獲取驗證碼圖片
識別缺口位置
生成滑塊拖動路徑
模擬實現滑塊拼合
1 import time 2 from io import BytesIO 3 from PIL import Image 4 from selenium import webdriver 5 from selenium.webdriver import ActionChains 6 from selenium.webdriver.common.by import By 7 from selenium.webdriver.support.ui import WebDriverWait 8 from selenium.webdriver.support import expected_conditions as EC 9 10 EMAIL = '1764662628@qq.com' 11 PASSWORD = '***' 12 BORDER = 6 13 INIT_LEFT = 60 14 15 16 class CrackGeetest(): 17 def __init__(self): 18 self.url = 'https://account.geetest.com/login' 19 self.browser = webdriver.Chrome() 20 self.wait = WebDriverWait(self.browser, 20) 21 self.email = EMAIL 22 self.password = PASSWORD 23 24 def __del__(self): 25 self.browser.close() 26 27 def get_geetest_button(self): 28 """ 29 獲取初始驗證按鈕 30 :return: 31 """ 32 button = self.wait.until(EC.element_to_be_clickable((By.CLASS_NAME, 'geetest_radar_tip'))) 33 return button 34 35 def get_position(self): 36 """ 37 獲取驗證碼位置 38 :return: 驗證碼位置元組 39 """ 40 img = self.wait.until(EC.presence_of_element_located((By.CLASS_NAME, 'geetest_canvas_img'))) 41 time.sleep(2) 42 location = img.location 43 size = img.size 44 top, bottom, left, right = location['y'], location['y'] + size['height'], location['x'], location['x'] + size[ 45 'width'] 46 return (top, bottom, left, right) 47 48 def get_screenshot(self): 49 """ 50 獲取網頁截圖 51 :return: 截圖對象 52 """ 53 screenshot = self.browser.get_screenshot_as_png() 54 screenshot = Image.open(BytesIO(screenshot)) 55 return screenshot 56 57 def get_slider(self): 58 """ 59 獲取滑塊 60 :return: 滑塊對象 61 """ 62 slider = self.wait.until(EC.element_to_be_clickable((By.CLASS_NAME, 'geetest_slider_button'))) 63 return slider 64 65 def get_geetest_image(self, name='captcha.png'): 66 """ 67 獲取驗證碼圖片 68 :return: 圖片對象 69 """ 70 top, bottom, left, right = self.get_position() 71 print('驗證碼位置', top, bottom, left, right) 72 screenshot = self.get_screenshot() 73 captcha = screenshot.crop((left, top, right, bottom)) 74 captcha.save(name) 75 return captcha 76 77 def open(self): 78 """ 79 打開網頁輸入用戶名密碼 80 :return: None 81 """ 82 self.browser.get(self.url) 83 email = self.wait.until(EC.presence_of_element_located((By.ID, 'email'))) 84 password = self.wait.until(EC.presence_of_element_located((By.ID, 'password'))) 85 email.send_keys(self.email) 86 password.send_keys(self.password) 87 88 def get_gap(self, image1, image2): 89 """ 90 獲取缺口偏移量 91 :param image1: 不帶缺口圖片 92 :param image2: 帶缺口圖片 93 :return: 94 """ 95 left = 60 96 for i in range(left, image1.size[0]): 97 for j in range(image1.size[1]): 98 if not self.is_pixel_equal(image1, image2, i, j): 99 left = i 100 return left 101 return left 102 103 def is_pixel_equal(self, image1, image2, x, y): 104 """ 105 判斷兩個像素是否相同 106 :param image1: 圖片1 107 :param image2: 圖片2 108 :param x: 位置x 109 :param y: 位置y 110 :return: 像素是否相同 111 """ 112 # 取兩個圖片的像素點 113 pixel1 = image1.load()[x, y] 114 pixel2 = image2.load()[x, y] 115 threshold = 60 116 if abs(pixel1[0] - pixel2[0]) < threshold and abs(pixel1[1] - pixel2[1]) < threshold and abs( 117 pixel1[2] - pixel2[2]) < threshold: 118 return True 119 else: 120 return False 121 122 def get_track(self, distance): 123 """ 124 根據偏移量獲取移動軌跡 125 :param distance: 偏移量 126 :return: 移動軌跡 127 """ 128 # 移動軌跡 129 track = [] 130 # 當前位移 131 current = 0 132 # 減速閾值 133 mid = distance * 4 / 5 134 # 計算間隔 135 t = 0.2 136 # 初速度 137 v = 0 138 139 while current < distance: 140 if current < mid: 141 # 加速度為正2 142 a = 2 