极验验证码破解之selenium

这一篇写完很久了,因为识别率一直很低,没办法拿出来见大家,所以一直隐藏着,今天终于可以拿出来见见阳光了。

哈喽,大家好,我是星星在线,我又来了,今天给大家带来的是极验验证码的selenium破解之法,是不是有点小激动呢,小伙伴们等不了了,让我们赶紧直入主题吧。

虎嗅网注册

这次我们是拿虎嗅开刀,注册账号的时候需要滑动图片到缺口位置,这种验证码我们现在也经常遇到,这个就不用详细介绍了吧

图1

针对这种验证码我们首先确定了使用selenium模拟滑动破解方式,selenium鼠标移动点击拖动都比较简单,那么问题就在于拖动多少距离,眼睛看起来很直观,但是程序怎么获取呢?利用图像识别......,额,这个只能想想了吧。不如看看网页源码或者请求信息,看看有没有有效的信息。

查看网页信息

鼠标右键点击到图片上,查看元素

图2

这一瞬间的图片,还好我二十几年的麒麟臂没白练,我们看看元素查看到的都是什么东西

图3

这看起来有点奇怪哦,有个图片链接,还有位置信息,而且还那么多,先把图片链接拷贝到浏览器里访问下看看

图4

WF,这是什么鬼?注意到那个像猪尾巴一样的6了吗?还有那个小箭头,跟上面完整图片对比一下,发现把箭头挪动到小6旁边,猪尾巴就成功了。当然你仔细观察的话,还有其他的比如文字也是类似。那么我们可以确认这张图片应该是被打乱的,如果我们可以把它拼起来,是不是就离计算缺口位置比较近了。现在我们应该要注意到元素查看里后面的位置信息了,那么多,看起来应该跟这个打乱顺序有点关系吧。我们来确认一下。我的想法是这样子的,既然这个位置和拼图有关,而且再看我们上面麒麟臂截的图,我再标记一下

图5

我们点击查看元素的时候,浏览器会帮我们突出显示一下,本来我是在图片上点击查看的,按照我的想法,它不是应该整张图片突出显示一下吗?看起来好像不是这么回事,只有那么一小部分,而且上面还有元素信息,宽高类名,再回去看看图3,位置坐标里,前面应该是x轴,后面是y轴,y轴只有58和0,再根据图2一看,图片分为上下两部分,再数一下div的数量,26块,每一块宽10x高58。按照这个来算的话,那么整个图片的宽就是260,高116,用截图工具去拉一下图片的宽高,基本吻合

图6

接下来就是确定怎么拼了。这里很抱歉的告诉大家,猪没了,等我写到这里再去查看网页的时候,图片已经刷新了。所以接下来的截图可能不一样,在这里提前跟大家说明一下。反正就是找特征点嘛,每个图片应该都有的。先随便找一个特征点,查看元素,看它定位到那个div元素那里,然后再看看后面的位置。基本就是这样,所以我们找图片既然和位置有关,那么我们最好选一些位置明显的地方,比如中间,或者两边。

图7

这个差不多算中间位置了吧,查那么一点点无所谓了

图8

我去,这......跟我想的不太一样呀,再找两张看看,代表性及其强烈的

图9

图10

图11

图12

为了防止有人说我水字数,另外两个角就不截图了。到这一步可能有人纳闷了,为啥?你刚才说图片宽度260,为什么坐标里出现了289这样的坐标,这不就是超标了吗?一开始我也有这样的疑惑,可能我们看到图片比实际的小,也许人家在图片外面还留了边框呢,我一开始是这么想的。但是这个坐标是前面url里面的图片坐标,然后我就去看了一下图4

图13

这个图片尽然比较大,坐标问题有答案了,但是这个跟260有什么关系呢?打乱的图片比较大,拼好的小,那它是怎么拼的呢?幸好我们看到了一个比较有用信息

看到这个-1px了吗?它成功引起了我的注意,因为按照我的想法,如果是从拼图里拿出一部分拼成一个完成图片的话,那么最左边拿出来的图片,应该是从(0,0),(0,58),但是我们看到的是(1,0),(1,58),y值还是比较符合我们的预期的,第一部分从0开始,高58,第二部分从58开始。但是x值有点问题,按照1作为起点,那第二个应该是11,因为宽度是10,这是确定的,我们找找看

是13,难道每一小块前面都多余了1个像素?按照这种的话也应该是12呀,按照这种方式我们继续找一找剩下的,通过分析我们发现每个小块+12作为下一个小块的起点。这样的话左右各去掉一个像素,宽度不就是10了吗?而且每个小块是12,26个是312,跟我们看到的拼图大小差不多,说明我们分析的是正确的。按照元素里提供的坐标,取宽度为10的大小即可。接下来分析一下这些坐标的意义。

