自动登录脚本之图像识别

colorfire

仅做个保留吧，等完成之后一起写。

import Image,ImageFont,ImageDrawimport os,sysfrom math import atan2,piimport pickleDURATION = 1000DIAMETER = 20COLORDIFF = 10TEXTCOLOR = (128,128,128)BACKGROUND = (255,255,255)MODE = 'sample'samples = Nonedef purifyIM(image):    frame = image.load()    (w,h)=image.size    for i in range(h):        for j in range(w):            if frame[j,i] < TEXTCOLOR:                image.putpixel( (j,i), TEXTCOLOR )            else:                image.putpixel( (j,i), BACKGROUND )    return imagedef purify(region):    frame = region.getdata()    (w,h)=region.size    for i in range(h):        for j in range(w):            if frame[i*w+j] != BACKGROUND and frame[i*w+j] != (0,0,0):                region.putpixel( (j,i), TEXTCOLOR )            else:                region.putpixel( (j,i), BACKGROUND )    return regiondef printregion(region):    frame = region.getdata()    (w,h)=region.size    f = file('testCode2.txt','w')    for i in range(h):        for j in range(w):            if frame[i*w+j] != BACKGROUND:                f.write('*')            else:                f.write(' ')        f.write('\n')    f.close()def getImage(fname):    im = Image.open(fname)    return imdef normalize(im):    regions = imdiv(im)    if len(regions)!=4:        regoins = imdiv2(im)    for k in range(len(regions)):        regions[k] = dorotate(regions[k])        regions[k] = purify( docrop(regions[k]) )    return regionsdef dorotate(region):    deg = 0    maxdens = 0    for i in range(-30,31):        dens = density( docrop( region.rotate(i) ) )        if dens > maxdens:            deg = i            maxdens = dens    return region.rotate(deg)def density(region):    frame = region.getdata()    (w,h) = region.size    area_all = w*h    area = 0    for i in range(h):        for j in range(w):            if frame[i*w+j] != BACKGROUND and frame[i*w+j] != (0,0,0):                area += 1    return 1.0*area/area_alldef docrop(region):    croppos = getcrop(region)    newregion = region.crop(croppos)    return newregiondef getcrop(region):    frame = region.getdata()    (w,h)=region.size    pts = []    ptsi = []    for i in range(h):        for j in range(w):            if frame[i*w+j] != BACKGROUND and frame[i*w+j] != (0,0,0):                pts.append((i,j))                ptsi.append((j,i))    if pts == []:        return [0,0,1,1]    pp1 = min(pts)    pp2 = max(pts)    pp3 = min(ptsi)    pp4 = max(ptsi)    return [pp3[0],pp1[0],pp4[0]+1,pp2[0]+1]def crackcode(im):    global samples    if not samples:        samples = loadsamples()    regions = normalize(im)    s = []    ans = []    for r in regions:        s.append(match(r,samples).upper())    messup = ['TFY7','FE','38','72YT','CQGR6','G6C','XK','HK','89B','YV','VY']    for i in range(len(s)):        for mess in messup:            if s[i] == mess[0]:                s[i] = mess    if len(s) != 4:        return ['failed']    else:        for s1 in s[0]:            for s2 in s[1]:                for s3 in s[2]:                    for s4 in s[3]:                        t = s1+s2+s3+s4                        ans.append(t)    return ansdef match(region,samples):    if samples == {}:        return None    dists = []    for (k,v) in samples.items():        dists.append( (distance(region,k),v) )    dists.sort()    if MODE == 'sample':        return dists[0][1]    else:        i = 0        while dists[i][1] in ['H','I']:            i += 1        return dists[i][1]def distance(r1,r2):    den1 = density(r1)    den2 = density(r2)    if 1.0*den1/den2>1:        (den1,den2) = (den2,den1)    r1 = r1.resize(r2.size)        d1 = r1.getdata()    d2 = r2.getdata()    same = [0,0]    total = [0,0]    for i in xrange(len(d1)):        if d1[i] != BACKGROUND:            total[0] += 1            if d1[i] == d2[i]:                same[0] += 1        if d2[i] != BACKGROUND:            total[1] += 1            if d1[i] == d2[i]:                same[1] += 1    return 1 - 1.0*same[0]/total[0] * 1.0*same[1]/total[1] * 1.0*den1/den2def loadsamples():    pks = pickle.load(open('samples.pk','rb'))    samples = {}    for (pk,v) in pks.items():        im = Image.new('RGB',pk[0])        r = im.crop((0,0,pk[0][0],pk[0][1]))        r.fromstring(pk[1])        samples[r] = v    return samplesdef loadttf():    files = [ 'ttf/'+x for x in os.listdir('ttf') ]    fonts = []    for f in files:        fonts.append( ImageFont.truetype(f,32) )    regions = []    regionsv = []    for font in fonts:        im = Image.new( 'RGB', (1000,50), BACKGROUND )        draw = ImageDraw.Draw(im)        draw.text(  (0,0),"B C E F G H J K M P Q R T V W X Y 2 3 4 6 7 8 9"\                ,font=font,fill=TEXTCOLOR )        regions.extend( imdiv(im) )        regionsv.extend( 'B C E F G H J K M P Q R T V W X Y 2 3 4 6 7 8 9'.split(' ') )    for i in xrange(len(regions)):        regions[i] = docrop(regions[i])            printregion( regions[i] )    kv = {}    for i in range(len(regions)):        kv[regions[i]] = regionsv[i]    return kvdef imdiv(im):    frame = im.load()    (w,h) = im.size    horis =  []    for i in range(w):        for j in range(h):            if frame[i,j] != BACKGROUND:                horis.append(i)                break    horis2 = [max(horis[0]-2,0)]    for i in range(1,len(horis)-1):        if horis[i]!=horis[i+1]-1:            horis2.append((horis[i]+horis[i+1])/2)    horis2.append(min(horis[-1]+3,w))    boxes=[]    for i in range(len(horis2)-1):        boxes.append( [horis2[i],0,horis2[i+1],h]  )    for k in range(len(boxes)):        verts = []        for j in range(h):            for i in range(boxes[k][0],boxes[k][2]):                if frame[i,j] != BACKGROUND:                    verts.append(j)        boxes[k][1] = max(verts[0]-2,0)        boxes[k][3] = min(verts[-1]+3,h)    if boxes == []:        return None    regions = []    for box in boxes:        regions.append( im.crop(box) )    return regionsdef imdiv2(im):    divs = {}    frame = im.load()    (w,h) = im.size    for i in range(w):        for j in range(h):            color = frame[i,j]            if color != BACKGROUND:                if divs.has_key( color ):                    divs[ color ].append( (i,j) )                else:                    divs[ color ] = [ (i,j) ]    regions = []    divs = [ (x[0],sorted(x[1],cmp=lambda x,y:cmp(x[1],y[1]))) for x in  divs.items() ]    divs.sort(cmp=lambda x,y:cmp(x[1][0],y[1][0]))    for (color,pts) in divs:        xs = [ x[0] for x in pts ]        ys = [ x[1] for x in pts ]        box = ( min(xs), min(ys), min(max(xs)+1,w), min(max(ys)+1,h) )        regions.append(im.crop(box))    return regionsdef train(im):    print 1    global samples    try:        samples = pickle.load(open('samples.pk','rb'))    except:        samples = {}        pickle.dump(samples,open('samples.pk','wb'))    regions = normalize(im)    for region in regions:        printregion(region)        smps = loadsamples()        printframeBy(region)        print match(region,smps).upper()        print 'Enter [0-9a-z] to add to library: '        ans = raw_input()        if len(ans) == 1:            key = (region.size,region.tostring())            samples[key] = ans[0]            pickle.dump(samples,open('samples.pk','wb'))def printframeBy(im,code=-1):    frame = im.load()    (w,h) = im.size    for j in xrange(h):        for i in xrange(w):            if (code == -1 and frame[i,j] !=BACKGROUND) or (code != -1 and frame[i,j]==code) :                print '*',            else:                print ' ',        printdef identify(fname):    image = getImage(fname)    image = purifyIM(image)    regions = normalize(image)    ans = crackcode(image)    return ans    #printregion(regions[1])def trainBy(fname):    if sys.argv[1].startswith('train'):        trainfiles = os.listdir(sys.argv[1])        trainfiles.sort()        for trainfile in trainfiles:            trainfile = sys.argv[1]+'/'+trainfile            print trainfile            im = getImage(trainfile)            im = purifyIM(im)            train(im)if __name__ == '__main__':    if len(sys.argv) == 2:        print "Run training"        trainBy('genimg3.jpg')    else:        print "Run indentify"        identify('genimg3.jpg')