[分享]selenium破解网易易盾滑块

发表于: 2021-4-29 13:54 17472

[分享]selenium破解网易易盾滑块

苦海飘摇

2021-4-29 13:54

17472

前言

之前由于工作原因做过极验验证的滑块验证码，该网站的滑块验证码是直接能提取出全图片和缺口图片，利用pillow模块的ImageChops.difference差值算法解决起来比较简单；后来发现了网易易盾这种滑块验证码，他只能提取两个图片的链接（缺口图片和待滑动的小图片）。本文就是网易易盾滑块的破解。

获取滑块验证码的图片

def get_img(self, target, template, xp):  # 参数分别为两个待保存的图片名，和缺口图片的像素（长）

    target_link = self.wait.until(EC.presence_of_element_located((By.CLASS_NAME, 'yidun_bg-img'))).get_attribute('src')  # 获取缺口图片链接

    template_link = self.wait.until(EC.presence_of_element_located((By.CLASS_NAME, 'yidun_jigsaw'))).get_attribute('src')  # 获取待滑动图片链接

    target_img = Image.open(BytesIO(requests.get(target_link).content))  # 从网页端读取图片

    template_img = Image.open(BytesIO(requests.get(template_link).content))

    target_img.save(target)  # 保存图片

    template_img.save(template)

    size_loc = target_img.size  # 获取图片大小

    zoom = xp / int(size_loc[0])  # 耦合像素

    return zoom

去除待滑动的图片的黑边

def change_size(self, file):

    image = cv2.imread(file, 1)  # 读取图片 image_name应该是变量

    img = cv2.medianBlur(image, 5)  # 中值滤波，去除黑色边际中可能含有的噪声干扰

    b = cv2.threshold(img, 15, 255, cv2.THRESH_BINARY)  # 调整裁剪效果

    binary_image = b[1]  # 二值图--具有三通道

    binary_image = cv2.cvtColor(binary_image, cv2.COLOR_BGR2GRAY)

    x, y = binary_image.shape

    edges_x = []

    edges_y = []

    for i in range(x):

        for j in range(y):

            if binary_image[i][j] == 255:

                edges_x.append(i)

                edges_y.append(j)

    left = min(edges_x)  # 左边界

    right = max(edges_x)  # 右边界

    width = right - left  # 宽度

    bottom = min(edges_y)  # 底部

    top = max(edges_y)  # 顶部

    height = top - bottom  # 高度

    pre1_picture = image[left:left + width, bottom:bottom + height]  # 图片截取

    return pre1_picture  # 返回图片数据

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