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# 豆瓣滑块验证码检测器（v1.0.0）
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基于 sharp 图像处理库实现的滑块验证码缺口精确识别工具。
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## 功能特性
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- ✅ 自动检测图片中的滑块缺口位置
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- ✅ 支持多滑块检测（一张图片中检测多个滑块）
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- ✅ 多策略候选区域搜索与自适应评分体系
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- ✅ 自动在图片上绘制蓝色边框标注检测结果
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- ✅ 支持基于 ground-truth 的准确率评估
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## 安装依赖
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```bash
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npm install
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```
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## 使用方法
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### 运行检测（默认数据集）
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```bash
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npm run detect
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```
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该命令会：
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1. 验证算法准确性（使用 `images/douban-target` 中的红框标注图片）
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2. 处理 `images/douban` 目录中的所有图片
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3. 将检测结果（带蓝色边框）输出到 `images/output` 目录
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### 自定义目录
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```bash
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npm run detect -- --pic-dir=images/custom
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```
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> `--pic-dir` 为 `README` 所在目录的相对路径，检测结果仍然输出到 `images/output`。
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### 目录结构
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```
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images/
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├── douban/ # 豆瓣滑块真实截图（待检测）
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├── douban-target/ # 红框标注图片（用于验证算法准确性）
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├── slider/ # 滑块形状模板图片
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├── target/ # 滑块标注图片
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└── output/ # 检测结果输出目录（蓝色框标注）
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```
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## 检测算法
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### 核心思路
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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
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2. **Sobel 边缘候选**：基于边缘图的形态学操作补充候选框
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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
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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
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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
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## 开发
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### 编译
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```bash
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npm run build
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### 调试
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核心逻辑已经拆分为模块化的检测管线：
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- `src/detection/candidate-search.ts`：多策略候选区域查找与评分
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- `src/utils/image.ts`：图像形态学、边缘工具函数
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- `src/detector.ts`：检测器主体、框体精炼与多滑块协同策略
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- `src/cli.ts`：命令行入口，负责加载 ground-truth 与批量处理
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- `src/validator.ts`：IoU/容差匹配与统计分析
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## 技术栈
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- TypeScript
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- Sharp (图像处理)
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- Node.js
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## 版本历史
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- 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。
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## 优化方向
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1. 提高对低对比度图片的检测能力
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2. 优化形态学操作参数
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3. 增加边缘检测辅助判断
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4. 支持更多滑块形状变体
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