最近工作过程中,一个常用的被测网站突然增加了滑块验证环节,导致整个自动化项目失效了. 为了解决这个滑块验证问题,在网上查阅了一些资料后,总结并实现了解决方案,现记录如下. 1.滑块验证思路 被测对象的滑块对象长这个样子.相对而言是比较简单的一种形式,需要将左侧的拼图通过下方的滑块进行拖动,嵌入到右侧空槽中,即完成验证. 要自动化完成这个验证过程,关键点就在于确定滑块滑动的距离. 根据上面的分析,验证的关键点在于确定滑块滑动的距离.但是看似简单的一个需求,完成起来却并不简单. 如果使用自然逻辑来分

前言 滑块拼图验证码的失败难度在于每次图片上缺口位置不一样,需识别图片上拼图的缺口位置,使用python的OpenCV库来识别到 环境准备 pip 安装 opencv-python pip installl opencv-python OpenCV(Open Source Computer Vision Library)是一个开源的计算机视觉库,提供了很多处理图片.视频的方法. OpenCV库提供了一个方法(matchTemplate()):从一张较大的图片中搜索一张较小图片,计算出这张大图上各

▶ 上一篇图像卷积 http://www.cnblogs.com/cuancuancuanhao/p/8535569.html.这篇使用了 OpenCV 从文件读取彩色的 jpeg 图像,进行边缘检测以后写回文件. ● 代码(没有使用局部内存优化) // convolution.cl,核函数,应该和上一篇中无优化内核是一样的 __kernel void convolution(__read_only image2d_t sourceImage, __write_only image2d_t ou

依赖jar包: faceRecognition.java package opencv; import java.awt.Graphics; import java.awt.image.BufferedImage; import javax.swing.JFrame; import javax.swing.JPanel; import javax.swing.WindowConstants; import org.opencv.core.Core; import org.opencv.core.

图像载入 imread()函数 Mat imread(const string& filename, int flags = 1); 第一个参数为文件名 第二个参数为载入标识 flags > 0 返回一个3通道的彩色图像 flags = 0 返回灰度图像 flags < 0 返回包含Alpha通道的加载图像 若要载入最真实无损的源图像,可flags = 2 || flags = 4 imshow()函数 void imshow(const string& winname, In

一:课程介绍 1.1:学习目标 学会用imread载入图像,和imshow输出图像. 用nameWindow创建窗口,用createTrackbar加入滚动条和其回调函数的写法. 熟悉OpenCV函数matchTemplate并学会通过该函数实现模板匹配. 学会怎样将一副图片中自己感兴趣的区域标记出来 1.2:什么是模板匹配? 在一副图像中寻找和另一幅图像最相似(匹配)部分的技术. 1.3:案例展示 输入有两幅图像一副是 template.jpg 另一幅是 original.jpg .匹配完成的

Canny边缘检测 图像的边缘检测的原理是检测出图像中所有灰度值变化较大的点,而且这些点连接起来就构成了若干线条,这些线条就可以称为图像的边缘函数原型:     void cvCanny(       const CvArr* image,              //第一个参数表示输入图像,必须为单通道灰度图      CvArr* edges,                      //第二个参数表示输出的边缘图像,为单通道黑白图      double threshold1,    

CMake是一个比make更高级的编译配置工具,它可以根据不同平台.不同的编译器,生成相应的Makefile或者vcproj项目.通过编写CMakeLists.txt,可以控制生成的Makefile,从而控制编译过程.CMake自动生成的Makefile不仅可以通过make命令构建项目生成目标文件,还支持安装(make install).测试安装的程序是否能正确执行(make test,或者ctest).生成当前平台的安装包(make package).生成源码包(make package_so

继续昨晚的学习总结,昨晚看到轨迹条的创建就没有看下去了,今天继续: 1.轨迹条的创建: 轨迹条往往会和一个回调函数配合使用,当轨迹条发生改变,就调用这个轨迹条的回调函数 int createTrackbar(conststring& trackbarname,  conststring& winname, int* value,  int count, TrackbarCallback onChange=0, void* userdata=0); 第一个参数,表示轨迹条的名字,用来代表我们

#include "stdafx.h"#include "cv.h"#include "cxcore.h"#include "highgui.h" int pos=0; //滑块的位置,当滑块被挖掘时,Opencv自动将当前位置所代表的值传给指针指向的整数int frame_count=0; //视频播放到的帧数CvCapture *capture=NULL; void on_change(int currentpos){ c

OpenCV中文论坛 OpenCV论坛 opencv视频教程目录(初级) OpenCV 教程 Opencv感想和一些分享 tornadomeet 超牛的大神 [数字图像处理]C++读取.旋转和保存bmp图像文件编程实现 混合高斯模型算法 图像处理中的拉普拉斯算子 神经网络编程入门 bp神经网络及matlab实现 图像处理之图像快速旋转算法 BMP文件结构 各学科领域入门书籍推荐 基于双目视觉和三维重构的三维书写系统 图像分析:二值图像连通域标记 图像处理之计算二值连通区域的质心 数字图像处理的就

