python爬虫实战,识别由canvas绘制成的滑块验证码

Python破解滑块验证码实战:数美验证码自动化识别与轨迹模拟 滑块验证码是一种常见的反自动化机制,通过要求用户拖动滑块完成验证来区分人机行为。其核心原理在于前端图像缺口匹配与后端行为轨迹分析的双重校验机制。在爬虫与自动化测试领域,破解滑块验证码具有重要的技术价值,能够提升数据采集效率和自动化流程的稳定性。针对数美等主流服务商设计的复杂验证码(如含干扰线、模糊边缘),传统模板匹配方法效果有限。本文通过结合边缘检测算法优化图像识别,并模拟人类“慢-快-慢”的移动轨迹,提供了一套稳定可用的自动化解决方案。该方案基于Selenium进行浏览器自动化,利用OpenCV进行图像处 阅读详情

注意: 这篇文章的处理滑块验证码跟平时的不一样,并不是简单的一张背景图,一张滑块图计算滑块的缺口位置。最近由中国音像与数字出版协会举办的2020中国游戏十强投票开始,老大问我能不能搞个自动无限投票,我打开网址操作了一番,感觉简直不要太简单,直接说这个自动化爬虫还不是几分钟的事情,完全没什么技术难点呀,分分钟给他莫的网站投爆。尴尬的是写到自动化识别滑块验证码的时候。却发现该滑块验证码是由canvas绘制而成,而不是以往的两张图片进行识别。虽然说有点小阻碍。但是想法总比困难多,在我天马行空的想法下,几分钟也就搞定了这个难点。

目录

一、分析网站

二、canvas滑块验证码

三、验证流程

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一、分析网站

  • 2020十强游戏投票网址: http://2020top10.cgigc.com.cn
  • 首先发现该网站需要填写姓名、手机号、邮箱,这...我一头黑线,网络上还有这操作去确定一个人的身份真实还是不真实? 中国音像与数字出版协会你可长点心吧,你们技术是烂大街了吧,我都不好意思点破,好歹搞个微信授权登陆呀,这样就算刷票也只能去买量
  • 我们继续分析网站,不去纠结人家的技术怎么样,这里姓名、手机号
爬虫原理及反爬虫技术|Chromium canvas指纹修改|chrome 时区修改|Blender 贝塞尔曲线功能二次开发 这个案例、看起来有点长、但是大多数都是注释的代码、真正的也就是Fingerprint的参数如何设置而已。基本上常见的几种、均是通过协议层特征,或者行为特征,或者硬件指纹导致的别识别。如果可以避免掉这些常见的问题,那么是非常容易的。 阅读详情

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