API tools faq
paste
Guest User

Untitled

a guest
May 22nd, 2022
143
0
Never
Add comment
Not a member of Pastebin yet? Sign Up, it unlocks many cool features!
JavaScript 52.33 KB | None | 0 0
raw download clone embed print report
  1. // ==UserScript==
  2. // @name         Hcaptcha Solver with Browser Trainer(Automatically solves Hcaptcha in browser)
  3. // @namespace    Hcaptcha Solver
  4. // @version      10.1
  5. // @description  Hcaptcha Solver in Browser | Automatically solves Hcaptcha in browser
  6. // @author       Md ubeadulla
  7. // @match        https://*.hcaptcha.com/*hcaptcha-challenge*
  8. // @match        https://*.hcaptcha.com/*checkbox*
  9. // @match        https://*.hcaptcha.com/*captcha*
  10. // @grant        GM_xmlhttpRequest
  11. // @grant        GM_setValue
  12. // @grant        GM_getValue
  13. // @run-at       document-start
  14. // @connect      www.imageidentify.com
  15. // @connect      https://cdnjs.cloudflare.com
  16. // @connect      https://cdn.jsdelivr.net
  17. // @connect      https://unpkg.com
  18. // @connect      https://*.hcaptcha.com/*
  19. // @require      https://unpkg.com/jimp@0.5.2/browser/lib/jimp.min.js
  20. // @require      https://cdnjs.cloudflare.com/ajax/libs/tesseract.js/2.0.0-alpha.2/tesseract.min.js
  21. // @require      https://cdn.jsdelivr.net/npm/@tensorflow/tfjs@3.13.0/dist/tf.min.js
  22. // @require      https://cdn.jsdelivr.net/npm/@tensorflow-models/coco-ssd@2.2.2/dist/coco-ssd.min.js
  23. // @require      https://cdn.jsdelivr.net/npm/@tensorflow-models/mobilenet@2.1.0/dist/mobilenet.min.js
  24.  
  25. /*
  26. ██╗░░██╗░█████╗░░█████╗░██████╗░████████╗░█████╗░██╗░░██╗░█████╗░  ░██████╗░█████╗░██╗░░░░░██╗░░░██╗███████╗██████╗░
  27. ██║░░██║██╔══██╗██╔══██╗██╔══██╗╚══██╔══╝██╔══██╗██║░░██║██╔══██╗  ██╔════╝██╔══██╗██║░░░░░██║░░░██║██╔════╝██╔══██╗
  28. ███████║██║░░╚═╝███████║██████╔╝░░░██║░░░██║░░╚═╝███████║███████║  ╚█████╗░██║░░██║██║░░░░░╚██╗░██╔╝█████╗░░██████╔╝
  29. ██╔══██║██║░░██╗██╔══██║██╔═══╝░░░░██║░░░██║░░██╗██╔══██║██╔══██║  ░╚═══██╗██║░░██║██║░░░░░░╚████╔╝░██╔══╝░░██╔══██╗
  30. ██║░░██║╚█████╔╝██║░░██║██║░░░░░░░░██║░░░╚█████╔╝██║░░██║██║░░██║  ██████╔╝╚█████╔╝███████╗░░╚██╔╝░░███████╗██║░░██║
  31. ╚═╝░░╚═╝░╚════╝░╚═╝░░╚═╝╚═╝░░░░░░░░╚═╝░░░░╚════╝░╚═╝░░╚═╝╚═╝░░╚═╝  ╚═════╝░░╚════╝░╚══════╝░░░╚═╝░░░╚══════╝╚═╝░░╚═╝
  32. */
  33. /** Note: This script is solely intended for the use of educational purposes only and not to abuse any website.
  34.  * Sign Up using the referral links or consider a donation to the following addresses:
  35.  ***************************************************************************************************
  36.  * Faucets:                                                                                        *
  37.  * Install the free cryporotator https://greasyfork.org/en/scripts/426599-free-cryptorotator       *
  38.  * Or Sign up using the referral link and solve captchas to earn crypto (Do not abuse the websites)*
  39.  * 1.) https://get-bitcoin.net/?ref=9230                                                           *
  40.  * 2.) https://getdoge.io/?ref=34017                                                               *
  41.  * 3.) https://r.adbtc.top/1771513                   *
  42.  * 4.) https://cryptowin.io/ref/ubeadulla                                                          *
  43.  * 5.) https://winalittle.fun/referral/02c7061877cec89e81a306303d36b77c                            *
  44.  * 6.) https://faucetofbob.xyz/?ref=2121                                                           *
  45.  * 7.) https://free-litecoin.com/login?referer=1035367                                             *
  46.  * 8.) https://free-ethereum.io/?referer=742436                                                    *
  47.  * 9.) https://litking.biz/signup?r=125431                                                         *
  48.  * 10.) https://bitking.biz/signup?r=75339                                                         *
  49.  ***************************************************************************************************
  50.  * MicroWallets:                                                                                   *
  51.  * 1.) FaucetPay: BTC: 1HeD2a11n8d9zBTaznNWfVxtw1dKuW2vT5                                          *
  52.  *     LTC: MHpCuD3zAFEkeuhbgLbuZKcfdqMFkaLSem                                                     *
  53.  *     BCH: bitcoincash:qp7ywra8h7lwatcuc7u65lv8x6rv5kn4sutrsnzrpx                                 *
  54.  *     TRX: TLs3iQfXJs1rmUuG6pkLkUwcu32mFUwzgu                                                     *
  55.  *     Doge: DPtBQG9GNTYHUFkjB2zYWYah4nCCogVAt9                                                    *                                             *
  56.  * 2.) Direct BTC: 35HbfGfvbdctzY6tT4jcHXRx4zonBTnDuC                                              *
  57.  ***************************************************************************************************
  58.  * Cloud Mining Websites Just SignUp and earn passive income                                       *                                                                                       *
  59.  * 1.) https://tronrex.online/r/86733                                                              *
  60.  *                                                     *
  61.  ***************************************************************************************************
  62.  */
  63.  
  64. // ==/UserScript==
  65. (async function() {
  66.  
  67.     //TODO: Enable debug mode to print console logs
  68.     //TODO: Refactor Code for different models
  69.     'use strict';
  70.     var selectedImageCount = 0;
  71.     var tensorFlowModel = undefined;
  72.     var tensorFlowMobileNetModel = undefined;
  73.     var worker = undefined;
  74.  
  75.     var identifiedObjectsList = [];
  76.     var exampleImageList = [];
  77.     var identifyObjectsFromImagesCompleted = false;
  78.     var currentExampleUrls = [];
  79.  
  80.     //Default Language for hcaptcha
  81.     const LANG_ENGLISH = "English"
  82.     const DEFAULT_LANGUAGE = LANG_ENGLISH;
  83.     const ENABLE_DEFAULT_LANGUAGE = true;
  84.  
  85.     //Guess/Match New Images
  86.     const MATCH_IMAGES_USING_TRAINER = false;
  87.     const GUESS_NEW_IMAGE_TYPE = false;
  88.  
