前言
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正文
识别思路：
- 总共有9张图片，每张图片计算摘要信息，变成一个3行3列的矩阵。
- 去尝试每个图片上下左右互换，判断行和列的图片是否相等。以此循环
图片先存到本地，并按规则命名，这里用一个自动化程序搞下来，命名规则和顺序如下：
defget_img():tab=Chromium().latest_tab tab.get("https://www.geetest.com/adaptive-captcha")tab.ele(".tab-item tab-item-3").click()ele=tab.ele("@class:geetest_btn_click").click()images=tab.eles("@class:geetest_item")row=1col=1forimginimages:pattern=r'url\("([^"]+)"\)'match=re.search(pattern,img.attr("style"))ifmatch:url=match.group(1)resp=requests.get(url)withopen(f"img{row}{col}.png","wb")asf:f.write(resp.content)ifrow==3:row=1col+=1else:row+=1# 加载所有9张拼图碎片图片(命名格式为img11.png, img12.png,...,img33.png)imgs=[]foriinrange(1,4):# 行号1-3forjinrange(1,4):# 列号1-3imgs.append(Image.open(f"img{i}{j}.png"))# 加载图片并添加到列表# 获取单张图片的宽度和高度(假设所有图片大小相同)width,height=imgs[0].size# 创建一个大背景图(3x3拼图)bg=Image.new('RGB',(width*3,height*3))# 将9张小图拼接成3x3的大图foriinrange(3):# 行循环forjinrange(3):# 列循环# 计算当前图片在列表中的索引(行优先顺序)# 将图片粘贴到对应位置bg.paste(imgs[i*3+j],(j*width,i*height))# 计算每张图片的MD5哈希值(用于唯一标识每张图片)md5_list=[]forimginimgs:data=img.tobytes()# 将图像转换为字节数据md5_list.append(hashlib.md5(data).hexdigest())# 计算MD5哈希值# 将MD5列表转换为3x3的numpy数组(与拼图布局对应)md5_list=np.array(md5_list).reshape([3,3])defidentify_slide(md5_list):""" 识别需要交换的拼图块位置 参数: md5_list: 3x3的MD5哈希值矩阵 返回值: 包含两个坐标的列表，表示需要交换的两个拼图块的位置 [[源行,源列], [目标行,目标列]] """result=[[0,0],[0,0]]# 初始化结果# 遍历所有拼图块foriinrange(3):# 行循环forjinrange(3):# 列循环# 尝试向上交换ifi-1>=0:# 检查是否在上边界内# 临时交换两个位置的MD5值md5_list[i-1][j],md5_list[i][j]=md5_list[i][j],md5_list[i-1][j]# 检查交换后是否形成完整的行或列(三个相同MD5值)# 检查第i-1行是否全部相同 或 第i行是否全部相同if(md5_list[i-1][0]==md5_list[i-1][1]==md5_list[i-1][2])or\(md5_list[i][0]==md5_list[i][1]==md5_list[i][2]):result[0]=[i,j]# 源位置result[1]=[i-1,j]# 目标位置returnresult# 还原交换md5_list[i-1][j],md5_list[i][j]=md5_list[i][j],md5_list[i-1][j]# 尝试向下交换(逻辑同上)ifi+1<=2:md5_list[i+1][j],md5_list[i][j]=md5_list[i][j],md5_list[i+1][j]if(md5_list[i+1][0]==md5_list[i+1][1]==md5_list[i+1][2])or\(md5_list[i][0]==md5_list[i][1]==md5_list[i][2]):result[0]=[i,j]result[1]=[i+1,j]# 注意这里应该是i+1而不是i-1(原代码有误)returnresult md5_list[i+1][j],md5_list[i][j]=md5_list[i][j],md5_list[i+1][j]# 尝试向左交换ifj-1>=0:md5_list[i][j-1],md5_list[i][j]=md5_list[i][j],md5_list[i][j-1]# 检查列是否全部相同if(md5_list[0][j-1]==md5_list[1][j-1]==md5_list[2][j-1])or\(md5_list[0][j]==md5_list[1][j]==md5_list[2][j]):result[0]=[i,j]result[1]=[i,j-1]returnresult md5_list[i][j-1],md5_list[i][j]=md5_list[i][j],md5_list[i][j-1]# 尝试向右交换(逻辑同上)ifj+1<=2:md5_list[i][j+1],md5_list[i][j]=md5_list[i][j],md5_list[i][j+1]if(md5_list[0][j+1]==md5_list[1][j+1]==md5_list[2][j+1])or\(md5_list[0][j]==md5_list[1][j]==md5_list[2][j]):result[0]=[i,j]result[1]=[i,j+1]returnresult md5_list[i][j+1],md5_list[i][j]=md5_list[i][j],md5_list[i][j+1]returnresult# 返回找到的交换位置# 创建新的背景图(用于显示结果)bg=Image.new('RGB',(width*3,height*3))# 识别需要交换的拼图块result=identify_slide(md5_list)print("需要交换的位置:",result)# 打印交换建议# 执行交换(在图片列表中交换两个图片的位置)imgs[result[0][0]*3+result[0][1]],imgs[result[1][0]*3+result[1][1]]=\ imgs[result[1][0]*3+result[1][1]],imgs[result[0][0]*3+result[0][1]]# 重新拼接交换后的完整图片foriinrange(3):forjinrange(3):bg.paste(imgs[i*3+j],(j*width,i*height))# 显示交换后的完整图片bg.show()代码功能说明：
- 图片加载与预处理：
加载9张拼图碎片图片(3x3排列)
计算每张图片的MD5哈希值作为唯一标识
- 交换位置识别：
尝试每个拼图块与相邻块(上、下、左、右)的交换
检查交换后是否能形成完整的一行或一列(三个相同MD5值)
找到满足条件的第一个交换对
- 执行交换与结果显示：
在图片列表中交换两个图片的位置
重新拼接完整的3x3图片
显示交换后的结果
最后
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