python模拟哔哩哔哩滑块登入验证的实现

 更新时间:2020年04月24日 09:07:19   作者:卡卡叮  
这篇文章主要介绍了python模拟哔哩哔哩滑块登入验证的实现,文中通过示例代码介绍的非常详细,对大家的学习或者工作具有一定的参考学习价值,需要的朋友们下面随着小编来一起学习学习吧

准备工具

  • pip3 install PIL
  • pip3 install opencv-python
  • pip3 install numpy
  • 谷歌驱动

建议指定清华源下载速度会更快点

使用方法 : pip3 install opencv-python -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple/opencv-python/

谷歌驱动
谷歌驱动下载链接 :http://npm.taobao.org/mirrors/chromedriver/

前言

本篇文章采用的是cv2的Canny边缘检测算法进行图像识别匹配。

Canny边缘检测算法参考链接:https://www.jb51.net/article/185336.htm

具体使用的是Canny的matchTemplate方法进行模糊匹配,匹配方法用CV_TM_CCOEFF_NORMED归一化相关系数匹配。得出的max_loc就是匹配出来的位置信息。从而达到位置的距离。

难点

  • 由于图像采用放大的效果匹配出的距离偏大,难以把真实距离,并存在误差。
  • 由于哔哩哔哩滑块验证进一步采取做了措施,如果滑动时间过短,会导致验证登入失败。所以我这里采用变速的方法,在相同时间内滑动不同的距离。
  • 误差的存在是必不可少的,有时会导致验证失败,这都是正常现象。

流程

1.实例化谷歌浏览器 ,并打开哔哩哔哩登入页面。

2.点击登陆,弹出滑动验证框。

3.全屏截图、后按照尺寸裁剪各两张。

5.模糊匹配两张图片,从而获取匹配结果以及位置信息 。

6.将位置信息与页面上的位移距离转化,并尽可能少的减少误差 。

7.变速的拖动滑块到指定位置,从而达到模拟登入。

效果图

代码实例

库安装好后,然后填写配置区域后即可运行。

from PIL import Image
from time import sleep
from selenium import webdriver
from selenium.webdriver import ActionChains
from selenium.webdriver.common.by import By
from selenium.webdriver.support.ui import WebDriverWait
from selenium.webdriver.support import expected_conditions as EC
import cv2
import numpy as np
import math
############ 配置区域 #########

zh='' #账号
pwd='' #密码
 # chromedriver的路径
chromedriver_path = "C:\Program Files (x86)\Google\Chrome\Application\chromedriver.exe"

####### end #########

options = webdriver.ChromeOptions()
options.add_argument('--no-sandbox')
options.add_argument('--window-size=1020,720')
# options.add_argument('--start-maximized') # 浏览器窗口最大化
options.add_argument('--disable-gpu')
options.add_argument('--hide-scrollbars')
options.add_argument('test-type')
options.add_experimental_option("excludeSwitches", ["ignore-certificate-errors",
             "enable-automation"]) # 设置为开发者模式
driver = webdriver.Chrome(options=options, executable_path=chromedriver_path)
driver.get('https://passport.bilibili.com/login')

# 登入
def login():
 driver.find_element_by_id("login-username").send_keys(zh)
 driver.find_element_by_id("login-passwd").send_keys(pwd)
 driver.find_element_by_css_selector("#geetest-wrap > div > div.btn-box > a.btn.btn-login").click()
 print("点击登入")

# 整个图,跟滑块整个图
def screen(screenXpath):
 img = WebDriverWait(driver, 20).until(
  EC.visibility_of_element_located((By.XPATH, screenXpath))
 )
 driver.save_screenshot("allscreen.png") # 对整个浏览器页面进行截图
 left = img.location['x']+160 #往右
 top = img.location['y']+60 # 往下
 right = img.location['x'] + img.size['width']+230 # 往左
 bottom = img.location['y'] + img.size['height']+110 # 往上
 im = Image.open('allscreen.png')
 im = im.crop((left, top, right, bottom)) # 对浏览器截图进行裁剪
 im.save('1.png')
 print("截图完成1")
 screen_two(screenXpath)
 screen_th(screenXpath)
 matchImg('3.png','2.png')

