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滑动验证距离
分别获取验证码背景图和滑块图两张照片，然后利用opencv库，通过高斯模糊和Canny算法进行处理，然后通过matchTemplate方法进行两张图的匹配，获得滑动距离。需要注意的是，知乎验证码在进行操作的时候，需要在原有基础上再向右偏移10px距离  
def get_distance(self, bg_img_path='./bg.png', slider_img_path='./slider.png'):
"""获取滑块移动距离"""
# 背景图片处理
bg_img = cv.imread(bg_img_path, 0) # 读入灰度图片
bg_img = cv.GaussianBlur(bg_img, (3, 3), 0) # 高斯模糊去噪
bg_img = cv.Canny(bg_img, 50, 150) # Canny算法进行边缘检测
# 滑块做同样处理
slider_img = cv.imread(slider_img_path, 0)
slider_img = cv.GaussianBlur(slider_img, (3, 3), 0)
slider_img = cv.Canny(slider_img, 50, 150)
# 寻找最佳匹配
res = cv.matchTemplate(bg_img, slider_img, cv.TM_CCOEFF_NORMED)
# 最小值，最大值，并得到最小值, 最大值的索引
min_val, max_val, min_loc, max_loc = cv.minMaxLoc(res)
# 例如：(-0.05772797390818596, 0.30968162417411804, (0, 0), (196, 1))
top_left = max_loc[0] # 横坐标
return top_left
View Code
滑块运动轨迹
模拟人的行为，到缺口位置时，继续向后滑动一段距离，然后再回退到大致准确位置
def get_tracks(self, distance):
'''滑动轨迹 '''
tracks = []
v = 0
t = 0.2 # 单位时间
current = 0 # 滑块当前位移
distance += 10 # 多移动10px,然后回退
while current |
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