滑块拼图验证码的失败难度在于每次图片上缺口位置不一样,需识别图片上拼图的缺口位置,使用python的OpenCV库来识别到
pip 安装 opencv-python
pip installl opencv-python
OpenCV(Open Source Computer Vision Library)是一个开源的计算机视觉库,提供了很多处理图片、视频的方法。 OpenCV库提供了一个方法(matchTemplate()):从一张较大的图片中搜索一张较小图片,计算出这张大图上各个区域和小图相似度。 调用这个方法后返回一个二维数组(numpy库中ndarray对象),从中就能拿到最佳匹配区域的坐标。 这种使用场景就是滑块验证码上背景图片是大图,滑块是小图。
场景示例
先抠出2张图片,分别为background.png 和 target.png
import cv2 # 作者-上海悠悠 QQ交流群:717225969 # blog地址 https://www.cnblogs.com/yoyoketang/ def show(name): '''展示圈出来的位置''' cv2.imshow('Show', name) cv2.waitKey(0) cv2.destroyAllWindows() def _tran_canny(image): """消除噪声""" image = cv2.GaussianBlur(image, (3, 3), 0) return cv2.Canny(image, 50, 150) def detect_displacement(img_slider_path, image_background_path): """detect displacement""" # # 参数0是灰度模式 image = cv2.imread(img_slider_path, 0) template = cv2.imread(image_background_path, 0) # 寻找最佳匹配 res = cv2.matchTemplate(_tran_canny(image), _tran_canny(template), cv2.TM_CCOEFF_NORMED) # 最小值,最大值,并得到最小值, 最大值的索引 min_val, max_val, min_loc, max_loc = cv2.minMaxLoc(res) top_left = max_loc[0] # 横坐标 # 展示圈出来的区域 x, y = max_loc # 获取x,y位置坐标 w, h = image.shape[::-1] # 宽高 cv2.rectangle(template, (x, y), (x + w, y + h), (7, 249, 151), 2) show(template) return top_left if __name__ == '__main__': top_left = detect_displacement("target.png", "background.png") print(top_left)
运行效果看到黑色圈出来的地方就说明找到了缺口位置
调试完成后去掉 show 的这部分代码
# 展示圈出来的区域 # x, y = max_loc # 获取x,y位置坐标 # w, h = image.shape[::-1] # 宽高 # cv2.rectangle(template, (x, y), (x + w, y + h), (7, 249, 151), 2) # show(template)
缺口的位置只需得到横坐标,距离左侧的位置top_left为184
参考博客: https://zhuanlan.zhihu.com/p/65309386 https://blog.csdn.net/weixin_42081389/article/details/87935735 https://blog.csdn.net/qq_30815237/article/details/86812716
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