yidun验证码
from selenium import webdriver
from selenium.webdriver import ActionChains
from selenium.webdriver.common.by import By
from selenium.webdriver.support import expected_conditions as EC
from selenium.webdriver.support.wait import WebDriverWait
import cv2
import numpy as np
from io import BytesIO
import time
import requests
"""
通过浏览器截图,识别验证码中缺口位置,获取需要滑动距离,并模仿人类行为破解滑动验证码
"""
self.url = 'https://id.163yun.com/register?referrer=https://dun.163.com/dashboard&h=yd&t=yd&i18nEnable=true&fromyd=baiduP2_YZM_CP3662'
self.driver = webdriver.Chrome(executable_path=r'.\chromedriver.exe')
self.wait = WebDriverWait(self.driver, 20)
self.zoom = 1
def open(self):
self.driver.get(self.url)
def email_reg(self):
email_ele = self.wait.until(EC.element_to_be_clickable((By.XPATH, '//div[@class="m-tab-item"]')))
email_ele.click()
input_ele.send_keys('455555@qq.com')
def get_pic(self):
time.sleep(2)
target = self.wait.until(EC.presence_of_element_located((By.CLASS_NAME, 'yidun_bg-img')))
template = self.wait.until(EC.presence_of_element_located((By.CLASS_NAME, 'yidun_jigsaw')))
target_link = target.get_attribute('src')
template_link = template.get_attribute('src')
target_img = Image.open(BytesIO(requests.get(target_link).content))
template_img = Image.open(BytesIO(requests.get(template_link).content))
target_img.save('target.jpg')
template_img.save('template.png')
local_img = Image.open('target.jpg')
size_loc = local_img.size
self.zoom = 320 / int(size_loc[0])
def get_tracks(self, distance):
print(distance)
distance += 20
v = 0
t = 0.2
forward_tracks = []
current = 0
mid = distance * 3 / 5 #减速阀值
while current < distance:
if current < mid:
a = 2 #加速度为+2
else:
a = -3 #加速度-3
s = v * t + 0.5 * a * (t ** 2)
v = v + a * t
current += s
forward_tracks.append(round(s))
return {'forward_tracks': forward_tracks, 'back_tracks': back_tracks}
def match(self, target, template):
img_rgb = cv2.imread(target)
img_gray = cv2.cvtColor(img_rgb, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
template = cv2.imread(template, 0)
run = 1
w, h = template.shape[::-1]
print(w, h)
res = cv2.matchTemplate(img_gray, template, cv2.TM_CCOEFF_NORMED)
run = 1
L = 0
R = 1
while run < 20:
run += 1
threshold = (R + L) / 2
print(threshold)
if threshold < 0:
print('Error')
return None
loc = np.where(res >= threshold)
print(len(loc[1]))
if len(loc[1]) > 1:
L += (R - L) / 2
elif len(loc[1]) == 1:
print('目标区域起点x坐标为:%d' % loc[1][0])
break
elif len(loc[1]) < 1:
R -= (R - L) / 2
return loc[1][0]
#移动模拟手速
def crack_slider(self):
slider = self.wait.until(EC.element_to_be_clickable((By.CLASS_NAME, 'yidun_slider')))
ActionChains(self.driver).click_and_hold(slider).perform()
ActionChains(self.driver).move_by_offset(xoffset=track, yoffset=0).perform()
for back_tracks in self.tracks['back_tracks']:
ActionChains(self.driver).move_by_offset(xoffset=back_tracks, yoffset=0).perform()
ActionChains(self.driver).move_by_offset(xoffset=9.7, yoffset=0).perform()
time.sleep(0.5)
def button_m(self):
pwd = self.wait.until(EC.element_to_be_clickable((By.XPATH, '//input[@class="m-input m-input-large password"]')))
pwd.send_keys('123qwe')
but=self.wait.until(EC.element_to_be_clickable((By.XPATH, '//*[@id="bg"]/div[2]/div/div/div/div/div/form/div[4]/button')))
but.click()
def start(self):
self.open()
self.email_reg()
target = 'target.jpg'
template = 'template.png'
self.get_pic()
distance = self.match(target, template)
self.tracks = self.get_tracks((distance + 7) * self.zoom) # 对位移的缩放计算
self.crack_slider()
time.sleep(1)
self.button_m()
cs = CrackSlider()
cs.start()
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