msHOWTO

12 Şubat 2015 Perşembe

NHiberNate ile EmptyInterceptor ve IInterceptor Kullanarak Loglama Nasıl Yapılır ?

Merhabalar değerli okurlar, 
Bugün sizlere NHibernate kullanarak Logging işlemini nasıl yapılabileceğini anlatacağım. Senaryomuzdan hemen bahsetmek istiyorum. Var olan herhangi bir database içerisinde dilediğimiz bir tablo üzerinde yapılan işlemi ve işlemdeki verileri loglamak istediğimizi düşünelim. Alacağımız log bilgilerinde hangi kullanıcının hangi tablo içindeki hangi veri üzerinde hangi işlemi yaptını ve işlem sonucundaki verinin kaydını tuttuğumuzu düşünelim. Oluşturduğumuz senaryo loglama sistemi için şuan yeterli görünmekte. Dilerseniz siz log kayıt bilgilerine istediğiniz bilgiyi ekleyebilirsiniz. 
İlk olarak eğer yapılan işlemi database üzerine yansıtılmadan yakalamak ve ona göre işlem yapmak istiyorsak , ki senaryomuz gereği bunu yapmamız gerekir. Çünkü yapılan işlemi application katmanında her işlemde parametre olarak almaktansa bu şekilde işlem database üzerine yansıtılmadan araya girip yapılan işlemi ve veriyi yakalamak çok daha mantıklı ve profesyonelce durmaktadır. 
Eğer orm olarak NHibernate kullanıyorsak ve yukarıda tanımladığım işlemi yapmak istiyorsak, NHibernate içerisinde bulunan IInterceptor inteface ini incelemek ve bu interface i kendine implemente etmiş olan EmptyInterceptor class ını iyi anlamamız gerekmektedir. IInterceptor interface i içerisindeki methodları incelecek olursak , 

void AfterTransactionBegin(ITransaction tx); // Kullanılan session içerisindeki transaction başladıktan sonra tetiklenen method
void AfterTransactionCompletion(ITransaction tx); // Kullanılan session içerisindeki transaction tamamlandıktan sonra tetiklenen method
void BeforeTransactionCompletion(ITransaction tx); //Kullanılan session içerisindeki transaction tamamlanmadan önce tetiklenen method

....
....
....

Methodların isimlerinden ne zaman tetiklendiği zaten belli olmaktadır. Bizim senaryomuz gereği kullanacağımız methodlar ise ;

void OnDelete(object entity, object id, object[] state, string[] propertyNames, IType[] types); // Entity nin silinmeden önce tetiklenen method
bool OnFlushDirty(object entity, object id, object[] currentState, object[] previousState, string[] propertyNames, IType[] types); // Entity nin güncellenmeden önce tetiklenen method
bool OnSave(object entity, object id, object[] state, string[] propertyNames, IType[] types); // Entity nin eklenmeden önce tetiklenen method

EmptyInterceptor class'ına bakacak olursak, IInterceptor interface ini implemente ettiğini ve bu interface içerisindeki methodları virtual olarak hazırladığını görmekteyiz. Bu şu anlama gelmektedir. Eğer ben bu class üzerinden miras alarak kendi class'ımı oluşturursam, OOP mantığı ile hem IInterceptor interface indeki tüm methodları yapabilir hale gelmiş oluyorum, hem de minimum istekleri karşılayıp sadece kendi özel olarak kodlamak istediğim methodları ezerek, yapmak istediğim işleri yapabilir hale geliyorum. OOP'ın bu güzel nimetlerini kullanarak kendi Interceptor class'ımı oluşturup onu adeta bir log class'ı haline sokabilirim. Aynen şu şekilde , 

[Serializable]
public class MyInterceptor : EmptyInterceptor
{
public string _databaseName = "";
public string _kullaniciAdi = "";
public string _sifre = "";
public MyInterceptor(string databaseName,string kullaniciAdi,string sifre)
{
_databaseName = databaseName;
_kullaniciAdi = kullaniciAdi;
_sifre = sifre;
}
public override bool OnSave(object entity, object id, object[] state, string[] propertyNames, IType[] types)
{
//  yapılan işlem insert işlemidir ve insert yapılan nesne, property isimleri, tipleri gelmektedir. Bu bilgilerden faydalanarak şu tablo üzerinde şu veri üzerinde şu işlem yapıldı. diyebiliyoruz. Constructure methodunda da kullanıcı adı ve şifre bilgisini alıyorum. İsterseniz sadece kullanıcı bilgisini alabilirsiniz. Tamamen size kalmış bir durum. Tüm bilgileri aldıktan sonra loglama işlemini dilediğimiz gibi yapabiliriz. 

