Captcha bypass decoding

Bypass Captcha decoding 1.- [login to view URL] [login to view URL] 2.- [login to view URL] [login to view URL] Se requiere un código fuente que a través de la url ya proporcionada, de la imagen que genera el captcha, se pueda obtener el texto en la imagen que debe ser coincidente con el captcha para poder ingresarlo de forma automatizada. Se requiere un código fuente que a través de la url ya proporcionada, de la imagen que genera el captcha, se pueda obtener el texto en la imagen que debe ser coincidente con el captcha para poder ingresarlo de forma automatizada. Datos de ingreso: Url imagen captcha, Datos de salida: JSON que ponga el código obtenido del captcha Adjunto un código que actualmente tenemos para otro servicio de captcha. #!/usr/bin/env python2.7 # -*- coding: utf-8 -*- import [login to view URL] import [login to view URL] from [login to view URL] import json_encode import urllib2 as urllib from PIL import Image from cStringIO import StringIO import numpy as np import tesserwrap import cv2 import base64 class MainHandler([login to view URL]): def get(self): print "El sistema correra" # Url de búsqueda de imagen url = self.get_query_arguments('url') # Tiene resultados (?) if not len(url): return # Decodificamos el contenido de url _url_decode = [login to view URL](url[0]) # Obtenemos el captcha url = _url_decode print url #url = "[login to view URL]" file = StringIO([login to view URL](url).read()) original = [login to view URL](file) # Convertimos formato PIL a CV2 cv_img = [login to view URL](original)[:,:,::].copy() # Convertimos imagen a scala de grises. gray = [login to view URL](cv_img, cv2.COLOR_BGR2GRAY) # Aplicamos filtro Canny para eliminar lineas. edges = [login to view URL](gray, 60, 200, apertureSize = 3) # Obtenemos las lineas. lines = [login to view URL](edges, 1, [login to view URL] / 180, 1, None, 0, 0) # Dibujamos las lineas encontradas en color blanco. for x1, y1, x2, y2 in lines[0]: [login to view URL](cv_img, (x1, y1), (x2, y2), (255,255,255 ), 2) # Creamos una copia de nuestra imagen limpia sin lineas. processed = [login to view URL](cv_img, cv2.COLOR_BGR2GRAY) # Aplicamos un desenfoque gaussiano. blur = [login to view URL](processed, (3, 3), 0) # Aplicamos threshold. threshold = [login to view URL](blur, 128, 255, cv2.THRESH_BINARY)[1] # Aplicamos transformación morfologica. kernel = [login to view URL](cv2.MORPH_ELLIPSE, (6, 6)) morph = [login to view URL](threshold, cv2.MORPH_OPEN, kernel) # Convertimos nuestra imagen final procesada a PIL. pil_img = [login to view URL](morph) # Iniciamos tesseract y leemos la imagen. tesseract = [login to view URL]() tesseract.set_variable("tessedit_char_whitelist", "0123456789abcdefghijklmnopqrstuvwxyz") tesseract.set_page_seg_mode(8) try: tesseract.ocr_image(pil_img) except Exception as e: print "Excepción", e return text = tesseract.ocr_image(pil_img) responseAsJson = { 'code': [login to view URL](), 'status': 'success' } # Enviamos la respuesta [login to view URL](json_encode(responseAsJson)) #application = [login to view URL]([ # (r"/", MainHandler), #]) if __name__ == "__main__": application = [login to view URL]([ (r"/", MainHandler), ]) [login to view URL](8888) [login to view URL]().start()