这里是一个使用Python和OpenCV库的例子，用于检测并提取白色滑块的当前位置。

import cv2
import numpy as np

# 读取图像
image = cv2.imread('image.jpg')

# 将图像转换为HSV颜色空间
hsv = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2HSV)

# 定义白色的HSV范围
lower_white = np.array([0, 0, 200])
upper_white = np.array([180, 30, 255])

# 创建一个掩膜，将白色滑块区域提取出来
mask = cv2.inRange(hsv, lower_white, upper_white)

# 执行形态学操作，以去除噪声和填充空洞
kernel = np.ones((5, 5), np.uint8)
mask = cv2.morphologyEx(mask, cv2.MORPH_OPEN, kernel)

# 查找轮廓
contours, _ = cv2.findContours(mask, cv2.RETR_EXTERNAL, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)

# 如果存在轮廓
if len(contours) > 0:
    # 找到最大的轮廓
    max_contour = max(contours, key=cv2.contourArea)
    
    # 计算最大轮廓的最小外接矩形
    x, y, w, h = cv2.boundingRect(max_contour)
    
    # 计算滑块当前点的中心坐标
    current_point = (x + w / 2, y + h / 2)
    
    # 在图像上绘制滑块当前点的位置
    cv2.circle(image, current_point, 5, (0, 255, 0), -1)

# 显示结果图像
cv2.imshow('Result', image)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

请确保将image.jpg替换为您自己的图像文件路径。此代码将使用HSV颜色空间和形态学操作来提取白色滑块的区域，并计算滑块当前点的中心坐标。最后，在原始图像上绘制出滑块当前点的位置。