python破解滑块验证码

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前言

验证码样本

破解思路

完整代码如下：

 运行截图

截屏异常修正

模拟人拖到路径优化

拖动距离优化

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前言

这里所讲述的技能借鉴了崔庆才《python3网络爬虫开发一书》，但又有些许不同，因为爬虫具有时效性，感谢崔提供的技术指导。

验证码样本

本次实验的对象是极验验证，连接如下  https://account.geetest.com/login  

极验验证点击按钮，就会有一点概率进入验证码，这个按钮也是智能的，原理不甚了解，如果能一次性进去更好，不过我们的目的就是破解验证码吗，点击中间那里，进入概率大一些。如果出现的是文字验证码，那么连续点击下面的刷新即可。一般代码模拟点击会一次性出现滑块验证码。

 

破解思路

第一步：使用selenium加载，输入账号，密码，点击验证，出现滑块验证码。

第二步：我们人眼可以直接找到缺口，但这个过程是复杂的，大致如下，看到图片--看到滑块--看到缺口--寻找按钮--拖动按钮--刚刚开始快速逼近--接近时减速逼近--划过了可以左右调整。事实上人脑是在不断计算的，人眼的信号传输是非连续的，这个过程是一个高速的调整逼近过程，只不过我们司空见惯而已。

电脑就不一样的，电脑没有人眼这样的传感器，也不能动态调整，只能按照规定的计划执行任务。

说回来，这个验证码本身时有两张图片的，我们滑动滑块，最后两张图片做对比，相似度大于某个阈值，即可通过，所以我们非常需要获得这两张图片，然后找出缺口的位置。

第三步：获得两张图片，进入浏览器开发者模式，查看验证码元素。我们可以看到这是一个画布元素，那么可以通过截图来获取图片。但问题是只有一张图片，不急，我们看查看器，不难看到有三个canvas元素，重叠在一起了。前面两个是显示的，第三个隐藏了，那么前两个就是这个滑块和带缺口的图片了，第三个就是完整图片。依次设置前面两个隐藏，第三个显示即可

右键第一个canvas，添加属性style="display: none; opacity: 1;"，可以看到消失的是缺口图片，所以第一个canvas就是缺口图片

递推，隐藏第二个canvas,滑块消失了。

继续，删除第三个canvas的style属性，直接双击backspace即可，就此三个canvas身份确认。

第四步：我们要获得两张截图并将一切还原，顺序如下：

• 隐藏滑块
• 对canvas对象截图，获得缺口图片
• 隐藏缺口图片
• 显示完整图片
• 对canvas对象截图，获得完整图片
• 隐藏完整图片
• 显示缺口图片
• 显示滑块

第五步：对比两张图片的像素值，找出差距过大的位置，这里选择的是60，然后校准滑块和缺口间距离

第六步：拖动滑块完成验证，失败再次尝试。

完整代码如下：

import time
from io import BytesIO
from PIL import Image
from selenium import webdriver
from selenium.webdriver import ActionChains
from selenium.webdriver.common.by import By
from selenium.webdriver.support.ui import WebDriverWait
from selenium.webdriver.support import expected_conditions as EC
import random
class SVC:

    def __init__(self):
        self.url = 'https://account.geetest.com/login'
        self.driver = webdriver.Chrome()
        self.driver.maximize_window()
        self.driverwait = WebDriverWait(self.driver, 20)
        self.email = 'EMAIL'
        self.password = 'PASSWORD'
        self.location = {}
        self.size = {'width':260,'height':160}
        self.BORDER = 40

    def __del__(self):
        self.driver.close()

    def setAttribute(self,elementObj, attributeName, value):
        # 封装设置页面对象的属性值的方法
        # 调用JavaScript代码修改页面元素的属性值，arguments[0]－［2］分别会用后面的
        # element、attributeName和value参数值进行替换，并执行该JavaScript代码
        self.driver.execute_script("arguments[0].setAttribute (arguments[1],arguments[2])", elementObj, attributeName, value)

    def removeAttribute(self, elementObj, attributeName):
        # 封装删除页面元素属性的方法
        # 调用JavaScript代码删除页面元素的指定的属性，arguments[0]－［1］分别会用后面的
        # element、attributeName参数值进行替换，并执行该JavaScript代码
        self.driver.execute_script("arguments[0].removeAttribute(arguments[1])", elementObj, attributeName)

