Python爬虫类会遇到的难题，如何破解滑动验证码

做到水生动物校友会遇到各种各样的煽动爬放宽，煽动爬的第一道防御工事往往在登录就经常借助于现了，为了放宽水生动物启动时登录，各家练成了千方百计，所谓道高一尺魔高一丈。

今天分享个如何简单解决问题弊端滑动图表的数字签名的情形。

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类似这种拖向后静止到图表中后方右边与之一一对应的登录验证在很多网站或者APP都相比较常用，因为它对真实世界用户体验友好，较易比对。同时也能阻拦掉大部分初级水生动物。

作为一只python水生动物，如何这样的话启动时未完成这个验证过程呢？

先来分析下，内部弊端说是是要怎么样找到尽可能后方的右边，一旦知道了右边，我们就可以借用selenium等用以未完成拖的操作。

我们可以借用opencv来解决问题这个弊端，主要步骤：

opencv 是什么？

OpenCV（Open Source Computer Vision Library）是开放文档计算机科学视觉库，主要插值牵涉到图像解决问题弊端、计算机科学视觉和机器学习特别方法，可常用开发可实现的图像解决问题弊端、计算机科学视觉以及模式比对计算机科学系统。

直接装配

pip install opencv-python

首先将图表进行贝塞尔杂乱解决问题弊端，贝塞尔杂乱的主要发挥作用是减少图像的噪声，常用预解决问题弊端阶段。

import cv2 as cvimage = cv.imread(image_path)blurred = cv.GaussianBlur(image, (5, 5), 0)cv.imshow("blurred", blurred)

解决问题弊端后的效果

接着用Canny边缘扫描到得到一个值得注意“狭窄疆界”的二值图像。所谓二值图像就是黑白图，只有金色和黄色。

canny = cv.Canny(blurred, 200, 400)cv.imshow("canny", canny)

线条扫描

contours, hierarchy = cv.findContours(canny, cv.RETR_CCOMP, cv.CHAIN_APPROX_SIMPLE)for i, contour in enumerate(contours): # 所有线条 x, y, w, h = cv.boundingRect(contour) # 外接菱形 cv.rectangle(image, (x, y), (x + w, y + h), (0, 0, 255), 2)cv.imshow('image', image)

找借助于所有的线条，先用红色线框将其绘制标记借助于来了，看借助于来大个数小有几十个线条

留下来的弊端就好办了，我们只只能对线条的范围或者宽范围做到放宽，就能截取借助于尽可能线条的右边， 前提是我们对尽可能右边的线条个数是预先确定的。

for i, contour in enumerate(contours): # 所有线条 if 6000 < cv.contourArea(contour) <= 8000 and 300 < cv.arcLength(contour, True) < 500: x, y, w, h = cv.boundingRect(contour) # 外接菱形 print(x, y, w, h) cv.rectangle(image, (x, y), (x + w, y + h), (0, 0, 255), 2) cv.imshow('image', image) # 找尽可能后方，第一个可能是向后 if x <= 200: continue return x + int(w / 2), 675

线条的范围约莫是6000到8000相互间，宽在300到500相互间， 就此用外接菱形获取该线条图的坐标右边和宽高个数。

如上就找到了尽可能右边，留下来的兼职就是将向后静止到原则上右边均可

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