使用java + OpenCV破解顶象面积验证码的示例

使用java + OpenCV破解顶象面积验证码的示例

前言

我们又来破解验证码啦，今天上场的是–顶象面积验证码

根据场景来看，我们需要根据图片中分隔好的区域找到面积最大的一块来点击它。

那么我们把它拆分成以下几个步骤：

检测出图中标记的点将检测出来的点连成线根据线分割出的区域计算各区域面积，并得到最大面积在该区域面积中选取一个坐标点作为结果

一、检测出图中标记的点

第一个问题，怎么检测出图片中被标记出来的点?

这里使用哈里斯角点检测，这里采用OpenCV中的cornerHarris()来实现。

参考下面两篇文章，感兴趣的话可以阅读一下：

Harris角点检测原理详解图像特征之Harris角点检测

效果如下图

/**

* 哈里斯角点检测

* @param img 原图地址

* @param img2 新图地址

*/

public void getHarris(String img,String img2) {

System.load(dllPath);

File bFile = new File(img);

try {

Mat mat = Imgcodecs.imread(bFile.getPath());

// 转灰度图像

Mat gray = new Mat();

Imgproc.cvtColor(mat, gray, Imgproc.COLOR_BGR2GRAY);

// 角点发现

Mat harris = new Mat();

Imgproc.cornerHarris(gray, harris, 2, 3, 0.04);

// 绘制角点

float[] floats = new float[harris.cols()];

for (int i = 0; i < harris.rows(); i++) {

harris.get(i, 0, floats);

for (int j = 0; j < floats.length; j++) {

if (floats[j] > 0.0001) {// 越接近于角点数值越大

System.out.println(floats[j]);

Imgproc.circle(mat, new Point(j, i), 1, new Scalar(0, 255, 0));

}

}

}

Imgcodecs.imwrite(img2, mat);

} catch (Throwable e) {

e.printStackTrace();

}

}

那标记点的检测完成了。

二、将检测出来的点连成线

如何连线就比较简单了，这里我们只需要在绘制角点的时候将浸染范围设置大一点就好了，这里设置为5即可。

Imgproc.circle(mat, new Point(j, i), 5, new Scalar(0, 255, 0));

下面是效果图

连线做到这样的效果就可以了。

三、根据线分割出的区域计算各区域面积，并得到最大面积

这里根据深度优先搜索的原理，划分不同区域最终选出最大的一块面积；

深度优先搜索大家不会的话就可以参考这篇文章：

基本算法——深度优先搜索（DFS）和广度优先搜索（BFS）

这里直接搜索了所有区域。将占像素量最多的区域显示了出来，效果如图：

/**根据线分割出的区域计算各区域面积，并得到最大面积

* @param oldimg 原图

* @param newimg 绘制角点后的图

*/

*/

public void getMatrix(String oldimg,String newimg) {

File ofile = new File(oldimg);

File nfile = new File(newimg);

try {

BufferedImage oimage = ImageIO.read(ofile);

BufferedImage nimage = ImageIO.read(nfile);

int matrix[][] = new int[nimage.getWidth()][nimage.getHeight()];

int rank = 0;

int maxRank = 0;

int count = 0;

int maxCount = 0;

//将检测并高亮部分置1，其余部分置0，得到一个代替图的二维数组

for (int w = 0; w < nimage.getWidth(); w++) {

for (int h = 0; h < nimage.getHeight(); h++) {

int[] bgRgb = new int[3];

bgRgb[0] = (nimage.getRGB(w, h) & 0xff0000) >> 16;

bgRgb[1] = (nimage.getRGB(w, h) & 0xff00) >> 8;

bgRgb[2] = (nimage.getRGB(w, h) & 0xff);

if (!(bgRgb[0] <= 70 && bgRgb[1] >= 180 && bgRgb[2] <= 70)) {

matrix[w][h] = 0;

} else {

matrix[w][h] = -1;

}

}

}

//深度优先搜索找出最大区域

while (true) {

int n = 0;

for (int i = 0; i < matrix.length; i++) {

for (int j = 0; j < matrix[0].length; j++) {

if (matrix[i][j] == 0) {

n++;

rank++;

count = dfs(matrix, rank);

if (count > maxCount) {

maxCount = count;

maxRank = rank;

}

}

}

}

if (n == 0)

break;

}

//改变最大区域颜色

for (int j = 0; j < matrix[0].length; j++) {

for (int i = 0; i < matrix.length; i++) {

if (matrix[i][j] == maxRank){

nimage.setRGB(i, j, new Color(0, 0, 255).getRGB());

}

}

}

ImageIO.write(image, "png", new File(img));

} catch (IOException e) {

e.printStackTrace();

}

}

/**

* 深度优先搜索

* @param matrix 图信息数组

* @param n 标记数

* @return

*/

public int dfs(int matrix[][], int rank) {

int count = 0;

int w = -1;

int h = -1;

for (int i = 0; i < matrix.length; i++) {

for (int j = 0; j < matrix[0].length; j++) {

if (matrix[i][j] == 0) {

w = i;

h = j;

break;

}

}

if (w != -1) {

break;

}

}

Stack stack = new Stack();

while (matrix[w][h] == 0 || h == stack.peek().getIntValue("h") && w == stack.peek().getIntValue("w")) {

JSONObject json = new JSONObject();

json.put("w", w);

json.put("h", h);

stack.push(json);

matrix[w][h] = rank;

count++;

if (h + 1 < matrix[0].length) {

if (matrix[w][h + 1] == 0) {

h = h + 1;

continue;

}

}

if (w + 1 < matrix.length) {

if (matrix[w + 1][h] == 0) {

w = w + 1;

continue;

}

}

if (h - 1 >= 0) {

if (matrix[w][h - 1] == 0) {

h = h - 1;

continue;

}

}

if (w - 1http:// >= 0) {

if (matrix[w - 1][h] == 0) {

w = w - 1;

continue;

}

}

stack.pop();

if (!stack.empty()) {

if (h == stack.peek().getIntValue("h") && w == stack.peek().getIntValue("w")) {

stack.pop();

}

}

if (!stack.empty()) {

w = stack.peek().getIntValue("w");

h = stack.peek().getIntValue("h");

} else {

break;

}

}

return count;

}

四、 在该区域面积中选取一个坐标点作为结果

这里我们都已经找到面积最大区域了，就随意取一个点就好了

将上面代码中的

//改变最大区域颜色

for (int j = 0; j < matrix[0].length; j++) {

for (int i = 0; i < matrix.length; i++) {

if (matrix[i][j] == maxRank){

nimage.setRGB(i, j, new Color(0, 0, 255).getRGB());

}

}

}

改为下面的代码即可

//标记选取到的点

boolean flag = false;

for (int j = 0; j < matrix[0].length; j++) {

for (int i = 0; i < matrix.length; i++) {

if (matrix[i][j] == maxRank) {

oimage.setRGB(i, j, new Color(255, 0, 0).getRGB());

System.out.println("w=" + i + "|h=" + j);

flag = true;

break;

}

}

if (flag) {

break;

}

}

结果展示：

本文思路参考：https://blog.csdn.net/aaronjny/article/details/110245896

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