selenium+opencv处理滑块验证码

selenium+opencv处理滑块验证码 测试时间：2021年11月11日 大家做爬虫的时候肯定会遇到很多验证码列如本文所指的图像识别：

小伙伴们我讲的可能会比较啰嗦，还希望你们不要嫌弃 

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这次以豆瓣登录为例：滑块验证码会在输入账号密码点击登录之后d出来

我们现在要做的呢就是获取账号和密码以及登录的元素 ，这个大家应该都会没啥好说的，注意的一点是这个登录界面是一个嵌套网页在iframe里面，需要先切入在获取元素不然获取不到

from selenium import webdriver
import requests
import cv2.cv2 as cv2
from selenium.webdriver.support.ui import WebDriverWait
from selenium.webdriver import ChromeOptions  # 这个包用来规避被检测的风险
import time  # 延迟
from selenium.webdriver import ActionChains  # 动作链
option = webdriver.ChromeOptions()
option.add_experimental_option('useAutomationExtension', False)
option.add_experimental_option('excludeSwitches', ['enable-automation'])
driver_path = r'驱动得位置'  # 定义好路径
driver = webdriver.Chrome(executable_path=driver_path,options=option)  # 初始化路径+规避检测
driver.execute_cdp_cmd("Page.addscriptToevaluateOnNewdocument", {
    "source": """
    Object.defineProperty(navigator, 'webdriver', {
      get: () => undefined
    })
  """
})
url='https://www.douban.com/'
def denglv():
    driver.get(url)
    time.sleep(4)
    driver.switch_to_frame(driver.find_element_by_xpath('//*[@id="anony-reg-new"]/div/div[1]/iframe'))  #切入登录网址
    dianjimimadenglv=driver.find_element_by_xpath('/html/body/div[1]/div[1]/ul[1]/li[2]').click()  #点击账号密码登录
    time.sleep(1)
    zhanghao=driver.find_element_by_xpath('//input[@id="username"]').send_keys('ununun')  #输入账号
    time.sleep(1)
    mima=driver.find_element_by_xpath('//input[@id="password"]').send_keys('7878787878') #输入密码
    time.sleep(2)
    denglv=driver.find_element_by_xpath('/html/body/div[1]/div[2]/div[1]/div[5]/a').click() 

现在我们需要获取背景图和滑块图不过滑块也是在iframe里面的，我们需要用代码切入到哪里去，不然直接 *** 作元素是获取不到的，这里我们定义一个函数来写

 图片地址我们看到是在img标签里面的src属性，定位到之后我们直接使用requests.get_attribute方法去获取，还要将其转码成二进制码

def tupian():
    driver.switch_to_frame("tcaptcha_iframe")
    ele_bj = driver.find_element_by_xpath('//img[@id="slideBg"]') #背景图片
    global ele_hk
    ele_hk=driver.find_element_by_xpath('//img[@id="slideBlock"]')
    src_bj = ele_bj.get_attribute('src')# 获取bj图片下载地址
    src_hk = ele_hk.get_attribute('src')# 获取滑块图片下载地址
    # 用resqust下载图片
    content = requests.get(src_bj).content  # 下载背景
    f = open('bj.jpg', mode='wb')
    f.write(content)
    f.close()
    print('下载完成背景图片')
    time.sleep(1)
    content1 = requests.get(src_hk).content  # 下载滑块
    f = open('hk.jpg', mode='wb')
    f.write(content1)
    f.close()
    print('下载完成滑块图片')

可以的朋友能努力坚持看到这里，不断学习的你真棒~

CV2的误区：

 好了我们接下来就需要处理下载好的图片，我们需要导入CV2的包来处理，这里我要讲几个误区

首先是下载当初的我傻傻的直接pip install cv2 结果可想而知呜呜呜呜呜，正确的下载应该是：

pip install opencv-python

还有就是如果直接import cv2之后它代码不会自动补全，这就很麻烦的呀，需要这样导入

import cv2.cv2 as cv2

CV2处理图片：  

先是读取背景图片和滑块的RGB码，也就是设计师常说的三色，读取完成之后我们需要将背景图灰度处理

灰度处理调用的是这个COLOR_BGR2GRAY，别选叉了哈

    #读取图片的RGB
    bj_rgb=cv2.imread('bj.jpg')
    #灰度处理
    bj_gray=cv2.cvtColor(bj_rgb,cv2.COLOR_BGR2GRAY)
    #读取滑块的RGB
    hk_rgb=cv2.imread('hk.jpg',0)

