一、介绍
现在出现了一种通过用户鼠标移动滑块来填补有缺口图片的验证码，我们叫做滑动验证码。它的原理很简单，首先生成一张图片，然后随机挖去一块，在页面展示被挖去部分的图片，再通过js获取用户滑动距离，以及坐标等信息到后台进行校验。只要用户移动的距离符合，以及移动的轨迹行为检测通过即可视为验证通过。
解决思路
目前这种验证码的通用解决思路如下：
-
获取验证码图片，包含原图以及有缺口的图
-
算出缺口的位置，以及滑块要滑动的距离
-
通过算法模拟人工移动轨迹
-
通过selenium模拟操作
二、逻辑实现
我们以保温网为例http://www.cnbaowen.net/api/geetest/
1.获取验证码图片
注意我们需要获取两张图片，第一张是完整背景图，第二张是有缺口的背景图。
经过分析发现当鼠标位于按钮是上时显示完整背景图，当鼠标点击滑动按钮不松，显示有缺口的背景图。
根据之前学习的爬虫知识，图片一定是浏览器下载回来的，通过查看历史请求确实发现了图片
def get_full_image(driver):
"""
鼠标移动到滑块，显示完整图案
:param driver: webdriver
:return: 返回验证码背景图片Image对象
"""
webdriver.ActionChains(driver).move_to_element(slider).perform()
time.sleep(0.2)
img = driver.find_element_by_xpath('//*[@id="captcha"]/div/div[1]/div[2]/div[1]/a[2]')
if 'show' in img.get_attribute('class'):
res = img.screenshot_as_png
return Image.open(BytesIO(res))
else:
raise ValueError('获取验证码背景图片失败')
def get_cut_image(driver):
"""
点击滑动按钮获取有缺口图片
:param driver: webdriver
:return: 返回验证码有缺口图片的Image对象
"""
slider = driver.find_element_by_xpath('//*[@id="captcha"]/div/div[3]/div[2]')
webdriver.ActionChains(driver).click_and_hold(slider).perform()
time.sleep(0.1)
img = driver.find_element_by_xpath('//*[@id="captcha"]/div/div[1]/div[2]/div[1]/a[1]')
res = img.screenshot_as_png
cut_img = Image.open(BytesIO(res))
return Image.open(BytesIO(res))
2.找出缺口位置，计算移动距离
算法有很多，大家可以自由发挥。这里我们讲一种最简单的方法。我们要算出的距离是滑块要滑动的距离。
按照相同的思路，比较两张图片x轴100-end像素的部分，找到缺口的最左最上那个点。
用找到的缺口像素点的x坐标减去找到的滑块的点的x坐标得到近似移动距离。这种算法，经过测试准确率还不错，大家如果在实际工作过程中发现有问题，需要根据具体情况去设计不同算法。
def get_distance(full_image, cut_image):
full_pixies = full_image.load()
cut_pixies = cut_image.load()
w, h = full_image.size
full_image.save('full.png')
cut_image.save('cut.png')
# 先找最左边不同的点
left = []
for j in range(h):
for i in range(100):
if abs(full_pixies[i, j][0] - cut_pixies[i, j][0]) + abs(full_pixies[i, j][1] - cut_pixies[i, j][1]) + abs(
full_pixies[i, j][2] - cut_pixies[i, j][2]) > 150:
left.append((i, j))
if left:
break
# 再找最右边不同的点
right = []
for j in range(h):
for i in range(100, w):
if abs(full_pixies[i, j][0] - cut_pixies[i, j][0]) + abs(full_pixies[i, j][1] - cut_pixies[i, j][1]) + abs(
full_pixies[i, j][2] - cut_pixies[i, j][2]) > 150:
right.append((i, j))
if right:
break
length = right[0][0] - left[0][0]
return length
滑动验证码早期刚面世的时候没有做行为校验，很快被破解。随着人工智能的发展，目前所有商用滑动验证码后台都有做行为校验，根据前端传递的移动轨迹，后台会进行特征校验，如果判定非人工则返回校验失败。模拟人的滑动行为，最常见的以中方法是通过加速度公式。目前这个方法已经被识别，但相对较简单，我们首先学习其思路。大家根据自己的能力可以自行扩展。
def get_track(self, distance):
'''
拿到移动轨迹，模仿人的滑动行为，先匀加速后匀减速
匀变速运动基本公式：
①v=v0+at
②s=v0t+(1/2)at²
③v²-v0²=2as
:param distance: 需要移动的距离
:return: 存放每0.2秒移动的距离
'''
# 初速度
v=0
# 单位时间为0.2s来统计轨迹，轨迹即0.2内的位移
t=0.3
# 位移/轨迹列表，列表内的一个元素代表0.2s的位移
tracks=[]
# 当前的位移
current=0
# 到达mid值开始减速
mid=distance * 5/8
