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PHP画像認識技術の原理と実装
- 墨辰丷オリジナル
- 2018-05-31 10:04:072844ブラウズ
この記事では主に PHP 画像認識技術の原理と実装について紹介します。通常行われるこのパスワード検証も同じ目的で必要な場合に学習できます。
実は、画像認識技術は、私たちが普段行っているパスワード認証と何ら変わりはなく、認証対象のデータをあらかじめデータベースに保存しておき、入力（認識）されたデータとデータベースのデータを比較して利用するのです。ただ、画像認識テクノロジーには部分的に耐障害性があり、通常のパスワード検証では 100% の一致が必要です。
数日前、友達が絵の中の文字をクリックして識別するゲームを作るという話をしたのですが、その時にパッと思い浮かんだのがマスクレイヤーとしてのjsコントロールかフラッシュだったような気がします。この方法は最も便利で、迅速かつ効果的で、サーバー リソースを節約できますが、そこでの要求は php を介して画像内のテキストを認識することであることが判明しました。
その 2 日間のニュースには以下が含まれていました: 1. ジャック・マーの顔認証による支払い; 2. 12306 は新しい認証コードを使用し、国内のチケット取得ソフトウェアは現在使用できないと述べ、1 日以内に解読されました。それがリリースされた後。その日の朝、たまたま Java 画像認識技術に関する記事を読みました。そこで、PHP の画像認識技術について調べてみることにしました。
実際、いわゆる画像認識はもはや新しい技術ではありません。少なくとも私が見つけた情報はずっと前のことです。ただ、私はこの方面の仕事に関わったことがないので、見たことがありません。
まず、この実験の要件について話しましょう。3 つの位置に 3 つの数字がある絵があり、対応する位置の数字の値を抽出する必要があります。 (鋭い目の学生は、以下のコードが私が他の人から引用したものだとわかるかもしれません。はい、他の人から直接コピーして削除しました。結局のところ、私は表面をなぞっただけなので、最終的には元の作成者の最初のコードを投稿するつもりです) .)
class gjPhone
{
protected $imgPath; // 图片路径
protected $imgSize; // 图片大小
protected $hecData; // 分离后数组
protected $horData; // 横向整理的数据
protected $verData; // 纵向整理的数据
function __construct ($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 $phone;
}
/**
* 初始数据
*/
public function initData ($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 为裁剪后的图片宽高
$background = imagecolorallocate($thisimage, 255, 255, 255);
imagefilledrectangle($thisimage, 0, 0, $new_w, $new_h, $background);
$oldimg = imagecreatefrompng($imgurl); // 载入原始图片
// 首先定位要取图的位置(这里可以通过前端js或者其他手段定位，由于我这是测试，所以就ps定位并写死了)
$weizhi = array(
'1' => 165,
'5' => 308,
'10' => 456
);
foreach ($weizhi as $wwzz) {
$src_y = 108;
imagecopy($thisimage, $oldimg, 0, 0, $wwzz, $src_y, $new_w, $new_h); // $src_y,$new_w为原图中裁剪区域的左上角坐标拷贝图像的一部分将src_im图像中坐标从src_x，src_y开始，宽度为src_w，高度为src_h的一部分拷贝到dst_im图像中坐标为dst_x和dst_y的位置上。
$tem_png = 'tem_1.png';
imagepng($thisimage, __DIR__ . '/' . $tem_png); // 通过定位从原图中copy出想要识别的位置并生成新的缓存图，用以后面的图像识别类使用。
$gjPhone = new gjPhone($tem_png); // 实例化类
$gjPhone->getHec(); // 进行图像像素分离
$horData = $gjPhone->magHorData(); // 将分离出是数据转成01表示的图像、这里可以根据自己喜好定
$phone = $gjPhone->showPhone($horData); // 将转换好的01表示的数据与库中的数据进行匹配，匹配度95以上就算成功，库这里由于是做测试就直接写了数组
echo '| ' . $phone . ' | ';
}
この観点からすると、12306 検証コードが解読されたことは実際には許されることであり、それほど口頭で批判する必要はありません。検証コードの画像を取得し続け、独自のプログラムで読み取り可能なデータに変換してデータベースに保存し、検証中にそれらを照合するだけです。そうすれば、アリババの顔認証による支払いの原則は理解されていると考えられますが、その動作は非常に洗練されている可能性があります。
フロントエンドのときに、Alibaba Cloud の確認コードフォームを見たとき、最初はもっと良いのではないかと思いましたが、今では、その気になれば実際にクラックできるようです。
さて、これが元のコードです。
/**
* 电话号码识别.
* @author by zsc for 2010.03.24
*/
class gjPhone
{
protected $imgPath; // 图片路径
protected $imgSize; // 图片大小
protected $hecData; // 分离后数组
protected $horData; // 横向整理的数据
protected $verData; // 纵向整理的数据
function __construct ($path)
{
$this->imgPath = $path;
}
/**
* 颜色分离转换...
*
* @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;
}
/**
* 颜色分离后的数据横向整理...
*
* @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 = $newdata;
}
/**
* 整理纵向数据...
*
* @return unknown
*/
public function magVerData ($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 = $ndatas;
}
/**
* 显示电话号码...
*
* @return unknown
*/
public function showPhone ($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;
}
/**
* 分离显示...
*
* @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;
}
/**
* 初始数据...
*
* @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);
// 进行颜色分离
$gjPhone->getHec();
// 画出横向数据
$horData = $gjPhone->magHorData();
echo "===============横向数据==============<br/><br/><br/>";
$gjPhone->drawWH($horData);
// 画出纵向数据
$verData = $gjPhone->magVerData($horData);
echo "<br/><br/><br/>===============纵向数据==============< br/><br/><br/>";
$gjPhone->drawWH($verData);
// 输出电话
$phone = $gjPhone->showPhone($verData);
echo "<br/><br/><br/>===============电话==============<br /><br/><br/>" . $phone;
以上がこの記事の全内容です、皆様の勉強に少しでもお役に立てれば幸いです。関連する推奨事項：
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以上がPHP画像認識技術の原理と実装の詳細内容です。詳細については、PHP 中国語 Web サイトの他の関連記事を参照してください。
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