PHP图像识别技术原理与实现

其实图像识别技术与我们平时做的密码验证之类的没有什么区别，都是事先把要校验的数据入库，然后使用时将录入（识别）的数据与库中的数据做对比，只不过图像识别技术有一部分的容错性，而我们平时的密码验证是要100%匹配。
前几天，有朋友谈到做游戏点击抽奖，识别图片中的文字，当时立马想到的就是js控制或者flash做遮罩层，感觉这种办法是最方便快捷效果好，而且节省服务器资源，但是那边提的要求竟然是通过php识别图像中的文字。
赶巧那两天的新闻有：1、马云人脸识别支付；2、12306使用新的验证码，说什么现在国内的抢票软件都不能用了，发布不到一天就被破解。然后又很凑巧的那天早上看了一篇Java的图像识别技术文章。于是就琢磨着看一下PHP的图像识别技术。
其实所谓的图像识别，已经不是什么新技术了，起码我找到的资料都是很早之前的了。只不过我一直没涉及到这方面的工作，就一直没看过。
先说下这次实验的需求：有一张图片，里面三个位置分别有三个数字，要求取出相应位置的数字的值。（眼尖的同学可能会看出下面的代码是我拿的别人的，没错，的确是我直接copy别人并删减的，毕竟我对这些也是浅尝辄止，最后会贴出原作者的初始代码）

class gjPhone{protected $imgPath; // 图片路径protected $imgSize; // 图片大小protected $hecData; // 分离后数组protected $horData; // 横向整理的数据protected $verData; // 纵向整理的数据function __construct （$path）{$this->imgPath = $path;}public function getHec （）{$size = getimagesize（$this->imgPath）;$res = imagecreatefrompng（$this->imgPath）;for （$i = 0; $i < $size[1]; ++ $i） {for （$j = 0; $j < $size[0]; ++ $j） {$rgb = imagecolorat（$res, $j, $i）;$rgbarray = imagecolorsforindex（$res, $rgb）;if （$rgbarray["red"] < 125 || $rgbarray["green"] < 125 || $rgbarray["blue"] < 125） {$data[$i][$j] = 1;} else {$data[$i][$j] = 0;}}}$this->imgSize = $size;$this->hecData = $data;}public function magHorData （）{$data = $this->hecData;$size = $this->imgSize;$z = 0;for （$i = 0; $i < $size[1]; ++ $i） {if （in_array（"1", $data[$i]）） {$z ++;for （$j = 0; $j < $size[0]; ++ $j） {if （$data[$i][$j] == "1"） {$newdata[$z][$j] = 1;} else {$newdata[$z][$j] = 0;}}}}return $this->horData = $newdata;}public function showPhone （$ndatas）{error_reporting（0）;$phone = null;$d = 0;foreach （$ndatas as $key => $val） {if （in_array（1, $val）） {foreach （$val as $k => $v） {$ndArr[$d] .= $v;}}if （！ in_array（1, $val）） {$d ++;}}foreach （$ndArr as $key01 => $val01） {$phone .= $this->initData（$val01）;}return $phone;}/** * 初始数据 */public function initData （$numStr）{$result = null;$data = array（"1" => "00000000111000000000000001110000000001001000100000000010100011000000000011000110000000000110000100000000010110011000000","5" => "00000000001000000000000000010000000000100100100000000000101001110000000000100000110000000011000000100000001101000010000","10" => "00000011100011100000000011001100100100100010010001000110000100100010001100001001000100011000010010001001001001100010100"）;foreach （$data as $key => $val） {similar_text（$numStr, $val, $pre）;if （$pre > 95） { // 相似度95%以上$result = $key;break;}}return $result;}}$imgurl = "jd.png";list （$width, $heght, $type, $attr） = getimagesize（$imgurl）;$new_w = 17;$new_h = 11;$thisimage = imagecreatetruecolor（$new_w, $new_h）; // $new_w, $new_h 为裁剪后的图片宽高$background = imagecolorallocate（$thisimage, 255, 255, 255）;imagefilledrectangle（$thisimage, 0, 0, $new_w, $new_h, $background）;$oldimg = imagecreatefrompng（$imgurl）; // 载入原始图片// 首先定位要取图的位置（这里可以通过前端js或者其他手段定位，由于我这是测试，所以就ps定位并写死了）$weizhi = array（"1" => 165,"5" => 308,"10" => 456）;foreach （$weizhi as $wwzz） {$src_y = 108;imagecopy（$thisimage, $oldimg, 0, 0, $wwzz, $src_y, $new_w, $new_h）; // $src_y,$new_w为原图中裁剪区域的左上角坐标拷贝图像的一部分将src_im图像中坐标从src_x，src_y开始，宽度为src_w，高度为src_h的一部分拷贝到dst_im图像中坐标为dst_x和dst_y的位置上。$tem_png = "tem_1.png";imagepng（$thisimage, __DIR__ . "/" . $tem_png）; // 通过定位从原图中copy出想要识别的位置并生成新的缓存图，用以后面的图像识别类使用。$gjPhone = new gjPhone（$tem_png）; // 实例化类$gjPhone->getHec（）; // 进行图像像素分离$horData = $gjPhone->magHorData（）; // 将分离出是数据转成01表示的图像、这里可以根据自己喜好定$phone = $gjPhone->showPhone（$horData）; // 将转换好的01表示的数据与库中的数据进行匹配，匹配度95以上就算成功，库这里由于是做测试就直接写了数组echo "| " . $phone . " | ";}

