序文

一部の友人は、Web オートメーションのプロセスでログイン確認コードに頻繁に引っかかり、確認コードの確認に合格する方法がわからないとプライベートメッセージで報告しました。今日は確認コードの問題についてお話しますが、一般的には、開発者に確認コードの解決を手伝ってもらい、確認コードを閉じることができます。これらの確認コードに対処する方法はありますか? 答えはもちろん「はい」です。一般的な確認コードは、一般に 2 つのカテゴリに分類され、1 つはグラフィック確認コード、もう 1 つはスライダー確認コードです。

ここに画像の説明を挿入
画像テキスト認識用の認証コードについては、関連する認識ソリューションが以前にリリースされているため、今日はあまり紹介しませんが、興味のあるパートナーは、サポートするビデオ資料を入手できます。今日は主に、スライディング検証コードを特定して解読する方法について説明します。

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1. スライディング検証クラッキングのアイデア

スライディング検証コードを解読するアイデアは、一般に次の 2 つのステップです。

スライダーのスライド距離を取得します
スライダーのドラッグをシミュレートし、検証に合格します。

難しそうに見えますが、実は決して簡単なことではありません。しかし、スライダーの滑走距離を求めるには、ほとんどの友人は見当もつかず、その求め方もわかりません。実は入手はそれほど難しくなく、この種のスライド認証コードはスライダーと隙間の背景がそれぞれ独立した画像になっており、この2枚の画像をダウンロードして画像認識技術を利用することで識別することが可能です。背景画像のギャップを計算し、スライダーの現在の位置を減算して、スライドする距離を取得します。現時点では、多くの友人は私が画像認識技術の使い方を知らないと思うでしょう。それは問題ではありません。スライダーの要素ノードを渡す限り、後でパッケージ化されたスライダー認識モジュールを提供します。ギャップ背景画像とスライダーのノッチ位置を計算できます。

2. 事例説明

あまり言うことはありませんが、まず事例を見てみましょう。ここでは私がパッケージ化したスライド距離認識モジュール slideVerfication を使用しました。必要な友人は記事の最後にある名刺から入手できます。ログインケースの実装手順は次のとおりです。

ドライバーオブジェクトを作成し、qq ログインページにアクセスします。
アカウントのパスワードを入力してください
クリックしてログイン
スライド検証をシミュレートする

3. コードの実装

import time
from selenium import webdriver
from slideVerfication import SlideVerificationCode

# 1、创建一个driver对象，访问qq登录页面
browser = webdriver.Chrome()
browser.get("https://qzone.qq.com/")

# 2、输入账号密码
# 2.0 点击切换到登录的iframe
browser.switch_to.frame('login_frame')
# 2.1 点击账号密码登录
browser.find_element_by_id('switcher_plogin').click()
# 2.2定位账号输入框，输入账号
browser.find_element_by_id("u").send_keys("123292678")
# 2.3定位密码输入输入密码
browser.find_element_by_id("p").send_keys("PYTHON01")
# 3、点击登录
browser.find_element_by_id('login_button').click()
time.sleep(3)

# 4、模拟滑动验证
# 4.1切换到滑动验证码的iframe中
tcaptcha = browser.find_element_by_id("tcaptcha_iframe")
browser.switch_to.frame(tcaptcha)
# 4.2 获取滑动相关的元素
# 选择拖动滑块的节点
slide_element = browser.find_element_by_id('tcaptcha_drag_thumb')
# 获取滑块图片的节点
slideBlock_ele = browser.find_element_by_id('slideBlock')
# 获取缺口背景图片节点
slideBg = browser.find_element_by_id('slideBg')
# 4.3计算滑动距离
sc = SlideVerificationCode(save_image=True)
distance = sc.get_element_slide_distance(slideBlock_ele,slideBg)
# 滑动距离误差校正，滑动距离*图片在网页上显示的缩放比-滑块相对的初始位置
distance = distance*(280/680) - 22
print("校正后的滑动距离",distance)
# 4.4、进行滑动
sc.slide_verification(browser,slide_element,distance=100)

