内容简介: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:
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。
Linux公社的RSS地址 : https://www.linuxidc.com/rssFeed.aspx
本文永久更新链接地址: https://www.linuxidc.com/Linux/2019-05/158585.htm
以上就是本文的全部内容,希望本文的内容对大家的学习或者工作能带来一定的帮助,也希望大家多多支持 码农网
猜你喜欢:- 利用深度学习识别滑动验证码缺口位置
- 利用 Python 深度学习识别滑动验证码缺口
- 解析工业环境中的7大安全缺口
- 应对深度学习人才缺口,百度黄埔学院发起深度学习架构师培养计划
- 谈谈你们都在怕的国内AI人才缺口【附下载】| 智东西内参
- 月薪3W,人才缺口高达19W,大牛带你5周掌握数据分析能力!
本站部分资源来源于网络,本站转载出于传递更多信息之目的,版权归原作者或者来源机构所有,如转载稿涉及版权问题,请联系我们。
The Nature of Code
Daniel Shiffman / The Nature of Code / 2012-12-13 / GBP 19.95
How can we capture the unpredictable evolutionary and emergent properties of nature in software? How can understanding the mathematical principles behind our physical world help us to create digital w......一起来看看 《The Nature of Code》 这本书的介绍吧!