TensorFlow20: 使用深度学习破解字符验证码

code：Here。

验证码是根据随机字符生成一幅图片，然后在图片中加入干扰象素，用户必须手动填入，防止有人利用机器人自动批量注册、灌水、发垃圾广告等等 。

验证码的作用是验证用户是真人还是机器人；设计理念是对人友好，对机器难。

上图是常见的字符验证码，还有一些验证码使用提问的方式。

我们先来看看破解验证码的几种方式：

1. 人力打码（基本上，打码任务都是大型网站的验证码，用于自动化注册等等）
2. 找到能过验证码的漏洞
3. 最后一种是字符识别，这是本帖的关注点

我上网查了查，用Tesseract OCR、OpenCV等等其它方法都需把验证码分割为单个字符，然后识别单个字符。分割验证码可是人的强项，如果字符之间相互重叠，那机器就不容易分割了。

本帖实现的方法不需要分割验证码，而是把验证码做为一个整体进行识别。

相关论文：

• Multi-digit Number Recognition from Street View Imagery using Deep CNN
• CAPTCHA Recognition with Active Deep Learning
• http://matthewearl.github.io/2016/05/06/cnn-anpr/

使用深度学习+训练数据+大量计算力，我们可以在几天内训练一个可以破解验证码的模型，当然前提是获得大量训练数据。

获得训练数据方法：

1. 手动（累死人系列）
2. 破解验证码生成机制，自动生成无限多的训练数据
3. 打入敌人内部（卧底+不要脸+不要命+多大仇系列）

我自己做一个验证码生成器，然后训练CNN模型破解自己做的验证码生成器。

我觉的验证码机制可以废了，单纯的增加验证码难度只会让人更难识别，使用CNN+RNN，机器的识别准确率不比人差。Google已经意识到了这一点，他们现在使用机器学习技术检测异常流量。

验证码生成器

from captcha.image import ImageCaptcha  # pip install captchaimport numpy as npimport matplotlib.pyplot as pltfrom PIL import Imageimport random # 验证码中的字符, 就不用汉字了number = ['0','1','2','3','4','5','6','7','8','9']alphabet = ['a','b','c','d','e','f','g','h','i','j','k','l','m','n','o','p','q','r','s','t','u','v','w','x','y','z']ALPHABET = ['A','B','C','D','E','F','G','H','I','J','K','L','M','N','O','P','Q','R','S','T','U','V','W','X','Y','Z']# 验证码一般都无视大小写；验证码长度4个字符def random_captcha_text(char_set=number+alphabet+ALPHABET, captcha_size=4):captcha_text = []for i in range(captcha_size):c = random.choice(char_set)captcha_text.append(c)return captcha_text # 生成字符对应的验证码def gen_captcha_text_and_image():image = ImageCaptcha() captcha_text = random_captcha_text()captcha_text = ''.join(captcha_text) captcha = image.generate(captcha_text)#image.write(captcha_text, captcha_text + '.jpg')  # 写到文件 captcha_image = Image.open(captcha)captcha_image = np.array(captcha_image)return captcha_text, captcha_image if __name__ == '__main__':# 测试text, image = gen_captcha_text_and_image() f = plt.figure()ax = f.add_subplot(111)ax.text(0.1, 0.9,text, ha='center', va='center', transform=ax.transAxes)plt.imshow(image) plt.show()

