滑动验证码用Python爬虫进行破解

爬行者总是会遇到各种各样的反攀登限制。防爬的第一道防线通常出现在登录时。为了限制爬虫自动登录，每个公司都尽了最大努力。湖南。

今天我分享一个例子，如何简单地处理一个滑动图片的验证码。

类似于这种登录验证，类似于将滑块拖动到图片缝隙的位置，在很多网站或应用中比较常见，因为对真实用户体验友好，容易识别。同时，它可以阻塞大多数主要爬虫。

作为一个python爬虫，如何自动正确地完成这个验证过程?

我们先来分析一下。核心问题实际上是如何找到目标差距的位置。一旦我们知道了位置，我们就可以借用像selenium这样的工具来完成拖动操作。

我们可以借用opencv来解决这个问题，主要步骤如下:

opencv是什么?

OpenCV (Open Source Computer Vision Library)是一个开源的计算机视觉库。主要算法涉及图像处理、计算机视觉和机器学习等相关方法，可用于开发实时图像处理、计算机视觉和模式识别程序。

直接安装

首先对图像进行高斯模糊处理。高斯模糊的主要作用是降低图像的噪声，在预处理阶段使用。

处理后的效果

然后利用Canny边缘检测得到一幅包含“窄边界”的二值图像。所谓二值图像就是黑白图像，只有黑白。

找出所有的轮廓线，用红色线框画出并识别它们。可以看到大大小小的等高线有几十条

剩下的问题很容易处理。我们只需要限制轮廓的面积或周长，就可以过滤掉目标轮廓的位置，前提是目标位置的轮廓的大小是预先确定的。

等高线面积在6000 ~ 8000之间，周长在300 ~ 500之间。最后，利用外接矩形得到轮廓的坐标位置、宽度和高度。

目标位置如上所示，剩下的工作是将滑块移动到指定的位置。

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