概述
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。
最后
以上就是大方夏天为你收集整理的PHP图像识别技术原理与实现的全部内容，希望文章能够帮你解决PHP图像识别技术原理与实现所遇到的程序开发问题。
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