selenium+opencv破解图片移动验证码

最新推荐文章于 2024-07-03 21:59:27 发布

小人物哎

最新推荐文章于 2024-07-03 21:59:27 发布

阅读量449

点赞数

分类专栏： Python 文章标签： selenium 破解图片滑动验证码

本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/bt517840374/article/details/101480901

版权

Python 专栏收录该内容

20 篇文章

订阅专栏

本文介绍了一种使用Python和Selenium库自动识别并破解滑动验证码的方法。通过抓取背景图和滑块图，利用OpenCV进行图像处理和匹配，找到滑块正确位置，实现自动化操作。

摘要生成于 C知道，由 DeepSeek-R1 满血版支持，前往体验 >

from django.test import TestCase

# Create your tests here.

from selenium.webdriver import Chrome
from selenium.webdriver.common.action_chains import ActionChains
import time
import requests
import cv2 as cv
import numpy as np

web = Chrome()

web.get("https://dun.163.com/trial/sense")

web.find_element_by_xpath('/html/').click() # 点击栏目
time.sleep(1)
web.find_element_by_xpath('/xxx/').click() # 点击加载滑动验证码
time.sleep(1)

bg_img_src = web.find_element_by_xpath('/x/img/').get_attribute('src') # 获取背景图

front_img_src = web.find_element_by_xpath('/x/img/').get_attribute('src') # 获取滑块

with open('bg.jpg', mode='wb') as f:
    f.write(requests.get(bg_img_src).content)

with open('hk.jpg', mode='wb') as f:
    f.write(requests.get(front_img_src).content)

# 处理图片，根据两张图片识别图片中的豁口

bg = cv.imread("bg.jpg")
front = cv.imread('hk.jpg')

# 灰度处理
bg = cv.cvtColor(bg, cv.COLOR_BGR2GRAY)
front = cv.cvtColor(front, cv.COLOR_BGR2GRAY)

# 接下来处理滑块
front = front[front.any(1)]

# 匹配

result = cv.matchTemplate(bg, front, cv.TM_CCOEFF_NORMED) # 精度最高，速度最慢
# 匹配值最高，最符合
#np.argmax(result) # 返回的是一维的位置
x, y = np.unravel_index(np.argmax(result), result.shape)

# print(x,y)
# w,h = front.shape
# cv.rectangle(bg, (y,x), (y+w, x+h),(38,38,38), 2)
#
# cv.imshow("gray1", bg)
# cv.imshow("gray2", front)
# cv.waitKey(0)
# cv.destroyAllWindows()

div = web.find_element_by_xpath('/滑块/')
# 需要引入动作链

ActionChains(web).drag_and_drop_by_offset(div, xoffset=y//1.5, yoffset=0).perform()