Программа для распознавания капчи скачать бесплатно

Dating > Программа для распознавания капчи скачать бесплатно

Download links: → Программа для распознавания капчи скачать бесплатно → Программа для распознавания капчи скачать бесплатно

Вторая — даже когда вне скрипта просто с сайта сохраняешь ее на ПК, сохраняется какая то другая каптча, с другой надписью. Вот почему Вы упорно игнорируете вопросы на эту тему? Установили плагин и забыли о том, как выбирать изображения с дорожными знаками, домами и т. Я до такой низости не опущусь никогда в жизни.

Мне на почту каждый день приходит куча такого рода рассылок. Давайте для начала откроем сайт с демкой рекапчи. ПОТОМУ что к этому я подключу еще и промежуточное звено платежей : , а с нею не захотят ссорится ни один сервис!!! Для каждого сервиса автокапчи указана минимальная и максимальная стоимость распознавания, а так же дополнительные опции если таковые имеются. К любой почте можно подключиться через стандартный SMTP-протокол. Затем вам нужно пополнить счет. Особенно это актуально для тех пользователей, которые активно завлекают рефералов на какую-нибудь партнёрскую программу либо пользуются одним сайтом, но с разных аккаунтов. Если тестовый URL-адрес должен следовать переадресации для получения изображения, нужно выбрать эту опцию. Суть способа в том, что мы получаем параметр data-sitekey у рекапчи и отсылаем его на сервер распознавания.

Я выбрал маску Smooth Mask 2 и установил количество проходов равным одному. Тоже сюда не просто так зашёл! Когда понял, что это развод, написал письмо в службу поддержки сервиса по приему платежей ClickPay24.

Программа распознавания капчи 2012 - В службу техподдержки пишешь письмо примерно такое: » Здравствуйте!