坐标分析

分析一下我们图9到图12的截图,首先说图9,我本来觉得它x、y应该是0,就算不是0,也应该是各位数字吧,结果的y是58,这个算到下半截图片区域了,x是157,跑中场去了。图11呢,你的x应该在300左右,y应该100以上吧,结果y是0,到上半段,x是205,在中场偏后,离守门员还远呢。这是怎么肥事?不过我们发现了,图9在元素里是第一个,图11在元素里是最后一个,再结合坐标前面的y值全是58,后面的y值全是0,符合我们上半段下半段颠倒的想法了,然后你再分别查看图9右边/图11左边的元素就会发现,和元素里面div的顺序一样。到这里就差不多了。

总结一下:最终的图片就是把拼图,即图4,按照x=157、y=58、w=10、h=58截取出来,放在上半部分第一个位置,x=145、y=58、w=10、h=58截取出来放在上半部分第二个位置,紧挨着第一个,以此类推,拼成一张整图。

图14

这个就是我拼出来的,恩,很好,很不错嘛小伙子。不过好像哪里不对,缺口嘞。仔细看看网页元素

图15

原来一个是fullbg,一个是cutbg,这个名字就很有寓意嘛,那就好了,再把cutbg拼一下看看

图16

这回就对上了。现在的问题就变成怎么计算缺口位置了

缺口位置

我觉得可能会有计算两张图片不同位置的方式吧,度娘来一发,然后获取了python实战===用python对比两张图片的不同,然后发现了ImageChops.difference这个接口,结果你们知道的,不准确,为啥捏?仔细看拼好的两张图,除了缺口还有其他地方不一样呀。看到图16缺口后面那个阴影没,让我的心里蒙上了一层阴影,再观察其他的图片,基本都有类似的,这可怎么办?这在后面还好说,如果是在前面呢,那不就计算到阴影里去了嘛。如果这个对比有一个容差就好了,我以前用按键精灵的时候好像就有这种嘛,这个好不智能呀。既然它是对比像素,我直接取像素对比一下不就得了,而且我还不给它用==,给它一个范围,如果色差在这个范围内就算一样了,这样不就有容差了吗?这个缺口一般都非常明显,而阴影跟背景又很模糊,应该是可行的。思路就是获取图片的宽高,然后一个像素一个像素的遍历对比。

色差

这个色差怎么确定?一种方式就是调试,这种是比较麻烦的,还有一种方式就是获取多张图片,全图和缺陷图,然后使用取色工具,取对应位置的颜色值,确定一个大概范围。距离确定了,下面就是移动了

selenium模拟移动

selenium的模拟操作网上介绍很多,这里我们只要确认需要哪些接口就行了。 ActionChains方法:

  • move_to_element(to_element) - 鼠标移动到某个元素
  • click_and_hold(on_element =None) - 点击鼠标左键,不松开
  • move_by_offset(xoffset,yoffset) - 鼠标从当前位置移动到某个坐标
  • release(on_element = None) - 在某个元素位置松开鼠标左键
  • perform() - 执行操作,记住这个很重要,调用上面的方法后,一定要执行perform才能真正执行

selenium的操作我就不详细描述了,这里用到的都是比较简单的用法。

原理分析就完了,这一次必须要贴代码了,否则可能很多人完成不了,也有利于大家的理解。

# -*- coding: utf-8 -*-import randomimport time, refrom selenium import webdriverfrom selenium.common.exceptions import TimeoutExceptionfrom selenium.webdriver.common.by import Byfrom selenium.webdriver.support.wait import WebDriverWaitfrom selenium.webdriver.support import expected_conditions as ECfrom selenium.webdriver.common.action_chains import ActionChainsfrom PIL import Imageimport requestsfrom io import BytesIOclass HuXiu(object):
    def __init__(self):
        chrome_option = webdriver.ChromeOptions()        # chrome_option.set_headless()

        self.driver = webdriver.Chrome(executable_path=r"/usr1/webdrivers/chromedriver", chrome_options=chrome_option)
        self.driver.set_window_size(1440, 900)    def visit_index(self):
        self.driver.get("https://www.huxiu.com/")

        WebDriverWait(self.driver, 10, 0.5).until(EC.element_to_be_clickable((By.XPATH, '//*[@class="js-register"]')))
        reg_element = self.driver.find_element_by_xpath('//*[@class="js-register"]')
        reg_element.click()

