【Python】Playwright配合 OpenCV 破解滑块验证教程

Prajna-Paramita

已于 2025-02-23 13:33:01 修改

阅读量311

点赞数 1

文章标签： python opencv 网络爬虫

于 2025-02-20 17:24:09 首次发布

本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/sjs240/article/details/145758634

版权

使用 OpenCV 破解滑块验证教程

滑块验证码是一种常见的反自动化机制，通常用于防止机器人操作。本教程将指导你如何使用 OpenCV 和 Playwright 破解滑块验证码。我们将通过以下步骤实现：

获取滑块和背景图片
计算滑块缺口位置
生成滑动轨迹
模拟滑块滑动
处理验证码

1. 环境准备

首先，确保你已经安装了以下 Python 库：

pip install opencv-python-headless numpy playwright

2. 获取滑块和背景图片

使用 Playwright 打开目标网页，并获取滑块和背景图片的 Base64 编码。

from playwright.sync_api import sync_playwright
import cv2
import numpy as np

def decode_base64_image(base64_string):
    import base64
    from io import BytesIO
    if base64_string.startswith("data:image"):
        base64_string = base64_string.split(",")[1]
    img_data = base64.b64decode(base64_string)
    img_array = np.frombuffer(img_data, dtype=np.uint8)
    img = cv2.imdecode(img_array, cv2.IMREAD_COLOR)
    return img

def get_images(page):
	# 填入背景图片xpath地址
    bg_img = page.locator('xpath=')
    # 填入滑块图片xpath地址
    slide_block = page.locator('xpath=')
    bg_img_base64 = bg_img.get_attribute("src")
    slide_block_base64 = slide_block.get_attribute("src")
    bg_img_decoded = decode_base64_image(bg_img_base64)
    slide_block_decoded = decode_base64_image(slide_block_base64)
    return bg_img_decoded, slide_block_decode