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作者： 星安果、AirPython
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目 標 場 景
相信大家平時刷抖音短視頻的時候，看到顏值高的小姐姐，都有隨手點贊關注的習慣。
如果一條條去刷確實很耗時間，如果 Python 能幫忙篩選出顏值高的小姐姐那就省了很多事。
本篇文章是借助「百度人臉識別」API，幫我們識別出抖音上顏值高的小姐姐，然后下載到手機相冊中。
准 備 工 作
首先，項目需要對頁面元素進行一些精准的操作，需要提前准備一部 Android 設備，激活開發者選項，並在開發者選項中打開 「USB 調試和指針位置」兩處設置。
為了確保 adb 命令能正常使用，需要提前配置好 adb 開發環境。
頁面元素中的部分元素沒法利用 name 等常用屬性獲取到，可能需要獲取到完整的「UI 樹」，再利用 Airtest 判斷是否存在某個 UI 元素。
# 安裝依賴
pip3 install pocoui
另外，項目中會對視頻進行人臉識別，獲取到出現的所有人臉，再進行性別識別及顏值判斷。
這里需要進行百度雲后台，注冊一個人臉識別的應用，獲取到一組 「API Key 和 Secret Key」值。 
然后利用官網提供的 API 文檔即可獲取到「access token」，由於 ak 的有效期為一個月，所以只需要初始化一次，后面就可以利用人臉識別接口進行正常的識別了。
1 appid = '你注冊應用的appid' 2 api_key = '你注冊應用的ak' 3 secret_key = '你注冊應用的sk' 4 5 def get_access_token(): 6 """ 7 其關access_token有效期一般有一個月 8 """ 9 # 此變量賦值成自己API Key的值 10 client_id = api_key 11 12 # 此變量賦值成自己Secret Key的值 13 client_secret = secret_key 14 15 auth_url = 'https://aip.baidubce.com/oauth/2.0/token?grant_type=client_credentials&client_id=' + client_id + '&client_secret=' + client_secret 16 17 header_dict = {'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 6.1; Trident/7.0; rv:11.0) like Gecko', 18 "Content-Type": "application/json"} 19 20 # 請求獲取到token的接口 21 response_at = requests.get(auth_url, headers=header_dict) 22 json_result = json.loads(response_at.text) 23 access_token = json_result['access_token'] 24 return access_token
編 寫 腳 本
在上面已經配置好了 adb 環境的情況下，可以直接借助 python 中的 os 模塊執行 adb 命令打開抖音 App。
1 # 抖音App的應用包名和初始Activity 2 package_name = 'com.ss.android.ugc.aweme' 3 activity_name = 'com.ss.android.ugc.aweme.splash.SplashActivity' 4 5 def start_my_app(package_name, activity_name): 6 """ 7 打開應用 8 adb shell am start -n com.tencent.mm/.ui.LauncherUI 9 :param package_name: 10 :return: 11 """ 12 os.popen('adb shell am start -n %s/%s' % (package_name, activity_name))
接着，我們需要截取當前播放視頻的截圖到本地。 需要注意的是，抖音視頻播放界面包含視頻創作者頭像、BGM 創作者頭像等一些雜亂的元素，可能對人臉識別的結果產生一些誤差，所以需要對屏幕截圖之后的圖像進行「二次裁剪」處理。
1 def get_screen_shot_part_img(image_name): 2 """ 3 獲取手機截圖的部分內容 4 :return: 5 """ 6 # 截圖 7 os.system("adb shell /system/bin/screencap -p /sdcard/screenshot.jpg") 8 os.system("adb pull /sdcard/screenshot.jpg %s" % image_name) 9 10 # 打開圖片 11 img = Image.open(image_name).convert('RGB') 12 13 # 圖片的原寬、高(1080*2160) 14 w, h = img.size 15 16 # 截取部分，去掉其頭像、其他內容雜亂元素 17 img = img.crop((0, 0, 900, 1500)) 18 19 img.thumbnail((int(w / 1.5), int(h / 1.5))) 20 21 # 保存到本地 22 img.save(image_name) 23 24 return image_name
現在可以使用百度提供的 API 獲取到上面截圖的人臉列表。
1 def parse_face_pic(pic_url, pic_type, access_token): 2 """ 3 人臉識別 4 5秒之內 5 :param pic_url: 6 :param pic_type: 7 :param access_token: 8 :return: 9 """ 10 url_fi = 'https://aip.baidubce.com/rest/2.0/face/v3/detect?access_token=' + access_token 11 12 # 調用identify_faces，獲取人臉列表 13 json_faces = identify_faces(pic_url, pic_type, url_fi) 14 15 if not json_faces: 16 print('未識別到人臉') 17 return None 18 else: 19 # 返回所有的人臉 20 return json_faces
從上述的人臉列表中篩選出性別為女，年齡為 18-30 歲之間，顏值超過 70 的小姐姐。
