抖音小店、巨量登入，滑动验证码识别

Sajor_

已于 2022-08-18 19:14:57 修改

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分类专栏： python 文章标签： python 开发语言图像处理卷积神经网络

于 2022-07-12 22:39:31 首次发布

本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/jx_ZhangZhaoxuan/article/details/125753712

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本文介绍了如何使用Python的selenium、pandas、numpy和opencv库自动化破解字节跳动巨量纵横平台的滑动验证码。通过图像处理找到缺口位置，利用Prewitt卷积核突出缺口边缘，最终通过拟合算法校正偏差并控制浏览器完成验证。代码已上传至GitHub，适用于处理类似验证码的自动化场景。

摘要生成于 C知道，由 DeepSeek-R1 满血版支持，前往体验 >

今天的目标地址是字节的巨量纵横，目前在一家广告营销型的公司，专注于在各大平台投放信息流广告。巨量纵横为字节跳动的广告平台，用于管理推广账户。今天破解一下这个平台的登陆入口，为今后的数据爬取开个头。

抖音旗下很多平台都用的是这个验证方式，包括巨量，抖店等平台，均可以使用下面这种方式。

涉及工具技术

selenium
pandas
numpy
opencv
Pillow

# python 库安装
pip install -r requirements.txt -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple

开始

滑动验证码就是上图这种东西，验证方式就是用鼠标拖动到缺口阴影位置松手即可。

逻辑比较简单，目前要处理的核心问题就是怎么找到这个阴影位置，因为可能有不同的图片而且图片中缺口阴影的位置也不确定。

问题可以简化为：如何找到背景图中缺口的准确位置

分析

首先通过浏览器检查工具，看一下能获得哪些信息。

首先可以获得滑块和缺口图片的链接，还可以获取滑块图片的高度

我们先将缺口图片下载下来，通过简单的图像变换看一下有什么特征可以利用。下面Python代码可用于下载图片。

from urllib import request

img = 'https://p6-catpcha.byteimg.com/tos-cn-i-188rlo5p4y/7fcb5c88410943579af133942e8f9249~tplv-188rlo5p4y-2.jpeg'

request.urlretrieve(img, './img.jpg')

将图片保存下来之后，使用较为通用的处理方法先观察一下图片特点，首先灰度处理，再手动调整阈值观察二值化后的图片。

通过观察可以发现带缺口图片附近有一圈白色痕迹，我们就是要获取到白色方框的左半部分距离整个图片左边的距离。

通过观察二值化后的图片特征，我想到一个办法，就是通过这张二值化后的图片，遍历每一个像素点，找到连续的、在垂直方向均为白色的位置。理论上是可行的，可能验证码图片样本不够，可能会有些图片白色部分较多，比如这张银色的车，白色的色块就比较多。

滤波

因为我们只需要缺口的左边位置的坐标，所以可以通过具有提取边缘特征的水平梯度Prewitt卷积核来处理图片。通过测试我选取了下面这个3x3的卷积核。

⎡⎣⎢⎢111000−2−2−2⎤⎦⎥⎥[10−210−210−2]

通过opencv库处理原图，可以发现图片缺口左边部分的边缘被突出显示了出来。

结果

有了如上的矩阵就简单了，按照之前的思路，找到垂直方向的白线就可以拿到缺口的坐标。

遍历图片每一个点，将白色点的x坐标存入一维数组中，再求该数列的众数就能得出缺口的坐标啦！

偷个懒，众数的不优雅表达
pd.Series(np.array(res_list)).mode()[0]

切图

为了更高的准确率，我们之前还能拿到滑块图片的高度，我们可以将验证码无用部分，也就是缺口部分上下方图片切除掉。

可以通过selenium库 img.value_of_css_property("top") 方法获取页面元素属性，拿到滑块图片的高度，通过后面测量，与原图大概是1.65倍(这个不知道是什么单位的倍数，下面会展示计算方法)，滑块高度大约110像素。numpy切片的代码就不放了。切出来的图片类似这样，再进行上面的操作，脑补是能减少误判(没测过😊)