如何使用Python识别滑块验证码中的缺口位置
这篇文章讲解了如何使用Python识别滑块验证码中的缺口位置。滑块验证码是一种常见的验证码形式，它通过要求用户拖动一个滑块来验证用户的真实性。而识别滑块验证码中的缺口位置是破解滑块验证码的一种常见方式。
Python中的图像处理库cv2可以用于识别缺口位置。该过程主要分为三个步骤：读取图片、识别图片边缘和缺口匹配。首先使用imread函数读取背景图片和缺口图片，然后使用Canny函数识别出图片的边缘。接着，将图片格式转换为RGB格式，并使用matchTemplate函数在背景图片中搜索对应的缺口。最后，选出其中“概率最高”的点，即为缺口匹配的位置。缺口的X轴坐标就是匹配结果中“概率最高”的点的X坐标。
Ps:动手能力弱的小伙伴可以直接访问www.ttocr.com我的网站来进行识别
为了更好地展示缺口的位置，可以将缺口用矩形框标注出来。完整代码如下：
import cv2
def identify_gap(bg, tp, out):
# 读取背景图片和缺口图片
bg_img = cv2.imread(bg) # 背景图片
tp_img = cv2.imread(tp) # 缺口图片
# 识别图片边缘
bg_edge = cv2.Canny(bg_img, 100, 200)
tp_edge = cv2.Canny(tp_img, 100, 200)
# 转换图片格式
bg_pic = cv2.cvtColor(bg_edge, cv2.COLOR_GRAY2RGB)
tp_pic = cv2.cvtColor(tp_edge, cv2.COLOR_GRAY2RGB)
# 缺口匹配
res = cv2.matchTemplate(bg_pic, tp_pic, cv2.TM_CCOEFF_NORMED)
min_val, max_val, min_loc, max_loc = cv2.minMaxLoc(res) # 寻找最优匹配
X = max_loc[0] # 缺口的X轴坐标
# 绘制方框
th, tw = tp_pic.shape[:2]
tl = max_loc # 左上角点的坐标
br = (tl[0]+tw,tl[1]+th) # 右下角点的坐标
cv2.rectangle(bg_img, tl, br, (0, 0, 255), 2) # 绘制矩形
cv2.imwrite(out, bg_img) # 保存在本地
identify_gap('bg.jpg', 'tp.png', 'out.jpg')
def identify_gap(bg_path, tp_path, out_path):
# 读取两个图像
bg = cv2.imread(bg_path)
tp = cv2.imread(tp_path)
# 将两个图像转换为灰度图像
bg_gray = cv2.cvtColor(bg, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
tp_gray = cv2.cvtColor(tp, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
# 计算两个图像之间的差异
diff = cv2.absdiff(bg_gray, tp_gray)
# 应用阈值来获得二进制图像
thresh = cv2.threshold(diff, 0, 255, cv2.THRESH_BINARY_INV | cv2.THRESH_OTSU)[1]
# 找到轮廓
contours, hierarchy = cv2.findContours(thresh.copy(), cv2.RETR_EXTERNAL, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)
# 将轮廓绘制到原始图像上
for c in contours:
(x, y, w, h) = cv2.boundingRect(c)
cv2.rectangle(bg, (x, y), (x + w, y + h), (0, 255, 0), 2)
# 保存结果
cv2.imwrite(out_path, bg)
这个函数会读取背景和前景图像，将它们转换为灰度图像并计算它们之间的差异。它还会应用阈值来获得二进制图像，然后查找轮廓，并在原始图像上绘制它们。最后，它会将结果保存到输出文件中。
请确保已安装 OpenCV 库，否则可以使用以下命令在终端中安装它：
pip install opencv-python
安装完成后，你可以在 Python 中导入 OpenCV 库来使用它。
如果上述代码遇到问题或已更新无法使用等情况可以联系Q：2633739505或直接访问www.ttocr.com测试对接（免费得哈）