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项目简介
本项目是基于 Python 和 OpenCV 的滑块验证码匹配工具，名为 Slider Captcha Match。它通过对比滑块和背景图像来计算滑块的正确偏移量，主要用于验证图像处理和匹配算法，为开发者处理滑块验证码相关任务提供了简便工具。
项目的主要特性和功能
- 具备核心类
SliderCaptchaMatch，包含滑块匹配的核心方法，初始化该类可配置图像处理相关参数。 - 采用高斯模糊、Canny 边缘检测等图像处理技术，识别滑块和背景图像特征。
- 调用
get_slider_offset方法可获取滑块准确偏移量，支持通过背景图像和滑块图像的路径或 base64 编码获取。 - 包含测试代码，可验证滑块验证码匹配功能的正确性，通过图片路径和 base64 编码两种方式获取滑块偏移量并打印结果。
安装使用步骤
假设用户已经下载了本项目的源码文件，按以下步骤操作：
1. 进入项目目录：
bash
cd slider-captcha-match
2. 创建虚拟环境并安装依赖：
bash
python -m venv venv
source venv/bin/activate # 在 Windows 上使用 `venv\Scripts\activate`
pip install -r requirements.txt
3. 使用方式：
- 初始化 SliderCaptchaMatch 类并配置相关参数。
- 调用 get_slider_offset 方法获取滑块偏移量，可根据需要提供背景图像和滑块图像的路径或 base64 编码。
示例代码：
```python
from src.slider_captcha_match import SliderCaptchaMatch
processor = SliderCaptchaMatch(save_images=True, output_path="output")
offset = processor.get_slider_offset("data/bg3.jpeg", "data/slider3.png")
print(f"Offset: {offset}")
4. 运行测试：
直接运行测试文件以验证滑块验证码匹配功能。bash
python tests/test_slider_match.py
```
下载地址
点击下载 【提取码: 4003】【解压密码: www.makuang.net】