  89.     //Node Selectors
  90.     const CHECK_BOX = "#checkbox";
  91.     const SUBMIT_BUTTON = ".button-submit";
  92.     const TASK_IMAGE_BORDER = ".task-image .border";
  93.     const IMAGE = ".task-image .image";
  94.     const TASK_IMAGE = ".task-image";
  95.     const PROMPT_TEXT = ".prompt-text";
  96.     const NO_SELECTION = ".no-selection";
  97.     const CHALLENGE_INPUT_FIELD = ".challenge-input .input-field";
  98.     const CHALLENGE_INPUT = ".challenge-input";
  99.     const CHALLENGE_IMAGE = ".challenge-example .image .image";
  100.     const IMAGE_FOR_OCR = ".challenge-image .zoom-image";
  101.     const LANGUAGE_SELECTOR = "#language-list .scroll-container .option span";
  102.  
  103.     //Attributes
  104.     const ARIA_CHECKED = "aria-checked";
  105.     const ARIA_HIDDEN = "aria-hidden";
  106.  
  107.     //Values that can be changed for other languages
  108.     const AIRPLANE = "airplane";
  109.     const BICYCLE = "bicycle";
  110.     const BOAT = "boat";
  111.     const BUS = "bus";
  112.     const CAR = "car";
  113.     const MOTORBUS = "motorbus";
  114.     const MOTORCYCLE = "motorcycle";
  115.     const SURFBOARD = "surfboard";
  116.     const TRAIN = "train";
  117.     const TRUCK = "truck";
  118.     const TRIMARAN = "trimaran";
  119.     const SEAPLANE = "seaplane";
  120.     const SPEEDBOAT = "speedboat";
  121.  
  122.     //Living Room Objects
  123.     const BED = "bed";
  124.     const BOOK = "book";
  125.     const CHAIR = "chair";
  126.     const CLOCK = "clock";
  127.     const COUCH = "couch";
  128.     const DINING_TABLE = "dining table";
  129.     const POTTED_PLANT = "potted plant";
  130.     const TV = "tv";
  131.  
  132.     //Animals
  133.     const ZEBRA = "zebra";
  134.     const CAT = "cat";
  135.     const DOG = "dog";
  136.  
  137.     // Vertical River
  138.     const VALLEY = "valley";
  139.     const VERTICAL_RIVER = "vertical river";
  140.  
  141.  
  142.     const LIVING_ROOM_TYPES = [BED, BOOK, CHAIR, CLOCK, COUCH, DINING_TABLE, POTTED_PLANT, TV];
  143.     const TRANSPORT_TYPES = [AIRPLANE, BICYCLE, BOAT, BUS, CAR, MOTORBUS, MOTORCYCLE, SEAPLANE, SPEEDBOAT, SURFBOARD, TRAIN, TRIMARAN, TRUCK];
  144.     const ANIMAL_TYPES = [ZEBRA, CAT, DOG];
  145.  
  146.     const SENTENCE_TEXT_A = "Please click each image containing a ";
  147.     const SENTENCE_TEXT_AN = "Please click each image containing an ";
  148.     const LANGUAGE_FOR_OCR = "eng";
  149.  
  150.     // Option to override the default image matching
  151.     // Enabling this by default
  152.     const ENABLE_TENSORFLOW = true;
  153.  
  154.     // Max Skips that can be done while solving the captcha
  155.     // This is likely not to happen, if it occurs retry for new images
  156.     const MAX_SKIPS = 10;
  157.     var skipCount = 0;
  158.  
  159.     var USE_MOBILE_NET = false;
  160.     var USE_COLOUR_PATTERN = false;
  161.     var NEW_WORD_IDENTIFIED = false;
  162.  
  163.     //Probablility for objects
  164.     var probabilityForObject = new Map();
  165.     probabilityForObject.set("speedboat", 0.14);
  166.     probabilityForObject.set("fireboat", 0.4);
  167.     probabilityForObject.set("boathouse", 0.4);
  168.     probabilityForObject.set("submarine", 0.5);
  169.     probabilityForObject.set("printer", 0.05);
  170.     probabilityForObject.set("stretcher", 0.05);
  171.     probabilityForObject.set("rotisserie", 0.02);
  172.     probabilityForObject.set("spatula", 0.05);
  173.  
  174.  
  175.     String.prototype.includesOneOf = function(arrayOfStrings) {
  176.  
  177.         //If this is not an Array, compare it as a String
  178.         if (!Array.isArray(arrayOfStrings)) {
  179.             return this.toLowerCase().includes(arrayOfStrings.toLowerCase());
  180.         }
  181.  
  182.         for (var i = 0; i < arrayOfStrings.length; i++) {
  183.             if ((arrayOfStrings[i].substr(0, 1) == "=" && this.toLowerCase() == arrayOfStrings[i].substr(1).toLowerCase()) ||
  184.                 (this.toLowerCase().includes(arrayOfStrings[i].toLowerCase()))) {
  185.                 return true;
  186.             }
  187.         }
  188.         return false;
  189.     }
  190.  
  191.     String.prototype.equalsOneOf = function(arrayOfStrings) {
  192.  
  193.         //If this is not an Array, compare it as a String
  194.         if (!Array.isArray(arrayOfStrings)) {
  195.             return this.toLowerCase() == arrayOfStrings.toLowerCase();
  196.         }
  197.  
  198.         for (var i = 0; i < arrayOfStrings.length; i++) {
  199.             if ((arrayOfStrings[i].substr(0, 1) == "=" && this.toLowerCase() == arrayOfStrings[i].substr(1).toLowerCase()) ||
  200.                 (this.toLowerCase() == arrayOfStrings[i].toLowerCase())) {
  201.                 return true;
  202.             }
  203.         }
  204.         return false;
  205.     }
  206.  
  207.  
  208.  
  209.     // This script uses imageidentify API (wolfram) . You may also use TensorFlow.js, Yolo latest version to recognize common objects.
  210.     //(When the cloud service is available for yolo, we can switch the API endpoint). Accuracy varies between Wolfram, Tensorflow and Yolo.
  211.     // Use this as a reference to solve recaptcha/other captchas using scripts in browser. This is intended for learning purposes.
  212.     // Using TensorFlow as fallback, but this requires good CPU in order to solve quickly.
  213.     // CPU utilization and memory utlization may go high when using TensorFlow.js
  214.     function matchImages(imageUrl, word, i) {
  215.  
  216.         GM_xmlhttpRequest({
  217.             method: "POST",
  218.             url: "https://www.imageidentify.com/objects/user-26a7681f-4b48-4f71-8f9f-93030898d70d/prd/urlapi/",
  219.             headers: {
  220.                 "Content-Type": "application/x-www-form-urlencoded"
  221.             },
  222.             data: "image=" + encodeURIComponent(imageUrl),
  223.             timeout: 8000,
  224.             onload: function(response) {
  225.                 clickImages(response, imageUrl, word, i)
  226.             },
  227.             onerror: function(e) {
  228.                 //Using Fallback TensorFlow
  229.                 if (e && e.status && e.status != 0) {
  230.                     console.log(e);
  231.                     console.log("Using Fallback");
  232.                 }
  233.                 matchImagesUsingTensorFlow(imageUrl, word, i);
  234.  
  235.             },
  236.             ontimeout: function() {
  237.                 //console.log("Timed out. Using Fallback");
  238.                 matchImagesUsingTensorFlow(imageUrl, word, i);
  239.             },
  240.         });
  241.  
  242.     }
  243.  
