本文介绍了如何使用Python实现自动发布文章到头条，面对登录时的滑块验证码，通过OpenCV库的matchTemplate方法计算滑动距离，并模拟人手滑动速度来解决验证码。文中分享了核心代码，并提醒不要频繁使用此方法登录，可以借助cookie跳过登录。源代码可在GitHub找到。
前一段时间想尝试一下用 Python 实现自动发一些文章到头条上，因为头条没有提供API发布文章，所以只能通过一些浏览器自动化，实现自动发布文章。但是第一道坎就是登录账号的时候弹出来的滑块验证码。
相信大家对滑块验证码比较熟悉了，就是一张有缺口的背景图，和一张缺口的图片，通过拖拽使背景图和前景图拼接成一张完整的图片。
查找了网上很多文章，基本上滑块验证码实现的方式与头条的并不一样，所以也不能成为解决方案。在 GitHub 搜索「滑块验证码」指定 Python 语言后发现了头条的字样，于是阅读了一遍代码，了解了实现原理。
核心代码分为两个步骤，一是计算需要滑动的距离，二是模拟出人手操作滑动的速度，因为匀速滑动会被认为是机器，不允许通过验证。
计算滑动距离
这里利用了 opencv-python 这个库提供的 matchTemplate 方法，从一张大图中搜索小图，计算出大图上各个区域和小图的相识度，再通过 minMaxLoc 方法找到最大值。从而计算需要滑动的距离。具体代码如下
# 传入滑块背景图片本地路径和滑块本地路径，返回滑块到缺口的距离def findPic(img_bg_path, img_slider_path): """ 找出图像中最佳匹配位置 :param img_bg_path: 滑块背景图本地路径 :param img_slider_path: 滑块图片本地路径 :return: 返回最差匹配、最佳匹配对应的x坐标 """
# 读取滑块背景图片，参数是图片路径，OpenCV默认使用BGR模式 # cv.imread()是 image read的简写 # img_bg 是一个numpy库ndarray数组对象 img_bg
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