崔庆才：Python3 爬虫教程——OpenCV图像匹配识别滑动验证码缺口

2023-12-13 06:00:22

今天，我们继续我们的爬虫之旅，将目光转向当今流行的新型验证码——滑动验证码。滑动验证码以其强大的安全性而闻名，给爬虫工程师们带来了不小的挑战。不过，别担心，今天我就来教你如何使用 OpenCV 图像匹配技术来识别滑动验证码缺口，让你轻松攻克这一难题。

何谓滑动验证码？

滑动验证码，也称拖动验证码，是一种交互式验证码，要求用户将滑块拖动到指定的位置才能通过验证。这种验证码之所以如此流行，是因为它很难被自动化程序攻破。

与传统的验证码不同，滑动验证码不仅需要用户输入正确的字符或数字，还需要用户进行鼠标操作。这使得滑动验证码更加难以破解，但也给爬虫工程师们带来了新的挑战。

OpenCV 图像匹配技术

OpenCV 是一款开源计算机视觉库，提供了丰富的图像处理和计算机视觉算法。其中，图像匹配技术是 OpenCV 的一大亮点，可以帮助我们快速找到两幅图像之间的相似区域。

图像匹配技术有多种，其中最常用的算法之一是模板匹配算法。模板匹配算法的基本思想是将一张小图像（称为模板）与另一张大图像（称为搜索图像）进行逐像素比较，以找到模板在搜索图像中的位置。

如何使用 OpenCV 图像匹配技术识别滑动验证码缺口？

现在，我们知道什么是滑动验证码以及如何使用 OpenCV 图像匹配技术来识别它们，那么我们就可以开始动手实践了。

首先，我们需要获取滑动验证码的图像。我们可以使用 Selenium 等浏览器自动化工具来模拟浏览器的行为，从而获取滑动验证码的图像。

接下来，我们需要将滑动验证码的图像分割成两部分：滑块图像和缺口图像。滑块图像就是需要拖动的那个小图像，缺口图像就是滑动验证码中缺失的那一部分。

然后，我们需要使用 OpenCV 的模板匹配算法来找到缺口图像在滑块图像中的位置。一旦我们找到了缺口图像的位置，我们就可以计算出滑动验证码的缺口在哪里。

最后，我们只需要将滑块拖动到缺口处即可通过验证。

代码示例

import cv2
import numpy as np

# 获取滑动验证码的图像
captcha_image = cv2.imread('captcha.png')

# 分割滑动验证码的图像
slider_image = captcha_image[y:y+h, x:x+w]
gap_image = captcha_image[y2:y2+h2, x2:x2+w2]

# 使用 OpenCV 的模板匹配算法找到缺口图像的位置
result = cv2.matchTemplate(slider_image, gap_image, cv2.TM_CCOEFF_NORMED)

# 找到缺口图像的位置
min_val, max_val, min_loc, max_loc = cv2.minMaxLoc(result)

# 计算滑动验证码的缺口在哪里
gap_x = max_loc[0]
gap_y = max_loc[1]

# 将滑块拖动到缺口处
driver.execute_script("arguments[0].style.left = '{}px';", element, gap_x)

# 单击滑块
driver.find_element_by_id('slider').click()