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python五行代码解决滑块验证的缺口距离识别,破解滑块验证

目前网上关于滑块的缺口识别的方法很多,但是都不极简,看起来繁杂,各种算法的都有,有遍历的有二分法的,今天写个最简单,准确率最高的。 直接看代码: defFindPic(target,template): """ 找出图像中最佳匹配位置 :paramtarget:目标即背景图 :paramtemplate:模板即需要找到的图 :return:返回最佳匹配及其最差匹配和对应的坐标 """ target_rgb=cv2.imread(target) target_gray=cv2.cvtColor(target_rgb,cv2.COLOR_BGR2GRAY) template_rgb=cv2.imread(template,0) res=cv2.matchTemplate(target_gray,template_rgb,cv2.TM_CCOEFF_NORMED) value=cv2.minMaxLoc(res) 使用cv2库,先读取背景图,然后夜视化处理(消除噪点),然后读取模板图片,使用cv2自带图片识别找到模板在背景图中的位置,使用minMaxLoc提取出最佳匹配的最大值和最小值,返回...

活体检测很复杂?仅使用opencv就能实现!(附源码)

什么是活体检测,为什么需要它? 随着时代的发展,人脸识别系统的应用也正变得比以往任何时候都更加普遍。从智能手机上的人脸识别解锁、到人脸识别打卡、门禁系统等,人脸识别系统正在各行各业得到应用。然而,人脸识别系统很容易被“非真实”的面孔所欺骗。比如将人的照片放在人脸识别相机,就可以骗过人脸识别系统,让其识别为人脸。为了使人脸识别系统更安全,我们不仅要识别出人脸,还需要能够检测其是否为真实面部,这就要用到活体检测了。 图1:左边的是真实脸,右边是假脸 目前有许多活体检测方法,包括: 纹理分析(Texture analysis),包括计算面部区域上的局部二进制模式(LBP)并使用SVM将面部分类为真脸或假脸; 频率分析(Frequency analysis),例如检查面部的傅里叶域; 可变聚焦分析(ariable focusing analysis)

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