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做爬虫总会遇到各种各样的反爬限制，反爬的第一道防线往往在登录就出现了，为了限制爬虫自动登录，各家使出了浑身解数，所谓道高一尺魔高一丈。

今天分享个如何简单处理滑动图片的验证码的案例。

作为一只python爬虫，如何正确地自动完成这个验证过程呢？

先来分析下，核心问题其实是要怎么样找到目标缺口的位置，一旦知道了位置，我们就可以借用selenium等工具完成拖动的操作。

我们可以借用opencv来解决这个问题，主要步骤：

OpenCV（Open Source Computer Vision Library）是开放源代码计算机视觉库，主要算法涉及图像处理、计算机视觉和机器学习相关方法，可用于开发实时的图像处理、计算机视觉以及模式识别程序。

直接安装

首先将图片进行高斯模糊处理，高斯模糊的主要作用是减少图像的噪声，用于预处理阶段。

处理后的效果

接着用Canny边缘检测到得到一个包含“窄边界”的二值图像。所谓二值图像就是黑白图，只有黑色和白色。

轮廓检测

找出所有的轮廓，并用红色线框将其绘制标识出来了，看出来大大小小有几十个轮廓

剩下的问题就好办了，我们只需要对轮廓的面积或者周长范围做限制，就能过滤出目标轮廓的位置， 前提是我们对目标位置的轮廓大小是预先确定的。

轮廓的面积大概是6000到8000之间，周长在300到500之间， 最后用外接矩形获取该轮廓图的坐标位置和宽高大小。

如上就找到了目标位置，剩下的工作就是将滑块移动到指定位置即可

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