美丽的小花园有许多榕树，一簇簇树叶伸到路面上，树叶真绿的可爱。榕树正在茂盛的时期，好象把它全部生命力都展示给我们看。那么多的树叶，一簇堆在另一簇上面，不留一点缝隙，我仿佛也成了一片树叶。那翠绿的颜色明亮地照耀着我的眼睛，似乎每片叶子上都颤动着一个新的生命。这美丽的北国树啊。
最近终于找到一个好的方法，使用Python的OpenCV模块识别滑动验证码的缺口，可以将滑动验证码中的缺口识别出来了。
测试使用如下两张图片：
target.jpg
template.png
现在想要通过“template.png”在“target.jpg”中找到对应的缺口，代码实现如下：
# encoding=utf8
import cv2
import numpy as np
def show(name):
cv2.imshow('Show', name)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()
def main():
otemp = 'template.png'
oblk = 'target.jpg'
target = cv2.imread(otemp, 0)
template = cv2.imread(oblk, 0)
w, h = target.shape[::-1]
temp = 'temp.jpg'
targ = 'targ.jpg'
cv2.imwrite(temp, template)
cv2.imwrite(targ, target)
target = cv2.imread(targ)
target = cv2.cvtColor(target, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
target = abs(255 - target)
cv2.imwrite(targ, target)
target = cv2.imread(targ)
template = cv2.imread(temp)
result = cv2.matchTemplate(target, template, cv2.TM_CCOEFF_NORMED)
x, y = np.unravel_index(result.argmax(), result.shape)
# 展示圈出来的区域
cv2.rectangle(template, (y, x), (y + w, x + h), (7, 249, 151), 2)
show(template)
if __name__ == '__main__':
main()运行结果见本文最上面，通过运行结果可以知道，已经正确的找到了缺口位置。
总结
以上所述是小编给大家介绍的使用Python的OpenCV模块识别滑动验证码的缺口，希望对大家有所帮助，如果大家有任何疑问欢迎给我留言，小编会及时回复大家的！
以上就是使用Python的OpenCV模块识别滑动验证码的缺口（推荐）。孤单寂寞与被遗弃感是最可怕的贫穷。更多关于使用Python的OpenCV模块识别滑动验证码的缺口（推荐）请关注haodaima.com其它相关文章！
