识别并计算滑块距离

# img_restored 为还原后的滑块背景图from captcha_recognizer.recognizer import Recognizerrecognizer = Recognizer()
box, confidence = recognizer.identify_gap(source=img_restored, is_single=True)box_x = box[0]
distance = int(box_x - 8)print('距离', distance)

这段代码的作用是识别滑动验证码中缺口的位置，并计算出滑块需要移动的距离。

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🔍 逐行解释：

1. from captcha_recognizer.recognizer import Recognizer

• 从 captcha_recognizer 库中导入 Recognizer 类。
• 这个类封装了识别滑块缺口的功能，可能是用深度学习模型或传统图像处理实现的。

2. recognizer = Recognizer()

• 创建一个识别器实例，准备用于识别滑块缺口。

3. box, confidence = recognizer.identify_gap(source=img_restored, is_single=True)

• 调用 identify_gap 方法，识别还原后的背景图 img_restored 中的缺口位置。
• 返回两个值：
  • box：缺口的位置框，格式通常是 [x, y, width, height]。
  • confidence：模型对这个识别结果的置信度（0~1 之间）。

4. box_x = box[0]

• 取出缺口框的左上角横坐标 x，也就是缺口在图片中的水平位置。

5. distance = int(box_x - 8)

• 计算滑块需要移动的距离。
• -8 是一个经验值，可能是为了补偿滑块初始位置到图片边缘的偏移（比如滑块初始位置离左边有 8 像素）。
• 最终得到的 distance 就是模拟拖动滑块时需要移动的距离（单位：像素）。

6. print('距离', distance)

• 打印出计算出的滑动距离，方便调试或用于自动化滑动。

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✅ 总结一句话：

这段代码通过图像识别找到滑块验证码的缺口位置，并计算出滑块需要移动多少像素才能拼合成功。