驗(yàn)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(yàn)證、滑塊驗(yàn)證、交互式驗(yàn)證、行為驗(yàn)證等。隨著OCR技術(shù)的成熟，圖片驗(yàn)證已經(jīng)漸漸淡出主流，而滑塊驗(yàn)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(cuò)，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(dòng)滑塊即可。
今天kimol君將帶領(lǐng)大家用python識別出滑塊驗(yàn)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(yàn)證的圖片分為兩部分，一個(gè)是背景圖片：
另一個(gè)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(guān)鍵！否則缺口匹配將不準(zhǔn)確。
這里得到了圖片邊緣的灰度圖，進(jìn)一步將其圖片格式轉(zhuǎn)為RGB格式：
# 轉(zhuǎn)換圖片格式
bg_pic = cv2.cvtColor(bg_edge, cv2.COLOR_GRAY2RGB)
tp_pic = cv2.cvtColor(tp_edge, cv2.COLOR_GRAY2RGB)
轉(zhuǎn)換后的背景圖為：
轉(zhuǎn)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(yīng)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(gè)位置的匹配結(jié)果，代表了匹配的概率，選出其中概率最高的點(diǎn)，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(dāng)然，這里完全可以自己寫一個(gè)循環(huán)來實(shí)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(biāo)為：
為了更直觀地展示缺口的位置，我們將缺口用矩形框標(biāo)注出來：
# 繪制方框
th, tw = tp_pic.shape[:2]
tl = max_loc # 左上角點(diǎn)的坐標(biāo)
br = (tl[0]+tw,tl[1]+th) # 右下角點(diǎn)的坐標(biāo)
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(jié)果如下：
完美~ 收工！??！
二、完整代碼
為了在實(shí)際應(yīng)用中更方便的使用，我們將代碼封裝為一個(gè)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(zhuǎn)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(diǎn)的坐標(biāo)
br = (tl[0]+tw,tl[1]+th) # 右下角點(diǎn)的坐標(biāo)
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(biāo)
return tl[0]
這里選擇了讀取本地圖片文件，在爬蟲過程中其實(shí)不是特別方便。如果有感興趣的小伙伴，可以自己改動(dòng)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(xì)內(nèi)容，更多關(guān)于python識別滑塊中的缺口的資料請關(guān)注腳本之家其它相關(guān)文章！
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