# 豆瓣滑块验证码检测器（v1.0.0）

基于 sharp 图像处理库实现的滑块验证码缺口精确识别工具。

## 功能特性

- ✅ 自动检测图片中的滑块缺口位置
- ✅ 支持多滑块检测（一张图片中检测多个滑块）
- ✅ 多策略候选区域搜索与自适应评分体系
- ✅ 自动在图片上绘制蓝色边框标注检测结果
- ✅ 支持基于 ground-truth 的准确率评估

## 安装依赖

```bash
npm install
```

## 使用方法

### 运行检测（默认数据集）

```bash
npm run detect
```

该命令会：
1. 验证算法准确性（使用 `images/douban-target` 中的红框标注图片）
2. 处理 `images/douban` 目录中的所有图片
3. 将检测结果（带蓝色边框）输出到 `images/output` 目录

### 自定义目录

```bash
npm run detect -- --pic-dir=images/custom
```

> `--pic-dir` 为 `README` 所在目录的相对路径，检测结果仍然输出到 `images/output`。

### 目录结构

```
images/
  ├── douban/          # 豆瓣滑块真实截图（待检测）
  ├── douban-target/   # 红框标注图片（用于验证算法准确性）
  ├── slider/          # 滑块形状模板图片
  ├── target/          # 滑块标注图片
  └── output/          # 检测结果输出目录（蓝色框标注）
```

## 检测算法

### 核心思路

1. **多阈值暗/亮检测**：从增强对比度后的图像中提取亮/暗连通域
2. **Sobel 边缘候选**：基于边缘图的形态学操作补充候选框
3. **颜色量化与 LAB 色差扫描**：强化低对比度场景下的候选覆盖
4. **候选融合**：利用 IoU 去重并按颜色一致性、内部边缘密度、梯度平滑度打分
5. **自学习滑块扩展**：在首个高置信度框的基础上，使用模板匹配寻找第二个滑块

## 开发

### 编译

```bash
npm run build
```

### 调试

核心逻辑已经拆分为模块化的检测管线：

- `src/detection/candidate-search.ts`：多策略候选区域查找与评分
- `src/utils/image.ts`：图像形态学、边缘工具函数
- `src/detector.ts`：检测器主体、框体精炼与多滑块协同策略
- `src/cli.ts`：命令行入口，负责加载 ground-truth 与批量处理
- `src/validator.ts`：IoU/容差匹配与统计分析

## 技术栈

- TypeScript
- Sharp (图像处理)
- Node.js

## 版本历史

- v1.0.0：引入模块化检测管线、CLI 工具、ground-truth 验证与多策略候选融合。

## 优化方向

1. 提高对低对比度图片的检测能力
2. 优化形态学操作参数
3. 增加边缘检测辅助判断
4. 支持更多滑块形状变体