左上角文本对应验证码图像

训练

from gen_captcha import gen_captcha_text_and_imagefrom gen_captcha import numberfrom gen_captcha import alphabetfrom gen_captcha import ALPHABET import numpy as npimport tensorflow as tf text, image = gen_captcha_text_and_image()print("验证码图像channel:", image.shape)  # (60, 160, 3)# 图像大小IMAGE_HEIGHT = 60IMAGE_WIDTH = 160MAX_CAPTCHA = len(text)print("验证码文本最长字符数", MAX_CAPTCHA)   # 验证码最长4字符; 我全部固定为4,可以不固定. 如果验证码长度小于4，用'_'补齐 # 把彩色图像转为灰度图像（色彩对识别验证码没有什么用）def convert2gray(img):if len(img.shape) > 2:gray = np.mean(img, -1)# 上面的转法较快，正规转法如下# r, g, b = img[:,:,0], img[:,:,1], img[:,:,2]# gray = 0.2989 * r + 0.5870 * g + 0.1140 * breturn grayelse:return img """cnn在图像大小是2的倍数时性能最高, 如果你用的图像大小不是2的倍数，可以在图像边缘补无用像素。np.pad(image,((2,3),(2,2)), 'constant', constant_values=(255,))  # 在图像上补2行，下补3行，左补2行，右补2行""" # 文本转向量char_set = number + alphabet + ALPHABET + ['_']  # 如果验证码长度小于4, '_'用来补齐CHAR_SET_LEN = len(char_set)def text2vec(text):text_len = len(text)if text_len > MAX_CAPTCHA:raise ValueError('验证码最长4个字符') vector = np.zeros(MAX_CAPTCHA*CHAR_SET_LEN)def char2pos(c):if c =='_':k = 62return kk = ord(c)-48if k > 9:k = ord(c) - 55if k > 35:k = ord(c) - 61if k > 61:raise ValueError('No Map') return kfor i, c in enumerate(text):idx = i * CHAR_SET_LEN + char2pos(c)vector[idx] = 1return vector# 向量转回文本def vec2text(vec):char_pos = vec.nonzero()[0]text=[]for i, c in enumerate(char_pos):char_at_pos = i #c/63char_idx = c % CHAR_SET_LENif char_idx < 10:char_code = char_idx + ord('0')elif char_idx <36:char_code = char_idx - 10 + ord('A')elif char_idx < 62:char_code = char_idx-  36 + ord('a')elif char_idx == 62:char_code = ord('_')else:raise ValueError('error')text.append(chr(char_code))return "".join(text) """#向量（大小MAX_CAPTCHA*CHAR_SET_LEN）用0,1编码 每63个编码一个字符，这样顺利有，字符也有vec = text2vec("F5Sd")text = vec2text(vec)print(text)  # F5Sdvec = text2vec("SFd5")text = vec2text(vec)print(text)  # SFd5""" # 生成一个训练batchdef get_next_batch(batch_size=128):batch_x = np.zeros([batch_size, IMAGE_HEIGHT*IMAGE_WIDTH])batch_y = np.zeros([batch_size, MAX_CAPTCHA*CHAR_SET_LEN]) # 有时生成图像大小不是(60, 160, 3)def wrap_gen_captcha_text_and_image():while True:text, image = gen_captcha_text_and_image()if image.shape == (60, 160, 3):return text, image for i in range(batch_size):text, image = wrap_gen_captcha_text_and_image()image = convert2gray(image) batch_x[i,:] = image.flatten() / 255 # (image.flatten()-128)/128  mean为0batch_y[i,:] = text2vec(text) return batch_x, batch_y #################################################################### X = tf.placeholder(tf.float32, [None, IMAGE_HEIGHT*IMAGE_WIDTH])Y = tf.placeholder(tf.float32, [None, MAX_CAPTCHA*CHAR_SET_LEN])keep_prob = tf.placeholder(tf.float32) # dropout # 定义CNNdef crack_captcha_cnn(w_alpha=0.01, b_alpha=0.1):x = tf.reshape(X, shape=[-1, IMAGE_HEIGHT, IMAGE_WIDTH, 1]) #w_c1_alpha = np.sqrt(2.0/(IMAGE_HEIGHT*IMAGE_WIDTH)) ##w_c2_alpha = np.sqrt(2.0/(3*3*32)) #w_c3_alpha = np.sqrt(2.0/(3*3*64)) #w_d1_alpha = np.sqrt(2.0/(8*32*64))#out_alpha = np.sqrt(2.0/1024) # 3 conv layerw_c1 = tf.Variable(w_alpha*tf.random_normal([3, 3, 1, 32]))b_c1 = tf.Variable(b_alpha*tf.random_normal([32]))conv1 = tf.nn.relu(tf.nn.bias_add(tf.nn.conv2d(x, w_c1, strides=[1, 1, 1, 1], padding='SAME'), b_c1))conv1 = tf.nn.max_pool(conv1, ksize=[1, 2, 2, 1], strides=[1, 