python使用ddddocr库识别滑动验证码简单示例代码

在现代网络应用中，滑动验证码已经成为一种常见的安全措施。然而，对于自动化测试或脚本登录等场景来说，手动完成滑动验证码是非常繁琐且不切实际的。幸运的是，Python中的ddddocr库为我们提供了一种简单而有效的方法来自动识别滑动验证码。本文将介绍如何使用ddddocr库来实现这一功能。

示例代码：

import ddddocr
det = ddddocr.DdddOcr(det=False,ocr=True,show_ad=False)
with open('target.png','rb') as f:
     target_bytes = f.read()
with open(bg_origin,'rb') as f:
     background_bytes = f.read()
res = det.slide_match(target_bytes,background_bytes,simple_target=True)
value = res['target'][0]

target.png就是滑块的图片：

bg_origin就是原图（切记是没有缺口的）：

识别结果示例： 

注意：ddddocr库比较大，一些托管网站对于 serveless Function  的大小有做限制！！！！

附：文字图片验证码识别

ddddocr的数字英文识别准确率大概有个百分之九十，我用了挺久的，目前还没有遇到ddddocr识别准确率很低的数字英文验证码。

import ddddocr
# 识别验证码
def identifying_code(path):
    # show_ad广告
    ocr = ddddocr.DdddOcr(show_ad=False)
    with open(path, 'rb') as f:
        img_bytes = f.read()
    res = ocr.classification(img_bytes)
    print(res)
    return res

if __name__ == '__main__':
    result = identifying_code(r"C:\Users\Desktop\identifyingCode.jfif")

path放的是验证码图片的路径，会返回一个字符串，不过为了准确率，建议这边最好加一些判断，比如你的网站验证码是五个字符组成，如12ABC这样，就判断下字符串长度是否是5，如果不是直接刷新重新识别。

总结

本文详细介绍了如何使用Python中的ddddocr库来识别滑动验证码。通过加载验证码图片并调用ocr识别函数，我们可以轻松地获取滑块的位置并模拟滑动操作。这种方法不仅简单易行，而且具有较高的准确率。希望本文的介绍能够对您有所帮助。