return true;

}

public override void OnDelete(object entity, object id, object[] state, string[] propertyNames, IType[] types)
{
//  yapılan işlem delete işlemidir ve delete yapılan nesne, property isimleri, tipleri gelmektedir. Bu bilgilerden faydalanarak şu tablo üzerinde şu veri üzerinde şu işlem yapıldı. diyebiliyoruz. Constructure methodunda da kullanıcı adı ve şifre bilgisini alıyorum. İsterseniz sadece kullanıcı bilgisini alabilirsiniz. Tamamen size kalmış bir durum. Tüm bilgileri aldıktan sonra loglama işlemini dilediğimiz gibi yapabiliriz.
}
public override bool OnFlushDirty(object entity, object id, object[] currentState, object[] previousState, string[] propertyNames, IType[] types)
{
//  yapılan işlem update işlemidir ve update yapılan nesnenin güncellenmek istenen değerleri ve veri tabanında kayıtlı olan değerleri, property isimleri, tipleri gelmektedir. Bu bilgilerden faydalanarak şu tablo üzerinde şu veri üzerinde şu işlem yapıldı. diyebiliyoruz. Constructure methodunda da kullanıcı adı ve şifre bilgisini alıyorum. İsterseniz sadece kullanıcı bilgisini alabilirsiniz. Tamamen size kalmış bir durum. Tüm bilgileri aldıktan sonra loglama işlemini dilediğimiz gibi yapabiliriz.
return true;
}

}

Evet değerli okurlar, artık Interceptor class'ımız hazır. Tek yapmamız gereken Interceptor class'ımızı session üzerinde tutturmak ve configuration bilgilerine eklemek. Bunun için aşağıdaki kodları yazmamız yeterli olacaktır. 

Configuration cfg = new Configuration();
public MyInterceptor ins = new MyInterceptor ("myLogDatabaseName");
cfg.SetInterceptor(ins);
ISessionFactory factory ;
ISession session;
factory = cfg.BuildSessionFactory();
session = factory.OpenSession(ins);

kodlar yeterli olacaktır. Umarım faydalı olmuştur değerli okurlar.

Bir sonraki makalemde görüşmek üzere. 

Koray Düzgün. MCTS

27 Ocak 2015 Salı

MSSQL Kurulumunda Hata ( code 29506 sql )

Merhabalar arkadaşlar ,

Mssql expres sürümlerinden kurulum yaparken "code 29506" hatası alıyorsanı yapmanız gereken adımlar şunlar olmalıdır ;


  • C:\Windows\System32 içerisinde bulunan cmd.exe yi yönetici olarak çalıştırın ,
  • Sonrasında cd\"kurulum dosyasının bulunduğu dizin" yazıp Enter'a basın
  • Daha sonra kurulum dosyasının tam adını yazın ve Enter'a basın.


Tekrardan kurulum ekranı açılacaktır. Sonrasındaki standart kurulum aşamalarını yaparak kurulumu başarılı bir şekilde tamamlayabilirsiniz.

Umarım faydalı olmuştur.

Bir sonraki makalede görüşmek üzere.

2 Ocak 2015 Cuma

C# ile Captcha Decoding - Mean ve Median Filtre Kullanımı

Merhabalar değerli okurlar ,

bugün sizlerle birlikte biraz resim işleme durumlarını inceleyeceğiz. Senaryomuz, hepimizin bildiği captcha yani resim doğrulama kodlarını otomatik olarak çözümleyip içerisindeki karakterlerin neler olduğunu bize veren bir uygulama hazırlamak olacak. İlk olarak sonuca ulaşmamız için captcha resmindeki kirliliği temizlememiz gerekecek. Kirlilik derken aslında resim içerisindeki karakterlerin zor okunması için hazırlanan desenlerden bahsediyorum. Desen dediğim için gözünüz korkmasın sakın, çünkü aslında desen dediğimiz şey temelinde pixel. Peki aslında her şey resim üzerinde pixel ise, harfler de pixeldir. Harf ve desenleri nasıl ayıracağız ? Bu sorunun çözümü aslında kişiden kişiye değişir. Bunun sebebi de bu soruna çözüm algoritmik olarak verilmektedir. Belirli hazır olan algoritmalar var elbet, fakat her captcha için geçerli değil. Peki bizim yapacağımız da her captcha için geçerli olacak mı ? Ağırlıklı olarak evet geçerli olacak. Çünkü zor bir captcha üzerinde çalıştım. Ama çözümlemeye çalıştığımız captcha'dan daha zor bir captcha verirseniz çözemeyebilir. Baştan söyleyim hazırlıklı olun :) 