В качестве альтернативы можно попробовать написать интеллектуальную систему, которая по определенным алгоритмам будет сама выполнять распознавание. Последнее теперь можно реализовать с помощью специальной утилиты. На изображение необходимо накладывать массу различных фильтров, чтобы убрать искажения и помехи, которыми разработчики желают укрепить стойкость защиты. Зачастую приходится реализовывать обучаемую систему на основе нейронные сетей это, к слову, не так сложно, как может показаться , чтобы добиться приемлемого результата по автоматизированному решению капч. Разбираемся, как ломают капчи» и «Подсмотрим и распознаем. Любопытная штука, как ни крути. Первый взгляд на TesserCap Что сделал автор программы? Автор заметил, что для удаления шумов с изображения, то есть решения самой сложной задачи при распознавании капч, чаще всего применяются одни и те же фильтры. Получается, что если реализовать удобный инструмент, позволяющий без сложных математических преобразований накладывать фильтры на изображения, и совместить его с OCR-системой для распознавания текста, то можно получить вполне работоспособную программу. Это, собственно, и сделал Гурсев Сингх Калра из компании McAfee. Зачем это было нужно? Автор утилиты решил таким образом проверить, насколько безопасны капчи крупных ресурсов. Для тестирования были выбраны те интернет-сайты, которые являются самыми посещаемыми по версии известного. Если рассматривать в общих чертах принцип функционирования программы, то он достаточно прост. Думаю, общий смысл понятен, поэтому предлагаю посмотреть, как это выглядит. Универсальность утилиты не могла не привести к усложнению ее интерфейса, поэтому окно программы может ввести в небольшой ступор. Так что, перед тем как переходить непосредственно к распознаванию капч, предлагаю разобраться с ее интерфейсом и заложенным функционалом. Предварительная обработка изображений и извлечение текста из капчи About Мы не могли не сказать хотя бы пары слов об авторе замечательной утилиты TesserCap. Его зовут Гурсев Сингх Калра. Он работает главным консультантом в подразделении профессиональных услуг Foundstone, которое входит в состав компании McAfee. Гурсев выступал на таких конференциях, как ToorCon, NullCon и ClubHack. Является автором инструментов TesserCap и SSLSmart. Помимо этого, разработал несколько инструментов для внутренних нужд компании. Любимые языки программирования — Ruby, Ruby on Rails и C. Подразделение профессиональных услуг Foundstone®, в котором он трудится, предлагает организациям экспертные услуги и обучение, обеспечивает постоянную и действенную защиту их активов от самых серьезных угроз. Команда подразделения профессиональных услуг состоит из признанных экспертов в области безопасности и разработчиков, имеющих богатый опыт сотрудничества с международными корпорациями и государственными Интерфейс. Вкладка Main После запуска программы перед нами предстает окно с тремя вкладками: Main, Options, Image Preprocessing. Например, в случае с xakep. Рядом со строкой адреса находится элемент, задающий количество капч, которые нужно загрузить для тестирования. Так как приложение может одновременно показывать только 12 изображений, в нем предусмотрены элементы управления для постраничного пролистывания загруженных капч. Таким образом, при масштабном тестировании мы сможем пролистывать загруженные капчи и просматривать результаты их распознавания. Кнопки Start и Stop запускают и останавливают тестирование соответственно. После тестирования нужно оценить результаты распознавания изображений, отметив каждый из них как корректный или некорректный. Ну и последняя, наиболее значимая функция служит для передачи любого изображения в систему предварительной обработки, в которой задается фильтр, удаляющий с изображения шумы и искажения. Чтобы передать картинку в систему предварительной обработки, надо щелкнуть на требуемом изображении правой кнопкой мыши и в контекстном меню выбрать пункт Send To Image Preprocessor. Вкладка Options Вкладка опций содержит различные элементы управления для конфигурирования TesserCap. Здесь можно выбрать OCR-систему, задать параметры веб-прокси, включить переадресацию и предварительную обработку изображений, добавить пользовательские HTTP-заголовки, а также указать диапазон символов для системы распознавания: цифры, буквы в нижнем регистре, буквы в верхнем регистре, специальные символы. Теперь о каждой опции поподробней. Прежде всего, можно выбрать OCR-систему. По умолчанию доступна только одна — Tesseract-ORC, так что заморачиваться с выбором тут не придется. Еще одна очень интересная возможность программы — выбор диапазона символов. Так зачем нам лишние символы, которые только увеличат вероятность некорректного распознавания? Конечно, они нам ни к чему, поэтому при тестировании капчи xakep. Но что если выбрать Upper Case? Поясню на примере: если мы выбрали опции Numerics и Lower Case, то программа обратится к файлу lowernumeric, начинающемуся с параметра tessedit charwhitelist. За ним следует список символов, которые будут использоваться для решения капчи. По умолчанию в файлах содержатся только буквы латинского алфавита, так что для распознавания кириллицы надо заменить или дополнить список символов. Теперь немного о том, для чего нужно поле Http Request Headers. Чтобы TesserCap смогла получить доступ к капче, программе необходимо передать в запросе HTTP такие заголовки, как Accept, Cookie и Referrer и т. Используя веб-прокси Fiddler, Burp, Charles, WebScarab, Paros и т. Еще одна опция, которая наверняка пригодится, — это Follow Redirects. Дело в том, что TesserCap по умолчанию не следует переадресации. Если тестовый URL-адрес должен следовать переадресации для получения изображения, нужно выбрать эту опцию. По умолчанию предварительная обработка изображений отключена. Вкладка Image Preprocessing Ну вот мы и добрались