目標
識別微信登錄新賬號,需要拖動滑塊驗證時,目標塊相對于圖片的位置
前提相關信息:
相關圖片信息
截圖 - 通過android自帶的截圖工具截取驗證的界面,在代碼中為screenshot.jpg
三種方案
1.隨機拖動
基本思路:
每次驗證碼的三次重試機會,分別采用min + 10, (min + max)/2, max - 10三個位置進行拖動。
若不通過,則刷新驗證碼,重復上述過程
優點:
缺點:
2.根據顏色識別圖片目標位置 (我打算采用這個方案)
基本思路:
根據目標位置的顏色的規律性(一般都是灰黑灰黑的),制定一個顏色范圍
從圖片中用inRange將圖片轉換成黑白圖,白色部分為原圖中符合顏色范圍的區域
用findContours找出所有輪廓,根據輪廓所涉及的元素點的最多的幾項判斷目標位置的大致范圍
代碼實現
# 讀取截圖screenshot = cv2.imread('screenshot.jpg')# 篩選出符合顏色區間的區域inRange = cv2.inRange(screenshot, np.array([90, 90, 90]), np.array([115, 115, 115]))# 從圖中找出所有的輪廓_, cnts, _ = cv2.findContours(inRange.copy(), cv2.RETR_EXTERNAL, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)# 對所有輪廓做排序,排序依據是每個輪廓包含的點的數量cnts.sort(key=len, reverse=True)# 取前兩個輪廓(有些圖片目標位置不一定是第一個輪廓)for cnt in cnts[0: 2]: xSum = 0 xCounter = 0 for position in cnt: xCounter += 1 xSum += position[0][0] # 算出所有點的X坐標平均值,并在此基礎上做一個60像素的偏移,這個偏移可以根據自己手機進行調整 x = int(xSum / xCounter - 60) # 在截圖上畫一條紅線,表示識別的x坐標位置 cv2.line(screenshot, (x, 0), (x, 500), (0, 0, 255), 5)cv2.imshow("screenshot", screenshot)cv2.waitKey(0)
優點:
缺點:
基本思路:
滑塊與目標位置的區別在于,目標位置加了一層灰黑色透明前景色,圖片處理時先給滑塊圖片加上相同的灰黑色透明前景色
用處理過的滑塊去匹配目標位置
代碼實現:
# 讀取滑塊圖片,并給其加上相同的灰黑色透明前景色,再進行灰化block = cv2.imread('block.jpg')blockCopy = block.copy()w, h = block.shape[:-1]cv2.rectangle(blockCopy, (0, 0), (w, h), (47, 47, 47), -1)cv2.addWeighted(blockCopy, 0.7, block, 0.3, 0, block)block = cv2.cvtColor(block, cv2.COLOR_RGB2GRAY)# 讀取驗證碼圖片,并灰化captcha = cv2.imread('captcha.jpg')captchaGray = cv2.cvtColor(captcha, cv2.COLOR_RGB2GRAY)# 尋找captcha中匹配block的位置res = cv2.matchTemplate(captchaGray, block, cv2.TM_SQDIFF)min_val, max_val, min_loc, max_loc = cv2.minMaxLoc(res)# 在最符合的畫一個矩形cv2.rectangle(captcha, min_loc, (min_loc[0] + w, min_loc[1] + h), (0, 0, 255), -1)cv2.imshow('block', block)cv2.imshow("captcha", captcha)cv2.waitKey(0);
優點:
缺點:
總結
三種方案中第二種擁有不錯的驗證率,且較第三種只需要對驗證界面進行截圖,開發較容易。
綜上所述,第二種方案是我認為較好的方法。
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