Gelelim resim üzerindeki deseni nasıl temizleyeceğiz ? Bu duruma çözüm olarak benim kurmuş olduğum algoritma şu şekildedir. 

1-) Resmi siyah beyaz yap
2-) Resmin 0,0 noktasından başlayarak 3*3 pixel (yani her bir zıplamada 9 pixel) tara.
3-) Alınan 3*3 pixellerin ortalaması belirli bir ortalamadan küçük ise tüm hepsini beyaz yap
4-) Büyük ise orjinal pixel değerlerini koru. 

Bu algoritmada şu sonuç ortaya çıkıyor. Resmi tamamen tarıyorum ve aslında benim için önemli olarak bir mean belirliyorum. Eğer pixellerin ortalama değeri benim belirlediğim ortalama değerden düşük ise o bölgeyi beyaza çevirerek temizlemiş oluyorum. Bu yönteme Image Processing alanı içerisinde Mean Filtering deniliyor. Farklı filtreleme yöntemleri de mevcut. Siz farklı şekilde uygulayabilirsiniz. 

Peki gelelim kod kısmına. Resmi siyah beyaz yapan kod parçacıklarını rahatlıkla bulabilirsiniz. Fakat ben gene de sizinle paylaşıyorum .

     using (var original = new Bitmap(pb1.Image))
            {
                using (var resized = new Bitmap(original/*, new Size(pb1.Image.Width * 8, pb1.Image.Height * 8)*/))
                {
                    original.Dispose();

                    using (var bmp = new Bitmap(resized))
                    {

                        for (int y = 0; y < bmp.Height; y++)
                        {

                            for (int x = 0; x < bmp.Width; x++)
                            {
                                Color eski = bmp.GetPixel(x, y);
                                int ortalama = (eski.R + eski.G + eski.B) / 3;
                                Color yeni = eski;

                                if (ortalama > 213)
                                    yeni = Color.White;
                                else
                                    yeni = Color.Black;
                                bmp.SetPixel(x, y, yeni);

                            }

                        }

                    }


                }

            }

Resmi siyah beyaz yaptıktan sonra sıra geldi kurmuş olduğumuz algoritmanın kodlarına. İşte bu kodlar ,

 private void Maskeleme(Image image, string filename, int size, int ortalama)
        {


            using (var bmp = new Bitmap(image))
            {
                using (var yenibmp = new Bitmap(bmp.Width, bmp.Height, PixelFormat.Format32bppRgb))
                {
                    

                    for (int y = 0; y < bmp.Height; y++)
                    {
                        var baslangicy = y;
                        var bitisy = y + size;
                        if (bmp.Height < bitisy)
                        {
                            bitisy = bmp.Height;
                        }
                        for (int x = 0; x < bmp.Width; x++)
                        {

                            var baslangicx = x;
                            var bitisx = x + size;
                            if (bmp.Width < bitisx)
                            {
                                bitisx = bmp.Width;
                            }

                            var kucukbmp = bmp.Clone(new Rectangle(baslangicx, baslangicy, bitisx - baslangicx, bitisy - baslangicy), System.Drawing.Imaging.PixelFormat.Format32bppRgb);
                            int ortalamaKucuk = 0, toplamRenk = 0;

                            for (int i = 0; i < kucukbmp.Width; i++)
                            {
                                for (int j = 0; j < kucukbmp.Height; j++)
                                {
                                    toplamRenk += (kucukbmp.GetPixel(i, j).R + kucukbmp.GetPixel(i, j).G + kucukbmp.GetPixel(i, j).B) / 3;

                                }
                            }

                            ortalamaKucuk = toplamRenk / (kucukbmp.Height * kucukbmp.Width);

