1. 前言
验证码是现代互联网应用中一项广泛使用的技术，可以有效防止机器人和恶意攻击者的访问。然而，对于需要频繁登录的网站，人们无可避免地需要频繁地输入验证码，这对用户体验造成了一定的影响。因此，在某些情况下，破解验证码可以提高用户的登录速度和便捷性，然而破解也可能牵扯到伦理和法律问题。本文将介绍一个用Python搭建Keras CNN模型破解网站验证码的实现。
2. 准备工作
2.1 准备训练数据
在训练CNN模型之前，需要收集足够的验证码样本。一般来说，破解验证码的方式有两种：一种是使用人工标注的验证码样本进行训练学习，称之为“蒟蒻方式”，另一种是使用爬虫程序自动收集验证码样本，称之为“神仙方式”。这里我们选用前者，即通过手工输入、程序生成等方式收集验证码样本，最终获得一个包含多个子样本的数据集。
以4位数字验证码为例，这里我们生成了10000个样本，并将其划分为8000个训练样本、1000个验证样本和1000个测试样本，并保存为numpy数组文件：
import numpy as np
from captcha.image import ImageCaptcha
import matplotlib.pyplot as plt
import random
import string
%matplotlib inline
CHAR_SET = string.digits
CAPTCHA_LEN = 4
CAPTCHA_HEIGHT = 60
CAPTCHA_WIDTH = 160
def random_captcha_text(char_set=CHAR_SET, captcha_size=CAPTCHA_LEN):
# 随机生成验证码文本
captcha_text = []
for _ in range(captcha_size):
c = random.choice(char_set)
captcha_text.append(c)
return ''.join(captcha_text)
def gen_captcha_text_and_image():
# 生成验证码图像和文本
image = ImageCaptcha(width=CAPTCHA_WIDTH, height=CAPTCHA_HEIGHT)
captcha_text = random_captcha_text()
captcha_image = image.generate(captcha_text)
captcha_image = np.frombuffer(captcha_image.getvalue(), dtype='uint8')
captcha_image = captcha_image.reshape((CAPTCHA_HEIGHT, CAPTCHA_WIDTH, 3))
return captcha_text, captcha_image
def gen_dataset(size=10000, save=True):
# 生成训练、验证和测试数据集
X_train, Y_train, X_valid, Y_valid, X_test, Y_test = [], [], [], [], [], []
for i in range(size):
captcha_text, captcha_image = gen_captcha_text_and_image()
if i % 10 < 8:
X_train.append(captcha_image)
Y_train.append(list(captcha_text))
elif i % 10 < 9:
X_valid.append(captcha_image)
Y_valid.append(list(captcha_text))
else:
X_test.append(captcha_image)
Y_test.append(list(captcha_text))
if i % 1000 == 0:
print(i)
if save:
np.save('dataset/X_train.npy', X_train)
np.save('dataset/Y_train.npy', Y_train)
np.save('dataset/X_valid.npy', X_valid)
np.save('dataset/Y_valid.npy', Y_valid)
np.save('dataset/X_test.npy', X_test)
np.save('dataset/Y_test.npy', Y_test)
return X_train, Y_train, X_valid, Y_valid, X_test, Y_test
def show_image(image):
# 显示验证码图像
plt.imshow(image)
plt.axis('off')
plt.show()
if __name__ == '__main__':
X_train, Y_train, X_valid, Y_valid, X_test, Y_test = gen_dataset(10000, True)
以上代码实现了一个用captcha库生成验证码图像和文本的简单例子，并将生成的样本保存在numpy数组文件中。其中，X_train、Y_train、X_valid、Y_valid、X_test和Y_test分别是训练、验证和测试数据集。
2.2 安装依赖库
在搭建CNN模型之前，需要安装一些常用的Python库，如numpy、matplotlib和Pillow等。此外，还需要安装Keras和TensorFlow等库：
!pip install numpy
!pip install matplotlib
!pip install Pillow
!pip install keras==2.4.3
!pip install tensorflow==2.4.1
3. 搭建CNN模型
在进行验证码识别之前，首先需要训练CNN模型。在神经网络领域，CNN是一种经典的卷积神经网络结构，适用于图像识别任务。在验证码识别任务中，我们需要将一个图像输入到CNN模型中，由模型输出一个字符串标识当前验证码。
3.1 构建CNN模型
在搭建CNN模型时，首先需要设计网络结构和超参数。这里我们选用了一个经典的LeNet5结构，包含两个卷积层、两个池化层和两个全连接层：
from keras.models import Sequential
from keras.layers import Conv2D, MaxPooling2D, Flatten, Dense, Dropout
def create_model(input_shape, num_classes):
# 构建CNN模型
model = Sequential()
model.add(Conv2D(filters=32, kernel_size=(3, 3), activation='relu', input_shape=input_shape))
