深度解析：使用JavaScript识别滑动验证码缺口

滑动验证码是一种常见的网站防护机制。极验和网易易盾是两大知名服务商。用户需要将滑块拖动到验证码右侧的缺口位置，当滑块匹配缺口时，验证通过。

自动破解滑动验证码的步骤

我们将主要关注如何通过编程自动化识别滑动验证码的缺口位置。

基本原理

可以使用 OpenCV 实现滑动验证码缺口的识别。输入一张带有缺口的验证码图片，输出缺口的位置（通常为缺口左侧的横坐标）。

示例图片

输入的验证码图片如下：

输出的识别结果如下：

实现步骤

我们通过以下几个步骤，用 OpenCV 进行图像处理来实现缺口识别：

高斯模糊滤波，消除部分噪声

边缘检测，识别滑块的边缘

轮廓筛选，确定缺口位置

准备工作

首先，需要安装 Node.js 和 OpenCV 库。这里我们以 JavaScript 为例，通过 opencv4nodejs 实现缺口识别。

安装 opencv4nodejs

确保已经安装了 Node.js，然后使用以下命令安装 opencv4nodejs：

sh

复制代码

npm install opencv4nodejs

示例代码

javascript

复制代码

const cv = require('opencv4nodejs');

// 读取验证码图片

const imageRaw = cv.imread('captcha.png');

const imageHeight = imageRaw.rows;

const imageWidth = imageRaw.cols;

// 高斯模糊处理

const imageGaussianBlur = imageRaw.gaussianBlur(new cv.Size(5, 5), 0);

// 边缘检测

const imageCanny = imageGaussianBlur.canny(200, 450);

// 轮廓提取

const contours = imageCanny.findContours(cv.RETR_CCOMP, cv.CHAIN_APPROX_SIMPLE);

// 获取阈值方法

const getContourAreaThreshold = (imageWidth, imageHeight) => {

const contourAreaMin = (imageWidth * 0.15) * (imageHeight * 0.25) * 0.8;

const contourAreaMax = (imageWidth * 0.15) * (imageHeight * 0.25) * 1.2;

return [contourAreaMin, contourAreaMax];

};

const getArcLengthThreshold = (imageWidth, imageHeight) => {

const arcLengthMin = ((imageWidth * 0.15) + (imageHeight * 0.25)) * 2 * 0.8;

const arcLengthMax = ((imageWidth * 0.15) + (imageHeight * 0.25)) * 2 * 1.2;

return [arcLengthMin, arcLengthMax];

};

const getOffsetThreshold = (imageWidth) => {

const offsetMin = 0.2 * imageWidth;

const offsetMax = 0.85 * imageWidth;

return [offsetMin, offsetMax];

};

// 轮廓筛选

const [contourAreaMin, contourAreaMax] = getContourAreaThreshold(imageWidth, imageHeight);

const [arcLengthMin, arcLengthMax] = getArcLengthThreshold(imageWidth, imageHeight);

const [offsetMin, offsetMax] = getOffsetThreshold(imageWidth);

let offset = null;

for (let i = 0; i < contours.length; i++) {

const contour = contours[i];

const boundingRect = contour.boundingRect();

const contourArea = contour.area;

const arcLength = contour.arcLength(true);

if (contourArea > contourAreaMin && contourArea < contourAreaMax &&

arcLength > arcLengthMin && arcLength < arcLengthMax &&

boundingRect.x > offsetMin && boundingRect.x < offsetMax) {

imageRaw.drawRectangle(

new cv.Point(boundingRect.x, boundingRect.y),

new cv.Point(boundingRect.x + boundingRect.width, boundingRect.y + boundingRect.height),

new cv.Vec(0, 0, 255),

2

);

offset = boundingRect.x;

}

}

// 保存结果图片

cv.imwrite('image_label.png', imageRaw);

console.log('offset', offset);

代码说明

读取验证码图片：使用 cv.imread 读取图片。

高斯模糊处理：使用 gaussianBlur 进行高斯模糊处理。

边缘检测：使用 canny 进行边缘检测。

轮廓提取：使用 findContours 提取轮廓。

轮廓筛选：通过面积、周长、位置筛选目标轮廓，使用 boundingRect 获取外接矩形，使用 contourArea 计算轮廓面积，使用 arcLength 计算轮廓周长。

结果标注：使用 drawRectangle 标注目标轮廓，并保存结果图片。