识别滑块缺口位置DLL

本文介绍了滑块缺口位置识别DLL的相关背景,涉及到验证码识别的重要性和本地DLL的定制服务。提供了解决网易、极验、腾讯滑块验证码的坐标检测方法,并提及通用验证码和滑块识别的解决方案。此外,还提供了本地DLL验证码识别服务,包括文字点选、图标点选和OCR文字识别。

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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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
### 使用ddddocr库实现滑块验证码缺口位置识别 `ddddocr` 是一个功能强大的 OCR 工具库,支持多种类型的验证码识别,其中包括滑块验证码的缺口检测。以下是基于 `ddddocr` 实现滑块验证码缺口位置识别的具体方法。 #### 安装依赖 首先需要安装 `ddddocr` 库,可以通过 pip 命令完成安装: ```bash pip install ddddocr ``` #### 核心代码实现 以下是一个完整的 Python 脚本示例,用于加载目标图片和背景图片并调用 `slide_match` 方法计算缺口位置: ```python import ddddocr def detect_slider_gap(target_image_path, background_image_path): # 初始化 DdddOcr 对象 ocr = ddddorc.DdddOcr(show_ad=False) # 加载目标图像(通常是滑块部分) with open(target_image_path, 'rb') as f: target_bytes = f.read() # 加载背景图像(带有滑块缺失区域的大图) with open(background_image_path, 'rb') as f: background_bytes = f.read() # 计算滑块匹配的结果 result = ocr.slide_match(target_bytes, background_bytes, simple_target=True) # 获取缺口位置坐标 gap_position_x = result['target'][0] # 缺口坐标 return gap_position_x if __name__ == "__main__": # 替换为目标图片路径和背景图片路径 target_img = "path/to/target.png" bg_img = "path/to/background.png" position = detect_slider_gap(target_img, bg_img) print(f"滑块缺口位置 (X轴): {position}") ``` #### 参数说明 - **`target_image_path`**: 滑块的目标图片文件路径。 - **`background_image_path`**: 后台大图的文件路径。 - **`simple_target=True`**: 表明目标图片已经裁剪好,不需要进一步处理[^2]。 #### 返回结果解释 函数返回的是滑块缺口相对于背景图片左边缘的距离(单位为像素)。该距离可以用来模拟鼠标拖拽操作以完成滑块验证。 --- ### 注意事项 1. 图片质量直接影响识别效果。如果图片模糊或者有干扰线,则可能降低识别精度。 2. 如果遇到复杂的滑块验证码(如动态变化或加扰动),需额外引入其他算法辅助校正偏差[^1]。 ---
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