OpenCV中没有实现按钮的功能,我们可以利用滑动条来实现按钮功能. , ); trackbarname 轨迹条的名字. winname 窗口的名字,轨迹条会依附在这个窗口上. value 一个指向整型的指针,表示滑块的位置,在创建时,滑块的初始位置就是该变量当前的值. count 滑块可以达到的最大位置的值.滑块最小位置的值始终为0. onchange 指向回调函数的指针,每次滑块位置改变时,这个函数都会进行回调.并且这个函数的原型必须为void XXXX(int,void*):其中第一个参数

在数学中我们学过线性理论,在图像亮度和对比度调节中同样适用,看下面这个公式: 在图像像素中其中: 参数f(x)表示源图像像素. 参数g(x) 表示输出图像像素. 参数a(需要满足a>0)被称为增益(gain),常常被用来控制图像的对比度. 参数b通常被称为偏置(bias),常常被用来控制图像的亮度. 一.获取图像像素 在opencv中图像数据是存放在Mat数据类型中,我们知道一个像素有rgb构成,所以Mat是个三维数组,一下就是简单的获取mat中图像像素. //三个for循环,执行运算 new_

http://blog.csdn.net/poem_qianmo/article/details/21479533 [OpenCV入门教程之六] 创建Trackbar & 图像对比度.亮度值调整 标签: opencvvs2010c++图像处理 2014-03-18 21:43 43189人阅读 评论(99) 收藏 举报  分类: [OpenCV](18)    目录(?)[+]   本系列文章由@浅墨_毛星云 出品,转载请注明出处. 文章链接:http://blog.csdn.net/poem_

如何调图像的亮度和对比度? //如何增加图片的对比度或亮度? void contrastOrBrightAdjust(InputArray &src,OutputArray &dst,int contrastValue,int brightValue) { cv::Mat _dst = cv::Mat::zeros( src.size(), src.type() ); for(int y = 0; y < src.rows; y++ ) { for(int x = 0; x <

OpenCV初体验,给图片打码 提到OpenCV,相信大多数人都听说过,应用领域非常广泛,使用C++开发,天生具有跨平台的优势,我们学习一次,就可以在各个平台使用,这个还是很具有诱惑力的.本文主要记录我第一次使用OpenCV,在iOS开发平台上面搭建开发环境,并且实现一个简单的马赛克功能开发环境:Swift4.XCode 9.0 1.什么是OpenCV?* 由英特尔公司于1999年发起并参与开发,至今已有18年历史
* OpenCV的全称是Open Source Computer Vision

OpenCV 可以检测图像的主要特征,然后提取这些特征,使其成为图像描述符,这些图像特征可作为图像搜索的数据库:此外可以利用关键点将图像拼接 stitch 起来,组成一个更大的图像.如将各照片组成一个360度的全景照片. 本章节将介绍使用 OpenCV 来检测图像特例,并利用这些特征进行图像匹配和搜索.本章节选取一些图像,检测它们的主要特征,并通过单应性(homography)来检测这些图像是否存在于另一个图像中. 1 特征检测算法 特征检测和提取算法有很多,OpenCV 中常用的有如下几种:

在今天的博文中,我将演示如何使用模板匹配作为OCR的一种形式来帮助我们创建一个自动识别信用卡并从图像中提取相关信用卡数位的解决方案. 今天的博文分为三部分. 在第一部分中,我们将讨论OCR-A字体,这是一种专门用于辅助光学字符识别算法的字体. 然后,我们将设计一个计算机视觉和图像处理算法,可以: 本地化信用卡上四位数字的四组.        提取这四个组中的每一个,然后单独分割十六个数字中的每一个.     通过使用模板匹配和OCR-A字体识别十六张信用卡数字中的每一个. 最后,我们将看一些将我

Opencv 笔记 路径问题: 路径输入:Opencv载Qt中不能出现汉字,路径也不能出现汉字在vs中可以出现. (”D:/QTopencv/.1jpg”)=(”D:\\QTopencv\\.1jpg”) 形态学函数操作; Mat element = getStructuringElement( erosion_type, Size( 2*erosion_size + 1, 2*erosion_size+1 ), Point( erosion_size, erosion_size ) ); Er

很久之前学习过一段时间的OpenCV,当时没有做什么笔记,但是代码都还在,这里把它贴出来做个记录. 代码放在码云上,地址在这里https://gitee.com/solym/OpenCVTest/tree/master/OpenCVTest 效果 代码 #include <opencv2/core.hpp> #include <opencv2/highgui.hpp> #include <opencv2/imgproc.hpp> #include <opencv2