最近终于找到一个好的方法,使用Python的OpenCV模块识别滑动验证码的缺口,可以将滑动验证码中的缺口识别出来了。
测试使用如下两张图片:
target.jpg
template.png
现在想要通过“template.png”在“target.jpg”中找到对应的缺口,代码实现如下:
# encoding=utf8 import cv2 import numpy as np def show(name): cv2.imshow('Show', name) cv2.waitKey(0) cv2.destroyAllWindows() def main(): otemp = 'template.png' oblk = 'target.jpg' target = cv2.imread(otemp, 0) template = cv2.imread(oblk, 0) w, h = target.shape[::-1] temp = 'temp.jpg' targ = 'targ.jpg' cv2.imwrite(temp, template) cv2.imwrite(targ, target) target = cv2.imread(targ) target = cv2.cvtColor(target, cv2.COLOR_BGR2GRAY) target = abs(255 - target) cv2.imwrite(targ, target) target = cv2.imread(targ) template = cv2.imread(temp) result = cv2.matchTemplate(target, template, cv2.TM_CCOEFF_NORMED) x, y = np.unravel_index(result.argmax(), result.shape) # 展示圈出来的区域 cv2.rectangle(template, (y, x), (y + w, x + h), (7, 249, 151), 2) show(template) if __name__ == '__main__':
main()运行结果见本文最上面,通过运行结果可以知道,已经正确的找到了缺口位置。
总结
以上所述是小编给大家介绍的使用Python的OpenCV模块识别滑动验证码的缺口,希望对大家有所帮助,如果大家有任何疑问欢迎给我留言,小编会及时回复大家的!
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RTX 5090要首发 性能要翻倍!三星展示GDDR7显存
三星在GTC上展示了专为下一代游戏GPU设计的GDDR7内存。
首次推出的GDDR7内存模块密度为16GB,每个模块容量为2GB。其速度预设为32 Gbps(PAM3),但也可以降至28 Gbps,以提高产量和初始阶段的整体性能和成本效益。
据三星表示,GDDR7内存的能效将提高20%,同时工作电压仅为1.1V,低于标准的1.2V。通过采用更新的封装材料和优化的电路设计,使得在高速运行时的发热量降低,GDDR7的热阻比GDDR6降低了70%。
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2025年01月11日
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