关于飞浆文字识别技术的运用

飞桨PaddlePaddle-源于产业实践的开源深度学习平台，有关文章可以在此进行查询

飞桨（PaddlePaddle）是一个由百度开源的深度学习平台，它提供了丰富的机器学习算法库，支持多种深度学习模型的构建、训练和部署。飞桨平台具有以下特点：

易用性：飞桨提供了简洁的API设计和丰富的文档，使得初学者和研究人员可以快速上手。
高性能：飞桨针对多种硬件进行了优化，包括CPU、GPU和百度自研的AI加速芯片XPU，能够提供高效的训练和推理速度。
灵活性：支持静态图和动态图两种编程模式，用户可以根据需要选择使用。
多平台支持：飞桨支持在多种操作系统上运行，包括Linux、Windows和Mac OS。
大规模分布式训练：飞桨提供了大规模分布式训练的能力，支持多机多卡训练，适合处理大规模数据集。
工业级应用：飞桨在百度内部得到了广泛应用，支持了百度的许多核心业务，如搜索、语音识别、图像识别等。
模型库：提供了大量的预训练模型和模型库，用户可以根据自己的需求选择合适的模型进行迁移学习或微调。
工具和组件：飞桨提供了包括数据增强、模型压缩、模型可视化等多种工具和组件，帮助用户优化模型性能和部署。
社区支持：飞桨拥有活跃的开源社区，用户可以在社区中获取帮助、分享经验和参与讨论。
端到端部署：飞桨支持模型从训练到部署的全流程，提供了模型导出、转换和在不同设备上运行的能力。
教育和研究：飞桨平台也广泛应用于教育和研究领域，提供了丰富的教程和案例，帮助学生和研究人员学习深度学习

本次使用的知识飞浆的一小部分内容，想要获取更多关于飞浆的知识，可以在官网上进行查看。

准备工作：

前景介绍：我们在爬取某些网站的时候，爬取下来的文字有时会不显示，或显示不完全。观察字体也不难发现，字体和字体之间会有不同。网站主要运用了自己制作的字体文件font文件，其中的每一串不同的数字对应一个字，这是一种映射的关系。只要将一串数字和字体对应，就可以完成破解，但人工对应比较麻烦，利用文字识别技术，将获取的文字图片与文件名上的一串数字对应就能很方便的破解。

前景过程：以某茄小说网为例

不难发现，小说的文章字体不一致，有的粗有的细

在进行网页制作的时候，我们可以设置多个字体，并且可以自定义字体只需有字体文件（以woff开头），在第一个字体中没用该字体会使用第二个字体，都没默认使用微软雅黑

<!DOCTYPE html>
<html lang="en">
<head><meta charset="UTF-8"><meta name="viewport" content="width=device-width, initial-scale=1.0"><title>Document</title><style>// 自定义字体@font-face {font-family: nihao;src: url(./字体/e26e946d8b2ccb7.woff2);}// 所使用的字体h1 {font-family: fangsong, nihao;}</style>
</head>
<body><h1>你好世界</h1><h1>终焉</h1>
</body>
</html>

在检查中也会发现，元素中有些字体看不到，观察样式会发现在第一个字体文件是自定义的字体文件。

在网络检查-字体中将字体文件下载（通过链接就可以下载）

具体流程：

1，发现该文字是自定义字体

2，了解font-face在哪里使用

3，通过来源面板调试，找到自定义字体

ord()和chr()

ord() :放回unicode编码chr() :返回unicode编码的值

将获取到的未解密的字体数据进行遍历，获取每一个字体的unicode 编码

问题就定位到了每一个unicode对应字符

将获取的自定义字体通过字体在线工具进行查看在线字体查看器 - bejson在线工具

当选中一个文字的时候就会发现文字对应的unicode编码（十六进制）

观察发现文字的名称中的数字部分就是文字的unicode编码（十进制）

所以要建立字典映射来完成字符与unicode一一对应的字典表，故使用飞浆文字识别提高效率

通过js手段将字体文件保存下来

// 编写好以后复制到控制台中
let targets = document.querySelectorAll("[id^=g]")
let nameEle = document.querySelector("#input-name")
targets.forEach(function(item, index){if(index >= 2 && index <= 6){setTimeout(function(){item.click();let url = item.toDataURL("image/png");let a = document.createElement("a");a.href = url;a.download = `${nameEle.value.slice(3)}.png`a.click();}, 100*index)}
})

使用飞浆paddleOCR模型 GitHub - PaddlePaddle/PaddleOCR: Awesome multilingual OCR toolkits based on PaddlePaddle (practical ultra lightweight OCR system, support 80+ languages recognition, provide data annotation and synthesis tools, support training and deployment among server, mobile, embedded and IoT devices)

下载包
pip install paddlepaddle

pip install paddleocr

注意相关安装看官方说明，本文不再赘述

测试

在终端中输入

paddleocr.exe --image_dir filepath

此时会下载模型

运行结束后会显示文字识别结果

由此可知该图片文字有92%的概率为“却”

单独使用识别：设置--det 为false

paddleocr.exe --image_dir filepath --det false

结果为

在python中编写代码，相关代码可在官方文档中查看

from paddleocr import PaddleOCR, draw_ocr
import os
# Paddleocr目前支持的多语言语种可以通过修改lang参数进行切换
# 例如`ch`, `en`, `fr`, `german`, `korean`, `japan`
# 遍历文件ocr = PaddleOCR(use_angle_cls=True, lang="ch")  # need to run only once to download and load model into memory
for file_name in os.listdir("../datas/解密图片"):img_path = f'../datas/解密图片/{file_name}'result = ocr.ocr(img_path, cls=True, det=False)for idx in range(len(result)):res = result[idx]for line in res:print(line[0])

最后将识别的文件存入在字典中，完成对字体的破解。

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