# 滑块部分图
def screen_two(screenXpath):
 img = WebDriverWait(driver, 20).until(
  EC.visibility_of_element_located((By.XPATH, screenXpath))
 )
 left = img.location['x'] + 160
 top = img.location['y'] + 80
 right = img.location['x'] + img.size['width']-30
 bottom = img.location['y'] + img.size['height'] + 90
 im = Image.open('allscreen.png')
 im = im.crop((left, top, right, bottom)) # 对浏览器截图进行裁剪
 im.save('2.png')
 print("截图完成2")

# 滑块剩余部分图
def screen_th(screenXpath):
 img = WebDriverWait(driver, 20).until(
  EC.visibility_of_element_located((By.XPATH, screenXpath))
 )
 left = img.location['x'] + 220
 top = img.location['y'] + 60
 right = img.location['x'] + img.size['width']+230
 bottom = img.location['y'] + img.size['height'] +110
 im = Image.open('allscreen.png')
 im = im.crop((left, top, right, bottom)) # 对浏览器截图进行裁剪
 im.save('3.png')
 print("截图完成3")

#图形匹配
def matchImg(imgPath1,imgPath2):
 imgs = []
 #展示
 sou_img1= cv2.imread(imgPath1)
 sou_img2 = cv2.imread(imgPath2)
 # 最小阈值100,最大阈值500
 img1 = cv2.imread(imgPath1, 0)
 blur1 = cv2.GaussianBlur(img1, (3, 3), 0)
 canny1 = cv2.Canny(blur1, 100, 500)
 cv2.imwrite('temp1.png', canny1)
 img2 = cv2.imread(imgPath2, 0)
 blur2 = cv2.GaussianBlur(img2, (3, 3), 0)
 canny2 = cv2.Canny(blur2, 100, 500)
 cv2.imwrite('temp2.png', canny2)
 target = cv2.imread('temp1.png')
 template = cv2.imread('temp2.png')
 # 调整大小
 target_temp = cv2.resize(sou_img1, (350, 200))
 target_temp = cv2.copyMakeBorder(target_temp, 5, 5, 5, 5, cv2.BORDER_CONSTANT, value=[255, 255, 255])
 template_temp = cv2.resize(sou_img2, (200, 200))
 template_temp = cv2.copyMakeBorder(template_temp, 5, 5, 5, 5, cv2.BORDER_CONSTANT, value=[255, 255, 255])
 imgs.append(target_temp)
 imgs.append(template_temp)
 theight, twidth = template.shape[:2]
 # 匹配跟拼图
 result = cv2.matchTemplate(target, template, cv2.TM_CCOEFF_NORMED)
 cv2.normalize( result, result, 0, 1, cv2.NORM_MINMAX, -1 )
 min_val, max_val, min_loc, max_loc = cv2.minMaxLoc(result)
 # 画圈
 cv2.rectangle(target,max_loc,(max_loc[0]+twidth,max_loc[1]+theight),(0,0,255),2)
 target_temp_n = cv2.resize(target, (350, 200))
 target_temp_n = cv2.copyMakeBorder(target_temp_n, 5, 5, 5, 5, cv2.BORDER_CONSTANT, value=[255, 255, 255])
 imgs.append(target_temp_n)
 imstack = np.hstack(imgs)

 cv2.imshow('windows'+str(max_loc), imstack)
 cv2.waitKey(0)
 cv2.destroyAllWindows()

 # 计算距离
 print(max_loc)
 dis=str(max_loc).split()[0].split('(')[1].split(',')[0]
 x_dis=int(dis)+135
 t(x_dis)


#拖动滑块
def t(distances):
 draggable = driver.find_element_by_css_selector('div.geetest_slider.geetest_ready > div.geetest_slider_button')
 ActionChains(driver).click_and_hold(draggable).perform() #抓住
 print(driver.title)
 num=getNum(distances)
 sleep(3)
 for distance in range(1,int(num)):
  print('移动的步数: ',distance)
  ActionChains(driver).move_by_offset(xoffset=distance, yoffset=0).perform()
  sleep(0.25)
 ActionChains(driver).release().perform() #松开