        WebDriverWait(self.driver, 10, 0.5).until(EC.element_to_be_clickable((By.XPATH, '//div[@class="gt_slider_knob gt_show"]')))        # 进入模拟拖动流程
        self.analog_drag()    def analog_drag(self):
        #鼠标移动到拖动按钮,显示出拖动图片
        element = self.driver.find_element_by_xpath('//div[@class="gt_slider_knob gt_show"]')
        ActionChains(self.driver).move_to_element(element).perform()
        time.sleep(3)        # 刷新一下极验图片
        element = self.driver.find_element_by_xpath('//a[@class="gt_refresh_button"]')
        element.click()
        time.sleep(1)        # 获取图片地址和位置坐标列表
        cut_image_url, cut_location = self.get_image_url('//div[@class="gt_cut_bg_slice"]')
        full_image_url, full_location = self.get_image_url('//div[@class="gt_cut_fullbg_slice"]')        # 根据坐标拼接图片
        cut_image = self.mosaic_image(cut_image_url, cut_location)
        full_image = self.mosaic_image(full_image_url, full_location)        # 保存图片方便查看
        cut_image.save("cut.jpg")
        full_image.save("full.jpg")        # 根据两个图片计算距离
        distance = self.get_offset_distance(cut_image, full_image)        # 开始移动
        self.start_move(distance)        # 如果出现error
        try:
            WebDriverWait(self.driver, 5, 0.5).until(EC.element_to_be_clickable((By.XPATH, '//div[@class="gt_ajax_tip gt_error"]')))
            print("验证失败")            return
        except TimeoutException as e:            pass

        # 判断是否验证成功
        try:
            WebDriverWait(self.driver, 10, 0.5).until(EC.element_to_be_clickable((By.XPATH, '//div[@class="gt_ajax_tip gt_success"]')))        except TimeoutException:
            print("again times")
            time.sleep(5)            # 失败后递归执行拖动
            self.analog_drag()        else:            # 成功后输入手机号,发送验证码
            self.register()    # 获取图片和位置列表
    def get_image_url(self, xpath):
        link = re.compile('background-image: url\("(.*?)"\); background-position: (.*?)px (.*?)px;')
        elements = self.driver.find_elements_by_xpath(xpath)
        image_url = None
        location = list()        for element in elements:
            style = element.get_attribute("style")
            groups = link.search(style)
            url = groups[1]
            x_pos = groups[2]
            y_pos = groups[3]
            location.append((int(x_pos), int(y_pos)))
            image_url = url        return image_url, location    # 拼接图片
    def mosaic_image(self, image_url, location):
        resq = requests.get(image_url)
        file = BytesIO(resq.content)
        img = Image.open(file)
        image_upper_lst = []
        image_down_lst = []        for pos in location:            if pos[1] == 0:                # y值==0的图片属于上半部分,高度58
                image_upper_lst.append(img.crop((abs(pos[0]), 0, abs(pos[0]) + 10, 58)))            else:                # y值==58的图片属于下半部分
                image_down_lst.append(img.crop((abs(pos[0]), 58, abs(pos[0]) + 10, img.height)))

        x_offset = 0
        # 创建一张画布,x_offset主要为新画布使用
        new_img = Image.new("RGB", (260, img.height))        for img in image_upper_lst:
            new_img.paste(img, (x_offset, 58))
            x_offset += img.width

        x_offset = 0
        for img in image_down_lst:
            new_img.paste(img, (x_offset, 0))
            x_offset += img.width        return new_img    # 判断颜色是否相近
    def is_similar_color(self, x_pixel, y_pixel):
        for i, pixel in enumerate(x_pixel):            if abs(y_pixel[i] - pixel) > 50:                return False
        return True

    # 计算距离
    def get_offset_distance(self, cut_image, full_image):
        for x in range(cut_image.width):            for y in range(cut_image.height):
                cpx = cut_image.getpixel((x, y))
                fpx = full_image.getpixel((x, y))                if not self.is_similar_color(cpx, fpx):
                    img = cut_image.crop((x, y, x + 50, y + 40))                    # 保存一下计算出来位置图片,看看是不是缺口部分
                    img.save("1.jpg")                    return x    # 开始移动
    def start_move(self, distance):
        element = self.driver.find_element_by_xpath('//div[@class="gt_slider_knob gt_show"]')        # 这里就是根据移动进行调试,计算出来的位置不是百分百正确的,加上一点偏移
        distance -= element.size.get('width') / 2
        distance += 15

