滑块验证码破解

马尚
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滑块验证码是一种常见的人机验证方式,通过移动滑块来验证用户身份。本文将介绍如何使用Python实现滑块验证码的破解,包括轨迹生成、滑块位置识别等步骤。

  1. 安装所需库 确保已经安装了以下Python库:

bash

pip install opencv-python numpy 2. 导入库 python

import cv2 import numpy as np 3. 读取验证码图片并进行预处理 python

读取验证码图片

image = cv2.imread('slider_captcha.jpg')

将图片转换为灰度图

gray_image = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2GRAY) 4. 图像二值化处理 python Copy code

使用大津算法进行图像二值化处理

_, binary_image = cv2.threshold(gray_image, 0, 255, cv2.THRESH_BINARY_INV + cv2.THRESH_OTSU) 5. 滑块位置识别 python

查找图像中的轮廓

contours, _ = cv2.findContours(binary_image.copy(), cv2.RETR_EXTERNAL, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)

找到最大的轮廓

max_contour = max(contours, key=cv2.contourArea)

获取轮廓的边界框

x, y, w, h = cv2.boundingRect(max_contour)

滑块位置的左上角坐标

slider_position = (x, y)

显示带有滑块位置的原图

cv2.rectangle(image, (x, y), (x + w, y + h), (0, 255, 0), 2) cv2.imshow('Original Image with Slider Position', image) cv2.waitKey(0) 6. 轨迹生成 python

模拟人类移动轨迹,生成滑块轨迹

def generate_track(distance): track = [] current = 0 mid = distance * 4 / 5 t = 0.2 v = 0 while current < distance: if current < mid: a = 2 else: a = -3 v0 = v v = v0 + a * t move = v0 * t + 0.5 * a * t * t current += move track.append(round(move)) return track

设定滑动距离

distance = 200

生成滑块移动轨迹

track = generate_track(distance)

打印轨迹

print("滑块移动轨迹:", track) 7. 模拟滑块移动 python

模拟滑块移动

for move in track: slider_position = (slider_position[0] + move, slider_position[1]) print("移动到:", slider_position) 更多内容联系q1436423940

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