【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及滑块缺口区域的位置识别的，尤其是涉及一种滑块缺口区域的位置识别方法、装置及电子设备。
技术介绍
1、滑块验证码是需要与用户交互的一种行为式验证码，在自动化测试领域，一般需要对此类验证码进行自动化识别，目前对于滑块验证码的滑块缺口位置的识别，存在机器学习算法或图像识别算法这两种方式，其中，机器学习算法，需要对大量标注了缺口位置的图像进行训练，得到训练模型，从而利用训练模型识别图像中滑块缺口位置，由于需要进行大量的标注和训练，导致识别速度较慢，识别准确率较低；图像识别算法需要同时获取背景图和滑块图，对背景图和滑块图进行边缘检测，然后在背景图中找出与滑块边缘相似的部分作为滑块缺口位置，由于下载图片和计算需要占用较大的网络资源和时间成本，图形复杂时，边缘检测结果中会出现大量的冗余数据，导致识别速度也比较慢，识别准确率也较低。
技术实现思路
1、本专利技术的目的在于提供一种滑块缺口区域的位置识别方法、装置及电子设备，可以大幅度缩减计算量，降低复杂图形带来的影响，提高了识别速度和准确率。
2、本专利技术提供的一种滑块缺口区域的位置识别方法，方法包括：
3、获取滑块验证码的第一图像；其中，第一图像中包括滑块验证码的滑块缺口区域；
4、根据第一图像中每个像素点的像素位置和明度值确定第一矩阵；其中，第一矩阵中的每个元素的值为对应位置像素点的明度值；
5、基于预先定义的滑块缺口区域的宽度和高度确定标准卷积核，基于标准卷积核对第一矩阵依次从左
6、基于第二矩阵中数值最小的明度均方差值的索引确定滑块缺口区域的位置。
7、进一步的，获取滑块验证码的第一图像的步骤包括：
8、获取滑块验证码的原始图像；
9、将原始图像缩小预设倍数，得到第一图像。
10、进一步的，根据第一图像中每个像素点的像素位置和明度值确定第一矩阵的步骤包括：
11、根据第一图像中每个像素点的像素位置和hsv数值，确定第三矩阵；其中，第三矩阵中的每个元素的值为对应位置像素点的hsv数值，每个hsv数值包括:色相值、饱和度值和明度值；
12、提取第三矩阵中每个hsv数值中的明度值，并根据每个明度值确定第一矩阵。
13、进一步的，基于预先定义的滑块缺口区域的宽度和高度确定标准卷积核，基于标准卷积核对第一矩阵依次从左到右，从上到下选取出多个第一卷积核，并对每个第一卷积核进行卷积计算，得到第二矩阵的步骤包括：
14、基于预先定义的滑块缺口区域的宽度和高度确定标准卷积核；其中标准卷积核的宽度与滑块缺口区域的宽度相同，标准卷积核的高度与滑块缺口区域的高度相同；
15、基于标准卷积核的宽度和高度，从第一矩阵中依次的从左到右，从上到下选取出多个第一卷积核；
16、针对每个第一卷积核，计算该第一卷积核中所有明度值的平均值，得到该卷积核对应的明度平均值；
17、基于每个第一卷积核对应的明度平均值，确定第四矩阵；
18、基于第四矩阵和每个第一卷积核中的所有明度值，确定每个第一卷积核对应的明度均方差值；
19、基于每个第一卷积核对应的明度均方差值，确定第二矩阵。
20、进一步的，第一卷积核为包括左上角点、右上角点、左下角点和右下角点的矩形区域；其中，每个第一卷积核的左上角点的位置作为该第一卷积核的明度平均值的索引和该第一卷积核的明度均方差值的索引。
21、进一步的，基于第二矩阵中数值最小的明度均方差值的索引确定滑块缺口区域的位置的步骤包括：
22、基于预设的第一阈值范围，从第四矩阵中获取满足第一阈值范围的至少一个目标明度平均值；
23、获取每个目标明度平均值的目标索引，并从第二矩阵中获取每个目标索引对应的目标明度均方差值；
24、获取最小的目标明度均方差值，并将最小的目标明度均方差值的目标索引放大预设倍数，得到第一目标索引；
25、基于第一目标索引和滑块缺口区域的宽度和高度，获得滑块缺口区域的位置。
26、本专利技术提供的一种滑块缺口区域的位置识别装置，装置包括：
27、获取模块，用于获取滑块验证码的第一图像；其中，第一图像中包括滑块验证码的滑块缺口区域；
28、第一确定模块，用于根据第一图像中每个像素点的像素位置和明度值确定第一矩阵；其中，第一矩阵中的每个元素的值为对应位置像素点的明度值；
29、计算模块，用于基于预先定义的滑块缺口区域的宽度和高度确定卷积核，基于卷积核对第一矩阵依次从左到右，从上到下进行卷积计算，得到第二矩阵；其中，第二矩阵中的每个元素的值为对应每个卷积核的明度均方差值；每个明度均方差值的索引为该明度均方差值对应的卷积核的左上角点的位置；
30、第二确定模块，用于基于第二矩阵中数值最小的明度均方差值的索引确定滑块缺口区域的位置。
31、进一步的，计算模块还用于：
32、基于预先定义的滑块缺口区域的宽度和高度确定标准卷积核；其中标准卷积核的宽度与滑块缺口区域的宽度相同，标准卷积核的高度与滑块缺口区域的高度相同；
