Cerrado

Captcha bypass decoding

Bypass Captcha decoding

1.- [url removed, login to view]

[url removed, login to view]

2.- [url removed, login to view]

[url removed, login to view]

Se requiere un código fuente que a través de la url ya proporcionada, de la imagen que genera el captcha, se pueda obtener el texto en la imagen que debe ser coincidente con el captcha para poder ingresarlo de forma automatizada.

Se requiere un código fuente que a través de la url ya proporcionada, de la imagen que genera el captcha, se pueda obtener el texto en la imagen que debe ser coincidente con el captcha para poder ingresarlo de forma automatizada.

Datos de ingreso:

Url imagen captcha,

Datos de salida:

JSON que ponga el código obtenido del captcha

Adjunto un código que actualmente tenemos para otro servicio de captcha.

#!/usr/bin/env python2.7

# -*- coding: utf-8 -*-

import [url removed, login to view]

import [url removed, login to view]

from [url removed, login to view] import json_encode

import urllib2 as urllib

from PIL import Image

from cStringIO import StringIO

import numpy as np

import tesserwrap

import cv2

import base64

class MainHandler([url removed, login to view]):

def get(self):

print "El sistema correra"

# Url de búsqueda de imagen

url = self.get_query_arguments('url')

# Tiene resultados (?)

if not len(url):

return

# Decodificamos el contenido de url

_url_decode = [url removed, login to view](url[0])

# Obtenemos el captcha

url = _url_decode

print url

#url = "[url removed, login to view]"

file = StringIO([url removed, login to view](url).read())

original = [url removed, login to view](file)

# Convertimos formato PIL a CV2

cv_img = [url removed, login to view](original)[:,:,::].copy()

# Convertimos imagen a scala de grises.

gray = [url removed, login to view](cv_img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)

# Aplicamos filtro Canny para eliminar lineas.

edges = [url removed, login to view](gray, 60, 200, apertureSize = 3)

# Obtenemos las lineas.

lines = [url removed, login to view](edges, 1, [url removed, login to view] / 180, 1, None, 0, 0)

# Dibujamos las lineas encontradas en color blanco.

for x1, y1, x2, y2 in lines[0]:

[url removed, login to view](cv_img, (x1, y1), (x2, y2), (255,255,255 ), 2)

# Creamos una copia de nuestra imagen limpia sin lineas.

processed = [url removed, login to view](cv_img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)

# Aplicamos un desenfoque gaussiano.

blur = [url removed, login to view](processed, (3, 3), 0)

# Aplicamos threshold.

threshold = [url removed, login to view](blur, 128, 255, cv2.THRESH_BINARY)[1]

# Aplicamos transformación morfologica.

kernel = [url removed, login to view](cv2.MORPH_ELLIPSE, (6, 6))

morph = [url removed, login to view](threshold, cv2.MORPH_OPEN, kernel)

# Convertimos nuestra imagen final procesada a PIL.

pil_img = [url removed, login to view](morph)

# Iniciamos tesseract y leemos la imagen.

tesseract = [url removed, login to view]()

tesseract.set_variable("tessedit_char_whitelist", "0123456789abcdefghijklmnopqrstuvwxyz")

tesseract.set_page_seg_mode(8)

try:

tesseract.ocr_image(pil_img)

except Exception as e:

print "Excepción", e

return

text = tesseract.ocr_image(pil_img)

responseAsJson = {

'code': [url removed, login to view](),

'status': 'success'

}

# Enviamos la respuesta

[url removed, login to view](json_encode(responseAsJson))

#application = [url removed, login to view]([

# (r"/", MainHandler),

#])

if __name__ == "__main__":

application = [url removed, login to view]([

(r"/", MainHandler),

])

[url removed, login to view](8888)

[url removed, login to view]().start()

Habilidades: OCR

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Información del empleador:
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