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标题: Selenium之滑块拼图验证码图片方法 [打印本页]

作者: lsekfe 时间: 2023-3-30 13:14
标题: Selenium之滑块拼图验证码图片方法
一、得到验证码图片
　　1、思路
　　·获取完整图片和缺口图片的base64数据
　　· 转换base64数据为图片
　　2、实践方法
　　封装：
　　 def get_images(self):
　　       """第一步：得到验证码图片base64数据"""
　　       # 得到完整的图片base64数据,"return"必须加上
　　       full_js = "return document.getElementsByTagName('img')[0].src"
　　       full_image = self.executeScript(full_js, loc=None)
　　       # 得到缺口的图片base64数据
　　       gap_js = "return document.getElementsByTagName('img')[1].src"
　　       gap_image = self.executeScript(gap_js, loc=None)
　　       # 设置保存路径
　　       base_path = fun().upPath() + "/data/image"
　　       full_path = base_path + "/full_image.png"
　　       gap_path = base_path + "/gap_image.png"
　　       # 转换
　　       self.base64_to_image(full_image, full_path)
　　       self.base64_to_image(gap_image, gap_path)
　　       # 返回路径
　　       return full_path, gap_path
　　 def base64_to_image(self,base64_str , image_path=None):
　　       """在第一步里：base64转化为image"""
　　       base64_data = re.sub('^data:image/.+;base64,', '', base64_str)
　　       byte_data = base64.b64decode(base64_data)
　　       image_data = BytesIO(byte_data)
　　       img = Image.open(image_data)
　　       if image_path:
　　          img.save(image_path)
　　       return img

　　完整的图片：full_image.png

　　缺口的图片：gap_image.png

　　二、匹配缺口照片在完整照片的位置
　　1、思路
　　·读取完整图片和缺口图片信息
　　· 匹配缺口照片在完整照片的位置
　　2、实践方法
　　封装：
　　 def match_gaps(self, full, gap):
　　       """第二步：匹配缺口照片在完整照片的位置"""
　　       # 读取图片文件信息
　　       img_full = cv2.imread(full)
　　       # 以灰度模式加载图片
　　       template = cv2.imread(gap)
　　       # 方法
　　       methods = [cv2.TM_SQDIFF_NORMED, cv2.TM_CCORR_NORMED, cv2.TM_CCOEFF_NORMED]
　　       # [url=]记录[/url]每个方法的距离
　　       left = []
　　       # 最接近值
　　       min_ = []
　　       for method in methods:
　　          # 匹配
　　          res = cv2.matchTemplate(img_full, template, method)
　　          # 获取相关内容
　　          min_val, max_val, min_loc, max_loc = cv2.minMaxLoc(res)
　　          if method == cv2.TM_SQDIFF_NORMED:
　　             min_.append(min_val - 0.0)
　　             left.append(min_loc[0])
　　          else:
　　             min_.append(1.0 - max_val)
　　             left.append(max_loc[0])
　　       index = min_.index(numpy.min(min_))
　　       print("选用第{:d}个方法, 差为：{:f}，距离为：{:d}".format(index+1, min_[index], left[index]))
　　       return left[index]

　　三、机器模拟人工滑动轨迹
　　1、思路
　　·滑块移动轨迹
　　· 机器模拟人工滑动轨迹
　　2、实践方法
　　封装：
　　 def sliding_track(self, distance):
　　       """第三步：机器模拟人工滑动轨迹"""
　　       # 按住按钮
　　       self.click_and_hold(loc.verifyButton_loc)
　　       # 获取轨迹
　　       track = self.get_track(distance)
　　       print(f"获取轨迹：{track}")
　　       print("++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++")
　　       for t in track:
　　          self.move_by_offset(t)
　　       self.move_by_offset(5)
　　       self.move_by_offset(-5)
　　       # 松开按钮
　　       self.release()
　　 def get_track(self, distance):
　　       """在第三步里：滑块移动轨迹"""
　　       track = []
　　       current = 0
　　       # 阈值
　　       mid = distance * 3 / 4
　　       t = random.randint(5, 6) / 10
　　       v = 0
　　       while current < distance:
　　          if current < mid:
　　             a = 6
　　          else:
　　             a = -7
　　          v0 = v
　　          v = v0 + a * t
　　          move = v0 * t + 3 / 4 * a * t * t
　　          current += move
　　          track.append(round(move))
　　       return track

　　四、判断拼图是否存在
　　1、思路
　　·判断拼图是否存在
　　· 存在的话返回true
　　2、实践方法
　　封装：
　　 def judgeBox(self):
　　       """第四步：判断拼图是否存在"""
　　       box_js = "return document.getElementsByClassName('verifybox')"
　　       box_is = self.executeScript(box_js, loc=None)
　　       return len(box_is) > 0

　　五、滑块拼图递归循环调用
　　1、思路
　　判断拼图存在的话重新再执行以上方法。
　　2、实践方法
　　封装：
　　 def loop(self):
　　       """第五步：滑块拼图递归循环调用"""
　　       # 得到验证码图片
　　       full_img_path, gap_img_path = self.get_images()
　　       # 匹配缺口照片在完整照片的位置
　　       number = self.match_gaps(full_img_path, gap_img_path)
　　       print(f"缺口照片的位置为：{number}")
　　       # 机器模拟人工滑动轨迹
　　       self.sliding_track(number)
　　       if self.judgeBox():
　　          self.loop()

　　滑动结果：

　　虽然现在能达到模拟人工进行滑动模块，但是成功率不是很高！

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