解决哔哩哔哩网站滑块验证登陆思路

对于滑块，selenium可以很简单的模拟鼠标操作，但是，获取滑动的距离是这种验证破解的难点，首先，研究了B站的代码之后，发现验证是由一个叫极验的公司做的，他们传输过来的图片我发现是坐标被打乱了的一个图片，而且还有一组数据，我估计是计算图片坐标然后拼成一个完整的图片，很多人就会去研究这个坐标怎么计算的，但是我在看了他的HTML发现，最后他将计算后的完整图片加载到了canvas画布中，而且是三个画布（一个完整的，一个有缺口的，一个缺口图片），所以我们不用那么麻烦直接通过js将画布中的图片转为base64数据：
```
$('.geetest_canvas_bg')[0].toDataURL('image/png')
$('.geetest_canvas_fullbg')[0].toDataURL('image/png')
$('.geetest_canvas_slice')[0].toDataURL('image/png')
```
拿到数据后就简单了，我们可以通过base64模块以及OpenCV提供的imdecode方法将数据转化为OpenCV图片对象。
然后就是最关键的时候了，我们先将图片转为灰度图片，然后通过scikit-image（计算图片差异模块）模块计算完整图片和有缺口的图片之间的差异，然后将差异数组通过threshold设置阈值，然后将设置完阈值的图像通过findContours函数识别轮廓，然后通过boundingRect就能得到缺口的简单轮廓数据（起始坐标x,y以及宽和高w,h）,我们拿到轮廓1的x1，y1数据，然后将缺口图片做灰度处理，然后将通过numpy转为图像数组，然后通过threshold和findContours以及boundingRect函数得到轮廓2的x2，y2数据，最后x1-x2的值就是我们需要滑动的长度，最后将这个值通过selenium滑动模块就可以了，详细的设计在下面的代码中体现。

详细代码

image_diff.py图片处理文件

from skimage.measure import compare_ssim
import argparse
import imutils
import cv2
import numpy as np
from base64 import b64decode

class Diff:
  def __init__(self, b1, b2, b3):
      self.imageA = cv2.imdecode(np.frombuffer(b64decode(b1), np.uint8), cv2.COLOR_RGB2BGR)
      self.imageB = cv2.imdecode(np.frombuffer(b64decode(b2), np.uint8), cv2.COLOR_RGB2BGR)
      self.imageC = cv2.imdecode(np.frombuffer(b64decode(b3), np.uint8), cv2.COLOR_RGB2BGR)

  def show(self):
      cv2.imshow('imga', self.imageA)
      cv2.imshow('imgb', self.imageB)
      cv2.imshow('imgc', self.imageC)
      if chr(cv2.waitKey(0)) == 'q':
          cv2.destroyAllWindows()

  def hOption(self):
      grayA = cv2.cvtColor(self.imageA, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
      grayB = cv2.cvtColor(self.imageB, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
      grayC = cv2.cvtColor(self.imageC, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
      npArr_3 = np.array(grayC)
      return self.diff(grayA, grayB, npArr_3)

  def diff(self, grayA, grayB, npArr_3):
      (score, diff) = compare_ssim(grayA, grayB, full=True)
      diff = (diff * 255).astype("uint8")
      print('图片相似度为：%s' % score)
      return self.tf(diff, npArr_3)

  def tf(self, diff, npArr_3):
      thresh = cv2.threshold(diff, 0, 255,
                             cv2.THRESH_BINARY_INV | cv2.THRESH_OTSU)[1]
      cnts = cv2.findContours(thresh.copy(), cv2.RETR_EXTERNAL,
                              cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)
      cnts = cnts[1] if imutils.is_cv3() else cnts[0]

      img3_t = cv2.threshold(npArr_3, 0, 255, cv2.THRESH_BINARY | cv2.THRESH_OTSU)[1]

