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利用html5 canvas破解簡單驗證碼及getImageData接口應用

2024-08-26 00:16:07
字體:
來源:轉載
供稿:網友

點評::HTML 5中的canvas有個接口getImageData可以用來從驗證碼圖像中取得像素數據。每一個像素有對應r,g,b,a四個值,r,g,b是紅綠藍三色,a是透明度;觀察了一下,接下來說下思路及實現代碼,感興趣的你可不喲啊走開啊

敝校的教務管理系統(貌似不止我們學校用呢),一到選課時間服務器各種崩不解釋,有時為了選個課就要反復輸入驗證碼,一想到千千萬萬的大學生把時間浪費在輸入驗證碼上面,我就覺得,我有義務拯救一下人類。

搜了一下,看到這篇文章,3年前的文章了。我參考了前半部分,借助TamperMonkey這個插件,大概實現了想要的效果。可以在Userscript獲取這個腳本,GitHub上面也有,代碼寫得丑,求debug,求指教。
說下思路:HTML 5中的canvas有個接口getImageData可以用來從驗證碼圖像中取得像素數據。每一個像素有對應r,g,b,a四個值,r,g,b是紅綠藍三色,a是透明度。

觀察到教務管理系統的驗證碼是5個數字,字體字號大小都不變,而且雖然背景雖然有干擾,但是很明顯跟字體顏色有很大區別,所以就用了一個很粗糙的方法:我們知道,顏色越淺,rgb值越大,顏色越深,rgb值越少。于是我對每一個像素點進行判斷,rgb的和小于350(這個值是測出來的)的就是屬于字體的像素,為了方便觀察,把它的rgb值都設置為255,否則設置為0。這樣就獲得了一個黑底白字的圖片了。

復制代碼

代碼如下:


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;
}
}
}  


然后我用畫圖工具放大圖片,觀察了一下,得出每個數字是一個12*8像素的矩形,再之后就求出每一個數字對應的像素個數,發現0和8還有6和9的像素個數是一樣的,就進行一下特判(比如正中間有像素的就肯定是8而不是0了)。然后……還是觀察一下……每個數字對應的矩陣的坐標……寫出這個函數:

復制代碼

代碼如下:


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;
}
}


原文用了神經網絡來判斷,準確率大大提高,我不會用,所以就沒用了……
我用這個方法獲得的驗證碼準確率也有95%以上,暫時夠用了。有空再研究一下神經網絡好了。
有需要的同學可以拿去用,Chrome瀏覽器要先裝TamperMonkey,Firefox則是GeaseMonkey,然后安裝這個腳本就ok了。

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