distance += 10 # 先滑过一点，最后再反着滑动回来
# a = random.randint(1,3)
while current < distance:
if current < mid:
# 加速度越小，单位时间的位移越小,模拟的轨迹就越多越详细
a = random.randint(1,3) # 加速运动
else:
a = -random.randint(2,4) # 减速运动
# 初速度
v0 = v
# 0.2秒时间内的位移
s = v0*t+0.5*a*(t**2)
# 当前的位置
current += s
# 添加到轨迹列表
tracks.append(round(s))
# 速度已经达到v,该速度作为下次的初速度
v= v0+a*t
# 反着滑动到大概准确位置
for i in range(4):
tracks.append(-random.randint(1,3))
# for i in range(4):
# tracks.append(-random.randint(1,3))
random.shuffle(tracks)
return tracks
4.滑动滑块
利用selenium，根据算出的轨迹，进行模拟滑动，代码如下：
def slide(self, tracks):
# slider = self.driver.find_element_by_xpath('//*[@id="captcha"]/div/div[3]/div[2]')
# 鼠标点击并按住不松
# webdriver.ActionChains(self.driver).click_and_hold(self.slider).perform()
# 让鼠标随机往下移动一段距离
webdriver.ActionChains(self.driver).move_by_offset(xoffset=0, yoffset=100).perform()
time.sleep(0.15)
for item in tracks:
webdriver.ActionChains(self.driver).move_by_offset(xoffset=item, yoffset=random.randint(-2,2)).perform()
# 稳定一秒再松开
time.sleep(1)
webdriver.ActionChains(self.driver).release(self.slider).perform()
time.sleep(1)
# 随机拿开鼠标
webdriver.ActionChains(self.driver).move_by_offset(xoffset=random.randint(200, 300), yoffset=random.randint(200, 300)).perform()
time.sleep(0.2)
info = self.driver.find_element_by_xpath('//*[@id="login-modal"]/div/div/div/div[2]/div[1]/div[2]/div[1]/div/div[1]/div[2]/div[2]/div/div[2]/span[1]')
if '验证通过' in info.text:
return 1
if '验证失败' in info.text:
return 2
if '再来一次' in info.text:
return 3
if '出现错误' in info.text:
return 4
#!/usr/bin/env python
# encoding: utf-8
#@author: jack
#@contact: 935650354@qq.com
#@site: https://www.cnblogs.com/jackzz
import re
import time
import random
import requests
from PIL import Image
from selenium import webdriver
from selenium.webdriver.support.ui import WebDriverWait
from selenium.webdriver.support import expected_conditions as EC
from selenium.webdriver.common.by import By
from io import BytesIO
from selenium.webdriver.common.action_chains import ActionChains
def get_merge_img(img_content,location_list,num):
'''
拼接图片
:param img_content:
:param location_list:
:param num:
:return:
'''
im = Image.open(img_content)
im_list_upper = []
im_list_done = []
for location in location_list:
# print(location)
if int(location['y']) == -58:
im_list_upper.append(im.crop((abs(int(location['x'])),58,abs(int(location['x']))+10,116)))
if int(location['y']) == 0:
im_list_done.append(im.crop((abs(int(location['x'])),0,abs(int(location['x']))+10,58)))
#create new image
new_im = Image.new('RGB',(260,116))
x_offset=0
for im in im_list_upper:
new_im.paste(im,(x_offset,0))
x_offset +=10
x_offset = 0
for im in im_list_done:
new_im.paste(im, (x_offset, 58))
x_offset += 10
