前几天在某网站下载代码时,跳转到滑块验证码界面,需要验证OK后才能下载,貌似这种验证方式现在很流行,所以打算用OpenCV尝试如何让其自动拖动验证。 效果展示 核心步骤是提取滑动块目标位置,如下是效果展示: 目标滑动块定位步骤与演示: 实现步骤: 【1】截取验证图片,颜色通道转换为HSV,取V通道分析 原图: V通道效果: ...
模拟用户滑动滑块的动作。 3. 代码示例 下面是一个使用Python和OpenCV处理滑块验证码的示例代码: importcv2importnumpyasnpdeffind_slider_position(background_image,slider_image):# 加载背景图片和滑块图片background=cv2.imread(background_image)slider=cv2.imread(slider_image)# 转换为灰度图gray_background=cv2....
其中的关键是需要用Selenium库模拟鼠标拖动滑块滑动一定的距离。因为滑块的起始位置和滑轨的起始位置相同,所以滑块需要移动的距离等于滑轨的跨度减去滑块的宽度。下面就来利用开发者工具查看滑轨和滑块的宽度。 在浏览器中打开本书配套代码文件中为滑块验证码搭建的本地网页文件“index.html”,打开开发者工具,然后用元素选...
考虑到实现难度和实际应用效果,我们选择基于图像处理的方法来实现图片滑块验证码的自动识别。具体步骤如下: 图像预处理:使用OpenCV对图片进行灰度化、二值化等处理,以便于后续的边缘检测和轮廓查找。 滑块位置识别:通过边缘检测算法(如Canny算法)找到滑块的边缘,然后查找轮廓并计算轮廓的质心,确定滑块的初始位置。 目标位...
先介绍无空隙情况下如何实现滑块移动距离的计算。 市面上常用的方式是有边缘检测算法,该算法是基于在移动滑块验证码中,缺口的位置四周边缘有明显的断裂痕迹。边缘检测算法有Canny算子、Sobel算子等进行计算,大致过程就是将原始的移动滑块验证码图片进行图像灰度化、高斯平滑继而识别到边缘,整个过程可以借助Python中的opencv...
python+selenium+opencv验证滑块 我们在使用selenium爬虫的时候在登录时经常会遇到滑块验证码问题,导致登录受阻,正所谓万事开头难。 登录就登录不进去更别提往后的操作的。今天以登录京东后台来演示下如何破解滑块。 一.登录 首先我们先进入XXXX后台登录页面,输入用户名和密码进入滑块页面...
pip install opencv-python 注:这里并不是“pip install cv2”哦~ 1.读取图片 滑块验证的图片分为两部分,一个是背景图片: 另一个是缺口图片: 利用imread函数将其读取: 代码语言:javascript 复制 # 读取背景图片和缺口图片 bg_img=cv2.imread('bg.jpg')# 背景图片 ...
首先需要一个python,然后安装opencv的python库,如下: pip install opencv-python 然后测试一下是否可用,如下: import cv2 as cv import numpy as np if __name__ == '__main__': img = np.ones((200, 200, 3), np.uint8) * 255 cv.rectangle(img, (50, 50), (150, 150), (0, 0, 255),...
在Python中,处理滑块验证码通常涉及图像处理和模拟鼠标操作。以下是一个详细的步骤指南,包括代码示例,用于实现滑块验证码的自动化处理: 1. 滑块验证码的工作原理 滑块验证码通常包括两部分:一个滑块和一个带缺口的背景图。用户需要拖动滑块以覆盖背景图上的缺口,从而完成验证。 2. 选择合适的Python库或工具 OpenCV:...
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。