本篇文章跟大家介紹一下用Python破解滑動驗證碼的方法。有一定的參考價值，有需要的朋友可以參考一下，希望對大家有幫助。
做爬蟲總是會遇到各種各樣的反爬限制，反爬的第一道防線往往在登錄就出現了，為了限制爬蟲自動登錄，各家使出了渾身解數，所謂道高一尺魔高一丈。
今天分享個如何簡單處理滑動圖片的驗證碼的案例。
類似這種拖曳滑桿移動到圖片中缺口位置與之重合的登入驗證在很多網站或APP都比較常見，因為它對真實使用者體驗友好，容易識別。同時也能攔截掉大部分初級爬蟲。
身為一隻python爬蟲，如何正確地自動完成這個驗證過程呢？
先來分析下，核心問題其實是要怎麼樣找到目標缺口的位置，一旦知道了位置，我們就可以藉用selenium等工具完成拖曳的操作。
我們可以藉用opencv來解決這個問題，主要步驟：
opencv 是什麼？
OpenCV（Open Source Computer Vision Library）是開放原始碼電腦視覺庫，主要演算法涉及影像處理、電腦視覺和機器學習相關方法，可用於開發即時的影像處理、電腦視覺以及模式識別程序。
直接安裝
首先將圖片進行高斯模糊處理，高斯模糊的主要作用是減少影像的噪聲，用於預處理階段。
處理後的效果
#接著用Canny邊緣偵測到得到一個包含「窄邊界」的二值圖像。所謂二值影像就是黑白圖，只有黑色和白色。
#輪廓偵測
#找出所有的輪廓，並用紅色線框將其繪製標識出來了，看出來大大小小有幾十個輪廓
#剩下的問題就好辦了，我們只需要對輪廓的面積或者週長範圍做限制，就能過濾出目標輪廓的位置， 前提是我們對目標位置的輪廓大小是預先決定的。
輪廓的面積大概是6000到8000之間，週長在300到500之間， 最後用外接矩形取得該輪廓圖的座標位置和寬高大小。
如上就找到了目標位置，剩下的工作就是將滑桿移到指定位置即可
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以上是如何用爬蟲破解滑動驗證碼的詳細內容。更多資訊請關注PHP中文網其他相關文章！