接着匹配滑块在背景图的位置，然后获取图片位置

 #匹配滑块在背景图的位置
    res=cv2.matchTemplate(bj_gray,hk_rgb,cv2.TM_CCOEFF_NORMED)
    #获取位置
    location=cv2.minMaxLoc(res)
    print(location)

这里返回的是两个一个是最好的值，一个是最差的值，直接获取452

print(location[2][0])

不过这并不是代表要在网页上移动452个距离哦， 我们识别是下载下来的大图，网页上面显示的缩略图所以不能直接用这个数值去移动

这个时候我们要去计算缩放比了，在这之前我们先封装一下灰度处理得代码

def jiexi():
    bj_rgb = cv2.imread('bj.jpg')
    # 灰度处理
    bj_gray = cv2.cvtColor(bj_rgb, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
    # 读取滑块的RGB
    hk_rgb = cv2.imread('hk.jpg', 0)
    # 匹配滑块在背景图的位置
    res = cv2.matchTemplate(bj_gray, hk_rgb, cv2.TM_CCOEFF_NORMED)
    # 获取位置
    location = cv2.minMaxLoc(res)
    print(location[2][0])
    return location[2][0]

最终得缺口位置等于之前获取得坐标比如x 【x乘于缩放图在除以原图】，但是还要减去滑块初始得位置 (x * 282 / 680)-22

我们需要写一个循环让它不断去尝试，如果我们没有拖动成功那么肯定是要刷新重新来，而如果成功了就没有刷新按钮则会报错对吧，我们写个while True: 从点击登录按钮开始循环

    while True:
        tupian()
        x=jiexi()
        x = int(x * 282 / 680)-22
        print(x)
        action = ActionChains(driver)
        # 按住滑块元素
        action.click_and_hold(ele_hk).perform()
        # 滑动
        action.move_by_offset(x, 0).perform()
        # 松开鼠标
        action.release(ele_hk).perform()

我测试得时候发现到松开鼠标得时候会报错，解决方法呢就是让他窗口全屏

driver.maximize_window()

 不过有些网站会识别滑动轨迹得，这样就不行了我们需要模拟人手动拉得效果，这里我直接贴一段崔庆才博主得轨迹代码

def get_tracks(distance):
    # 初速度
    v = 0
    # 计算间隔
    t = 0.2
    tracks = []
    # 当前位移
    current = 0
    # 减速阈值
    while current < distance:
        # 加速度为正 2
        a = 2
        # 初速度 v0
        v0 = v
        # 当前速度 v = v0 + at
        v = v0 + a*t
        # 移动距离 x = v0t + 1/2 * a * t^2
        move = v0 * t +0.5 * a * (t * t)
        # 当前位移
        current += move
        # 加入轨
        tracks.append(round(move))
        v = v0 + a * t
    return tracks

然后修改一下之前循环部分得代码 

    while True:
        tupian()
        x=jiexi()
        x = int(x * 282 / 680)-22
        print(x)
        tracks = get_tracks(x)
        action = ActionChains(driver)
        # 按住滑块元素
        action.click_and_hold(ele_hk).perform()
        # 用随机生成得轨迹滑动
        for track in tracks:
            ActionChains(driver).move_by_offset(xoffset=track, yoffset=0).perform()
        ActionChains(driver).move_by_offset(xoffset=5, yoffset=0).perform()
        ActionChains(driver).move_by_offset(xoffset=-5, yoffset=0).perform()
        # 松开鼠标
        action.release(ele_hk).perform()
        try:
            time.sleep(3)
            refresh = driver.find_element_by_xpath('//div[@id="reload"]').click()  # 刷新按钮
        except Exception as e:
            break

