lsm图片py还原

一只编程小菜鸟

class Sg_lsm:
    def __init__(self):
        self.session = requests.session()
        self.headers = {
            "Accept": "text/html,application/xhtml+xml,application/xml;q=0.9,image/avif,image/webp,image/apng,*/*;q=0.8,application/signed-exchange;v=b3;q=0.7",
            "Accept-Language": "zh-CN,zh;q=0.9",
            "Cache-Control": "no-cache",
            "Connection": "keep-alive",
            "Host": "captcha.luosimao.com",
            "Pragma": "no-cache",
            "Referer": "https://captcha.luosimao.com/demo/",
            "sec-ch-ua": "\"Chromium\";v=\"112\", \"Google Chrome\";v=\"112\", \"Not:A-Brand\";v=\"99\"",
            "sec-ch-ua-mobile": "?0",
            "sec-ch-ua-platform": "\"Windows\"",
            "Sec-Fetch-Dest": "iframe",
            "Sec-Fetch-Mode": "navigate",
            "Sec-Fetch-Site": "same-origin",
            "Sec-Fetch-User": "?1",
            "Upgrade-Insecure-Requests": "1",
            "User-Agent": "Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/112.0.0.0 Safari/537.36"
        }

    def get_img(self):
        url = "https://captcha.luosimao.com/api/reload"
        params = {
            "k": "95059ebc73a95c13d50ceb8e06939c94",
            "l": "zh-cn",
            "t": str(int(time.time() * 1000))
        }
        res = self.session.get(url, params=params, headers=self.headers)
        s = res.json()['s']
        print(s)

        url = "https://captcha.luosimao.com/api/frame"
        params = {
            "s": s,
            "i": "_8qm0156o3",
            "l": "zh-"
        }
        res = self.session.get(url, params=params, headers=self.headers)
        # print(res.text)
        data = re.findall('captchaImage = (.*?);', res.text, re.I | re.M | re.S)[0]
        p = re.findall("p:\['(.*?)'", data)[0]
        self.l = re.findall("l:(.*?)}", data)[0]
        self.l = json.loads(self.l)
        # print(type(self.l))
        self.img = requests.get(p).content
        # self.l为图片坐标数组 self.img为混淆图片 如何通过PIL还原 思路没理清楚

jiutul

from PIL import Image
def restore_image(l, img):
    # 创建一个与原始图像大小相同的新图像
    new_img = Image.new('RGB', (310, 155))
    # 打开原始图像
    img = Image.open(io.BytesIO(img))
    # 遍历 l 中的坐标
    for item in l:
        # 获取 x 和 y 坐标
        x, y = item[0], item[1]
        # 获取给定坐标处的像素值
        pixel = img.getpixel((x, y))
        # 在新图像中设置像素值
        new_img.putpixel((x, y), pixel)
    # 返回新图像
    return new_img
               
               
# 创建 Sg_lsm 的实例
sg_lsm = Sg_lsm()
# 获取混淆的图像和坐标
sg_lsm.get_img()
# 还原原始图像
restored_img = restore_image(sg_lsm.l, sg_lsm.img)
# 显示还原后的图像
restored_img.show()

一只编程小菜鸟

self.l为图片坐标数组 self.img为混淆图片 如何通过PIL还原 思路没理清楚 求一个demo

一只编程小菜鸟

jiutul 发表于 2023-5-8 18:45
from PIL import Image
def restore_image(l, img):
    # 创建一个与原始图像大小相同的新图像

还原出来是黑的

一只编程小菜鸟

有懂得哥哥可以带带，可以再加精

一只编程小菜鸟

    def restore_image(self, l, img):
        # 创建一个与原始图像大小相同的新图像
        new_img = Image.new('RGB', (300, 160))
        # 打开原始图像
        img = Image.open(io.BytesIO(img))
        # 遍历 l 中的坐标
        old_x = 0
        old_y = 0
        for item in l:
            # 获取 x 和 y 坐标
            if old_x == 300:
                old_x = 0
                old_y = 80
            x, y = int(item[0]), int(item[1])
            # 获取给定坐标处的像素值
            pixel = img.crop((x, y, x + 20, y + 80))
            # 在新图像中设置像素值
            new_img.paste(pixel, (old_x, old_y))
            old_x += 20
        # 返回新图像
        new_img.save('demo.png')
        return new_img