return new_im
def get_img(driver,div_class,num):
'''
获取图片
:param driver:
:param div_class:
:param num:
:return:
'''
background_imgs = driver.find_elements_by_class_name(div_class)
location_list = []
imge_url = ''
for img in background_imgs:
location = {}
imge_url = re.findall(r'background-image: url\(\"(.*?)\"\); background-position: (.*?)px (.*?)px;',img.get_attribute('style'))[0][0]
location['x'] = re.findall(r'background-image: url\(\"(.*?)\"\); background-position: (.*?)px (.*?)px;',img.get_attribute('style'))[0][1]
location['y'] = re.findall(r'background-image: url\(\"(.*?)\"\); background-position: (.*?)px (.*?)px;',img.get_attribute('style'))[0][2]
location_list.append(location)
response = requests.get(imge_url).content
img_content = BytesIO(response)
image = get_merge_img(img_content,location_list,num)
image.save('{}.jpg'.format(num))
return image
def get_diff_location(image1,image2):
'''
通过像素对比 找到缺口位置
:param image1:
:param image2:
:return:
'''
for x in range(1,259):
for y in range(1, 115):
if is_similar(image1,image2,x,y) == False:
#判断成立 表示xy这个点 两张图不一样
return x
def is_similar(image1,image2,x,y):
pixel1 = image1.getpixel((x,y))
pixel2 = image2.getpixel((x,y))
for i in range(0,3):
if abs(pixel1[i]) - pixel2[i] >=50:
return False
return True
def get_track(x):
'''
滑块移动轨迹
初速度 v =0
单位时间 t = 0.2
位移轨迹 tracks = []
当前位移 ccurrent = 0
:param x:
:return:
'''
v = 0
t = 0.2
tracks = []
current = 0
# mid = x*5/8#到达mid值开始减速
# x = x+10
while current < x:
# if current < mid:
# a = random.randint(1,3)
# else:
# a = -random.randint(2,4)
a = 2
v0 = v
#单位时间内位移公式
s =v0*t+0.5*a*(t**2)
#当前位移
current = current+s
tracks.append(round(s))
v = v0+a*t
for i in range(3):
tracks.append(-1)
for i in range(3):
tracks.append(-2)
return tracks
def main(driver,element):
#1为完整图、2为有缺口图
image1 = get_img(driver,'gt_cut_fullbg_slice',1)
image2 = get_img(driver,'gt_cut_bg_slice',2)
x = get_diff_location(image1,image2)
tracks = get_track(x)
ActionChains(driver).click_and_hold(element).perform()
for x in tracks:
ActionChains(driver).move_by_offset(xoffset=x,yoffset=0).perform()
ActionChains(driver).release(element).perform()
time.sleep(3)
if __name__ == '__main__':
driver = webdriver.Firefox()
driver.maximize_window()
driver.get('http://www.cnbaowen.net/api/geetest/')
try:
count = 5
# waiting slidingVC loading
wait = WebDriverWait(driver, 10)
element = wait.until(EC.element_to_be_clickable((By.CLASS_NAME, 'gt_slider_knob')))
while count >0:
main(driver,element)
try:
succes = wait.until(EC.presence_of_all_elements_located((By.XPATH,'//div[@class="gt_ajax_tip gt_success"]')))
if succes:
print('恭喜你！识别成功...')
break
except Exception as e:
print('识别错误，继续')
count -=1
finally:
driver.quit()