Другое

Распознавание капчи Python: готовые проекты и примеры реализации

Lorem ipsum dolor

Автоматическое распознавание капчи может потребоваться в разных ситуациях. В основном такие манипуляции с капчей организовывают, используя искусственный интеллект и нейронные сети. Как многие знают, при работе с нейронными сетями и искусственным интеллектом используются разные языки программирования, но чаще всего применяется Python, поэтому сегодня мы рассмотрим, как происходит распознавание капчи при помощи данного языка.

Наиболее популярными инструментами от Python являются библиотека TensorFlow и Keras.

 

Распознавание капчи при помощи Python

TensorFlow — это одна из самых популярных библиотек для Python, которая применяется для распознавания изображений. А большинство капч — это и есть изображения, поэтому данная библиотека подходит как нельзя лучше. Внутри нее заложены различные алгоритмы и модели обработки изображений, что позволяет организовывать довольно гибкие нейросети для распознавания различных изображений и даже текста.

Keras — это API высокого уровня, которые помогают по максимуму использовать возможности TensorFlow, создавая мощные и сложные функции распознавания. Причем создание сложных функций происходит довольно просто при помощи Keras.

 

Как происходит распознавание капчи при помощи Python

Распознавание капчи при помощи Python происходит по следующему алгоритму:

  1. Капча в виде изображения попадает в нейронную сеть для дальнейшей ее обработки.

  2. Чтобы началось само распознавание, в нейронной сети должна включиться функция, которая будет извлекать из изображений нужные нам признаки. Признаки — это свойства изображения, которые вызывают наибольший интерес, например: цвет, количество пикселей, точки, линии, инверсия цветов и др. 

  3. Потом извлеченные признаки переходят на следующий этап работы нейросети, где они анализируются для получения нужного результата.

  4. Последний этап — получение результата.

Самым важным процессом в решении капчи является извлечение признаков, по которым будет распознаваться изображение. На этом этапе нейросеть разбивает представленное изображение на пиксели и проводит его через различные фильтры, которые формируют у нейросети «понимание» обрабатываемого изображения.

После того как составлен список всех признаков, в работу вступает другая функция под названием «функция активации». Данная функция принимает на себя все списки признаков для дальнейшей работы с ними. Главная задача этой функции — перенести их в специальный «объединяющий слой». 

В объединяющем слое изображение подвергается обработке. Самое важное, что делается на этом этапе,происходит «отсечение» всего лишнего из изображения. Например, когда мы обрабатываем капчу с изображением, то нас мало волнует, что изображено на заднем плане изображения. Почему этот этап важен? Потому что благодаря ему у нашей нейронной сети не происходит «переобучение», то есть она учит и обрабатывает только то, что нужно пользователю. Таким образом, данный этап отвечает за релевантность обучения и обработки.

Списки признаков на всех этапах обрабатываются отдельно друг от друга. Но, чтобы мы получили нужный результат, все данные после обработки нужно объединить в единое целое. Поэтому после «объединяющего слоя» обрабатываемая капча попадает в специальный слой сжатия. В этом слое все полученные данные объединяются в единый вектор или последовательность упорядоченных чисел. А после прохождения этого слоя мы видим уже полученный результат нашего обработанного изображения-капчи.

 

Распознавание капчи при помощи Python: рабочий процесс

Прежде чем организовать распознавание капчи при помощи Python, важно понимать, из чего состоит конвейер работ машинного обучения. На самом деле, предстоящие работы мало чем отличаются от других вариантов применения нейронной сети. То есть программировать нейронную сеть для распознавания капчи нужно будет по таким же шагам, как и нейронную сеть в любой другой ситуации.

Из чего состоит рабочий процесс программирования нейронной сети:

  1. Нужно подготовить данные. То есть, чтобы ваша нейронная сеть на Python смогла осуществлять распознавание капчи, ее нужно этому научить. Для этого вам необходимо будет найти базу вариантов капч, которые вы хотите распознавать.

