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opencv 識別微信登錄驗證滑動塊位置

2019-11-19 13:19:59
字體:
來源:轉載
供稿:網友

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:

  • 滑塊與目標位置的距離是隨機的,且在一定范圍內,設其最大最小值為[min, max]
  • 滑塊滑到距離目標左右10個單位的誤差內也可以通過驗證
  • 每次的滑塊驗證碼有三次重試的機會,如果三次驗證不過,微信會自動換驗證碼
  • 可以無限次數刷新驗證碼
  • 應用機器學習應該能達到出色的識別率,但考慮到時間+學習成本,不采用機器學習的方式

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:

  • 單張驗證碼通過率下等
  • 不用截圖、下載圖片與滑塊圖
  • 不需要加入python-opencv層
  • 因為可以無限重試,試的次數多了就能過

缺點:

  • 判斷的位置是根據min、max推斷出來的大致范圍
  • min、max的值如果變化得很明顯,那么程序也要響應修改min與max的值

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:

  • 單張驗證碼通過率中等
  • 不用下載圖片與滑塊圖

缺點:

  • 判斷的位置仍然是大致范圍,較第一種隨機位置范圍精確性有較大提升
  • 需要加入python-opencv層
  • 需要截圖
  • 根據滑塊識別目標位置

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:

  • 單張驗證碼通過率高
  • 如果判斷成功,位置一般很精確

缺點:

  • 需要加入python-opencv層
  • 需要下載原圖、滑塊圖(原圖、滑塊圖的下載還沒研究)
  • 判斷不成功的時候,判斷的位置一般偏離目標位置較大

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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