2, 2, 1], padding='SAME')conv1 = tf.nn.dropout(conv1, keep_prob) w_c2 = tf.Variable(w_alpha*tf.random_normal([3, 3, 32, 64]))b_c2 = tf.Variable(b_alpha*tf.random_normal([64]))conv2 = tf.nn.relu(tf.nn.bias_add(tf.nn.conv2d(conv1, w_c2, strides=[1, 1, 1, 1], padding='SAME'), b_c2))conv2 = tf.nn.max_pool(conv2, ksize=[1, 2, 2, 1], strides=[1, 2, 2, 1], padding='SAME')conv2 = tf.nn.dropout(conv2, keep_prob) w_c3 = tf.Variable(w_alpha*tf.random_normal([3, 3, 64, 64]))b_c3 = tf.Variable(b_alpha*tf.random_normal([64]))conv3 = tf.nn.relu(tf.nn.bias_add(tf.nn.conv2d(conv2, w_c3, strides=[1, 1, 1, 1], padding='SAME'), b_c3))conv3 = tf.nn.max_pool(conv3, ksize=[1, 2, 2, 1], strides=[1, 2, 2, 1], padding='SAME')conv3 = tf.nn.dropout(conv3, keep_prob) # Fully connected layerw_d = tf.Variable(w_alpha*tf.random_normal([8*32*40, 1024]))b_d = tf.Variable(b_alpha*tf.random_normal([1024]))dense = tf.reshape(conv3, [-1, w_d.get_shape().as_list()[0]])dense = tf.nn.relu(tf.add(tf.matmul(dense, w_d), b_d))dense = tf.nn.dropout(dense, keep_prob) w_out = tf.Variable(w_alpha*tf.random_normal([1024, MAX_CAPTCHA*CHAR_SET_LEN]))b_out = tf.Variable(b_alpha*tf.random_normal([MAX_CAPTCHA*CHAR_SET_LEN]))out = tf.add(tf.matmul(dense, w_out), b_out)#out = tf.nn.softmax(out)return out # 训练def train_crack_captcha_cnn():output = crack_captcha_cnn()# loss#loss = tf.reduce_mean(tf.nn.softmax_cross_entropy_with_logits(output, Y))loss = tf.reduce_mean(tf.nn.sigmoid_cross_entropy_with_logits(output, Y))        # 最后一层用来分类的softmax和sigmoid有什么不同？# optimizer 为了加快训练 learning_rate应该开始大，然后慢慢衰optimizer = tf.train.AdamOptimizer(learning_rate=0.001).minimize(loss) predict = tf.reshape(output, [-1, MAX_CAPTCHA, CHAR_SET_LEN])max_idx_p = tf.argmax(predict, 2)max_idx_l = tf.argmax(tf.reshape(Y, [-1, MAX_CAPTCHA, CHAR_SET_LEN]), 2)correct_pred = tf.equal(max_idx_p, max_idx_l)accuracy = tf.reduce_mean(tf.cast(correct_pred, tf.float32)) saver = tf.train.Saver()with tf.Session() as sess:sess.run(tf.global_variables_initializer()) step = 0while True:batch_x, batch_y = get_next_batch(64)_, loss_ = sess.run([optimizer, loss], feed_dict={X: batch_x, Y: batch_y, keep_prob: 0.75})print(step, loss_)# 每100 step计算一次准确率if step % 100 == 0:batch_x_test, batch_y_test = get_next_batch(100)acc = sess.run(accuracy, feed_dict={X: batch_x_test, Y: batch_y_test, keep_prob: 1.})print(step, acc)# 如果准确率大于50%,保存模型,完成训练if acc > 0.5:saver.save(sess, "crack_capcha.model", global_step=step)break step += 1 train_crack_captcha_cnn()

CNN需要大量的样本进行训练，由于时间和资源有限，测试时我只使用数字做为验证码字符集。如果使用数字+大小写字母CNN网络有4*62个输出，只使用数字CNN网络有4*10个输出。

TensorBoard是个好东西，既能用来调试也能帮助理解Graph。

训练完成时的准确率（超过50%我就不训练了）：

使用训练的模型识别验证码：

def crack_captcha(captcha_image):output = crack_captcha_cnn() saver = tf.train.Saver()with tf.Session() as sess:saver.restore(sess, tf.train.latest_checkpoint('.')) predict = tf.argmax(tf.reshape(output, [-1, MAX_CAPTCHA, CHAR_SET_LEN]), 2)text_list = sess.run(predict, feed_dict={X: [captcha_image], keep_prob: 1})text = text_list[0].tolist()return text text, image = gen_captcha_text_and_image()image = convert2gray(image)image = image.flatten() / 255predict_text = crack_captcha(image)print("正确: {}  预测: {}".format(text, predict_text))

为了成为真正的码农，本熊猫要开始研习TensorFlow源代码了，应该能学到不少玩意。

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