वर्चुअल कीबोर्ड (vKeyboard) बायपास में मदद करने वाली Python लाइब्रेरी
(github.com/soulee-dev)वित्तीय संस्थानों, सरकारी वेबसाइटों आदि में सुरक्षा प्रोग्राम के रूप में व्यापक रूप से इस्तेमाल होने वाला वर्चुअल कीबोर्ड (vKeyboard), क्रॉलिंग कार्य को कठिन बनाने वाले प्रमुख कारणों में से एक है। इसके जवाब में, वर्चुअल कीबोर्ड को बायपास करने की विधि प्रदान करने वाली एक Python लाइब्रेरी का परिचय दिया गया है.
वर्चुअल कीबोर्ड बायपास, पहले से कैप्चर की गई इमेजों और उनकी समानता का विश्लेषण करने के तरीके से किया जाता है। इसके लिए पहले vKeypad-Studio का उपयोग करके वर्चुअल कीबोर्ड इमेज और डेटा तैयार किया जाता है।
vKeypad-Studio इस्तेमाल करने का तरीका
- वर्चुअल कीबोर्ड इमेज तैयार करें।
- Figma में वर्चुअल कीबोर्ड इमेज अपलोड करें।
- Figma में rectangle tool का उपयोग करके वर्चुअल कीबोर्ड की हर key को कवर करें।
- Figma में किए गए काम को SVG फ़ाइल के रूप में export करें।
- टर्मिनल में
vkeypad-studio [이미지 파일] [SVG 파일]कमांड दर्ज करें। - नई खुली विंडो में इमेज से मेल खाने वाली कीबोर्ड keys दबाएँ।
- बने हुए
assetsफ़ोल्डर की इमेज फ़ाइलें औरdata.jsonफ़ाइल को अलग से सुरक्षित रखें।
अब तैयार किए गए डेटा का उपयोग करके वर्चुअल कीबोर्ड बायपास करने वाली Python लाइब्रेरी का उपयोग किया जा सकता है। इसके जरिए सरकारी या वित्तीय साइटों के वर्चुअल कीबोर्ड को बायपास कर क्रॉलिंग कार्य को अधिक सुचारु रूप से आगे बढ़ाया जा सकता है.
5 टिप्पणियां
क्या यह उन मामलों में लागू नहीं हो सकता जहाँ key layout लगातार बदलता रहता है?
इसे मूल रूप से उन मामलों को ध्यान में रखकर बनाया गया है जहाँ key layout लगातार बदलता रहता है.
अगर vkeypad-studio का उपयोग करके पहले से images जनरेट कर ली जाएँ, तो उन images के साथ similarity analysis के ज़रिए key layout बदलने पर भी पहचान संभव है.
आह, अच्छा... सिर्फ़ README और वीडियो से यह समझना मुश्किल था कि यह कैसे काम करता है। मुझे यह भी नहीं लगा कि ज़रूरी तौर पर Figma ही होना चाहिए, लेकिन Figma का साफ़ तौर पर ज़िक्र होने से थोड़ा भ्रम भी हुआ। खैर, बाद में इसे इस्तेमाल करके देखूँगा, धन्यवाद।
थोड़ा विस्तार से समझाऊँ तो, मूल रूप से image similarity analysis के जरिए यह पहचाना जाता है कि किस स्थान पर कौन-सी key है。
image similarity analysis के लिए हर key की image चाहिए होती है, और इसे automate करने के लिए बनाया गया टूल vkeypad-studio है।
Figma के जरिए keyboard image के ऊपर rectangles रखे जाते हैं, तो svg में layers बन जाती हैं। इन layers के coordinates निकालकर image को crop किया जाता है, और coordinates तथा keycode दर्ज किए जाते हैं।
फिर इस तरह सहेजी गई images और coordinates के आधार पर keys का analysis किया जा सकता है।
असल में Figma का इस्तेमाल करवाने का कारण सिर्फ user convenience था। ज़्यादातर virtual keyboards fixed-width होते हैं, और Figma का auto-align इतना अच्छा है कि लगा इस तरह का flow देना ठीक रहेगा, लेकिन हो सकता है कि इससे उल्टा चीज़ें और मुश्किल महसूस हों।
यह मेरी चूक थी कि मैं readme में बात को ठीक से समझा नहीं पाया.. आपने जो सुझाव दिए हैं, उनके आधार पर मैं readme को फिर से अधिक स्पष्ट रूप से देखने लायक बनाने के लिए संशोधित करने की कोशिश करूंगा.