opencv如何實(shí)現(xiàn)識(shí)別微信登錄驗(yàn)證滑動(dòng)塊位置功能-創(chuàng)新互聯(lián)

這篇文章主要介紹了opencv如何實(shí)現(xiàn)識(shí)別微信登錄驗(yàn)證滑動(dòng)塊位置功能,具有一定借鑒價(jià)值,感興趣的朋友可以參考下,希望大家閱讀完這篇文章之后大有收獲,下面讓小編帶著大家一起了解一下。

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目標(biāo)

識(shí)別微信登錄新賬號(hào),需要拖動(dòng)滑塊驗(yàn)證時(shí),目標(biāo)塊相對(duì)于圖片的位置

前提相關(guān)信息:

  • 滑塊與目標(biāo)位置的距離是隨機(jī)的,且在一定范圍內(nèi),設(shè)其大最小值為[min, max]

  • 滑塊滑到距離目標(biāo)左右10個(gè)單位的誤差內(nèi)也可以通過(guò)驗(yàn)證

  • 每次的滑塊驗(yàn)證碼有三次重試的機(jī)會(huì),如果三次驗(yàn)證不過(guò),微信會(huì)自動(dòng)換驗(yàn)證碼

  • 可以無(wú)限次數(shù)刷新驗(yàn)證碼

  • 應(yīng)用機(jī)器學(xué)習(xí)應(yīng)該能達(dá)到出色的識(shí)別率,但考慮到時(shí)間+學(xué)習(xí)成本,不采用機(jī)器學(xué)習(xí)的方式

相關(guān)圖片信息

截圖 - 通過(guò)android自帶的截圖工具截取驗(yàn)證的界面,在代碼中為screenshot.jpg

opencv如何實(shí)現(xiàn)識(shí)別微信登錄驗(yàn)證滑動(dòng)塊位置功能

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opencv如何實(shí)現(xiàn)識(shí)別微信登錄驗(yàn)證滑動(dòng)塊位置功能

三種方案

1.隨機(jī)拖動(dòng)

基本思路:

每次驗(yàn)證碼的三次重試機(jī)會(huì),分別采用min + 10, (min + max)/2, max - 10三個(gè)位置進(jìn)行拖動(dòng)。

若不通過(guò),則刷新驗(yàn)證碼,重復(fù)上述過(guò)程

優(yōu)點(diǎn):

  • 單張驗(yàn)證碼通過(guò)率下等

  • 不用截圖、下載圖片與滑塊圖

  • 不需要加入python-opencv層

  • 因?yàn)榭梢詿o(wú)限重試,試的次數(shù)多了就能過(guò)

缺點(diǎn):

  • 判斷的位置是根據(jù)min、max推斷出來(lái)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(yīng)修改min與max的值

2.根據(jù)顏色識(shí)別圖片目標(biāo)位置 (我打算采用這個(gè)方案)

基本思路:

根據(jù)目標(biāo)位置的顏色的規(guī)律性(一般都是灰黑灰黑的),制定一個(gè)顏色范圍

opencv如何實(shí)現(xiàn)識(shí)別微信登錄驗(yàn)證滑動(dòng)塊位置功能

從圖片中用inRange將圖片轉(zhuǎn)換成黑白圖,白色部分為原圖中符合顏色范圍的區(qū)域

用findContours找出所有輪廓,根據(jù)輪廓所涉及的元素點(diǎn)的最多的幾項(xiàng)判斷目標(biāo)位置的大致范圍

代碼實(shí)現(xiàn)

# 讀取截圖
screenshot = cv2.imread('screenshot.jpg')
# 篩選出符合顏色區(qū)間的區(qū)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(duì)所有輪廓做排序,排序依據(jù)是每個(gè)輪廓包含的點(diǎn)的數(shù)量
cnts.sort(key=len, reverse=True)
# 取前兩個(gè)輪廓(有些圖片目標(biāo)位置不一定是第一個(gè)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(diǎn)的X坐標(biāo)平均值,并在此基礎(chǔ)上做一個(gè)60像素的偏移,這個(gè)偏移可以根據(jù)自己手機(jī)進(jìn)行調(diào)整
  x = int(xSum / xCounter - 60)
  # 在截圖上畫(huà)一條紅線,表示識(shí)別的x坐標(biāo)位置
  cv2.line(screenshot, (x, 0), (x, 500), (0, 0, 255), 5)
cv2.imshow("screenshot", screenshot)
cv2.waitKey(0)

優(yōu)點(diǎn):

  • 單張驗(yàn)證碼通過(guò)率中等

  • 不用下載圖片與滑塊圖

缺點(diǎn):

  • 判斷的位置仍然是大致范圍,較第一種隨機(jī)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(jù)滑塊識(shí)別目標(biāo)位置

基本思路:

滑塊與目標(biāo)位置的區(qū)別在于,目標(biāo)位置加了一層灰黑色透明前景色,圖片處理時(shí)先給滑塊圖片加上相同的灰黑色透明前景色

opencv如何實(shí)現(xiàn)識(shí)別微信登錄驗(yàn)證滑動(dòng)塊位置功能
opencv如何實(shí)現(xiàn)識(shí)別微信登錄驗(yàn)證滑動(dòng)塊位置功能

用處理過(guò)的滑塊去匹配目標(biāo)位置

代碼實(shí)現(xiàn):

# 讀取滑塊圖片,并給其加上相同的灰黑色透明前景色,再進(jìn)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(yàn)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(huà)一個(gè)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(yōu)點(diǎn):

  • 單張驗(yàn)證碼通過(guò)率高

  • 如果判斷成功,位置一般很精確

缺點(diǎn):

  • 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(méi)研究)

  • 判斷不成功的時(shí)候,判斷的位置一般偏離目標(biāo)位置較大

感謝你能夠認(rèn)真閱讀完這篇文章,希望小編分享的“opencv如何實(shí)現(xiàn)識(shí)別微信登錄驗(yàn)證滑動(dòng)塊位置功能”這篇文章對(duì)大家有幫助,同時(shí)也希望大家多多支持創(chuàng)新互聯(lián)成都網(wǎng)站設(shè)計(jì)公司,關(guān)注創(chuàng)新互聯(lián)成都網(wǎng)站設(shè)計(jì)公司行業(yè)資訊頻道,更多相關(guān)知識(shí)等著你來(lái)學(xué)習(xí)!

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當(dāng)前名稱:opencv如何實(shí)現(xiàn)識(shí)別微信登錄驗(yàn)證滑動(dòng)塊位置功能-創(chuàng)新互聯(lián)
當(dāng)前URL:http://muchs.cn/article44/dhigee.html

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