# 计算步数
def getNum(distances):
 p = 1+4*distances
 x1 = (-1 + math.sqrt(p)) / 2
 x2 = (-1 - math.sqrt(p)) / 2
 print(x1,x2)
 if x1>=0 and x2<0:
  return x1+2
 elif(x1<0 and x2>=0):
  return x2+2
 else:
  return x1+2

def main():
 login()
 sleep(5)
 screenXpath = '/html/body/div[2]/div[2]/div[6]/div/div[1]/div[1]/div/a/div[1]/div/canvas[2]'
 screen(screenXpath)
 sleep(5)


if __name__ == '__main__':
 main()

有能力的可以研究一下思路,然后写出更好的解决办法。

到此这篇关于python模拟哔哩哔哩滑块登入验证的实现的文章就介绍到这了,更多相关python 滑块登入验证内容请搜索脚本之家以前的文章或继续浏览下面的相关文章希望大家以后多多支持脚本之家!

相关文章

  • Python光学仿真学习衍射算法初步理解

    Python光学仿真学习衍射算法初步理解

    这篇文章主要为大家介绍了Python光学仿真学习中对衍射算法的初步理解,有需要的朋友可以借鉴参考下,希望能够有所帮助,祝大家多多进步
    2021-10-10
  • Anaconda中安装Tensorflow的过程

    Anaconda中安装Tensorflow的过程

    这篇文章主要介绍了Anaconda中如何安装Tensorflow,本文给大家介绍的非常详细,对大家的学习或工作具有一定的参考借鉴价值,需要的朋友可以参考下
    2023-03-03
  • 关于python的编码与解码decode()方法及zip()函数

    关于python的编码与解码decode()方法及zip()函数

    这篇文章主要介绍了关于python的编码与解码decode()方法及zip()函数,encode0 方法是字符串对象内置的一个实现方法用于实现编码操作,需要的朋友可以参考下
    2023-04-04
  • Python装饰器使用接口测试的步骤

    Python装饰器使用接口测试的步骤

    这篇文章主要介绍了Python装饰器使用接口测试的步骤,本文通过具体示例给大家讲解的非常详细,对大家的学习或工作具有一定的参考借鉴价值,需要的朋友可以参考下
    2022-05-05
  • Python版中国省市经纬度

    Python版中国省市经纬度

    这篇文章主要介绍了Python版中国省市经纬度,需要的朋友可以参考下
    2020-02-02
  • Python中数组遍历的方法总结

    Python中数组遍历的方法总结

    数组是编程中经常使用的数据结构,用于存储和操作一组元素,Python提供了多种方法来遍历数组,本文将深入探讨这些方法,提供详细的示例代码,希望对大家有所帮助
    2023-11-11
  • Python如何获取免费高匿代理IP及验证

    Python如何获取免费高匿代理IP及验证

    这篇文章主要介绍了Python如何获取免费高匿代理IP及验证问题,具有很好的参考价值,希望对大家有所帮助,如有错误或未考虑完全的地方,望不吝赐教
    2024-06-06
  • Python使用pickle模块存储数据报错解决示例代码

    Python使用pickle模块存储数据报错解决示例代码

    这篇文章主要介绍了Python使用pickle模块存储数据报错解决示例代码,小编觉得还是挺不错的,具有一定借鉴价值,需要的朋友可以参考下
    2018-01-01
  • Python实现识别手写数字 简易图片存储管理系统

    Python实现识别手写数字 简易图片存储管理系统

    这篇文章主要为大家详细介绍了Python实现识别手写数字,简易图片存储管理系统,具有一定的参考价值,感兴趣的小伙伴们可以参考一下
    2018-01-01
  • Python Django框架单元测试之文件上传测试示例

    Python Django框架单元测试之文件上传测试示例

    这篇文章主要介绍了Python Django框架单元测试之文件上传测试,结合实例形式分析了Django框架单元测试中文件上传测试的操作步骤与相关实现技巧,需要的朋友可以参考下
    2019-05-05

最新评论