在写爬虫的时候，经常会遇到滑块问题，很多次都想过尝试如何攻破滑块，但是每次都没成功，除了最开始的极验滑块，当时通过原图和滑块图的对比，能够得出缺口坐标，但是随着极验、网易、腾讯滑块的更新，已经不能够找到原图了，下面给出滑块通杀的解决方案。

然而，有些人可能会使用自动化程序来破解这些验证码，因此识别滑块验证码中的缺口位置是一种常见的方式来对抗这些自动化程序。在上面的代码中，我们使用cv2.Canny函数来识别背景图片和滑块图片的边缘。通过这个方法，我们可以比较容易地识别出滑块验证码中的缺口位置，进而破解该类型的验证码。需要注意的是，由于滑块验证码的设计不断变化，以上方法可能不适用于所有类型的滑块验证码，仍需针对不同的情况进行调整。在本

本文介绍了几种常见的验证码类型以及它们的识别方法，包括图形验证码、极验滑动验证码、点触验证码和微博宫格验证码等。其中，针对图形验证码的识别方法是使用OCR技术，并且需要安装tesserocr库。我们可以先在知网注册页面下载验证码图片，并将其保存在本地，命名为code.jpg，然后使用tesserocr库进行识别测试。一、识别图形验证码知网注册页面的图形验证码是一种反爬措施，我们可以使用 OCR 技

首先使用imread函数读取背景图片和缺口图片，然后使用Canny函数识别出图片的边缘。接着，将图片格式转换为RGB格式，并使用matchTemplate函数在背景图片中搜索对应的缺口。最后，选出其中“概率最高”的点，即为缺口匹配的位置。缺口的X轴坐标就是匹配结果中“概率最高”的点的X坐标。滑块验证码是一种常见的验证码形式，它通过要求用户拖动一个滑块来验证用户的真实性。而识别滑块验证码中的缺口位置

首先使用imread函数读取背景图片和缺口图片，然后使用Canny函数识别出图片的边缘。接着，将图片格式转换为RGB格式，并使用matchTemplate函数在背景图片中搜索对应的缺口。最后，选出其中“概率最高”的点，即为缺口匹配的位置。缺口的X轴坐标就是匹配结果中“概率最高”的点的X坐标。滑块验证码是一种常见的验证码形式，它通过要求用户拖动一个滑块来验证用户的真实性。而识别滑块验证码中的缺口位置

首先使用imread函数读取背景图片和缺口图片，然后使用Canny函数识别出图片的边缘。除了使用 OpenCV 库外，你还可以使用第三方 Python 库，如 pytesseract、pyppeteer 等，来识别滑块验证码。min_val, max_val, min_loc, max_loc = cv2.minMaxLoc(res) # 寻找最优匹配。cv2.rectangle(bg_img,

在这个例子中，我们使用了OpenCV库中的imread函数读取图片，并使用cvtColor函数将其转换为灰度图像。然后，我们使用PyZbar库中的decode函数识别二维码，并使用data属性获取二维码的内容。最后，我们使用OpenCV库中的rectangle函数绘制一个矩形框来标注二维码的位置，并使用imshow函数显示结果。使用Python识别图片中的二维码主要分为两个步骤：读取图片和识别二维