如此看来，其实12306验证码被破解也算是有情可原了，也没必要那么的口诛笔伐了罢。只要不断的抓验证码图片并转成自己程序可读的数据存入库里，然后验证的时候进行匹配就可以了。那么阿里的人脸识别支付原理也算是理解了，只不过他们做的可能会很精细。
前端时间有看到阿里云的一个验证码形式，刚开始感觉可能会好点，现在看来，只要有心，其实也是可以破解的啊。

好了，下面是原作代码。

/** * 电话号码识别. * @author by zsc for 2010.03.24 */class gjPhone{protected $imgPath; // 图片路径protected $imgSize; // 图片大小protected $hecData; // 分离后数组protected $horData; // 横向整理的数据protected $verData; // 纵向整理的数据function __construct （$path）{$this->imgPath = $path;}/** * 颜色分离转换... * * @param unknown_type $path * @return unknown */public function getHec （）{$size = getimagesize（$this->imgPath）;$res = imagecreatefrompng（$this->imgPath）;for （$i = 0; $i < $size[1]; ++ $i） {for （$j = 0; $j < $size[0]; ++ $j） {$rgb = imagecolorat（$res, $j, $i）;$rgbarray = imagecolorsforindex（$res, $rgb）;if （$rgbarray["red"] < 125 || $rgbarray["green"] < 125 || $rgbarray["blue"] < 125） {$data[$i][$j] = 1;} else {$data[$i][$j] = 0;}}}$this->imgSize = $size;$this->hecData = $data;}/** * 颜色分离后的数据横向整理... * * @return unknown */public function magHorData （）{$data = $this->hecData;$size = $this->imgSize;$z = 0;for （$i = 0; $i < $size[1]; ++ $i） {if （in_array（"1", $data[$i]）） {$z ++;for （$j = 0; $j < $size[0]; ++ $j） {if （$data[$i][$j] == "1"） {$newdata[$z][$j] = 1;} else {$newdata[$z][$j] = 0;}}}}return $this->horData = $newdata;}/** * 整理纵向数据... * * @return unknown */public function magVerData （$newdata）{for （$i = 0; $i < 132; ++ $i） {for （$j = 1; $j < 13; ++ $j） {$ndata[$i][$j] = $newdata[$j][$i];}}$sum = count（$ndata）;$c = 0;for （$a = 0; $a < $sum; $a ++） {$value = $ndata[$a];if （in_array（1, $value）） {$ndatas[$c] = $value;$c ++;} elseif （is_array（$ndatas）） {$b = $c - 1;if （in_array（1, $ndatas[$b]）） {$ndatas[$c] = $value;$c ++;}}}return $this->verData = $ndatas;}/** * 显示电话号码... * * @return unknown */public function showPhone （$ndatas）{$phone = null;$d = 0;foreach （$ndatas as $key => $val） {if （in_array（1, $val）） {foreach （$val as $k => $v） {$ndArr[$d] .= $v;}}if （！ in_array（1, $val）） {$d ++;}}foreach （$ndArr as $key01 => $val01） {$phone .= $this->initData（$val01）;}return $phone;}/** * 分离显示... * * @param unknown_type $dataArr */function drawWH （$dataArr）{if （is_array（$dataArr）） {foreach （$dataArr as $key => $val） {foreach （$val as $k => $v） {if （$v == 0） {$c .= "<font color="#FFFFFF">" . $v . "</font>";} else {$c .= $v;}}$c .= "<br/>";}}echo $c;}/** * 初始数据... * * @param unknown_type $numStr * @return unknown */public function initData （$numStr）{$result = null;$data = array（0 => "000011111000001111111110011000000011110000000001110000000001110000000001110000000001011000000011011100000111000111111100000001110000",1 => "011000000000011000000000111111111111111111111111",2 => "001000000011011000000111110000001101110000011001110000011001110000110001111001100001011111100001000110000001",3 => "001000000010011000000011110000000001110000000001110000110001110000110001011001110011011111011111000110001100",4 => "000000001100000000111100000001111100000011101100000111001100001100001100011000001100111111111111111111111111000000001100000000000100",5 => "111111000001111111000001110001000001110001000001110001100001110001100001110000110011110000111111000000001100",6 => "000011111000001111111110011000110011110001100001110001100001110001100001110001100001010001110011010000111111000000001100",7 => "110000000000110000000111110000111111110001110000110111000000111100000000111000000000111000000000",8 => "000100011110011111111111110011100001110001100001110001100001110001100001110011100001011111111111000100011110",9 => "001111000000011111100001110000110001110000110001110000110001110000110001011000100001011111100111000111111110000001110000"）;foreach （$data as $key => $val） {similar_text（$numStr, $val, $pre）;if （$pre > 95） { // 相似度95%以上$result = $key;break;}}return $result;}}$imgPath = "http://bj.ganji.com/tel/5463013757650d6c5e31093e563c51315b6c5c6c5237.png";$gjPhone = new gjPhone（$imgPath）;// 进行颜色分离$gjPhone->getHec（）;// 画出横向数据$horData = $gjPhone->magHorData（）;echo "===============横向数据==============<br/><br/><br/>";$gjPhone->drawWH（$horData）;// 画出纵向数据$verData = $gjPhone->magVerData（$horData）;echo "<br/><br/><br/>===============纵向数据==============< br/><br/><br/>";$gjPhone->drawWH（$verData）;// 输出电话$phone = $gjPhone->showPhone（$verData）;echo "<br/><br/><br/>===============电话==============<br /><br/><br/>" . $phone;

以上就是本文的全部内容，希望对大家的学习有所帮助，也希望大家多多支持脚本之家。