  2. Создать модель нейронной сети. На этом этапе нужно будет продумать,из каких слоев и функций должна будет состоять ваша нейронная сеть. Описанные выше этапы — это стандартный набор для распознавания изображений. Однако у вас он может существенно отличаться.

  3. Обучить вашу модель нейронной сети. Как только данные для обучения собраны и у вас выстроена модель обучения, можно приступать к самому обучению. Продолжительность обучения вы задаете самостоятельно. Считается, что чем дольше нейронная сеть обучается, тем точнее будет результат ее работы, однако тут тоже важно не «переобучить» ее.

  4. Оценить модель. Если нейронная сеть создана и обучилась, то пришло время проверять ее на «боевых» проектах, чтобы понять, что вы действительно все сделали правильно. Можно проверять не на боевых проектах, а создавать для вашей нейросети ситуации, максимально приближенные к реальности. По сути, не имеет значения, как вы будете определять ее эффективность. Если вы все сделали правильно и вас устраивает результат — можете смело себя поздравить. Если эффективность вашей нейросети вас не устраивает, тогда нужно отправлять ее «доучиваться».

 

Распознавание капч при помощи Python на практике

В качестве эксперимента можно реализовать распознавание капчи при помощи Python, но на практике это мероприятие показывает довольно плохие результаты. Почему? Потому что такой метод распознавания капч подойдет для тех видов капч, которыми, мягко говоря, не занимаются разработчики. Потому что если попытаться распознать капчу, например, от Google, то вы столкнетесь с массой трудностей, которые не стоят сил, затраченных на их решение. Капчи такого уровня постоянно модернизируются и обновляются, для вас это будет означать следующее:

  • необходимо будет постоянно находить и обрабатывать новые данные для вашей нейронной сети, потому что имеющиеся будут быстро устаревать;

  • нужно будет постоянно лично контролировать процесс решения капч и вносить необходимые правки в нейросеть;

  • для обучения нейронной сети под такие виды капч требуется мощное оборудование;

  • и др.

В общем, эффективность распознавания капч такого рода постоянно нужно будет поддерживать на уровне. Если вы готовы ко всему этому, тогда можете пробовать, но пройдет время, и вы забросите эту идею, потому что есть более элегантные и простые методы обхода капч — решать их при помощи других людей.

 

Альтернативный метод распознавания капчи

Если вам необходимо решать большое количество капч, то воспользуйтесь для этого специальными сервисами, которые привлекают для этого действия живых людей. Суть таких сервисов сводится к тому, что вы подключаете к нему ресурс, на котором нужно решать капчи, и платите деньги за их решение.

А сам ресурс уже находит исполнителей и гарантирует, что в 99% случаев капча решена будет правильно. Стоимость таких услуг разная: начинается от 20 рублей за решение 1000 простых капч и заканчивается несколькими сотнями рублей за решение 1000 сложных капч. Объемы решаемых капч у разных сервисов разные, но можно встретить и такие, которые помогут вам решить до 15 000 капч в минуту.

 

Заключение

Реализовать распознавание капч на Python имеет смысл тогда, когда это делается для более простых видов капч, например, сайт на Wordpress капча у него реализована специальным плагином. У таких плагинов количество вариантов капч редко достигает десятков тысяч и очень часто ограничивается несколькими тысячами, поэтому собственная реализация распознавания капчи имеет смысл. Но если вы хотите нацелиться на сервис уровня Google reCaptcha, то лучше воспользоваться альтернативными методами.

Схожие статьи

Стратегии защиты информации: основные сведения и виды стратегий
Другое

Стратегии защиты информации: основные сведения и виды стратегий

Как обучиться на программиста самостоятельно и без посещения курсов
Другое

Как обучиться на программиста самостоятельно и без посещения курсов

Ruby-разработчик. Тонкости профессии и интересная информация
Другое

Ruby-разработчик. Тонкости профессии и интересная информация

Другое

Способы поиска элемента в массиве С: просто о сложном