滑块验证码自动拖拽（selenium+opencv）

计算需要移动的像素

首先我在github上找到了一个大佬写的项目SlideCrack/slide_01 at master · crazyxw/SlideCrack (github.com)

输入是本地的两张图：滑块验证码背景和滑块图片

输出是两个缺口的像素距离

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import cv2
class SlideCrack(object):# https://github.com/crazyxw/SlideCrack/tree/master/slide_01
    def __init__(self, gap, bg, out):
        """
        init code
        :param gap: 缺口图片
        :param bg: 背景图片
        :param out: 输出图片
        """
        self.gap = gap
        self.bg = bg
        self.out = out

    @staticmethod
    def clear_white(img):
        # 清除图片的空白区域，这里主要清除滑块的空白
        img = cv2.imread(img)
        rows, cols, channel = img.shape
        min_x = 255
        min_y = 255
        max_x = 0
        max_y = 0
        for x in range(1, rows):
            for y in range(1, cols):
                t = set(img[x, y])
                if len(t) >= 2:
                    if x <= min_x:
                        min_x = x
                    elif x >= max_x:
                        max_x = x

                    if y <= min_y:
                        min_y = y
                    elif y >= max_y:
                        max_y = y
        img1 = img[min_x:max_x, min_y: max_y]
        return img1

    def template_match(self, tpl, target):
        th, tw = tpl.shape[:2]
        result = cv2.matchTemplate(target, tpl, cv2.TM_CCOEFF_NORMED)
        # 寻找矩阵(一维数组当作向量,用Mat定义) 中最小值和最大值的位置
        min_val, max_val, min_loc, max_loc = cv2.minMaxLoc(result)
        tl = max_loc
        br = (tl[0] + tw, tl[1] + th)
        # 绘制矩形边框，将匹配区域标注出来
        # target：目标图像
        # tl：矩形定点
        # br：矩形的宽高
        # (0,0,255)：矩形边框颜色
        # 1：矩形边框大小
        cv2.rectangle(target, tl, br, (0, 0, 255), 2)
        cv2.imwrite(self.out, target)
        return tl[0]

    @staticmethod
    def image_edge_detection(img):
        edges = cv2.Canny(img, 100, 200)
        return edges

    def discern(self):
        img1 = self.clear_white(self.gap)
        img1 = cv2.cvtColor(img1, cv2.COLOR_RGB2GRAY)
        slide = self.image_edge_detection(img1)

        back = cv2.imread(self.bg, 0)
        back = self.image_edge_detection(back)

        slide_pic = cv2.cvtColor(slide, cv2.COLOR_GRAY2RGB)
        back_pic = cv2.cvtColor(back, cv2.COLOR_GRAY2RGB)
        x = self.template_match(slide_pic, back_pic)
        # 输出横坐标, 即 滑块在图片上的位置
        print(x)
        return x

# 滑块图片
img1 = "1.png"
# 背景图片
img2 = "2.jpg"
# 处理结果图片,用红线标注
img3 = "3.png"
sc = SlideCrack(img1, img2, img3)
x=sc.discern()

浏览器自动控制

针对这个网页，分为三步，打开网址，点击按钮，拖拽滑块

操作网页元素

可以用css选择器来获取网页元素对象

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driver.find_element_by_css_selector('.yidun_slider')
driver.find_element_by_css_selector('[captcha-mode=embed]').click()
driver.find_element_by_css_selector('.yidun_jigsaw').get_attribute('src')

用这个方法就可以得到图片的src属性，也就是url地址

下一步就是把图片下载下来

下载图片

使用urllib.request即可

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import urllib.request
def downloadPic(url,filename):
    try:
        #下载图片，并保存到文件夹中
        urllib.request.urlretrieve(url=url,filename=filename)
    except IOError as e:
        print("IOError")
    except Exception as e:
        print("Exception")

模拟拖拽

使用ActionChains(driver).drag_and_drop_by_offset(source,xoffset,yoffset).perform()

三个参数分别是元素对象，横向偏移，纵向盘偏移，比如下面这段代码，意思就是找到类名为yidun_slider的元素，向右拖动50像素

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tag=driver.find_element_by_css_selector('.yidun_slider')
ActionChains(driver).drag_and_drop_by_offset(tag,50,0).perform()