  244.     function matchImagesUsingTensorFlow(imageUrl, word, i) {
  245.         try {
  246.             let img = new Image();
  247.             img.crossOrigin = "Anonymous";
  248.             img.src = imageUrl;
  249.             img.onload = () => {
  250.                 initializeTensorFlowModel().then(model => model.detect(img))
  251.                     .then(function(predictions) {
  252.                     var predictionslen = predictions.length;
  253.                     for (var j = 0; j < predictionslen; j++) {
  254.                         if (qSelectorAll(IMAGE)[i] && (qSelectorAll(IMAGE)[i].style.background).includes(imageUrl) &&
  255.                             qSelectorAll(TASK_IMAGE_BORDER)[i].style.opacity == 0 &&
  256.                             predictions[j].class.includesOneOf(word)) {
  257.                             qSelectorAll(TASK_IMAGE)[i].click();
  258.                             break;
  259.                         }
  260.                     }
  261.                     img.removeAttribute("src");
  262.                     selectedImageCount = selectedImageCount + 1;
  263.                 });
  264.             }
  265.         } catch (err) {
  266.             console.log(err.message);
  267.         }
  268.     }
  269.  
  270.  
  271.     function matchImagesUsingTensorFlowMobileNet(imageUrl, word, i) {
  272.  
  273.         try {
  274.             let img = new Image();
  275.             img.crossOrigin = "Anonymous";
  276.             img.src = imageUrl;
  277.             img.onload = () => {
  278.                 initializeTensorFlowMobilenetModel().then(model => model.classify(img))
  279.                     .then(function(predictions) {
  280.                     var predictionslen = predictions.length;
  281.                     for (var j = 0; j < predictionslen; j++) {
  282.                         var probability = 0.077;
  283.                         if (probabilityForObject.get(predictions[j].className)) {
  284.                             probability = probabilityForObject.get(predictions[j].className);
  285.                         }
  286.  
  287.                         if (qSelectorAll(IMAGE)[i] && (qSelectorAll(IMAGE)[i].style.background).includes(imageUrl) &&
  288.                             qSelectorAll(TASK_IMAGE_BORDER)[i].style.opacity == 0 &&
  289.                             predictions[j].className.includesOneOf(word) && predictions[j].probability > probability) {
  290.                             qSelectorAll(TASK_IMAGE)[i].click();
  291.                             break;
  292.                         }
  293.                     }
  294.                     img.removeAttribute("src");
  295.                     selectedImageCount = selectedImageCount + 1;
  296.                 });
  297.             }
  298.         } catch (err) {
  299.             console.log(err.message);
  300.         }
  301.     }
  302.  
  303.  
  304.     // TODO: Generalize this logic
  305.     // Identifying this based on the observation of the images seen
  306.     // The actual way would be to scan the entire image to find the lake.
  307.     // Mobilenet model in browser js identifies the lake but does not provide coordinates
  308.     // to identify if it is horizontal or vertical
  309.     function matchImageForVerticalRiver(imageUrl, word, i) {
  310.  
  311.         Jimp.read(imageUrl).then(function (data) {
  312.  
  313.             data.getBase64(Jimp.AUTO, async function (err, src) {
  314.                 var img = document.createElement("img");
  315.                 img.setAttribute("src", src);
  316.                 await img.decode();
  317.                 var imageHeight = img.height;
  318.                 var imageWidth = img.width;
  319.                 var cropHeight = imageHeight - 0.03*imageHeight;
  320.                 let url = src.replace(/^data:image\/\w+;base64,/, "");
  321.                 let buffer = new Buffer(url, 'base64');
  322.  
  323.                 Jimp.read(buffer).then(function (data) {
  324.                     data.crop(0, cropHeight, imageWidth, imageHeight)
  325.                         .getBase64(Jimp.AUTO, async function (err, src) {
  326.  
  327.                         var img = document.createElement("img");
  328.                         img.src = src;
  329.                         await img.decode();
  330.  
  331.                         var c = document.createElement("canvas")
  332.                         c.width = img.width;
  333.                         c.height = img.height;
  334.                         var ctx = c.getContext("2d");
  335.                         ctx.drawImage(img, 0, 0);
  336.  
  337.                         var imageData = ctx.getImageData(0, 0, c.width, c.height);
  338.                         var data = imageData.data;
  339.                         var count = 0;
  340.  
  341.                         //Multiple combinations and distances are required for accuracy
  342.                         for (let i = 0; i < data.length; i+= 4) {
  343.                             if( (data[i] < 140 && data[i+1] < 110 && data[i+2] > 80 && data[i+3] == 255) ||
  344.                                (data[i] < 200 && data[i+1] < 200 && data[i+2] > 140 && data[i+3] == 255)){
  345.                                 count++;
  346.                             }
  347.                         }
  348.  
  349.                         if(count > 0.001*(data.length/4) && count < data.length/8) {
  350.                             if (qSelectorAll(IMAGE)[i] && (qSelectorAll(IMAGE)[i].style.background).includes(imageUrl) &&
  351.                                 qSelectorAll(TASK_IMAGE_BORDER)[i].style.opacity == 0) {
  352.                                 qSelectorAll(TASK_IMAGE)[i].click();
  353.                             }
  354.                         }
  355.  
  356.                         img.removeAttribute("src");
  357.                         selectedImageCount = selectedImageCount + 1;
  358.  
  359.                     });
  360.                 });
  361.                 img.removeAttribute("src");
  362.             });
  363.         });
  364.     }
  365.  
  366.  
  367.     // This approach is naive approch to store the images and retrieve
  368.     // The accuracy is 100% as long as you store the selected images
  369.     // Browser memory is used to store the images and gets cleared if you delete the browser cache and cookies
  370.     // You may use this to store images in remote place and retrive for quick access
  371.     // This approach is only used during urgent scenarios before training the images
  372.     // Image differnce can also be done with the stored images to identify new image based on the existing if they are nearly equal
  373.     function matchImagesUsingTrainer(imageUrl, word, i) {
  374.  
  375.         Jimp.read(imageUrl).then(function (data) {
  376.  
  377.             data.getBase64(Jimp.AUTO, async function (err, src) {
  378.                 var trainerInterval = setInterval(function(){
  379.  
  380.                     if (!qSelectorAll(IMAGE)[i] || !(qSelectorAll(IMAGE)[i].style.background).includes(imageUrl) ){
  381.                         clearInterval(trainerInterval);
  382.                         return;
  383.                     }
  384.  
  385.                     if (qSelectorAll(IMAGE)[i] && (qSelectorAll(IMAGE)[i].style.background).includes(imageUrl) &&
  386.                         qSelectorAll(TASK_IMAGE_BORDER)[i].style.opacity == 0 && GM_getValue(src) && GM_getValue(src) == word) {
  387.                         console.log("Retrieved image from trainer");
  388.                         selectedImageCount = selectedImageCount + 1;
  389.                         qSelectorAll(TASK_IMAGE)[i].click();
  390.                         clearInterval(trainerInterval);
  391.                         return;
  392.                     }
  393.  
  394.                     // Overriding Previously Stored values
  395.                     if (qSelectorAll(IMAGE)[i] && (qSelectorAll(IMAGE)[i].style.background).includes(imageUrl) &&
  396.                         qSelectorAll(TASK_IMAGE_BORDER)[i].style.opacity == 1 && GM_getValue(src) && GM_getValue(src) != word) {
  397.                         console.log("Overriding image in the trainer");
  398.                         selectedImageCount = selectedImageCount + 1;
  399.                         GM_setValue(src,word);
  400.                         console.log("Image Stored into database");
  401.                         clearInterval(trainerInterval);
  402.                         return;
  403.                     }
  404.  
