Record k- nearest neighbor algorithm to solve the cat's eye movie font anti-climb.
This blog article is only used my amateur record, publish this, only users to read reference, if infringement, please inform me and I will be deleted.
The article did not say there are some very fine point. Because I believe you can see this article, not by my narrative also you can understand.
1. Background
- Open the cat's eye view real-time movie box office.No doubt, this is the site to customize some of the fonts.
- See the right font-family named stonefont , and this is the site to customize the name of the font. Then click on the picture frame on the right place.
- Goodfellas, click here to jump to the page. Here's font-family name is stonefont , custom font file is it.
- See suffix woff yet, this is the font file. The visit at the URL of , give me a downloaded font file. bingo! !
Open the downloaded font editor font file.
It is recommended that two font editing tools.
- FontCreator tool installation package Baidu search a lot.
- Baidu Online FontEditor tool: http: //fontstore.baidu.com/static/editor/index.html
Articles using FontCreator , (cracked version of Oh! If economic conditions permit, please support and buy genuine)
- After opening the font file to see a total of 10 digits.
- 数字5对应的uni编码为uniF208，序号为2
- 数字都是由密密麻麻的坐标点连线组成的。
可以从表格中清楚的看出源码与字体的对应关系。
| 网页显示 | 源码显示 | 字体显示 |
|---|---|---|
| 3 |  | uniF1BB |
| 5 |  | uniF208 |
| … | … | … |
- 这里查看一下网页的源码，看到 《误杀》 这部电影的实时票房，看到它的票房的数字字体被带  的编码给替代了。
- 但是在仔细与右边的字体文件对比之下，发信他们的后三位是相同的。这就是规律！！！
- 既然如此！那根据他们的对应关系建立一个字典。
- 本文完。
等等？？怎么我每次刷新页面时候，网站的字体文件都有变化？？？
这有什么，直接用字体文件的坐标做对应就行了。
- 但是！！仔细观看不同字体文件之间的表达同一个数字的坐标是有些差异的！
- 这个！下面用k-近邻算法实现对猫眼电影字体的破解。
2. 解决思路 + 重要代码
何为 k-近邻算法：
K最近邻(k-Nearest Neighbor，KNN)分类算法，是一个理论上比较成熟的方法，也是最简单的机器学习算法之一。
该方法的思路是：在特征空间中，如果一个样本附近的k个最近(即特征空间中最邻近)样本的大多数属于某一个类别，则该样本也属于这个类别。
在这里换句话说就是，先保存多个字体坐标对应的数字样本。然后输入新字体文件的样本，从而判断新字体文件具体的数字。
那接下来的思路就是：
- 先保存多份数字与字体坐标对应的数据样本集
- 提取网页的字体坐标与样本集做比对，得出新坐标对应的数字
fontTools的基本操作
from fontTools.ttLib import TTFont
base_font = TTFont('xxx.woff') # 打开文件
base_font.saveXML('xxx.xml') # 将字体文件保存为xml文件
base_font.getBestCmap() # 映射关系unicode跟Name
base_font['glyf'][name].coordinates # 字形的轮廓信息(坐标数据)
获取新字体坐标数组
def parse_font():
"""
获取新字体文件的uni编码的坐标
:return:
"""
base_font = TTFont('maoyan.woff')
uni_list = base_font.getGlyphOrder()[2:]
print(uni_list)
num_dict = {}
for name in uni_list:
# 获取字体坐标 [(142, 151), (154, 89), (215, 35)......]
# 循环遍历 [142, 151, 154, 89, 215, 35.....]
coordinate = (list(base_font['glyf'][name].coordinates))
font_0 = [i for item in coordinate for i in item]
print(font_0)
knn- neighbor algorithm:
here only need to pass the coordinates of an array of new font file to return to the digital coordinate corresponding.
# -*- coding: utf-8 -*-
"""knn算法实现传入新字体文件的坐标数组返回比对后的数字"""
import numpy as np
from font_dataset import dataset_ # 字体样本数据集
def handle_dataset():
"""
:return: 返回训练样本集，以及对应的标签
"""
# 值得注意的是，样本数据的长度和新字体坐标数组的长度必须一致！！
# 所以这里也要用zeros生成长度为200的数组,r然后再做替换
lables = list(data[0] for data in dataset_)
dataset = list(data[1] for data in dataset_)
returnmat = np.zeros((len(dataset), 200))
index = 0
for data in dataset:
returnmat[index, :len(data)] = data
index += 1
return returnmat, lables
def classify_knn(new_array, dataset, lables, k):
"""
:param new_array: 新实例
:param dataset: 训练数据集
:param lables: 训练集标签
:param k: 最近的邻居数目
:return: 返回算法处理后的结果
"""
# np.shape是取数据有多少组，然后生成tile生成与训练数据组相同数量的数据
# 然后取平方
# np.sum(axis=1) 取行内值相加,然后开发，求出两点之间的距离
datasetsize = dataset.shape[0]
diffmat = np.tile(new_array, (datasetsize, 1)) - dataset
sqrdiffmat = diffmat ** 2
distance = sqrdiffmat.sum(axis=1) ** 0.5
# np.argsort将数值从小到大排序输出索引
# dict的get返回指定键的值，如果值不在字典中返回默认值。
# 根据排序结果的索引值返回靠近的前k个标签
sortdistance = distance.argsort()
count = {}
for i in range(k):
volelable = lables[sortdistance[i]]
count[volelable] = count.get(volelable, 0) + 1
count_list = sorted(count.items(), key=lambda x: x[1], reverse=True)
return count_list[0][0]
def knn_num(inX):
"""
:param inX: 传入新字体文件的坐标数组
:return: 返回比对后的对象的数字
"""
# returnMats 返回一个长度为200的用0填充的数组
# 生成长度为200的数组，将returnMats前面替换为传入的字体坐标数组
returnMats = np.zeros([200])
returnMats[:len(inX)] = inX
inX = returnMats
dataset, lables = handle_dataset()
result = classify_knn(inX, dataset, lables, 5)
return (result)
3. behind the words
Well, this time to share it here. Have any questions please leave a comment below, oh.
