ddddocr 滑块

ddddOCR 是一款免费的 OCR（Optical Character Recognition，光学字符识别）工具，可以将图片中的文字转换为可编辑的文本。而 ddddOCR 滑块，则是为了应对某些网站的反爬虫机制而开发的一种验证码，它会在图片中显示一段文字，并让用户通过滑动滑块来验证身份。用户需要将滑块拖到正确的位置上才能通过验证。这种验证码通常会自适应不同的设备，提高了识别难度和安全性。

相关问题

ddddocr识别滑块

### ddddocr用于滑块验证码识别的方法

ddddocr主要针对传统类型的验证码，如字符型验证码，在处理这类验证码时表现出较高的准确性[^2]。然而对于滑块验证码这种交互式的验证方式，ddddocr本身并不直接支持其识别功能。

为了实现滑块验证码的自动化识别与解决，通常需要结合计算机视觉技术以及模拟鼠标操作的技术共同完成。下面提供一种可能的方式：

#### 利用OpenCV定位缺口位置并计算偏移量

import cv2
import numpy as np


def find_slider_offset(bg_img_path, slider_img_path):
    bg_gray = cv2.imread(bg_img_path, 0)
    slider_gray = cv2.imread(slider_img_path, 0)

    # 获取模板图片的宽度和高度
    width, height = slider_gray.shape[::-1]

    result = cv2.matchTemplate(bg_gray, slider_gray, cv2.TM_CCOEFF_NORMED)
    min_val, max_val, min_loc, max_loc = cv2.minMaxLoc(result)

    top_left = max_loc
    bottom_right = (top_left[0] + width, top_left[1] + height)

    offset_x = int((bottom_right[0]+top_left[0])/2 - 19)  # 计算中心坐标作为移动距离
    
    return offset_x

此部分代码通过匹配背景图中的滑块区域来确定滑块应该被拖动的位置。需要注意的是实际应用中还需要考虑更多因素比如抗干扰能力等。

由于ddddocr专注于文字类验证码的识别工作，因此上述方案并未涉及该库的应用场景。如果确实希望引入ddddocr，则可以尝试将其应用于辅助判断某些特定模式下的图形特征提取等方面的工作；不过就目前而言，更推荐采用专门设计用来应对滑块挑战的工具或框架来进行开发。

ddddocr计算滑块距离

根据引用中提供的代码，可以使用ddddocr库来计算滑块距离。首先，需要调用slide_match方法，传入目标图片和背景图片的字节数据，该方法会返回滑块的位置信息。然后，从返回结果中提取滑块的x坐标值即可得到滑块距离。具体代码如下：

import ddddocr

def get_gap(target_img:bytes, background_img:bytes):
    det = ddddocr.DdddOcr(det=False, ocr=False, show_ad=False)
    res = det.slide_match(target_img, background_img, simple_target=True)
    gap = res["target"][0]
    return gap

请注意，以上代码仅提供了计算滑块距离的功能，需要传入目标图片和背景图片的字节数据作为参数。