  405.                     if (qSelectorAll(IMAGE)[i] && (qSelectorAll(IMAGE)[i].style.background).includes(imageUrl) &&
  406.                         qSelectorAll(TASK_IMAGE_BORDER)[i].style.opacity == 1 && !GM_getValue(src)) {
  407.                         selectedImageCount = selectedImageCount + 1;
  408.                         GM_setValue(src,word);
  409.                         console.log("Image Stored into database");
  410.                         clearInterval(trainerInterval);
  411.                         return;
  412.  
  413.                     }
  414.  
  415.                 },5000);
  416.  
  417.             });
  418.         });
  419.     }
  420.  
  421.  
  422.     //Function to sleep or delay
  423.     async function delay(ms) {
  424.         return new Promise(resolve => setTimeout(resolve, ms))
  425.     }
  426.  
  427.     //Different Models can be set later based on usecase
  428.     //Ref Models: https://github.com/tensorflow/tfjs-models
  429.     async function initializeTensorFlowModel() {
  430.         if (!tensorFlowModel) {
  431.             tensorFlowModel = await cocoSsd.load();
  432.         }
  433.         return tensorFlowModel;
  434.     }
  435.  
  436.     //MobileNet ssd model
  437.     async function initializeTensorFlowMobilenetModel() {
  438.         if (!tensorFlowMobileNetModel) {
  439.             tensorFlowMobileNetModel = await mobilenet.load();
  440.         }
  441.         return tensorFlowMobileNetModel;
  442.     }
  443.  
  444.  
  445.     //Initialize TesseractWorker
  446.     function initializeTesseractWorker() {
  447.         if (!worker) {
  448.             worker = new Tesseract.TesseractWorker();
  449.         }
  450.     }
  451.  
  452.     function clickImages(response, imageUrl, word, i) {
  453.  
  454.         try {
  455.             if (response && response.responseText && (qSelectorAll(IMAGE)[i].style.background).includes(imageUrl) &&
  456.                 qSelectorAll(TASK_IMAGE_BORDER)[i].style.opacity == 0) {
  457.                 var responseJson = JSON.parse(response.responseText);
  458.                 if (responseJson.identify && responseJson.identify.title && responseJson.identify.title.includesOneOf(word)) {
  459.                     qSelectorAll(TASK_IMAGE)[i].click();
  460.                 } else if (responseJson.identify && responseJson.identify.entity && responseJson.identify.entity.includesOneOf(word)) {
  461.                     qSelectorAll(TASK_IMAGE)[i].click();
  462.                 } else if (responseJson.identify && responseJson.identify.alternatives) {
  463.                     var alternatives = JSON.stringify(responseJson.identify.alternatives);
  464.                     var alternativesJson = JSON.parse(alternatives);
  465.  
  466.                     for (var key in alternativesJson) {
  467.                         if (alternativesJson.hasOwnProperty(key)) {
  468.                             if ((alternativesJson[key].includesOneOf(word) || key.includesOneOf(word))) {
  469.                                 qSelectorAll(TASK_IMAGE)[i].click();
  470.                                 break;
  471.                             }
  472.                         }
  473.                     }
  474.                 } else {
  475.                     //No Match found
  476.                 }
  477.  
  478.                 selectedImageCount = selectedImageCount + 1;
  479.  
  480.             } else {
  481.                 //console.log("Using Fallback TensorFlow");
  482.                 matchImagesUsingTensorFlow(imageUrl, word, i);
  483.             }
  484.  
  485.         } catch (err) {
  486.             //Using Fallback TensorFlow
  487.             //console.log(err.message);
  488.             //console.log("Using Fallback TensorFlow");
  489.             matchImagesUsingTensorFlow(imageUrl, word, i);
  490.         }
  491.     }
  492.  
  493.     function qSelectorAll(selector) {
  494.         return document.querySelectorAll(selector);
  495.     }
  496.  
  497.     function qSelector(selector) {
  498.         return document.querySelector(selector);
  499.     }
  500.  
  501.  
  502.     async function getSynonyms(word) {
  503.  
  504.         USE_MOBILE_NET = false;
  505.         USE_COLOUR_PATTERN = false;
  506.         NEW_WORD_IDENTIFIED = false;
  507.  
  508.         //TODO: Format this to JSON string
  509.         if (word == MOTORBUS || word == BUS) {
  510.             word = ['bus', 'motorbus'];
  511.             USE_MOBILE_NET = true;
  512.         } else if (word == CAR) {
  513.             word = ['=car', 'coupe', 'jeep', 'limo', 'sport utility vehicle', 'station wagon', 'hatchback', 'bumper car', 'modelT', 'electric battery', 'cruiser'];
  514.             USE_MOBILE_NET = true;
  515.         } else if (word == AIRPLANE) {
  516.             word = ['airplane', 'plane', 'aircraft', 'aeroplane', 'hangar', 'Airdock', 'JumboJet', 'jetliner', 'stealth fighter', 'field artillery']
  517.             USE_MOBILE_NET = true;
  518.         } else if (word == TRAIN) {
  519.             word = ['train', 'rail', 'cable car', 'locomotive', 'subway station']
  520.             USE_MOBILE_NET = true;
  521.         } else if (word == BOAT || word == SURFBOARD) {
  522.             word = ['=boat', '=barge', 'houseboat', 'boathouse', 'speedboat', '=submarine', 'bobsled', 'catamaran', 'schooner', 'ocean liner', 'lifeboat', 'fireboat', 'yawl', 'pontoon', 'small boat', 'SnowBlower', 'Sea-coast', 'paddlewheel', 'paddle wheel', 'PaddleSteamer', 'Freighter', 'Sternwheeler', 'kayak', 'canoe', 'deck', 'DockingFacility', 'surfboard', '=ship', '=cruise', 'watercraft', 'sail', 'canvas', '=raft']
  523.             USE_MOBILE_NET = true;
  524.         } else if (word == BICYCLE) {
  525.             word = ['bicycle-built-for-two', 'tandem bicycle', 'bicycle', 'tricycle', 'mountain bike', 'AcceleratorPedal', 'macaw', 'knot']
  526.             USE_MOBILE_NET = true;
  527.         } else if (word == MOTORCYCLE) {
  528.             word = ['moped', 'motor scooter', 'scooter', 'motorcycle', 'windshield', 'dashboard']
  529.             USE_MOBILE_NET = true;
  530.         } else if (word == TRUCK) {
  531.             word = ['truck', 'cargocontainer', 'bazooka']
  532.             USE_MOBILE_NET = true;
  533.         } else if (word == TRIMARAN || word == SPEEDBOAT || word == SEAPLANE) {
  534.             word = ['spatula', 'can opener', 'tin opener', 'monitor', 'screen', 'stretcher', 'printer', 'nail', 'mousetrap', 'TRIMARAN', 'space shuttle', 'ski', 'rotisserie', 'geyser', 'plate rack']
  535.             USE_MOBILE_NET = true;
  536.         } else if (word.includesOneOf(LIVING_ROOM_TYPES)) {
  537.             word = ['bed', 'couch', 'chair', 'potted plant', 'dining table', 'clock', 'tv', 'book']
  538.         } else if (word == ZEBRA) {
  539.             word = ['zebra']
  540.         } else if (word == CAT) {
  541.             word = ['cat']
  542.             USE_MOBILE_NET = true;
  543.         } else if (word == DOG) {
  544.             word = ['dog']
  545.         } else if (word == VALLEY || word == VERTICAL_RIVER){
  546.             word = ['alp','volcano']
  547.             USE_COLOUR_PATTERN = true;
  548.         } else {
  549.             NEW_WORD_IDENTIFIED = true;
  550.             console.log("Word does not match. New type identified::" + word);
  551.         }
  552.  
