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
Hiç yorum yok:
Yorum Gönder