        # 按下鼠标左键
        ActionChains(self.driver).click_and_hold(element).perform()
        time.sleep(0.5)        while distance > 0:            if distance > 10:                # 如果距离大于10,就让他移动快一点
                span = random.randint(5, 8)            else:                # 快到缺口了,就移动慢一点
                span = random.randint(2, 3)
            ActionChains(self.driver).move_by_offset(span, 0).perform()
            distance -= span
            time.sleep(random.randint(10,50)/100)
        
        ActionChains(self.driver).move_by_offset(distance, 1).perform()
        ActionChains(self.driver).release(on_element=element).perform()    def register(self):
        element = self.driver.find_element_by_xpath('//input[@id="sms_username"]')
        element.clear()
        element.send_keys("手机号")

        ele_captcha = self.driver.find_element_by_xpath('//span[@class="js-btn-captcha btn-captcha"]')
        ele_captcha.click()if __name__ == "__main__":
    h = HuXiu()
    h.visit_index()

这个移动move_by_offset,我之前的y值也是随机的[-5,5],我觉得这个模拟会更真实一点,总会上下抖动的嘛,结果就是因为这个考虑的太人性了,识别率非常低,改了好多范围,更大的、更小的,结果最后不偏移,竟然识别率奇高。TMD考虑的太人性化了竟然识别不了,我也是醉了。最后再把执行效果发一下吧

原文发布于微信公众号 - python爬虫实战之路(gh_f26a568fdea8)

原文发表时间:2018-05-17

本文参与腾讯云自媒体分享计划,欢迎正在阅读的你也加入,一起分享。

发表于

我来说两句

0 条评论
登录 后参与评论

相关文章

来自专栏小樱的经验随笔

关于前端的photoshop初探的学习笔记

写在前边 这还是高三的时候暑假的时候学习这个软件时记的笔记呢,今天又在电脑上找到了它,总觉得不应该让他尘封在我的硬盘上,于是挂了出来。 温馨提示:比较乱,写给自...

30560
来自专栏非著名程序员

Android中图片大小和屏幕密度的关系讲解

Android手机适配是非常让人头疼的一件事,尤其是图片,android为了做到是适配提供了很多文件夹来存放不同大小的图片,比如:drawable-ldpi、d...

21360
来自专栏向治洪

深入理解Android渲染机制

基础知识 CPU: 中央处理器,它集成了运算,缓冲,控制等单元,包括绘图功能.CPU将对象处理为多维图形,纹理(Bitmaps、Drawables等都是一起打包...

47260
来自专栏数据小魔方

条件格式制作条形数据组图

今天跟大家分享用条件格式制作条形数据组图! ▽▼▽ 记得之前有一期跟大家分享过条件格式图表的制作方法,今天所要讲的案例,方法是一样的,只是通过多个条形图叠加及排...

38160
来自专栏Coding迪斯尼

对Box2D的物理世界进行图像美化和关卡选择设计

我们用Box2D绘制了很多几何图形,例如圆形,矩形,复杂一点就是两个矩形交叉的合在一起,中间再加个圆形。显然这种界面“太素”了,一个丰富多彩,五彩斑斓的游戏世界...

9510
来自专栏转载gongluck的CSDN博客

GDI透明贴图

网上下载的图片,有一些会有水印。水印的实现可以用透明贴图来做。透明贴图就是让两张图片合并的时候,重叠的部分中使一些颜色不显示,从而达到透明的效果。 如果用GDI...

45060
来自专栏生信宝典

一分钟绘制磷脂双分子层:AI零基础入门和基本图形绘制

Adobe illustrator是一种应用于出版、多媒体和在线图像的工业标准矢量插画的软件,是一款非常好的图片处理工具,简称AI。

1.6K30
来自专栏.Net移动开发

.Net语言 APP开发平台——Smobiler学习日志:开发APP时,如何快速地实现屏幕自适应

当AutoHeight属性为“True”时,Mobile Form的Scrollable属性将失去效果,以GridView控件的下面两种情况为例(以下两种情况的...

10120
来自专栏数据小魔方

数据地图系列10|excel(VBA)数据地图透明度填充法

今天要跟大家分享数据地图系列的第10篇——excel(VBA)数据地图透明度填充法。 这种方法的制作步骤难度与前一篇相比都较低,但是涉及到的VBA代码却要比前一...

85850
来自专栏Python小屋

Python操作高版本Excel文件:颜色、边框、合并单元格

本文主要颜色Python扩展库openpyxl的一些基本用法,包括创建工作簿、选择活动工作表、写入单元格数据,设置单元格字体颜色、边框样式,合并单元格等等。 f...

63350

扫码关注云+社区

领取腾讯云代金券