  553.         return word
  554.  
  555.     }
  556.  
  557.     function isHidden(el) {
  558.         return (el.offsetParent === null)
  559.     }
  560.  
  561.     if (window.location.href.includes("checkbox")) {
  562.         var checkboxInterval = setInterval(function() {
  563.             if (!qSelector(CHECK_BOX)) {
  564.                 //Wait until the checkbox element is visible
  565.             } else if (qSelector(CHECK_BOX).getAttribute(ARIA_CHECKED) == "true") {
  566.                 clearInterval(checkboxInterval);
  567.             } else if (!isHidden(qSelector(CHECK_BOX)) && qSelector(CHECK_BOX).getAttribute(ARIA_CHECKED) == "false") {
  568.                 qSelector(CHECK_BOX).click();
  569.             } else {
  570.                 return;
  571.             }
  572.  
  573.         }, 5000);
  574.     } else {
  575.  
  576.         try {
  577.             selectImages();
  578.  
  579.         } catch (err) {
  580.             console.log(err);
  581.             console.log("Tesseract could not be initialized");
  582.         }
  583.  
  584.     }
  585.  
  586.     function selectImagesAfterDelay(delay) {
  587.         setTimeout(function() {
  588.             selectImages();
  589.         }, delay * 1000);
  590.     }
  591.  
  592.     function triggerEvent(el, type) {
  593.         var e = document.createEvent('HTMLEvents');
  594.         e.initEvent(type, false, true);
  595.         el.dispatchEvent(e);
  596.     }
  597.  
  598.     function triggerMouseEvent(el, type) {
  599.         var e = document.createEvent('MouseEvent');
  600.         e.initEvent(type, false, true);
  601.         el.dispatchEvent(e);
  602.     }
  603.  
  604.     // Small hack to select the nodes
  605.     function unsure(targetNodeText) {
  606.         var targetNode = Array.from(qSelectorAll('div'))
  607.         .find(el => el.textContent === targetNodeText);
  608.         //Works for now
  609.         //TODO: Select clothing
  610.         //TODO: Draw boxes around images
  611.         if (targetNode) {
  612.             triggerMouseEvent(targetNode, 'mousedown');
  613.             triggerMouseEvent(targetNode, 'mouseup');
  614.             if (qSelector(SUBMIT_BUTTON)) {
  615.                 qSelector(SUBMIT_BUTTON).click();
  616.             }
  617.         }
  618.         return selectImagesAfterDelay(1);
  619.     }
  620.  
  621.     function getUrlFromString(urlString) {
  622.  
  623.         var imageUrl = urlString.substring(
  624.             urlString.indexOf('"') + 1,
  625.             urlString.lastIndexOf('"')
  626.         );
  627.  
  628.         if (!imageUrl || !imageUrl.includes("https")) {
  629.             return 0;
  630.         }
  631.  
  632.         return imageUrl;
  633.     }
  634.  
  635.  
  636.     function getImageList() {
  637.         var imageList = [];
  638.         if (qSelectorAll(IMAGE).length > 0) {
  639.             for (var i = 0; i < 9; i++) {
  640.                 var urlString = qSelectorAll(IMAGE)[i].style.background;
  641.                 var imageUrl = getUrlFromString(urlString);
  642.                 if (imageUrl == 0) {
  643.                     //console.log("Image url is empty");
  644.                     return imageList;
  645.                 }
  646.                 imageList[i] = imageUrl;
  647.             }
  648.         }
  649.         return imageList;
  650.     }
  651.  
  652.     function waitUntilImageSelection() {
  653.         var imageIntervalCount = 0;
  654.         var imageInterval = setInterval(function() {
  655.             imageIntervalCount = imageIntervalCount + 1;
  656.             if (selectedImageCount == 9) {
  657.                 clearInterval(imageInterval);
  658.                 if (qSelector(SUBMIT_BUTTON)) {
  659.                     qSelector(SUBMIT_BUTTON).click();
  660.                 }
  661.                 return selectImagesAfterDelay(5);
  662.             } else if (imageIntervalCount > 8) {
  663.                 clearInterval(imageInterval);
  664.                 return selectImages();
  665.             } else if(selectedImageCount > 2 && MATCH_IMAGES_USING_TRAINER && NEW_WORD_IDENTIFIED && imageIntervalCount > 4){
  666.                 clearInterval(imageInterval);
  667.                 if (qSelector(SUBMIT_BUTTON)) {
  668.                     qSelector(SUBMIT_BUTTON).click();
  669.                 }
  670.                 return selectImagesAfterDelay(5);
  671.             } else if(MATCH_IMAGES_USING_TRAINER && NEW_WORD_IDENTIFIED && imageIntervalCount > 6){
  672.                 clearInterval(imageInterval);
  673.                 if (qSelector(SUBMIT_BUTTON)) {
  674.                     qSelector(SUBMIT_BUTTON).click();
  675.                 }
  676.                 return selectImagesAfterDelay(5);
  677.             }else{
  678.  
  679.             }
  680.         }, 3000);
  681.     }
  682.  
  683.     function waitForImagesToAppear() {
  684.         var checkImagesSelectedCount = 0;
  685.         var waitForImagesInterval = setInterval(function() {
  686.             checkImagesSelectedCount = checkImagesSelectedCount + 1;
  687.             if (qSelectorAll(IMAGE) && qSelectorAll(IMAGE).length == 9) {
  688.                 clearInterval(waitForImagesInterval);
  689.                 return selectImages();
  690.             } else if (checkImagesSelectedCount > 60) {
  691.                 clearInterval(waitForImagesInterval);
  692.             } else if (qSelector(CHALLENGE_INPUT_FIELD) && qSelector(NO_SELECTION).getAttribute(ARIA_HIDDEN) != true) {
  693.                 clearInterval(waitForImagesInterval);
  694.                 return imageUsingOCR();
  695.             } else {
  696.                 //TODO: Identify Objects for the following (Ex: bed,chair,table etc)
  697.                 //Ref for clothing: https://www.youtube.com/watch?v=yWwzFnAnrLM, https://www.youtube.com/watch?v=FiNglI1wRNk,https://www.youtube.com/watch?v=oHAkK_9UCQ8
  698.                 var targetNodeList = ["Yes", "3 or more items of furniture", "Equipped space or room", "Photo is clean, no watermarks, logos or text overlays", "An interior photo of room", "Unsure", "Photo is sharp"];
  699.                 for (var j = 0; j < targetNodeList.length; j++) {
  700.                     var targetNode = Array.from(qSelectorAll('div'))
  701.                     .find(el => el.textContent === targetNodeList[j]);
  702.                     if (targetNode) {
  703.                         //console.log("Target Node Found");
  704.                         clearInterval(waitForImagesInterval);
  705.                         return unsure(targetNodeList[j]);
  706.                     }
  707.                 }
  708.             }
  709.         }, 5000);
  710.     }
  711.  
  712.     //TODO: Convert Image to base64 to avoid multiple calls
  713.     function preProcessImage(base64Image, imageUrl) {
  714.  
  715.         //Darken and Brighten
  716.         Jimp.read(base64Image).then(function(data) {
  717.             data.color([
  718.  
  719.                 {
  720.                     apply: 'darken',
  721.                     params: [20]
  722.                 }
  723.  