      cnts_3 = cv2.findContours(img3_t.copy(), cv2.RETR_EXTERNAL, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)
      cnts_3 = cnts_3[1] if imutils.is_cv3() else cnts_3[0]
      return self.getBr(cnts, cnts_3)

  def getBr(self, cnts, cnts_3):
      x1, y1, w1, h1 = cv2.boundingRect(cnts[-1])
      cv2.rectangle(self.imageA, (x1, y1), (x1 + w1, y1 + h1), (0, 0, 255), 1)
      cv2.rectangle(self.imageB, (x1, y1), (x1 + w1, y1 + h1), (0, 0, 255), 1)
      x2, y2, w2, h2 = cv2.boundingRect(cnts_3[-1])
      cv2.rectangle(self.imageC, (x2, y2), (x2 + w2, y2 + h2), (0, 0, 255), 1)
      cv2.rectangle(self.imageC, (x2, y2), (x2 + w2, y2 + h2), (0, 0, 255), 1)
      return x1 - x2

seleclass.py主入口文件

# -*- coding: utf-8 -*-
import json
import time
from selenium import webdriver
from selenium.webdriver.common.action_chains import ActionChains
from image_diff import Diff

class SeleClass:
  def __init__(self, url, username, password):
      self.url = url
      self.wdc_option = webdriver.ChromeOptions()
      self.wdc_option.add_argument('--headless')
      self.wdc_option.add_argument('--disable-gpu')
      self.wdc = webdriver.Chrome(options=self.wdc_option)
      self.wdc.implicitly_wait(10)
      self.wdc.get(self.url)
      self.wdc.maximize_window()
      self.input(username, password)

  def input(self, username, password):
      self.wdc.find_element_by_id('login-username').send_keys(username)
      self.wdc.find_element_by_id('login-passwd').send_keys(password)
      self.mouseLogin()

  def mouseLogin(self):
      ActionChains(self.wdc).move_to_element(self.wdc.find_elements_by_class_name('btn-login')[0]).perform()
      ActionChains(self.wdc).click().perform()
      self.mouseMove(Diff(**self.getBase64Data()).hOption())
      self.isLogin()

  def doScript(self, script):
      for _ in range(10):
          try:
              if len(self.wdc.execute_script(script)) < 3000:
                  print('错误数据大小：%s' % len(self.wdc.execute_script(script)), end='\\t')
                  raise BaseException()
              return self.wdc.execute_script(script)
          except:
              time.sleep(1)
      raise BaseException('拉取数据超时')

  def mouseMove(self, long):
      print('鼠标移动位移为：%s' % long)
      ActionChains(self.wdc).click_and_hold(
          self.wdc.find_elements_by_class_name('geetest_slider_button')[0]).perform()
      ActionChains(self.wdc).move_by_offset(long, 0).perform()
      time.sleep(1)
      ActionChains(self.wdc).release().perform()

  def getBase64Data(self):
      bg = self.doScript("return $('.geetest_canvas_bg')[0].toDataURL('image/png')")[22::]
      full = self.doScript("return $('.geetest_canvas_fullbg')[0].toDataURL('image/png')")[22::]
      slice = self.doScript("return $('.geetest_canvas_slice')[0].toDataURL('image/png')")[22::]
      print('真实数据大小：', len(bg), len(full), len(slice))
      return {
          'b1': bg,
          'b2': full,
          'b3': slice
      }

  def isLogin(self):
      for _ in range(10):
          if self.wdc.get_cookie('DedeUserID'):
              self.wdc.get('' + self.wdc.get_cookie('DedeUserID')['value'])
              print('登陆成功：%s' % self.wdc.find_element_by_id('h-name').text)
              return
          else:
              time.sleep(1)
      raise BaseException('页面跳转超时')

  def __del__(self):
      time.sleep(2)
      self.wdc.close()

if __name__ == '__main__':
  s = SeleClass('', 'username', 'password')

效果展示

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详细代码

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