如何用python識別滑塊驗證碼中的缺口

驗證碼往往是爬蟲路上的一隻攔路虎,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,圖片驗證已經漸漸淡出主流,而滑塊驗證越來越多地出現在大眾視野。
“這麼厲害,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(通常隻需要X軸的位置),然後拖動滑塊即可。
今天kimol君將帶領大傢用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

註:這裡並不是“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函數將其讀取:

# 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

為瞭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。

這裡得到瞭圖片邊緣的灰度圖,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)

轉換後的背景圖為:

轉換後的缺口圖為:

3.缺口匹配

利用cv2中的matchTemplate函數,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,代表瞭匹配的概率,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,這裡完全可以自己寫一個循環來實現,但是有現成的函數為什麼不用呢?

至此,我們已經有瞭缺口的位置,其X軸坐標為:

X = max_loc[0]

為瞭更直觀地展示缺口的位置,我們將缺口用矩形框標註出來:

# 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

為瞭在實際應用中更方便的使用,我們將代碼封裝為一個函數:

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] 

這裡選擇瞭讀取本地圖片文件,在爬蟲過程中其實不是特別方便。如果有感興趣的小夥伴,可以自己改動一下,將輸入改為圖片流即可。

以上就是如何用python識別滑塊中的缺口的詳細內容,更多關於python識別滑塊中的缺口的資料請關註WalkonNet其它相關文章!