  724.             ]).color([
  725.  
  726.                 {
  727.                     apply: 'brighten',
  728.                     params: [20]
  729.                 }
  730.  
  731.             ])
  732.                 .greyscale()
  733.                 .getBase64(Jimp.AUTO, function(err, src) {
  734.                 var img = document.createElement("img");
  735.                 img.setAttribute("src", src);
  736.  
  737.                 worker.recognize(img, LANGUAGE_FOR_OCR).then(function(data) {
  738.                     //Remove Image After recognizing
  739.                     img.removeAttribute("src");
  740.                     //If null change to other methods
  741.                     if (data && data.text && data.text.length > 0) {
  742.                         inputChallenge(postProcessImage(data), imageUrl);
  743.                         return selectImages();
  744.                     } else {
  745.                         preProcessImageMethod2(base64Image, imageUrl);
  746.                     }
  747.                 });
  748.  
  749.             });
  750.         });
  751.  
  752.     }
  753.  
  754.  
  755.     function preProcessImageMethod2(base64Image, trimageUrl) {
  756.  
  757.         //Multi Contrast darken and brighten
  758.         Jimp.read(base64Image).then(function(data) {
  759.             data.color([
  760.  
  761.                 {
  762.                     apply: 'darken',
  763.                     params: [20]
  764.                 }
  765.  
  766.             ]).contrast(1).color([
  767.  
  768.                 {
  769.                     apply: 'brighten',
  770.                     params: [20]
  771.                 }
  772.  
  773.             ]).contrast(1).greyscale().getBase64(Jimp.AUTO, function(err, src) {
  774.                 var img = document.createElement("img");
  775.                 img.setAttribute("src", src);
  776.  
  777.                 worker.recognize(img, LANGUAGE_FOR_OCR).then(function(data) {
  778.                     //Remove Image After recognizing
  779.                     img.removeAttribute("src");
  780.                     if (data && data.text && data.text.length > 0) {
  781.                         inputChallenge(postProcessImage(data), imageUrl);
  782.                         return selectImages();
  783.                     } else {
  784.                         preProcessImageMethod3(base64Image, imageUrl);
  785.                     }
  786.                 });
  787.             });
  788.         });
  789.  
  790.     }
  791.  
  792.     function preProcessImageMethod3(base64Image, imageUrl) {
  793.         //Multi Contrast only brighten
  794.         Jimp.read(base64Image).then(function(data) {
  795.             data.contrast(1).color([{
  796.                 apply: 'brighten',
  797.                 params: [20]
  798.             }
  799.  
  800.                                    ])
  801.                 .contrast(1)
  802.                 .greyscale()
  803.                 .getBase64(Jimp.AUTO, function(err, src) {
  804.                 var img = document.createElement("img");
  805.                 img.setAttribute("src", src);
  806.  
  807.                 worker.recognize(img, LANGUAGE_FOR_OCR).then(function(data) {
  808.                     //Remove Image After recognizing
  809.                     img.removeAttribute("src");
  810.                     if (data && data.text && data.text.length > 0) {
  811.                         inputChallenge(postProcessImage(data), imageUrl);
  812.                         return selectImages();
  813.                     } else {
  814.                         preProcessImageMethod4(base64Image, imageUrl);
  815.                     }
  816.                 });
  817.             });
  818.         });
  819.     }
  820.  
  821.     function preProcessImageMethod4(base64Image, imageUrl) {
  822.         //Resize the image
  823.         Jimp.read(base64Image).then(function(data) {
  824.             data.resize(256, Jimp.AUTO)
  825.                 .quality(60) // set JPEG quality
  826.                 .greyscale() // set greyscale
  827.                 .getBase64(Jimp.AUTO, function(err, src) {
  828.                 var img = document.createElement("img");
  829.                 img.setAttribute("src", src);
  830.  
  831.                 worker.recognize(img, LANGUAGE_FOR_OCR).then(function(data) {
  832.                     //Remove Image After recognizing
  833.                     img.removeAttribute("src");
  834.                     inputChallenge(postProcessImage(data), imageUrl);
  835.                     return selectImages();
  836.                 });
  837.             });
  838.         });
  839.  
  840.     }
  841.  
  842.     function postProcessImage(data) {
  843.         var filterValues = ['\n', '{', '}', '[', ']'];
  844.         for (var i = 0; i < filterValues.length; i++) {
  845.             data.text = data.text.replaceAll(filterValues[i], "");
  846.         }
  847.         return data;
  848.     }
  849.  
  850.     // Using Tesseract to recognize images
  851.     function imageUsingOCR() {
  852.         try {
  853.             //console.log("Image using OCR");
  854.             var urlString = qSelector(IMAGE_FOR_OCR).style.background;
  855.             var imageUrl = getUrlFromString(urlString);
  856.             if (imageUrl == 0) {
  857.                 return selectImagesAfterDelay(1);
  858.             }
  859.  
  860.             Jimp.read(imageUrl).then(function(data) {
  861.  
  862.                 data.getBase64(Jimp.AUTO, function(err, src) {
  863.  
  864.                     var img = document.createElement("img");
  865.                     img.setAttribute("src", src);
  866.                     var base64Image = img.src;
  867.  
  868.                     preProcessImage(base64Image, imageUrl);
  869.  
  870.                 })});
  871.  
  872.         } catch (err) {
  873.             console.log(err.message);
  874.             return selectImagesAfterDelay(1);
  875.         }
  876.     }
  877.  
  878.  
  879.     async function convertTextToImage(text) {
  880.  
  881.         //Convert Text to image
  882.         var canvas = document.createElement("canvas");
  883.         var textLength = text.length;
  884.         canvas.width = 60 * textLength;
  885.         canvas.height = 80;
  886.         var ctx = canvas.getContext('2d');
  887.         ctx.font = "30px Arial";
  888.         ctx.fillText(text, 10, 50);
  889.         var img = document.createElement("img");
  890.         img.src = canvas.toDataURL();
  891.  
  892.         return img;
  893.     }
  894.  
  895.     async function convertImageToText(img) {
  896.  
  897.         await initializeTesseractWorker();
  898.  
  899.         //Convert Image to Text
  900.         var text = "";
  901.         await worker.recognize(img, LANGUAGE_FOR_OCR).then(function(data) {
  902.             text = data.text;
  903.             // console.log("Recognized Text::" + text);
  904.         });
  905.         return text.trim();
  906.     }
  907.  
  908.     function areExampleImageUrlsChanged() {
  909.  
  910.         var prevExampleUrls = exampleImageList;
  911.         currentExampleUrls = [];
  912.  
  913.         if (qSelectorAll(CHALLENGE_IMAGE).length > 0) {
  914.             for (let i = 0; i < qSelectorAll(CHALLENGE_IMAGE).length; i++) {
  915.                 var urlString = qSelectorAll(CHALLENGE_IMAGE)[i].style.background;
  916.                 var imageUrl = getUrlFromString(urlString);
  917.                 if (imageUrl == 0) {
  918.                     console.log("Image url is empty, Retrying...");
  919.                     return true;
  920.                 }
  921.                 currentExampleUrls[i] = imageUrl;
  922.             }
  923.         }
  924.  
  925.         if (prevExampleUrls.length != currentExampleUrls.length) {
  926.             return true;
  927.         }
  928.  
  929.         for (let i = 0; i < currentExampleUrls.length; i++) {
  930.  