1 def analysis_face(face_list): 2 """ 3 分析人臉，判斷顏值是否達標 4 18-30之間，女，顏值大於80 5 :param face_list:識別的臉的列表 6 :return: 7 """ 8 # 是否能找到高顏值的美女 9 find_belle = False 10 if face_list: 11 print('一共識別到%d張人臉，下面開始識別是否有美女~' % len(face_list)) 12 for face in face_list: 13 # 判斷是男、女 14 if face['gender']['type'] == 'female': 15 age = face['age'] 16 beauty = face['beauty'] 17 18 if 18 <= age <= 30 and beauty >= 70: 19 print('顏值為:%d,及格，滿足條件！' % beauty) 20 find_belle = True 21 break 22 else: 23 print('顏值為:%d,不及格，繼續~' % beauty) 24 continue 25 else: 26 print('性別為男,繼續~') 27 continue 28 else: 29 print('圖片中沒有發現人臉.') 30 31 return find_belle
由於視頻是連續播放的，很難通過截取視頻某一幀，判斷視頻有出現顏值高的小姐姐。
另外，大部分短視頻播放時長為「10s+」，這里需要對每一個視頻多次截圖去做人臉識別，直到識別到顏值高的小姐姐。
1 # 一條視頻最長的識別時間 2 RECOGNITE_TOTAL_TIME = 10 3 # 識別次數 4 recognite_count = 1 5 6 # 對當前視頻截圖去人臉識別 7 while True: 8 # 獲取截圖 9 print('開始第%d次截圖' % recognite_count) 10 11 # 截取屏幕有用的區域，過濾視頻作者的頭像、BGM作者的頭像 12 screen_name = get_screen_shot_part_img('images/temp%d.jpg' % recognite_count) 13 14 # 人臉識別 15 recognite_result = analysis_face(parse_face_pic(screen_name, TYPE_IMAGE_LOCAL, access_token)) 16 17 recognite_count += 1 18 19 # 第n次識別結束后的時間 20 recognite_time_end = datetime.now() 21 22 # 這一條視頻出現了顏值高的小姐姐 23 if recognite_result: 24 pass 25 else: 26 print('超時！！！這是一條沒有吸引力的視頻！') 27 # 跳出里層循環 28 break
一旦當前播放的視頻識別出有顏值高的小姐姐，就需要模擬保存視頻到本地的操作。
獲取「分享」和「保存本地」兩個按鈕的坐標位置，依次利用 adb 執行點擊操作即可下載視頻到本地。
1 def save_video_met(): 2 """ 3 :return: 4 """ 5 # 分享 6 os.system("adb shell input tap 1000 1500") 7 time.sleep(0.05) 8 9 # 保存到本地 10 os.system("adb shell input tap 350 1700")
另外，由於下載視頻的過程是一個耗時操作，在下載進度對話框還未消失之前，需要做一個「模擬等待」的操作。
1 def wait_for_download_finished(poco): 2 """ 3 從點擊下載，到下載完全 4 :return: 5 """ 6 7 element = Element() 8 while True: 9 # 由於是對話框，不能利用Element類來判斷是否存在某個元素來准確處理 10 # element_result = element.findElementByName('正在保存到本地') 11 12 # 當前頁面UI樹元素信息 13 # 注意：保存的時候可能會獲取元素異常，這里需要拋出，並終止循環 14 # com.netease.open.libpoco.sdk.exceptions.NodeHasBeenRemovedException: Node was no longer alive when query attribute "visible". Please re-select. 15 try: 16 ui_tree_content = json.dumps(poco.agent.hierarchy.dump(), indent=4).encode('utf-8').decode('unicode_escape') 17 except Exception as e: 18 print(e) 19 print('異常，按下載處理~') 20 break 21 22 if '正在保存到本地' in ui_tree_content: 23 print('還在下載中~') 24 time.sleep(0.5) 25 continue 26 else: 27 print('下載完成~') 28 break
在視頻保存到本地之后，就可以模擬向上滑動的操作，跳到播放「下一條視頻」。 循環上面的操作，即可篩選出所有顏值高的小姐姐，並保存到本地。
1 def play_next_video(): 2 """ 3 下一個視頻 4 從下往上滑動 5 :return: 6 """ 7 os.system("adb shell input swipe 540 1300 540 500 100")
在腳本一條條刷視頻的過程中，可能會遇到一下廣告，我們需要對這類視頻進行過濾。
1 def is_a_ad(): 2 """ 3 判斷的當前頁面上是否是一條廣告 4 :return: 5 """ 6 element = Element() 7 ad_tips = ['去玩一下', '去體驗', '立即下載'] 8 9 find_result = False 10 11 for ad_tip in ad_tips: 12 try: 13 element_result = element.findElementByName(ad_tip) 14 # 是一條廣告,直接跳出 15 find_result = True 16 break 17 except Exception as e: 18 find_result = False 19 20 return find_resul
結 果 結 論
運行上面的腳本，會自動打開抖音，對每一條小視頻多次進行人臉識別，直到識別到顏值高的小姐姐，保存視頻到本地，然后繼續刷下一條短視頻。 