整合

然后就可以用别人写好的代码了，实际操作时发现计算出的距离偏小一点点，拖拽参数里手动加一点点就行

但是！

这个网站好像识别出来是selenium在控制浏览器，就算拖拽的位置非常准确，也不会通过

我以为是检测到拖拽太准太快了，然后我就手动拖拽，居然也不行

初步得出的结论是只要是用selenium打开的这个网页，打开后即使手动操作也不可能成功

其他网站可能没有这种限制，没有测试

关于selenium怎么不被网站检测到，值得研究。

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# -*- coding: utf-8 -*-
import urllib.request
def downloadPic(url,filename):
    try:
        #下载图片，并保存到文件夹中
        urllib.request.urlretrieve(url=url,filename=filename)
    except IOError as e:
        print("IOError")
    except Exception as e:
        print("Exception")

import cv2
class SlideCrack(object):# https://github.com/crazyxw/SlideCrack/tree/master/slide_01
    def __init__(self, gap, bg, out):
        """
        init code
        :param gap: 缺口图片
        :param bg: 背景图片
        :param out: 输出图片
        """
        self.gap = gap
        self.bg = bg
        self.out = out

    @staticmethod
    def clear_white(img):
        # 清除图片的空白区域，这里主要清除滑块的空白
        img = cv2.imread(img)
        rows, cols, channel = img.shape
        min_x = 255
        min_y = 255
        max_x = 0
        max_y = 0
        for x in range(1, rows):
            for y in range(1, cols):
                t = set(img[x, y])
                if len(t) >= 2:
                    if x <= min_x:
                        min_x = x
                    elif x >= max_x:
                        max_x = x

                    if y <= min_y:
                        min_y = y
                    elif y >= max_y:
                        max_y = y
        img1 = img[min_x:max_x, min_y: max_y]
        return img1

    def template_match(self, tpl, target):
        th, tw = tpl.shape[:2]
        result = cv2.matchTemplate(target, tpl, cv2.TM_CCOEFF_NORMED)
        # 寻找矩阵(一维数组当作向量,用Mat定义) 中最小值和最大值的位置
        min_val, max_val, min_loc, max_loc = cv2.minMaxLoc(result)
        tl = max_loc
        br = (tl[0] + tw, tl[1] + th)
        # 绘制矩形边框，将匹配区域标注出来
        # target：目标图像
        # tl：矩形定点
        # br：矩形的宽高
        # (0,0,255)：矩形边框颜色
        # 1：矩形边框大小
        cv2.rectangle(target, tl, br, (0, 0, 255), 2)
        cv2.imwrite(self.out, target)
        return tl[0]

    @staticmethod
    def image_edge_detection(img):
        edges = cv2.Canny(img, 100, 200)
        return edges

    def discern(self):
        img1 = self.clear_white(self.gap)
        img1 = cv2.cvtColor(img1, cv2.COLOR_RGB2GRAY)
        slide = self.image_edge_detection(img1)

        back = cv2.imread(self.bg, 0)
        back = self.image_edge_detection(back)

        slide_pic = cv2.cvtColor(slide, cv2.COLOR_GRAY2RGB)
        back_pic = cv2.cvtColor(back, cv2.COLOR_GRAY2RGB)
        x = self.template_match(slide_pic, back_pic)
        # 输出横坐标, 即 滑块在图片上的位置
        print(x)
        return x

import time
from selenium import webdriver
from selenium.webdriver.common.action_chains import ActionChains
driver=webdriver.Chrome(executable_path='chromedriver.exe')
#http://npm.taobao.org/mirrors/chromedriver/
driver.maximize_window()
driver.get('https://dun.163.com/trial/jigsaw')
driver.implicitly_wait(10)#最多等待时间
driver.find_element_by_css_selector('[captcha-mode=embed]').click()
time.sleep(1)
tag=driver.find_element_by_css_selector('.yidun_slider')
driver.find_element_by_css_selector('[captcha-mode=embed]').click()
img1_src=driver.find_element_by_css_selector('.yidun_jigsaw').get_attribute('src')
img2_src=driver.find_element_by_css_selector('.yidun_bg-img').get_attribute('src')
print(img1_src)
print(img2_src)
downloadPic(img1_src,'1.png')
downloadPic(img2_src,'2.jpg')
time.sleep(3)
# 滑块图片
img1 = "1.png"
# 背景图片
img2 = "2.jpg"
# 处理结果图片,用红线标注
img3 = "3.png"
sc = SlideCrack(img1, img2, img3)
x=sc.discern()
ActionChains(driver).drag_and_drop_by_offset(tag,x,0).perform()
python 图像处理
#验证码
滑块验证码自动拖拽（selenium+opencv）
https://xinhaojin.github.io/2022/02/22/滑块验证码自动拖拽（seleniumopencv）/
作者
xinhaojin
发布于
2022年2月22日
许可协议