  931.             if (prevExampleUrls[i] != currentExampleUrls[i]) {
  932.                 return true;
  933.             }
  934.         }
  935.  
  936.         return false;
  937.     }
  938.  
  939.     async function identifyObjectsFromImages(imageUrlList) {
  940.         identifiedObjectsList = [];
  941.  
  942.         for (let i = 0; i < imageUrlList.length; i++) {
  943.             try {
  944.                 let img = new Image();
  945.                 img.crossOrigin = "Anonymous";
  946.                 img.src = imageUrlList[i];
  947.                 img.onload = () => {
  948.                     initializeTensorFlowModel().then(model => model.detect(img))
  949.                         .then(function(predictions) {
  950.                         let predictionslen = predictions.length;
  951.                         let hashSet = new Set();
  952.                         for (let j = 0; j < predictionslen; j++) {
  953.                             hashSet.add(predictions[j].class);
  954.                         }
  955.  
  956.                         hashSet.forEach((key) => {
  957.                             identifiedObjectsList.push(key);
  958.                         });
  959.  
  960.                         img.removeAttribute("src");
  961.  
  962.                         if (i == imageUrlList.length - 1) {
  963.                             identifyObjectsFromImagesCompleted = true;
  964.                         }
  965.  
  966.                     })
  967.                 }
  968.             } catch (e) {
  969.                 console.log(e);
  970.             }
  971.  
  972.         }
  973.  
  974.     }
  975.  
  976.     async function identifyObjectsFromImagesUsingMobileNet(imageUrlList) {
  977.         identifiedObjectsList = [];
  978.  
  979.         for (let i = 0; i < imageUrlList.length; i++) {
  980.             try {
  981.                 let img = new Image();
  982.                 img.crossOrigin = "Anonymous";
  983.                 img.src = imageUrlList[i];
  984.                 img.onload = () => {
  985.                     initializeTensorFlowMobilenetModel().then(model => model.classify(img))
  986.                         .then(function(predictions) {
  987.  
  988.                         let predictionslen = predictions.length;
  989.                         let hashSet = new Set();
  990.                         for (let j = 0; j < predictionslen; j++) {
  991.                             if(predictions[j].className.includes(",")){
  992.                                 var multiPredictions = predictions[j].className.split(',');
  993.                                 for(let k=0; k< multiPredictions.length;k++){
  994.                                     hashSet.add(multiPredictions[k].trim());
  995.                                 }
  996.                             }else{
  997.                                 hashSet.add(predictions[j].className);
  998.                             }
  999.                         }
  1000.  
  1001.                         hashSet.forEach((key) => {
  1002.                             identifiedObjectsList.push(key);
  1003.                         });
  1004.  
  1005.                         img.removeAttribute("src");
  1006.  
  1007.                         if (i == imageUrlList.length - 1) {
  1008.                             identifyObjectsFromImagesCompleted = true;
  1009.                         }
  1010.  
  1011.                     })
  1012.                 }
  1013.             } catch (e) {
  1014.                 console.log(e);
  1015.             }
  1016.  
  1017.         }
  1018.  
  1019.     }
  1020.  
  1021.     async function getWordFromIdentifiedObjects(identifiedObjectsList) {
  1022.  
  1023.         var hashMap = new Map();
  1024.         for (var i = 0; i < identifiedObjectsList.length; i++) {
  1025.             if (hashMap.has(identifiedObjectsList[i])) {
  1026.                 hashMap.set(identifiedObjectsList[i], hashMap.get(identifiedObjectsList[i]) + 1)
  1027.             } else {
  1028.                 hashMap.set(identifiedObjectsList[i], 1)
  1029.             }
  1030.         }
  1031.         var maxCount = 0,
  1032.             objectKey = -1;
  1033.         await hashMap.forEach((value, key) => {
  1034.             if (maxCount < value && (key.equalsOneOf(TRANSPORT_TYPES) ||
  1035.                                      key.equalsOneOf(LIVING_ROOM_TYPES) ||
  1036.                                      key.equalsOneOf(ANIMAL_TYPES)|| key == VALLEY)) {
  1037.                 objectKey = key;
  1038.                 maxCount = value;
  1039.             }
  1040.  
  1041.         });
  1042.  
  1043.         return objectKey;
  1044.     }
  1045.  
  1046.  
  1047.     function inputChallenge(data, imageUrl) {
  1048.         try {
  1049.             if ((qSelector(IMAGE_FOR_OCR).style.background).includes(imageUrl)) {
  1050.                 console.log(data.text);
  1051.                 var targetNode = qSelector(CHALLENGE_INPUT_FIELD);
  1052.                 targetNode.value = data.text.replaceAll("\n", "");
  1053.                 var challengeInput = qSelector(CHALLENGE_INPUT);
  1054.                 triggerEvent(challengeInput, 'input');
  1055.                 // Set a timeout if you want to see the text
  1056.                 qSelector(SUBMIT_BUTTON).click();
  1057.             }
  1058.  
  1059.         } catch (err) {
  1060.             console.log(err.message);
  1061.         }
  1062.     }
  1063.  
  1064.     async function identifyWordFromExamples() {
  1065.  
  1066.         var word = -1;
  1067.         if (areExampleImageUrlsChanged()) {
  1068.             exampleImageList = currentExampleUrls;
  1069.             if (exampleImageList.length == 0) {
  1070.                 return -1;
  1071.             }
  1072.             identifyObjectsFromImages(exampleImageList);
  1073.             while (!identifyObjectsFromImagesCompleted) {
  1074.                 await delay(2000)
  1075.             }
  1076.             identifyObjectsFromImagesCompleted = false;
  1077.             word = await getWordFromIdentifiedObjects(identifiedObjectsList);
  1078.  
  1079.             //Word has not been identified yet, use mobile net to recognize images
  1080.             if (word == -1) {
  1081.                 //Initialiaze MobileNet Model
  1082.                 await initializeTensorFlowMobilenetModel();
  1083.                 identifyObjectsFromImagesUsingMobileNet(exampleImageList);
  1084.                 while (!identifyObjectsFromImagesCompleted) {
  1085.                     await delay(2000)
  1086.                 }
  1087.                 identifyObjectsFromImagesCompleted = false;
  1088.  
  1089.                 word = getWordFromIdentifiedObjects(identifiedObjectsList);
  1090.             }
  1091.             return word;
  1092.  
  1093.         } else {
  1094.             return getWordFromIdentifiedObjects(identifiedObjectsList);
  1095.         }
  1096.  
  1097.         return word;
  1098.     }
  1099.  
  1100.     var prevObject = "";
  1101.  
  1102.     function isObjectChanged() {
  1103.         if (!prevObject && qSelector(PROMPT_TEXT)) {
  1104.             prevObject = qSelector(PROMPT_TEXT).innerText;
  1105.             return true;
  1106.         }
  1107.  
  1108.         if (prevObject && qSelector(PROMPT_TEXT) &&
  1109.             prevObject == qSelector(PROMPT_TEXT).innerText) {
  1110.             return false;
  1111.         }
  1112.  
  1113.         return true;
  1114.  
  1115.     }
  1116.  
  1117.  
