破解滑塊驗證碼的思路主要有2種：
本次就使用第2種，第一種比較簡單。廢話不多說，直接上代碼：
以下均利用無頭瀏覽器進行獲取
獲得滑塊驗證的小圖片
def get_image1(self,driver):
"""
獲取滑塊驗證缺口小圖片
:param driver:chrome對象
:return:缺口小圖片
"""
canvas = driver.find_element_by_xpath("http://div[@id='xy_img']").get_attribute("style")
image_data=re.findall("data:image/jpg;base64,(.*?)\"\)",canvas)[0]
# print(image_data)
binary_image_data=base64.b64decode(image_data,'-_')
file_like=BytesIO(binary_image_data)
image=Image.open(file_like)
return image
一般來說，這張小圖片都是獨立的，比較好獲取，圖片如下：
獲得滑塊驗證的背景圖片
?。?！這個背景圖片網頁一般會返回亂序的圖片，然后通過js對圖片進行重新排序，要破解需要的時間較多，且每個js排序算法不一樣，不具有復用性。這里就取了個巧，直接對當前瀏覽器截屏，然后在截取指定范圍圖片。
def get_image2(self,driver):
"""
獲取滑塊驗證碼背景圖片
:param driver:chrome對象
:return:背景圖片
"""
driver.save_screenshot('yanzhengma.png')
# 通過圖片元素節點獲取坐標值
# element = driver.find_element_by_id("bgImg")
# left = element.location['x']
# top = element.location['y']
# right = element.location['x'] + element.size['width']
# bottom = element.location['y'] + element.size['height']
# 通過畫圖軟件直接獲取相應圖片的坐標值
left=359
top=238
right=658
bottom=437
# print((left, top, right, bottom))
im = Image.open('yanzhengma.png')
im = im.crop((left, top, right, bottom))
return im
圖片如下：
軌跡計算方法
def get_track(self, distance):
"""
根據偏移量獲取移動軌跡
:param distance:偏移量
:return:移動軌跡
"""
# 移動軌跡
track = []
# 當前位移
current = 0
# 減速閾值
mid = distance * 4 / 5
# 計算間隔
t = 0.2
# 初速度
v = 0
while current < distance:
if current < mid:
# 加速度為正2
a = 2
else:
# 加速度為負3
a = -3
# 初速度v0
v0 = v
# 當前速度v = v0 + at
v = v0 + a * t
# 移動距離x = v0t + 1/2 * a * t^2
move = v0 * t + 1 / 2 * a * t * t
# 當前位移
current += move
# 加入軌跡
track.append(round(move))
return track
驗證主程序
def slider_verification_code(self,driver,cnt):
"""
破解滑塊驗證主程序
:param driver:chrome對象；cnt：已驗證次數
:return:已驗證次數
"""
print("出現滑塊驗證，驗證中")
# 1、出現滑塊驗證，獲取驗證小圖片
picture1 = self.get_image1(driver)
picture1.save("./picture1.png")
# 2、獲取有缺口驗證圖片
picture2 = self.get_image2(driver)
picture2.save("./picture2.png")
#二值化圖片,進行對比，輸出匹配的坐標系
target_rgb=cv2.imread("./picture2.png")
target_gray=cv2.cvtColor(target_rgb,cv2.COLOR_BGR2GRAY)
template_rgb=cv2.imread("./picture1.png",0)
res=cv2.matchTemplate(target_gray,template_rgb,cv2.TM_CCOEFF_NORMED)
value=cv2.minMaxLoc(res)
value = value[3][0]
cnt += 1
print("需要位移的距離為："+str(value)+",已驗證"+str(cnt)+"次")
#根據距離獲取位移的軌跡路線
track=self.get_track(value)
time.sleep(1)
ActionChains(driver).click_and_hold(driver.find_element_by_class_name("handler.handler_bg")).perform()
for x in track:
ActionChains(driver).move_by_offset(xoffset=x, yoffset=0).perform()
time.sleep(0.5)
ActionChains(driver).release().perform()
return cnt
看！有 飛 機：
以上就是本文的全部內容，希望對大家的學習有所幫助，也希望大家多多支持億速云。
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