怎么使用python識別滑塊驗證碼中的缺口

這篇文章將為大家詳細講解有關怎么使用python識別滑塊驗證碼中的缺口，小編覺得挺實用的，因此分享給大家做個參考，希望大家閱讀完這篇文章后可以有所收獲。

驗證碼往往是爬蟲路上的一只攔路虎，而其花樣也是層出不窮：圖片驗證、滑塊驗證、交互式驗證、行為驗證等。隨著OCR技術的成熟，圖片驗證已經(jīng)漸漸淡出主流，而滑塊驗證越來越多地出現(xiàn)在大眾視野。
“這么厲害，這小子長啥樣呢？”沒錯，它就長這損sai:

解決它的方法也很直觀，首先找到缺口的位置（通常只需要X軸的位置），然后拖動滑塊即可。
今天kimol君將帶領大家用python識別出滑塊驗證中的缺口位置。

一、缺口識別

識別圖片中的缺口，主要是利用python中的圖像處理庫cv2，其安裝方法如下：

pip install opencv-python

注：這里并不是“pip install cv2”哦~

1.讀取圖片

滑塊驗證的圖片分為兩部分，一個是背景圖片：

另一個是缺口圖片：

利用imread函數(shù)將其讀?。?/p>

# 讀取背景圖片和缺口圖片
bg_img = cv2.imread('bg.jpg') # 背景圖片
tp_img = cv2.imread('tp.png') # 缺口圖片

2.識別圖片邊緣

為了更好地將缺口與背景匹配，我們首先得識別出圖片的邊緣：

# 識別圖片邊緣
bg_edge = cv2.Canny(bg_img, 100, 200)
tp_edge = cv2.Canny(tp_img, 100, 200)

這一步很關鍵！否則缺口匹配將不準確。

這里得到了圖片邊緣的灰度圖，進一步將其圖片格式轉為RGB格式：

# 轉換圖片格式
bg_pic = cv2.cvtColor(bg_edge, cv2.COLOR_GRAY2RGB)
tp_pic = cv2.cvtColor(tp_edge, cv2.COLOR_GRAY2RGB)

轉換后的背景圖為：

轉換后的缺口圖為：

3.缺口匹配

利用cv2中的matchTemplate函數(shù)，可以在背景圖片中搜索對應的缺口，具體代碼如下：

# 缺口匹配
res = cv2.matchTemplate(bg_pic, tp_pic, cv2.TM_CCOEFF_NORMED)

res為每個位置的匹配結果，代表了匹配的概率，選出其中概率最高的點，即為缺口匹配的位置：

min_val, max_val, min_loc, max_loc = cv2.minMaxLoc(res) # 尋找最優(yōu)匹配

min_val，max_val，min_loc，max_loc分別為匹配的最小值、匹配的最大值、最小值的位置、最大值的位置。
ps.當然，這里完全可以自己寫一個循環(huán)來實現(xiàn)，但是有現(xiàn)成的函數(shù)為什么不用呢？

至此，我們已經(jīng)有了缺口的位置，其X軸坐標為：

X = max_loc[0]

為了更直觀地展示缺口的位置，我們將缺口用矩形框標注出來：

# 繪制方框
th, tw = tp_pic.shape[:2] 
tl = max_loc # 左上角點的坐標
br = (tl[0]+tw,tl[1]+th) # 右下角點的坐標
cv2.rectangle(bg_img, tl, br, (0, 0, 255), 2) # 繪制矩形
cv2.imwrite('out.jpg', bg_img) # 保存在本地

結果如下：

完美~ 收工！??！

二、完整代碼

為了在實際應用中更方便的使用，我們將代碼封裝為一個函數(shù)：

def identify_gap(bg,tp,out):
 '''
 bg: 背景圖片
 tp: 缺口圖片
 out:輸出圖片
 '''
 # 讀取背景圖片和缺口圖片
 bg_img = cv2.imread(bg) # 背景圖片
 tp_img = cv2.imread(tp) # 缺口圖片
 
 # 識別圖片邊緣
 bg_edge = cv2.Canny(bg_img, 100, 200)
 tp_edge = cv2.Canny(tp_img, 100, 200)
 
 # 轉換圖片格式
 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) # 尋找最優(yōu)匹配
 
 # 繪制方框
 th, tw = tp_pic.shape[:2] 
 tl = max_loc # 左上角點的坐標
 br = (tl[0]+tw,tl[1]+th) # 右下角點的坐標
 cv2.rectangle(bg_img, tl, br, (0, 0, 255), 2) # 繪制矩形
 cv2.imwrite(out, bg_img) # 保存在本地
 
 # 返回缺口的X坐標
 return tl[0]

這里選擇了讀取本地圖片文件，在爬蟲過程中其實不是特別方便。如果有感興趣的小伙伴，可以自己改動一下，將輸入改為圖片流即可。

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