  1118.     async function sanitizeWord(word){
  1119.         var chars =[];
  1120.         var alphabets = "abcdefghijklmnopqrstuvwxyzABCDEFGHIJKLMNOPQRSTUVWXYZ.";
  1121.         var answerChars = [];
  1122.         for(let i=0;i<word.length;i++){
  1123.             var tempCharImg = await convertTextToImage(word.charAt(i));
  1124.             for(let j=0;j< alphabets.length;j++){
  1125.                 var tempAlphabetImg = await convertTextToImage(alphabets.charAt(j));
  1126.                 if(tempCharImg.src == tempAlphabetImg.src){
  1127.                     answerChars[i] = alphabets[j];
  1128.                     break;
  1129.                 }
  1130.             }
  1131.         }
  1132.  
  1133.         word = answerChars.toString().replaceAll(",","");
  1134.         word = word.replaceAll(".","");
  1135.         return word;
  1136.  
  1137.     }
  1138.  
  1139.  
  1140.     async function identifyWord() {
  1141.         var word = -1;
  1142.         try {
  1143.             if (window.location.href.includes('&hl=en') || (ENABLE_DEFAULT_LANGUAGE && DEFAULT_LANGUAGE == LANG_ENGLISH)) {
  1144.                 word = qSelector(PROMPT_TEXT) ? qSelector(PROMPT_TEXT).innerText : word;
  1145.                 if (word && (word.includes(SENTENCE_TEXT_A) || word.includes(SENTENCE_TEXT_AN))) {
  1146.                     word = word.replace(SENTENCE_TEXT_A, '');
  1147.                     word = word.replace(SENTENCE_TEXT_AN, '');
  1148.                     word = word.replaceAll(".","");
  1149.                 }
  1150.  
  1151.                 if (word.equalsOneOf(TRANSPORT_TYPES) || word == VERTICAL_RIVER) {
  1152.                     return word;
  1153.                 } else {
  1154.                     //Using OCR on Text for accurate result
  1155.                     console.log("New word or different cyrillic");
  1156.  
  1157.                     word = await sanitizeWord(word);
  1158.                     console.log(word);
  1159.                     word = word.replace(SENTENCE_TEXT_A, '');
  1160.                     word = word.replace(SENTENCE_TEXT_AN, '');
  1161.                     word = word.replaceAll(".","");
  1162.                     if (word.equalsOneOf(TRANSPORT_TYPES) || word == VERTICAL_RIVER) {
  1163.                         return word;
  1164.                     } else {
  1165.                         if(MATCH_IMAGES_USING_TRAINER){
  1166.                             word = qSelector(PROMPT_TEXT) ? qSelector(PROMPT_TEXT).innerText : -1;
  1167.                             if(word){
  1168.                                 word = await sanitizeWord(word);
  1169.                                 word = word.replaceAll(".","");
  1170.                             }
  1171.                             return word;
  1172.                         }else{
  1173.                             word = await identifyWordFromExamples();
  1174.                         }
  1175.                     }
  1176.                 }
  1177.             } else {
  1178.  
  1179.                 //If word is not english
  1180.                 //Identify Images from Example
  1181.                 word = await identifyWordFromExamples();
  1182.             }
  1183.  
  1184.         } catch (e) {
  1185.             console.log(e);
  1186.         }
  1187.  
  1188.         return word;
  1189.     }
  1190.  
  1191.     var prevWord = "";
  1192.  
  1193.     async function selectImages() {
  1194.  
  1195.         if (ENABLE_DEFAULT_LANGUAGE) {
  1196.             for (let i = 0; i < qSelectorAll(LANGUAGE_SELECTOR).length; i++) {
  1197.                 if (qSelectorAll(LANGUAGE_SELECTOR)[i].innerText == DEFAULT_LANGUAGE) {
  1198.                     document.querySelectorAll(LANGUAGE_SELECTOR)[i].click();
  1199.                     await delay(1000);
  1200.                 }
  1201.             }
  1202.         }
  1203.  
  1204.         if (qSelectorAll(IMAGE) && qSelectorAll(IMAGE).length == 9 && qSelector(NO_SELECTION).getAttribute(ARIA_HIDDEN) != true) {
  1205.             await initializeTensorFlowMobilenetModel();
  1206.             selectedImageCount = 0;
  1207.             try {
  1208.  
  1209.                 if (isObjectChanged()) {
  1210.                     prevWord = await identifyWord();
  1211.                 }
  1212.  
  1213.                 var word = prevWord;
  1214.  
  1215.                 if (word == -1 && skipCount >= MAX_SKIPS) {
  1216.                     console.log("Max Retries Attempted. Captcha cannot be solved");
  1217.                     return;
  1218.                 } else if (word == -1 && skipCount < MAX_SKIPS) {
  1219.                     skipCount++;
  1220.                     if (qSelector(SUBMIT_BUTTON)) {
  1221.                         qSelector(SUBMIT_BUTTON).click();
  1222.                     }
  1223.                     return selectImagesAfterDelay(5);
  1224.                 } else {
  1225.                     //Get Synonyms for the word
  1226.                     word = await getSynonyms(word);
  1227.                     //console.log("words are::" + word);
  1228.                 }
  1229.  
  1230.  
  1231.             } catch (err) {
  1232.                 console.log(err.message);
  1233.                 return selectImagesAfterDelay(5);
  1234.             }
  1235.  
  1236.             var imageList = [];
  1237.             try {
  1238.                 imageList = getImageList();
  1239.                 if (imageList.length != 9) {
  1240.                     //console.log("Waiting");
  1241.                     // Image containers are visible but there are no urls in the image
  1242.                     // Skip the image
  1243.                     if (qSelector(SUBMIT_BUTTON)) {
  1244.                         qSelector(SUBMIT_BUTTON).click();
  1245.                     }
  1246.                     return selectImagesAfterDelay(5);
  1247.                 }
  1248.             } catch (err) {
  1249.                 console.log(err.message);
  1250.                 return selectImagesAfterDelay(5);
  1251.             }
  1252.  
  1253.             //Identifying word for seaplane and matching images
  1254.             //TODO: Refactor Code to combine different models or use only one model based on accuracy
  1255.             if(word && word != -1 && MATCH_IMAGES_USING_TRAINER && NEW_WORD_IDENTIFIED){
  1256.                 for (let i = 0; i < 9; i++) {
  1257.                     matchImagesUsingTrainer(imageList[i], word, i);
  1258.                 }
  1259.             }else if(word && word != -1 && USE_COLOUR_PATTERN){
  1260.                 for (let i = 0; i < 9; i++) {
  1261.                     matchImageForVerticalRiver(imageList[i], word, i);
  1262.                 }
  1263.             }else if (word && word != -1 && USE_MOBILE_NET) {
  1264.                 for (let i = 0; i < 9; i++) {
  1265.                     matchImagesUsingTensorFlowMobileNet(imageList[i], word, i);
  1266.                 }
  1267.             } else if (word && word != -1) {
  1268.                 for (var i = 0; i < 9; i++) {
  1269.                     if (ENABLE_TENSORFLOW) {
  1270.                         matchImagesUsingTensorFlow(imageList[i], word, i);
  1271.                     } else {
  1272.                         matchImages(imageList[i], word, i);
  1273.                     }
  1274.                 }
  1275.             }
  1276.             waitUntilImageSelection();
  1277.  
  1278.         } else {
  1279.             waitForImagesToAppear();
  1280.         }
  1281.     }
  1282.  
  1283.  
  1284. })();
Add Comment
Please, Sign In to add comment
Public Pastes
We use cookies for various purposes including analytics. By continuing to use Pastebin, you agree to our use of cookies as described in the Cookies Policy.  OK, I Understand
Not a member of Pastebin yet?
Sign Up, it unlocks many cool features!