33、基于标准卷积核的宽度和高度，从第一矩阵中依次的从左到右，从上到下选取出多个卷积核；
34、针对每个卷积核，计算该卷积核中所有明度值的平均值，得到该卷积核对应的明度平均值；
35、基于每个卷积核对应的明度平均值，确定第四矩阵；
36、基于第四矩阵和每个卷积核中的所有明度值，确定每个卷积核对应的明度均方差值；
37、基于每个卷积核对应的明度均方差值，确定第二矩阵。
38、本专利技术提供的一种电子设备，其特征在于，包括处理器和存储器，存储器存储有能够被处理器执行的机器可执行指令，处理器执行机器可执行指令以实现上述任一项的滑块缺口区域的位置识别方法。
39、本专利技术提供的一种机器可读存储介质，机器可读存储介质存储有机器可执行指令，机器可执行指令在被处理器调用和执行时，机器可执行指令促使处理器实现上述任一项的滑块缺口区域的位置识别方法。
40、本专利技术提供了一种滑块缺口区域的位置识别方法、装置及电子设备，方法包括根据包括滑块缺口区域的第一图像中每个像素点的像素位置和明度值确定第一矩阵；基于预先定义的滑块缺口区域的宽度和高度确定的标准卷积核对第一矩阵依次从左到右，从上到下选取出多个第一卷积核，并对每个第一卷积核进行卷积计算，得到第二矩阵；基于第二矩阵中数值最小的明度均方差值对应的第一卷积核的左上角点的位置确定滑块缺口区域的位置。该方式根据标准卷积核和第一图像中各个位置的像素点的明度值计算第一图像中各个第一卷积本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.一种滑块缺口区域的位置识别方法，其特征在于，所述方法包括：
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，获取滑块验证码的第一图像的步骤包括：
3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，根据所述第一图像中每个像素点的像素位置和明度值确定第一矩阵的步骤包括：
4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，基于预先定义的滑块缺口区域的宽度和高度确定标准卷积核，基于所述标准卷积核对所述第一矩阵依次从左到右，从上到下选取出多个第一卷积核，并对每个所述第一卷积核进行卷积计算，得到第二矩阵的步骤包括：
5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述第一卷积核为包括左上角点、右上角点、左下角点和右下角点的矩形区域；其中，每个第一卷积核的左上角点的位置作为该第一卷积核的明度平均值的索引和该第一卷积核的明度均方差值的索引。
6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，基于所述第二矩阵中数值最小的明度均方差值的索引确定所述滑块缺口区域的位置的步骤包括：
7.一种滑块缺口区域的位置识别装置，其特征在于，所述装置包括：
8.根
9.一种电子设备，其特征在于，包括处理器和存储器，所述存储器存储有能够被所述处理器执行的机器可执行指令，所述处理器执行所述机器可执行指令以实现权利要求1-6任一项所述的滑块缺口区域的位置识别方法。
10.一种机器可读存储介质，其特征在于，所述机器可读存储介质存储有机器可执行指令，所述机器可执行指令在被处理器调用和执行时，所述机器可执行指令促使所述处理器实现权利要求1-6任一项所述的滑块缺口区域的位置识别方法。
...【技术特征摘要】
1.一种滑块缺口区域的位置识别方法，其特征在于，所述方法包括：
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，获取滑块验证码的第一图像的步骤包括：
3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，根据所述第一图像中每个像素点的像素位置和明度值确定第一矩阵的步骤包括：
4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，基于预先定义的滑块缺口区域的宽度和高度确定标准卷积核，基于所述标准卷积核对所述第一矩阵依次从左到右，从上到下选取出多个第一卷积核，并对每个所述第一卷积核进行卷积计算，得到第二矩阵的步骤包括：
5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述第一卷积核为包括左上角点、右上角点、左下角点和右下角点的矩形区域；其中，每个第一卷积核的左上角点的位置作为该第一卷积核的明度平均值的索引和该第一卷积核的明度均...
【专利技术属性】
技术研发人员：徐国荣，徐超，蒋康镭，
申请(专利权)人：上海微问家信息技术有限公司，
类型：发明
国别省市：
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