
            if(imgData.data[x] == 255)
                return 9;
            else
                return 6;
        }
        case 37:return 7;
        default:return 0;
    }
}

原文用了神经网络来判断,准确率大大提高,我不会用,所以就没用了……

我用这个方法获得的验证码准确率也有95%以上,暂时够用了。有空再研究一下神经网络好了。

有需要的同学可以拿去用,Chrome浏览器要先装TamperMonkey,Firefox则是GeaseMonkey,然后安装这个脚本就ok了。

 

posted @ 2013-01-25 15:15  Link_King_Jay  阅读(2158)  评论(1编辑  收藏  举报