Python OpenCV 过点击式和滑动式图形验证码的校验
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发布时间：2024-09-29 02:34
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时间：2024-10-20 17:20
文章源码地址：github.com/ThinkerWen/C...
以下是验证码的截图：
弹出验证码的Response如下：
完成验证码的Request如下：
通过观察，我发现只需将验证码的点击坐标发送至完成验证码的接口，即可获取到token。因此，现在的目标是提取坐标。
观察发现，这个验证码相对简单，因为它没有图案扭曲，所以通过率较高。同时，我也回忆起之前解决滑动验证码的方法（一并展示）。
要通过验证码，首先需要将目标图案在背景图片上定位，找到其像素点。为此，我使用了Python的OpenCV库进行图片识别。
1.提取图片：首先，我发现目标图片都是黑色图案，背景为透明。当我使用cv2.imread(front_image)加载图片时，显示一片漆黑。即使后来我使用了保留透明通道的加载方式，结果依旧。
为了解决这个问题，我决定剥离透明通道，将目标图案透明色设置为白色，这样目标图案就自然显现了。
2.找到目标图的位置：接着，我将目标图片的三个图案分割出来，分别找出它们的像素位置。由于图案排列位置固定，我直接记录坐标进行像素分割。
分割后，我将目标图和背景图都转化为灰度，以防止颜色干扰。
然后进行最佳匹配。然而，匹配结果并不理想，无法准确找到所有三个目标图案，因此需要进一步优化。
3.优化匹配方案：继续观察后，我发现背景图片中的目标图案总是白色的，因此我决定保留背景图片上的白色部分，其余部分转为黑色。
为了尽可能保留完整的图案，我经过多次尝试，发现250-255区间的RGB颜色可以保留大部分目标图案的白色。
同时，我将黑色的目标图案反转为白色。
由于需要获取的是点击坐标，我将左上角坐标(x1,y1)进行+20的偏移，以移动到图案本身上面。
经过验证，现在的识别方法可以正常通过点击验证码。
滑动验证码的解决方案与点击验证码类似，甚至现在常见的一种滑动验证码已经有了通用的代码。
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