ここに画像の説明を挿入
スライド検証コードの識別問題はこのようにして解決されます. 次に, パッケージ化された slideVerfication モジュールの識別原理について話しましょう. 実際, このモジュールの画像認識もサードパーティの画像処理の助けを借りて認識されます. Pythonには画像処理用の既製のライブラリが多数ありますが、ここでは認識にopencv-pythonを使用します。slideVerfication モジュールで使用される 2 つのメソッドの参照コードの一部は次のとおりです。

def get_element_slide_distance(self, slider_ele, background_ele, correct=0):

入力されたスライダーと背景ノードに応じて、スライダーの距離を計算します。この方法では、スライダーと背景画像が完全な画像であるシーンのみを計算できます。背景画像が背景画像を結合した場合は、複数の小さな画像、このメソッドは適用されません。get_image_slide_ distance メソッドを使用してください。

:param slider_ele: 滑块图片的节点
:type slider_ele: WebElement
:param background_ele: 背景图的节点
:type background_ele:WebElement
:param correct:滑块缺口截图的修正值，默认为0,调试截图是否正确的情况下才会用
:type: int
:return: 背景图缺口位置的X轴坐标位置（缺口图片左边界位置）

# 获取验证码的图片
slider_url = slider_ele.get_attribute("src")
background_url = background_ele.get_attribute("src")
# 下载验证码背景图,滑动图片
slider = "slider.jpg"
background = "background.jpg"
self.onload_save_img(slider_url, slider)
self.onload_save_img(background_url, background)
# 读取进行色度图片，转换为numpy中的数组类型数据，
slider_pic = cv2.imread(slider, 0)
background_pic = cv2.imread(background, 0)
# 获取缺口图数组的形状 -->缺口图的宽和高
width, height = slider_pic.shape[::-1]
# 将处理之后的图片另存
slider01 = "slider01.jpg"
background_01 = "background01.jpg"
cv2.imwrite(background_01, background_pic)
cv2.imwrite(slider01, slider_pic)
# 读取另存的滑块图
slider_pic = cv2.imread(slider01)
# 进行色彩转换
slider_pic = cv2.cvtColor(slider_pic, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
# 获取色差的绝对值
slider_pic = abs(255 - slider_pic)
# 保存图片
cv2.imwrite(slider01, slider_pic)
# 读取滑块
slider_pic = cv2.imread(slider01)
# 读取背景图
background_pic = cv2.imread(background_01)
# 比较两张图的重叠区域
result = cv2.matchTemplate(slider_pic, background_pic, cv2.TM_CCOEFF_NORMED)
# 获取图片的缺口位置
top, left = np.unravel_index(result.argmax(), result.shape)
# 背景图中的图片缺口坐标位置
print("当前滑块的缺口位置：", (left, top, left + width, top + height))
return left
def slide_verification(self, driver, slide_element, distance):

スライダーをスワイプして確認します

:param driver: driver对象
:type driver:webdriver.Chrome
:param slide_element: 滑块的元组
:type slider_ele: WebElement
:param distance: 滑动的距离
:type: int
:return:

# 获取滑动前页面的url地址
start_url = driver.current_url
print("需要滑动的距离为：", distance)
# 根据滑动距离生成滑动轨迹
locus = self.get_slide_locus(distance)
print("生成的滑动轨迹为:{}，轨迹的距离之和为{}".format(locus, distance))
# 按下鼠标左键
ActionChains(driver).click_and_hold(slide_element).perform()
time.sleep(0.5)
# 遍历轨迹进行滑动
for loc in locus:
time.sleep(0.01)
ActionChains(driver).move_by_offset(loc, random.randint(-5, 5)).perform()
ActionChains(driver).context_click(slide_element)
# 释放鼠标
ActionChains(driver).release(on_element=slide_element).perform()

さて、ここでスライド認証コード認識について共有します。上記のソリューションには対応する説明ビデオもあります。必要な場合は、以下の名刺を入手してください。

↓ ↓ ↓ 以下の名刺を追加して私を見つけて、ソースコードとケースを直接入手してください ↓ ↓ ↓

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