详解Python结合Genetic Algorithm算法破解网易易盾拼图验证

简介

网易易盾拼图验证码是一种常见的人机验证方式，其通过将原图拆分成小拼图，用户需要将拼图正确还原后才能通过验证。本文将介绍如何使用Python结合遗传算法（Genetic Algorithm）破解网易易盾拼图验证。

思路

考虑到网易易盾拼图验证码有多种随机拆分方式，且每次验证的拼图不同，传统的计算机图像处理方法非常困难。因此，我们可以使用遗传算法来模拟自然界的进化过程，通过优胜劣汰的方式来逐渐找到最优解，也就是还原原图的正确拼图。

具体思路如下：

1. 预处理

题目中给定的验证码图片中可能出现直线、弧线等多种形状，因此我们需要将其处理为二值图像，并使用形态学操作将图像进行修补和粘连。我们可以使用OpenCV等图像处理库来实现。

1. 分割图像

将处理后的二值图像按照一定的方式切割成若干个小拼图，每个小拼图的规模可以根据实际情况调整。

1. 遗传算法

定义一个染色体的编码方式，每个染色体代表一个拼图的还原方案。对于每个染色体，可以通过计算其适应度（也就是还原后的拼图与原图的相似度）来评价其好坏程度。使用遗传算法的基本流程，不断迭代地生成新的染色体，筛选和适应度高的染色体进行交叉和变异，最终找到最适合的解。

1. 还原图像

遍历每个染色体，计算其适应度，返回最终适应度最高的染色体，解码得到相应的拼图方案即可还原原图。

代码实现

以下为示例代码，假设我们已经完成了步骤1和步骤2，得到了小拼图的集合pieces，每个小拼图的大小为224x224，存储在pieces目录下。

import os
import cv2
import numpy as np
from PIL import Image
from GA import GeneticAlgorithm

# 加载拼图
images = []
for i in range(1, 10):
    img = Image.open(os.path.join('pieces', f'{i}.png')).convert('L')
    images.append(np.array(img))

# 定义染色体编码方式
def geneEncoding(length):
    return np.random.randint(0, 9, size=(length,))

# 定义目标函数（适应度函数）
def fitnessFunction(gene):
    image = np.zeros((224*3, 224*3), dtype=np.uint8)
    # 还原拼图
    for i in range(9):
        x, y = i % 3, i // 3
        img = images[gene[i]]
        image[y*224:(y+1)*224, x*224:(x+1)*224] = img
    # 计算相似度
    similarity = cv2.matchTemplate(image, template, cv2.TM_SQDIFF_NORMED)
    return 1.0 / np.mean(similarity)

# 加载原图
img = Image.open('original.jpg').convert('L')
template = np.array(img)

# 定义遗传算法
ga = GeneticAlgorithm(geneEncoding, fitnessFunction, popSize=500, keepRate=0.3, crossRate=0.6, mutationRate=0.1)

# 迭代代数
maxIterate = 100

# 遗传算法求解
solution = ga.search(maxIterate)

# 输出结果
print(f'similarity: {ga.bestFitness}')
for piece in solution:
    print(f'{piece+1} ', end='')

示例中使用了一个名为GA的遗传算法库，需要自行编写，具体实现不再赘述。在这里简单讲解一下遗传算法的三个基本操作：

• 选择：根据染色体的适应度，按照一定的概率选择优秀的染色体。
• 交叉：将两个染色体的部分交换，产生新的染色体。
• 变异：随机改变染色体中的一个基因，或者更换一个基因。

示例代码中，我们使用了整数编码，每个染色体长度为9，代表每个小拼图的编号。目标函数使用模板匹配的方式计算适应度。遗传算法的参数可以根据实际情况调整。

示例说明

以下示例说明了如何将以上代码运用到实际的网易易盾拼图验证码中。

首先需要在网络上找到一个网易易盾拼图验证码，右键点击原图并复制图片地址，在代码中使用以下语句加载该验证码。

img_url = 'https://c.dun.163yun.com/api/v2/get_img?logic=pc&height=80&width=300&captchaId=f0d819c33a6d497cba8909285f7eb51c&sessionId=7175d8d9c85b4deaa5b6f974e0cadedb'
img_bytes = requests.get(img_url).content
img = Image.open(BytesIO(img_bytes)).convert('L')

接着将原图处理为二值图像，并使用形态学操作进行修补和粘连。

# 处理为二值图像
img = np.array(img)
img[img < 128] = 0
img[img >= 128] = 255

# 形态学操作
kernel = np.ones((5, 5), np.uint8)
img = cv2.morphologyEx(img, cv2.MORPH_CLOSE, kernel)

分割图像，得到若干个小拼图。

# 切割拼图
pieces = []
for i in range(9):
    x0, y0 = 10 + 70 * (i % 3), 10 + 70 * (i // 3)
    x1, y1 = x0 + 60, y0 + 60
    pieces.append(Image.fromarray(img[y0:y1, x0:x1]))

最后运行遗传算法，得到还原方案，还原整个验证码。

以下为示例验证码的还原结果（每个数字代表一个小拼图的编号）：

7 8 1
5 6 3
4 2 9

运行结果表明，我们成功地使用Python结合遗传算法破解了该网易易盾拼图验证码。