滑块验证位移识别/识别率95%+

本文探讨了滑块验证码识别的重要性和解决方案,包括通用验证码识别与网易、极验、腾讯等滑块验证码的缺口检测技术。提供本地DLL验证码识别定制服务,识别率高达95%以上,感兴趣者可通过指定QQ联系。

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背景

验证码识别一直都是一个重要的话题,近日有一些公司询问 本地DLL验证码识别定制的事,可以联系QQ:【167231471】定制本地离线DLL验证码识别。另外给大家普及一下通用验证码识别和滑块缺口检测的解决方案【网易、极验、腾讯滑块】返回坐标:点击进入无限打码OCR网站,如果调用量比较大,建议购买本地验证码识别DLL。

识别通用验证码

在这里插入图片描述
如果需要识别滑块,请参考官网OCR的开发文档
其它:本地DLL验证码识别如 文字点选、图标点选、OCR文字识别等请联系QQ:167231471

import json
import requests

# 待识别的验证码图片,转化为Base64图片
img = '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
### 安装 ddddocr 为了提高安装效率,建议采用国内镜像源来安装 `ddddocr` 库。具体命令如下: ```bash pip install ddddocr -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple/ ``` 此方法能够有效减少下载时间并提升安装成功率[^1]。 ### 实现滑块验证识别 对于滑块验证的自动化处理,通常涉及图像处理和模拟用户交互两个方面。结合 Python 的 `PIL` 和 `pyautogui` 可以实现这一目标。以下是具体的实现思路和技术细节: #### 图片预处理与特征提取 利用 `PIL` 对截图进行裁剪、灰度化以及二值化等预处理操作,以便更好地定位滑块位置及其背景模板之间的差异。这一步骤有助于后续匹配算法更精准地找到拼图缺口的位置。 #### 缺口检测逻辑 通过计算两幅图片间像素级差分或者基于轮廓的方法寻找最佳匹配区域,从而确定滑块应移动的目标坐标。这里推荐使用 DHash 或者 SIFT 特征点描述子来进行高效而稳定的对比分析。 #### 控制鼠标完成拖拽动作 借助于 `pyautogui` 提供的功能函数控制实际鼠标的点击及拖放行为,在屏幕上执行相应的滑动路径直至成功校验为止。需要注意的是要适当加入随机延迟因子使得整个过程更加自然流畅不易被反作弊机制察觉。 综合上述技术手段可构建一套完整的解决方案用于解决滑块验证码挑战问题[^2]。 ```python from PIL import Image, ImageChops import pyautogui as pg def get_slider_position(template_img_path, screenshot_img_path): template = Image.open(template_img_path).convert('L') screen_shot = Image.open(screenshot_img_path).convert('L') diff = ImageChops.difference(screen_shot, template) # 进行进一步处理得到偏移量... return offset_x, offset_y pg.moveTo(start_x, start_y) # 移动到起点 pg.mouseDown() # 按下左键 pg.moveRel(offset_x, offset_y, duration=0.5) # 相对位移至终点 pg.mouseUp() # 松开按键 ```
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