透视乱序拼图验证码破解奥秘：利用OpenCV还原拼图真容

人工智能

2023-11-30 01:23:35

乱序拼图验证码：简述

乱序拼图验证码通常由四张打乱顺序的图像组成，用户需要将这些图像重新排列成正确的顺序才能通过验证。这种验证码旨在防止自动化脚本和恶意软件绕过网站安全措施。

基于 OpenCV 的破解方法

我们的方法利用 OpenCV（一个强大的计算机视觉库）来识别和还原乱序拼图中的图像。以下是该方法的主要步骤：

图像分割： 将乱序拼图图像分割成四个子图像。
特征提取： 从每个子图像中提取特征，例如颜色直方图和轮廓。
图像匹配： 将每个子图像的特征与原始图像的特征进行匹配。
拼图重组： 基于图像匹配结果，重新排列子图像以还原原始图像。

代码实现

以下 Python 代码演示了该方法的实现：

import cv2
import numpy as np

# 图像分割
def segment_puzzle(image):
    # 将图像分割成 2x2 网格
    return [image[:image.shape[0]//2, :image.shape[1]//2],
            image[:image.shape[0]//2, image.shape[1]//2:],
            image[image.shape[0]//2:, :image.shape[1]//2],
            image[image.shape[0]//2:, image.shape[1]//2:]]

# 特征提取
def extract_features(image):
    # 从图像中提取颜色直方图和轮廓特征
    hist = cv2.calcHist([image], [0], None, [256], [0, 256])
    cnts = cv2.findContours(image, cv2.RETR_EXTERNAL, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)
    cnts = cnts[0] if len(cnts) == 2 else cnts[1]
    return hist, cnts

# 图像匹配
def match_images(features1, features2):
    # 比较两个图像的特征相似度
    hist_score = cv2.compareHist(features1[0], features2[0], cv2.CV_COMP_CHISQR)
    cnt_score = cv2.matchShapes(features1[1], features2[1], cv2.CONTOURS_MATCH_I1, 0.0)
    return hist_score + cnt_score

# 拼图重组
def reconstruct_puzzle(pieces, original):
    # 基于图像匹配结果重新排列拼图
    reconstruction = np.zeros_like(original)
    for i in range(4):
        piece = pieces[np.argmax([match_images(piece, original[i]) for piece in pieces])]
        reconstruction[i//2*original.shape[0]:(i//2+1)*original.shape[0],
                      i%2*original.shape[1]:(i%2+1)*original.shape[1]] = piece
    return reconstruction

# 主函数
if __name__ == "__main__":
    # 加载乱序拼图图像
    puzzle_image = cv2.imread('puzzle.jpg')
    # 加载原始图像（用于匹配）
    original_image = cv2.imread('original.jpg')

    # 分割拼图图像
    pieces = segment_puzzle(puzzle_image)

    # 从每个拼图提取特征
    features = [extract_features(piece) for piece in pieces]

    # 从原始图像提取特征
    original_features = [extract_features(original_image[i]) for i in range(4)]

    # 重新排列拼图
    reconstruction = reconstruct_puzzle(pieces, original_features)

    # 显示重建的拼图
    cv2.imshow('Reconstructed Puzzle', reconstruction)
    cv2.waitKey(0)