143 else: 144 # 加速度為負3 145 a = -3 146 # 初速度v0 147 v0 = v 148 # 當前速度v = v0 + at 149 v = v0 + a * t 150 # 移動距離x = v0t + 1/2 * a * t^2 151 move = v0 * t + 1 / 2 * a * t * t 152 # 當前位移 153 current += move 154 # 加入軌跡 155 track.append(round(move)) 156 return track 157 158 def move_to_gap(self, slider, track): 159 """ 160 拖動滑塊到缺口處 161 :param slider: 滑塊 162 :param track: 軌跡 163 :return: 164 """ 165 ActionChains(self.browser).click_and_hold(slider).perform() 166 for x in track: 167 ActionChains(self.browser).move_by_offset(xoffset=x, yoffset=0).perform() 168 time.sleep(0.5) 169 ActionChains(self.browser).release().perform() 170 171 def login(self): 172 """ 173 登錄 174 :return: None 175 """ 176 submit = self.wait.until(EC.element_to_be_clickable((By.CLASS_NAME, 'login-btn'))) 177 submit.click() 178 time.sleep(10) 179 print('登錄成功') 180 181 def crack(self): 182 # 輸入用戶名密碼 183 self.open() 184 # 點擊驗證按鈕 185 button = self.get_geetest_button() 186 button.click() 187 # 獲取驗證碼圖片 188 image1 = self.get_geetest_image('captcha1.png') 189 # 點按呼出缺口 190 slider = self.get_slider() 191 slider.click() 192 # 獲取帶缺口的驗證碼圖片 193 image2 = self.get_geetest_image('captcha2.png') 194 # 獲取缺口位置 195 gap = self.get_gap(image1, image2) 196 print('缺口位置', gap) 197 # 減去缺口位移 198 gap -= BORDER 199 # 獲取移動軌跡 200 track = self.get_track(gap) 201 print('滑動軌跡', track) 202 # 拖動滑塊 203 self.move_to_gap(slider, track) 204 205 success = self.wait.until( 206 EC.text_to_be_present_in_element((By.CLASS_NAME, 'geetest_success_radar_tip_content'), '驗證成功')) 207 print(success) 208 209 # 失敗后重試 210 if not success: 211 self.crack() 212 else: 213 self.login() 214 215 216 if __name__ == '__main__': 217 crack = CrackGeetest() 218 crack.crack()
估計是高分屏的原因，截全圖下來的時候我用畫圖軟件看了圖形驗證碼的像素位置，剛好是給的位置參數乘以2，所以保存下來的2張驗證碼的圖還要壓縮一下分辨率，加入下面語句就可以做對比匹配了。
1 captcha = screenshot.crop((2*left, 2*top, 2*right, 2*bottom)) 2 size = 258,159 3 captcha.thumbnail(size)
修改參數
1 import time 2 from io import BytesIO 3 from PIL import Image 4 from selenium import webdriver 5 from selenium.webdriver import ActionChains 6 from selenium.webdriver.common.by import By 7 from selenium.webdriver.support.ui import WebDriverWait 8 from selenium.webdriver.support import expected_conditions as EC 9 10 EMAIL = '1764662628@qq.com' 11 PASSWORD = '***' 12 BORDER = 6 13 INIT_LEFT = 60 14 15 16 class CrackGeetest(): 17 def __init__(self): 18 self.url = 'https://account.geetest.com/login' 19 self.browser = webdriver.Chrome() 20 self.wait = WebDriverWait(self.browser, 20) 21 self.email = EMAIL 22 self.password = PASSWORD 23 24 def __del__(self): 25 self.browser.close() 26 27 def get_geetest_button(self): 28 """ 29 獲取初始驗證按鈕 30 :return: 31 """ 32 button = self.wait.until(EC.element_to_be_clickable((By.CLASS_NAME, 'geetest_radar_tip'))) 33 return button 34 35 def get_position(self): 36 """ 37 獲取驗證碼位置 38 :return: 驗證碼位置元組 39 """ 40 img = self.wait.until(EC.presence_of_element_located((By.CLASS_NAME, 'geetest_canvas_img'))) 41 time.sleep(2) 42 location = img.location 43 size = img.size 44 top, bottom, left, right = location['y'], location['y'] + size['height'], location['x'], location['x'] + size[ 45 'width'] 46 return (top, bottom, left, right) 47 48 def get_screenshot(self): 49 """ 50 獲取網頁截圖 51 :return: 截圖對象 52 """ 53 screenshot = self.browser.get_screenshot_as_png() 54 screenshot = Image.open(BytesIO(screenshot)) 55 return screenshot 56 57 def get_slider(self): 58 """ 59 獲取滑塊 60 :return: 滑塊對象 61 """ 62 slider = self.wait.until(EC.element_to_be_clickable((By.CLASS_NAME, 'geetest_slider_button'))) 63 return slider 64 65 def get_geetest_image(self, name='captcha.png'): 66 """ 67 獲取驗證碼圖片 68 :return: 圖片對象 69 """ 70 top, bottom, left, right = self.get_position() 71 print('驗證碼位置', top, bottom, left, right) 72 screenshot = self.get_screenshot() 73 #captcha = screenshot.crop((left, top, right, bottom)) 74 captcha = screenshot.crop((2*left, 2*top, 2*right, 2*bottom)) 75 size = 258,159 76 captcha.thumbnail(size) 77 captcha.save(name) 78 return captcha 79 80 def open(self): 81 """ 82 打開網頁輸入用戶名密碼 83 :return: None 84 """ 85 self.browser.get(self.url) 86 email = self.wait.until(EC.presence_of_element_located((By.ID, 'email'))) 87 password = self.wait.until(EC.presence_of_element_located((By.ID, 'password'))) 88 email.send_keys(self.email) 89 password.send_keys(self.password) 90 91 def get_gap(self, image1, image2): 92 """ 93 獲取缺口偏移量 94 :param image1: 不帶缺口圖片 95 :param image2: 帶缺口圖片 96 :return: 97 """ 98 left = 60 99 for i in range(left, image1.size[0]): 100 for j in range(image1.size[1]): 101 if not self.is_pixel_equal(image1, image2, i, j): 102 left = i 103 return left 104 return left 105 106 def is_pixel_equal(self, image1, image2, x, y): 107 """ 108 判斷兩個像素是否相同 109 :param image1: 圖片1 110 :param image2: 圖片2 111 :param x: 位置x 112 :param y: 位置y 113 :return: 像素是否相同 114 """ 115 # 取兩個圖片的像素點 116 pixel1 = image1.load()[x, y] 117 pixel2 = image2.load()[x, y] 118 threshold = 60 119 if abs(pixel1[0] - pixel2[0]) < threshold and abs(pixel1[1] - pixel2[1]) < threshold and abs( 120 pixel1[2] - pixel2[2]) < threshold: 121 return True 122 else: 123 return False 124 125 def get_track(self, distance): 126 """ 127 根據偏移量獲取移動軌跡 128 :param distance: 偏移量 129 :return: 移動軌跡 130 """ 131 # 移動軌跡 132 track = [] 133 # 當前位移 134 current = 0 135 # 減速閾值 136 mid = distance * 4 / 5 137 print("距離") 138 print(distance) 139 print(mid) 140 # 計算間隔 141 t = 0.1 142 # 初速度 143 v = 0 144 145 while current < distance: 146 if current < mid: 147 # 加速度為正2 148 a = 2 149 else: 150 # 加速度為負3 151 a = -3 152 # 初速度v0 153 v0 = v 154 print("速度") 155 print(v) 156 # 當前速度v = v0 + at 157 v = v0 + a * t 158 # 移動距離x = v0t + 1/2 * a * t^2 159 move = v0 * t + 1 / 2 * a * t * t 160 print("移動距離") 161 print(move) 162 # 當前位移 163 current += move 164 print("當前位移") 165 print(current) 166 # 加入軌跡 167 track.append(round(move)) 168 return track 169 170 def move_to_gap(self, slider, track): 171 """ 172 拖動滑塊到缺口處 173 :param slider: 滑塊 174 :param track: 軌跡 175 :return: 176 """ 177 ActionChains(self.browser).click_and_hold(slider).perform() 178 for x in track: 179 ActionChains(self.browser).move_by_offset(xoffset=x, yoffset=0).perform() 180 time.sleep(0.5) 181 ActionChains(self.browser).release().perform() 182 183 def login(self): 184 """ 185 登錄 186 :return: None 187 """ 188 submit = self.wait.until(EC.element_to_be_clickable((By.CLASS_NAME, 'login-btn'))) 189 submit.click() 190 time.sleep(10) 191 print('登錄成功') 192 193 def crack(self): 194 # 輸入用戶名密碼 195 self.open() 196 # 點擊驗證按鈕 197 button = self.get_geetest_button() 198 button.click() 199 # 獲取驗證碼圖片 200 image1 = self.get_geetest_image('captcha1.png') 201 # 點按呼出缺口 202 slider = self.get_slider() 203 slider.click() 204 # 獲取帶缺口的驗證碼圖片 205 image2 = self.get_geetest_image('captcha2.png') 206 # 獲取缺口位置 207 gap = self.get_gap(image1, image2) 208 print('缺口位置', gap) 209 # 減去缺口位移 210 gap -= BORDER 211 # 獲取移動軌跡 212 track = self.get_track(gap) 213 print('滑動軌跡', track) 214 # 拖動滑塊 215 self.move_to_gap(slider, track) 216 217 success = self.wait.until( 218 EC.text_to_be_present_in_element((By.CLASS_NAME, 'geetest_success_radar_tip_content'), '驗證成功')) 219 print(success) 220 221 # 失敗后重試 222 if not success: 223 self.crack() 224 else: 225 self.login() 226 227 228 if __name__ == '__main__': 229 crack = CrackGeetest() 230 crack.crack()