                            if (ortalamaKucuk > ortalama)
                            {
                                for (int i = 0; i < kucukbmp.Width; i++)
                                {
                                    for (int j = 0; j < kucukbmp.Height; j++)
                                    {
                                        yenibmp.SetPixel(baslangicx + i, baslangicy + j, Color.White);
                                    }
                                }
                            }
                            else
                            {
                                for (int i = 0; i < kucukbmp.Width; i++)
                                {
                                    for (int j = 0; j < kucukbmp.Height; j++)
                                    {
                                        yenibmp.SetPixel(baslangicx + i, baslangicy + j, kucukbmp.GetPixel(i, j));
                                    }
                                }
                            }

                            x += (size - 1);
                            if (bitisx == bmp.Width)
                            {
                                break;
                            }
                            //renkler.Add(bmp.GetPixel(x, y));
                        }

                        y += (size - 1);

                        if (bitisy == bmp.Height)
                        {
                            break;
                        }

                    }

                    yenibmp.Save(Application.StartupPath + "\\" + filename); 
                }
                
            }


        }

Maskeleme methodumuzu uyguladıktan sonra bir de Median Filtre uygularsak eğer daha temiz sonuç alırız. Bunun için Aforge kütüphanesi içerisinde bulunan Median filtresini uygulayacağız. Kodlar ;

 private void MedianFilterUygula(string sourceFile, string destinationFile)
        {
            System.Drawing.Bitmap imageX = new Bitmap(Image.FromFile(sourceFile));
            System.Drawing.Bitmap image = AForge.Imaging.Image.Clone(imageX, System.Drawing.Imaging.PixelFormat.Format24bppRgb);
            AForge.Imaging.Filters.Median filter = new Median();
            Bitmap newImage = filter.Apply(image);
            newImage.Save(destinationFile);
            pb1.Image = newImage;
            
        }

Peki şimdi resmi siyah beyaz yaptık, maskeleme methodumuz ile desenleri de temizledik. Peki harfleri resim içerisinden nasıl tanıyacağız ? Bu durumda kullanılan en yaygın yöntem her bir karakterin 1 ve 0 olarak haritası ile resim içerisinde eşleştirme yapmak. Fakat bu yöntem ile resim içerisinde karakterler yatay oldukça, sonuç alma ihtimali de azalıyor. Fakat bir çok hazır kütüphane bu yöntemi kullandığı için ve Amerika'yı yeniden keşfetmemek için biz de bu yöntemi kullanacağız.Bu yöntemi kullanan hazır kütüphaneler ise , Aforge , Microsoft Office Document Imaging (MODI) , tesseract , ... Daha gelişmiş olarak ise EmguCV'yi kullanabilirsiniz. 

Biz bu kütüphaneler içerisinden tesseract' ı kullanacağız. Bunun için kodlar aşağıdaki şekilde olmalıdır. 

public Form1()
        {
            InitializeComponent();
            // aşağıdaki kod ile indirmiş olduğumuz tessdata klasörü ile tesseract engine i başlatıyoruz.
            _ocr.Init("tessdata", "eng", Tesseract.OcrEngineMode.OEM_DEFAULT);
            _ocr.SetVariable("tessedit_char_whitelist", "0123456789");

        }

 private void DoOcr(string file)
        {
            var result = "";
            try
            {
                Image<Bgr, Byte> image = new Image<Bgr, byte>(file);

                _ocr.Recognize(image);
                
                var characters = _ocr.GetCharactors();
                foreach (var c in characters)
                {
                    result += c.Text;
                }
                image.Dispose();
                result = Regex.Replace(result, "[^0-9]+", "").Replace('o', '0');

            }
            catch (Exception exception)
            {
                MessageBox.Show(exception.Message);
            }
            label1.Text = result;
        }

Yukarıdaki DoOcr fonksiyonumuz , verilen captcha resim yolundaki resim içerisindeki harfler detect edip sonuç olarak verir.

Tüm işlemler tamamlandıktan sonra kırmaya çalıştığımız captcha resmi ; 



Siyah beyaz yaptıktan ve maskeleme methodunu uyguladıktan sonra ki hali 



Median filtre uyguladıktan sonraki hali ,



Programın çalışmış ve sonucu vermiş hali ise ,




Referans etmeniz gereken kütüphaneler ise ;



Umarım faydalı olmuştur değerli okurlar. Bir sonraki makalede görüşmek dileğiyle esen kalın, teknoloji ile kalın.

Koray Düzgün 

MCTS