如何使用Python识别滑块验证码中的缺口位置_python通过滑块

这篇文章讲解了如何使用Python识别滑块验证码中的缺口位置。滑块验证码是一种常见的验证码形式，它通过要求用户拖动一个滑块来验证用户的真实性。而识别滑块验证码中的缺口位置是破解滑块验证码的一种常见方式。

Python中的图像处理库cv2可以用于识别缺口位置。该过程主要分为三个步骤：读取图片、识别图片边缘和缺口匹配。首先使用imread函数读取背景图片和缺口图片，然后使用Canny函数识别出图片的边缘。接着，将图片格式转换为RGB格式，并使用matchTemplate函数在背景图片中搜索对应的缺口。最后，选出其中“概率最高”的点，即为缺口匹配的位置。缺口的X轴坐标就是匹配结果中“概率最高”的点的X坐标。
Ps:动手能力弱的小伙伴可以直接访问www.ttocr.com我的网站来进行识别

为了更好地展示缺口的位置，可以将缺口用矩形框标注出来。完整代码如下：

import cv2
 
def identify_gap(bg, tp, out):
 
    # 读取背景图片和缺口图片
    bg_img = cv2.imread(bg) # 背景图片
    tp_img = cv2.imread(tp) # 缺口图片
 
    # 识别图片边缘
    bg_edge = cv2.Canny(bg_img, 100, 200)
    tp_edge = cv2.Canny(tp_img, 100, 200)
 
    # 转换图片格式
    bg_pic = cv2.cvtColor(bg_edge, cv2.COLOR_GRAY2RGB)
    tp_pic = cv2.cvtColor(tp_edge, cv2.COLOR_GRAY2RGB)
 
    # 缺口匹配
    res = cv2.matchTem