model.add(MaxPooling2D(pool_size=(2, 2)))
model.add(Conv2D(filters=64, kernel_size=(3, 3), activation='relu'))
model.add(MaxPooling2D(pool_size=(2, 2)))
model.add(Flatten())
model.add(Dense(units=128, activation='relu'))
model.add(Dropout(rate=0.5))
model.add(Dense(units=num_classes, activation='softmax'))
model.compile(loss='categorical_crossentropy', optimizer='adam', metrics=['accuracy'])
return model
if __name__ == '__main__':
input_shape = (CAPTCHA_HEIGHT, CAPTCHA_WIDTH, 3)
num_classes = len(CHAR_SET) * CAPTCHA_LEN
model = create_model(input_shape, num_classes)
以上代码实现了一个用Keras库构建CNN模型的简单例子。其中，create_model函数实现了一个使用了两个卷积层、两个池化层和两个全连接层的CNN模型，并使用了softmax函数作为输出激活函数，以输出一个字符串标识当前验证码。
3.2 训练CNN模型
在构建好CNN模型后，需要将训练数据喂给该模型并进行训练。在训练过程中，通常设置一个batch_size和epochs参数，用于指定每次训练所使用的样本数量和总共训练的次数。此外，还需要设置一个回调函数，以便在训练过程中打印出训练集和验证集的准确率和损失等信息：
from keras.callbacks import EarlyStopping, ModelCheckpoint
def train_model(model, X_train, Y_train, X_valid, Y_valid, batch_size=128, epochs=20):
# 训练CNN模型
early_stopping = EarlyStopping(monitor='val_loss', patience=3)
checkpoint = ModelCheckpoint(filepath='model/captcha_model.h5', monitor='val_loss', verbose=0, save_best_only=True, save_weights_only=False, mode='auto', period=1)
history = model.fit(np.array(X_train), np.array(Y_train), batch_size=batch_size, epochs=epochs, verbose=1, validation_data=(np.array(X_valid), np.array(Y_valid)), callbacks=[early_stopping, checkpoint])
return history
if __name__ == '__main__':
model = create_model((CAPTCHA_HEIGHT, CAPTCHA_WIDTH, 3), len(CHAR_SET) * CAPTCHA_LEN)
history = train_model(model, X_train, Y_train, X_valid, Y_valid, 128, 20)
以上代码实现了一个用Keras库训练CNN模型的简单例子。其中，train_model函数实现了一个使用了EarlyStopping和ModelCheckpoint回调函数的模型训练过程，并返回训练历史数据。
4. 验证码识别
在CNN模型训练完成后，就可以用该模型对验证码进行识别。在识别时，首先需要将测试图像输入到模型中进行预测。然后，根据输出结果反推验证码字符串，并将其与真实值进行对比，计算识别准确率。
def predict(model, X):
# 对测试图像进行预测
y_pred = model.predict(X)
y_pred = np.reshape(y_pred, (y_pred.shape[0], CAPTCHA_LEN, -1))
return y_pred
def evaluate_model(model, X, Y):
# 对模型进行评估
score = model.evaluate(np.array(X), np.array(Y), verbose=0)
return score
def decode(y, char_set=CHAR_SET):
# 将输出结果反推为验证码字符串
y = np.argmax(np.array(y), axis=2)[:, 0]
return ''.join([char_set[x] for x in y])
if __name__ == '__main__':
score = evaluate_model(model, X_test, Y_test)
print('Test loss:', score[0])
print('Test accuracy:', score[1])
Y_pred = predict(model, X_test)
Y_pred_text = [decode(y) for y in Y_pred]
Y_test_text = [decode(y) for y in Y_test]
accuracy = sum([1 if Y_pred_text[i] == Y_test_text[i] else 0 for i in range(len(Y_test_text))]) / len(Y_test_text)
print('Accuracy: {:.2f}%'.format(accuracy * 100))
以上代码实现了一个使用了predict和evaluate_model函数的验证码识别过程，并计算出了识别准确率。
5. 结语
本文介绍了一个用Python搭建Keras CNN模型破解网站验证码的实现。首先介绍了如何生成验证码数据集，然后搭建了一个LeNet5结构的CNN模型，并使用Keras库进行了模型训练。最后实现了一个简单的验证码识别过程，计算出了识别准确率。值得注意的是，验证码识别是一项复杂的任务，结果可能受到多种因素的影响，如训练样本数量、网络结构和超参数等。因此，在实际应用中，需要根据具体情况进行模型调优和性能测试，以获得更好的识别效果和系统性能。