图标点选验证码识别及分割技术探讨

图标点选验证码是一种常见的防止自动化攻击的手段，用户需要点击指定的图标来完成验证。这种验证码的破解需要图像处理和目标检测技术的结合。本文将介绍如何通过使用ONNX模型和Siamese神经网络来识别和分割图标点选验证码。

一、技术背景
图标点选验证码的破解分为两部分：图标分割和相似度对比。图标分割用于检测并裁剪出验证码图片中的各个图标；相似度对比则用于确定这些图标是否与指定的目标图标相匹配。

二、图标分割
1. 图像处理
首先，加载并处理图像。为了适应模型的输入要求，需要对图像进行缩放和填充。

python

def padded_resize(im, new_shape=(640, 640), stride=32):
    shape = im.shape[:2]
    r = min(new_shape[0] / shape[0], new_shape[1] / shape[1])
    new_unpad = int(round(shape[1] * r)), int(round(shape[0] * r))
    dw, dh = new_shape[1] - new_unpad[0], new_shape[0] - new_unpad[1]
    dw /= 2
    dh /= 2
    if shape[::-1] != new_unpad:
        im = cv2.resize(im, new_unpad, interpolation=cv2.INTER_LINEAR)
    top, bottom = int(round(dh - 0.1)), int(round(dh + 0.1))
    left, right = int(round(dw - 0.1)), int(round(dw + 0.1))