結果輸出：
1 wljdeMacBook-Pro:Desktop wlj$ python3 CrackGeetest.py 2 驗證碼位置 172 331 528 786 3 驗證碼位置 172 331 528 786 4 缺口位置 94 5 距離 6 88 7 70.4 8 速度 9 0 10 移動距離 11 0.010000000000000002 12 當前位移 13 0.010000000000000002 14 速度 15 0.2 16 移動距離 17 0.030000000000000006 18 當前位移 19 0.04000000000000001 20 速度 21 0.4 22 移動距離 23 0.05000000000000001 24 當前位移 25 0.09000000000000002 26 速度 27 0.6000000000000001 28 移動距離 29 0.07 30 當前位移 31 0.16000000000000003 32 速度 33 0.8 34 移動距離 35 0.09000000000000002 36 當前位移 37 0.25000000000000006 38 速度 39 1.0 40 移動距離 41 0.11000000000000001 42 當前位移 43 0.3600000000000001 44 速度 45 1.2 46 移動距離 47 0.13 48 當前位移 49 0.4900000000000001 50 速度 51 1.4 52 移動距離 53 0.15 54 當前位移 55 0.6400000000000001 56 速度 57 1.5999999999999999 58 移動距離 59 0.17 60 當前位移 61 0.8100000000000002 62 速度 63 1.7999999999999998 64 移動距離 65 0.19 66 當前位移 67 1.0000000000000002 68 速度 69 1.9999999999999998 70 移動距離 71 0.21 72 當前位移 73 1.2100000000000002 74 速度 75 2.1999999999999997 76 移動距離 77 0.22999999999999998 78 當前位移 79 1.4400000000000002 80 速度 81 2.4 82 移動距離 83 0.25 84 當前位移 85 1.6900000000000002 86 速度 87 2.6 88 移動距離 89 0.27 90 當前位移 91 1.9600000000000002 92 速度 93 2.8000000000000003 94 移動距離 95 0.29000000000000004 96 當前位移 97 2.25 98 速度 99 3.0000000000000004 100 移動距離 101 0.31000000000000005 102 當前位移 103 2.56 104 速度 105 3.2000000000000006 106 移動距離 107 0.33000000000000007 108 當前位移 109 2.89 110 速度 111 3.400000000000001 112 移動距離 113 0.3500000000000001 114 當前位移 115 3.24 116 速度 117 3.600000000000001 118 移動距離 119 0.3700000000000001 120 當前位移 121 3.6100000000000003 122 速度 123 3.800000000000001 124 移動距離 125 0.3900000000000001 126 當前位移 127 4.0 128 速度 129 4.000000000000001 130 移動距離 131 0.41000000000000014 132 當前位移 133 4.41 134 速度 135 4.200000000000001 136 移動距離 137 0.43000000000000016 138 當前位移 139 4.84 140 速度 141 4.400000000000001 142 移動距離 143 0.4500000000000002 144 當前位移 145 5.29 146 速度 147 4.600000000000001 148 移動距離 149 0.4700000000000002 150 當前位移 151 5.76 152 速度 153 4.800000000000002 154 移動距離 155 0.4900000000000002 156 當前位移 157 6.25 158 速度 159 5.000000000000002 160 移動距離 161 0.5100000000000002 162 當前位移 163 6.76 164 速度 165 5.200000000000002 166 移動距離 167 0.5300000000000002 168 當前位移 169 7.29 170 速度 171 5.400000000000002 172 移動距離 173 0.5500000000000003 174 當前位移 175 7.84 176 速度 177 5.600000000000002 178 移動距離 179 0.5700000000000003 180 當前位移 181 8.41 182 速度 183 5.8000000000000025 184 移動距離 185 0.5900000000000003 186 當前位移 187 9.0 188 速度 189 6.000000000000003 190 移動距離 191 0.6100000000000003 192 當前位移 193 9.61 194 速度 195 6.200000000000003 196 移動距離 197 0.6300000000000003 198 當前位移 199 10.24 200 速度 201 6.400000000000003 202 移動距離 203 0.6500000000000004 204 當前位移 205 10.89 206 速度 207 6.600000000000003 208 移動距離 209 0.6700000000000004 210 當前位移 211 11.56 212 速度 213 6.800000000000003 214 移動距離 215 0.6900000000000004 216 當前位移 217 12.25 218 速度 219 7.0000000000000036 220 移動距離 221 0.7100000000000004 222 當前位移 223 12.96 224 速度 225 7.200000000000004 226 移動距離 227 0.7300000000000004 228 當前位移 229 13.690000000000001 230 速度 231 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