python写的DrissionPage滑块验证码轨迹源码

DrissonPage滑块验证码是一种常见的动态验证码，它通常用于防止自动化脚本的滥用。Python中处理这类验证码通常需要图像处理库如PIL（Python Imaging Library）或OpenCV来识别滑动轨迹。由于涉及的具体源码通常会包含敏感信息并可能因项目而异，这里无法提供详细的完整源码。

然而，一个简化的步骤可能会包括以下几个部分：

1. **图像读取**：首先使用PIL或OpenCV加载验证码图片。
2. **预处理**：对图像进行灰度化、二值化等操作，以便于后续轨迹检测。
3. **轨迹分割**：利用滑块的位置变化，可以尝试通过连续像素点的差异来找出滑块移动的路径。
4. **特征提取**：从轨迹中提取关键点（如拐点、直线段等），这有助于理解滑块的移动模式。
5. **滑块定位**：基于提取的特征，可能通过机器学习算法（如Hough变换、模板匹配等）来确定滑块的确切位置。
6. **用户输入验证**：将用户的输入与计算出的滑块位置进行比对，判断是否匹配。

要获取DrissonPage滑块验证码的完整源码，你需要查看该项目的GitHub仓库或购买商业插件，因为开源资源可能仅限于示例代码，实际应用中的细节会有所保留。如果你对某个特定的开源项目感兴趣，可以在GitHub上搜索关键词“python drissongame captcha”找到相关代码片段。