до самой интересной вкладки. Именно тут настраиваются фильтры для удаления с капч различных шумов и размытий, которые стараются максимально усложнить задачу системе распознавания. Процесс настройки универсального фильтра предельно прост и состоит из девяти этапов. На каждом этапе предварительной обработки изображения его изменения отображаются. Кроме того, на странице имеется компонент проверки, который позволяет оценить правильность распознавания капчи при наложенном фильтре. Рассмотрим подробно каждый этап. Изменение цвета На данном шаге можно изменить цветовые компоненты для всех пикселей изображения. Значение 0 удаляет компонент, значение 255 устанавливает его максимальную интенсивность и т. Градация серого Шкала яркости На третьем этапе все изображения конвертируются в изображения в градациях серого. Это единственный обязательный этап преобразования изображений, который нельзя пропустить. Изменение помех при изменении различных диапазонов цветового значения пикселей в сторону белого или черного Этап 4. При сглаживании изображения возрастает случайный шум, для устранения которого потом используются фильтры Bucket или Cutoff. В числовом поле Passes следует указать, сколько раз нужно применить соответствующую маску изображения перед переходом на следующий этап. Давай рассмотрим компоненты фильтра для сглаживания и повышения резкости. По умолчанию TesserCap имеет шесть наиболее популярных масок изображения. Эти маски могут сглаживать изображение или повышать резкость преобразование Лапласа. Изменения отображаются сразу же после выбора маски с помощью соответствующих кнопок. Пользователь также может настроить пользовательские маски обработки изображений, вводя значения в числовые поля и нажимая кнопку Save Mask. При выборе фиксированной маски кнопку Save Mask использовать не требуется. Вводим оттенки серого На этом этапе обработки изображения его пиксели могут быть окрашены в широкий диапазон оттенков серого. Процент пикселей, окрашенных в оттенки серого в диапазоне от 0 до 12, указан в бакете bucket 0, процент пикселей, окрашенных в оттенки серого в диапазоне от 13 до 25, — в бакете bucket 1 и т. Настройка отсечения cutoff Этот фильтр строит график зависимости значения уровня серого от частоты встречаемости и предлагает выбрать отсечение. Принцип работы фильтра обтесывания заключается в следующем: если количество смежных пикселей, окрашенных в данный оттенок серого, меньше величины в числовом поле, фильтр обтесывания присваивает им значение 0 черный или 255 белый по выбору пользователя. Данный фильтр предназначен для обработки граничных линий и их изменения. Граничные линии с шириной, которая указана в числовом поле, окрашиваются в черный или белый по выбору пользователя. Этап 9: Инверсия серого оттенка Этот фильтр проходит каждый пиксель и заменяет его значение уровня серого новым, как показано ниже в псевдокоде. Инверсия серого проводится для подгонки изображения под цветовые настройки OCR-системы. Кнопка Solve берет изображение после фильтра инверсии серого, отправляет в OCR-систему для извлечения текста и отображает возвращенный текст в графическом интерфейсе. Если распознанный текст совпадает с текстом на капче, значит, мы правильно задали фильтр для предварительной обработки. Теперь можно перейти на вкладку опций и включить опцию предварительной обработки Enable Image Preprocessing для обработки всех последующих загруженных капч. Результат анализа капчи xakep. Судя по результатам, фильтр подобрать не удалось Итак, запускаем утилиту и идем на сайт журнала. Видим список свежих новостей, заходим в первую попавшуюся и пролистываем до места, где можно оставить свой комментарий. Ну что ж, проверим, можно ли это автоматизировать. Копируем URL картинки и вставляем его в адресную строку TesserCap. Указываем, что нужно загрузить 12 капч, и нажимаем Start. Программа послушно загрузила 12 картинок и попыталась их распознать. К сожалению, все капчи оказались либо не распознаны, о чем свидетельствует надпись -Failed- под ними, либо распознаны неправильно. В общем, неудивительно, так как посторонние шумы и искажения не были удалены. Этим мы сейчас и займемся. Жмем правой кнопкой мыши на одну из 12 загруженных картинок и отправляем ее в систему предварительной обработки Send To Image Preprocessor. Теперь можно переходить на вкладку Image Preprocessing для настройки фильтров. Сразу скажу, что поигравшись с первыми тремя фильтрами «Инверсия цвета», «Изменение цвета», «Градация серого» я не увидел никакого положительного эффекта, поэтому оставил там всё по дефолту. Я выбрал маску Smooth Mask 2 и установил количество проходов равным одному. Фильтр Grayscale buckets я пропустил и перешел сразу к настройке отсечения. Выбрал значение 154 и указал, что те пиксели, которых меньше, нужно установить в 0, а те, которых больше, в 255. Чтобы избавиться от оставшихся точек, включил chopping и изменил ширину границы до 10. Последний фильтр включать не было смысла, поэтому я сразу нажал на Solve. На капче у меня было число 714945, но программа распознала его как 711435. Это, как видишь, совершенно неверно. Пришлось экспериментировать с pastebin. Но если ты окажешься усидчивее и терпеливее и сумеешь получить корректное распознавание капч с xakep. Затем переходи на Main и, кликнув на Start, загружай свежую порцию капч, которые теперь будут предварительно обрабатываться твоим фильтром. С этого момента можно посматривать сводную статистику по распознаванию с помощью Show Statistics. Если стоит вопрос о выборе того или другого решения, то с помощью TesserCap вполне можно провести свое собственное тестирование. Однако слабые капчи смогут защитить от случайных роботов и не устоят перед целенаправленными попытками их решить. Через специальный API ты передаешь сервису изображение, а тот через непродолжительное время возвращает решение. Тут уже никакой защиты нет.