这两段代码呢，是因为模拟假装没拖准确超过了，然后在修正误差更像人手 *** 作 

 测试结果也是完美成功呀

 完整代码如下：

from selenium import webdriver
import requests
import cv2.cv2 as cv2
from selenium.webdriver.support.ui import WebDriverWait
from selenium.webdriver import ChromeOptions  # 这个包用来规避被检测的风险
import time  # 延迟
from selenium.webdriver import ActionChains  # 动作链

option = webdriver.ChromeOptions()
option.add_experimental_option('useAutomationExtension', False)
option.add_experimental_option('excludeSwitches', ['enable-automation'])
driver_path = r'驱动得位置'  # 定义好路径
driver = webdriver.Chrome(executable_path=driver_path,options=option)  # 初始化路径+规避检测
driver.execute_cdp_cmd("Page.addscriptToevaluateOnNewdocument", {
    "source": """
    Object.defineProperty(navigator, 'webdriver', {
      get: () => undefined
    })
  """
})
url='https://www.douban.com/'
driver.maximize_window()
def denglv():
    driver.get(url)
    time.sleep(4)
    driver.switch_to_frame(driver.find_element_by_xpath('//*[@id="anony-reg-new"]/div/div[1]/iframe'))  #切入登录网址
    dianjimimadenglv=driver.find_element_by_xpath('/html/body/div[1]/div[1]/ul[1]/li[2]').click()  #点击账号密码登录
    time.sleep(1)
    zhanghao=driver.find_element_by_xpath('//input[@id="username"]').send_keys('ununun')  #输入账号
    time.sleep(1)
    mima=driver.find_element_by_xpath('//input[@id="password"]').send_keys('7878787878') #输入密码
    time.sleep(2)
    denglv=driver.find_element_by_xpath('/html/body/div[1]/div[2]/div[1]/div[5]/a').click() #点击登录
    time.sleep(3)
    while True:
        tupian()
        x=jiexi()
        x = int(x * 282 / 680)-22
        print(x)
        tracks = get_tracks(x)
        action = ActionChains(driver)
        # 按住滑块元素
        action.click_and_hold(ele_hk).perform()
        # 滑动
        for track in tracks:
            ActionChains(driver).move_by_offset(xoffset=track, yoffset=0).perform()
        ActionChains(driver).move_by_offset(xoffset=5, yoffset=0).perform()
        ActionChains(driver).move_by_offset(xoffset=-5, yoffset=0).perform()
        # 松开鼠标
        action.release(ele_hk).perform()
        try:
            time.sleep(3)
            refresh = driver.find_element_by_xpath('//div[@id="reload"]').click()  # 刷新按钮
        except Exception as e:
            break
def tupian():
    driver.switch_to_frame("tcaptcha_iframe")
    ele_bj = driver.find_element_by_xpath('//img[@id="slideBg"]') #背景图片
    global ele_hk
    ele_hk=driver.find_element_by_xpath('//img[@id="slideBlock"]')
    src_bj = ele_bj.get_attribute('src')# 获取bj图片下载地址
    src_hk = ele_hk.get_attribute('src')# 获取滑块图片下载地址
    # 用resqust下载图片
    content = requests.get(src_bj).content  # 下载背景
    f = open('bj.jpg', mode='wb')
    f.write(content)
    f.close()
    print('下载完成背景图片')
    time.sleep(1)
    content1 = requests.get(src_hk).content  # 下载滑块
    f = open('hk.jpg', mode='wb')
    f.write(content1)
    f.close()
    print('下载完成滑块图片')

def jiexi():
    bj_rgb = cv2.imread('bj.jpg')
    # 灰度处理
    bj_gray = cv2.cvtColor(bj_rgb, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
    # 读取滑块的RGB
    hk_rgb = cv2.imread('hk.jpg', 0)
    # 匹配滑块在背景图的位置
    res = cv2.matchTemplate(bj_gray, hk_rgb, cv2.TM_CCOEFF_NORMED)
    # 获取位置
    location = cv2.minMaxLoc(res)
    print(location[2][0])
    return location[2][0]
def get_tracks(distance):
    # 初速度
    v = 0
    # 计算间隔
    t = 0.2
    tracks = []
    # 当前位移
    current = 0
    # 减速阈值
    while current < distance:
        # 加速度为正 2
        a = 2
        # 初速度 v0
        v0 = v
        # 当前速度 v = v0 + at
        v = v0 + a * t
        # 移动距离 x = v0t + 1/2 * a * t^2
        move = v0 * t + 0.5 * a * (t * t)
        # 当前位移
        current += move
        # 加入轨
        tracks.append(round(move))
        v = v0 + a * t
    return tracks
if __name__ == '__main__':
    denglv()

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