    def get_geetest_button(self):
        """
        获取初始验证按钮
        :return:
        """
        #button = self.driver.find_element_by_xpath('//*[@id="captcha"]/div/div[2]/div[1]/div[3]')
        button = self.driverwait.until(EC.element_to_be_clickable((By.CLASS_NAME,'geetest_radar_tip')))
        return button

    def get_slider(self):
        """
        获取滑块
        :return: 滑块对象
        """
        slider = self.driverwait.until(EC.element_to_be_clickable((By.CLASS_NAME, 'geetest_slider_button')))
        return slider

    def open(self):
        """
        打开网页输入用户名密码
        :return: None
        """
        self.driver.get(self.url)
        email = self.driver.find_element_by_xpath('//*[@id="email"]')
        password = self.driver.find_element_by_xpath('//*[@id="password"]')
        #email = self.driverwait.until(EC.presence_of_element_located((By.ID, 'email')))
        #password = self.driverwait.until(EC.presence_of_element_located((By.ID, 'password')))
        email.send_keys(self.email)
        password.send_keys(self.password)

    def get_screenshot(self):
        """
        获取网页截图
        :return: 截图对象
        """
        screenshot = self.driver.get_screenshot_as_png()
        screenshot = Image.open(BytesIO(screenshot))
        return screenshot

    def get_geetest_image(self, name):
        """
        获取验证码图片 captcha.png
        :return: 图片对象
        """
        left, top, right, bottom = (self.location['x']+177,self.location['y']+44,self.location['x']+self.size['width']+235,self.location['y']+self.size['height']+80)
        print('验证码位置', left, top, right, bottom)
        screenshot = self.get_screenshot()
        captcha = screenshot.crop((left, top, right, bottom))
        captcha.save(name)
        return captcha

    def getImg(self):
        time.sleep(3)
        ele = self.driver.find_elements_by_tag_name('canvas')
        self.location = ele[0].location
        self.setAttribute(ele[1],'style','display: none;') #移除小方框
        self.get_geetest_image('captcha_up.png')
        self.setAttribute(ele[0],'style','display: none;') #移除上面图片
        self.removeAttribute(ele[2],'style')               #移除隐藏属性以显示地面图片
        self.get_geetest_image('captcha_down.png')
        self.removeAttribute(ele[0], 'style')
        time.sleep(0.5)
        self.removeAttribute(ele[1], 'style')
        time.sleep(0.5)
        self.setAttribute(ele[2], 'style', 'display: none;')

    def get_gap(self, image1,image2):
        """
        获取缺口偏移量
        :param image1: 不带缺口图片
        :param image2: 带缺口图片
        :return:
        """
        left = 0
        for i in range(left, image1.size[0]):
            for j in range(image1.size[1]):
                if not self.is_pixel_equal(image1, image2, i, j):
                    left = i
                    return left
        return left

    def is_pixel_equal(self, image1, image2, x, y):
        """
        判断两个像素是否相同
        :param image1: 图片1
        :param image2: 图片2
        :param x: 位置x
        :param y: 位置y
        :return: 像素是否相同
        """
        # 取两个图片的像素点
        pixel1 = image1.load()[x, y]
        pixel2 = image2.load()[x, y]
        threshold = 60
        if abs(pixel1[0] - pixel2[0]) < threshold and abs(pixel1[1] - pixel2[1]) < threshold and abs(
                pixel1[2] - pixel2[2]) < threshold:

            return True
        else:
            print(pixel1, pixel2)
            return False

    def get_track(self, distance):
        """
        根据偏移量获取移动轨迹
        :param distance: 偏移量
        :return: 移动轨迹
        """
        # 移动轨迹
        list1 = []
        list2 = []
        list3 = []
        # 当前位移
        for i in range(round(distance/4)):
            list1.append(1)
            list2.append(2)
            list2.append(1)
        return list1+list2

    def move_to_gap(self, slider, track):
        """
        拖动滑块到缺口处
        :param slider: 滑块
        :param track: 轨迹
        :return:
        """
        ActionChains(self.driver).click_and_hold(slider).perform()
        for x in track:
            ActionChains(self.driver).move_by_offset(xoffset=x, yoffset=0).perform()
        time.sleep(0.5)
        ActionChains(self.driver).release().perform()

    def start(self):
        # 输入用户名密码
        self.open()
        # 点击验证按钮
        button = self.get_geetest_button()
        button.click()


    def crack(self):
        self.getImg()
        Image2 = Image.open('captcha_down.png')
        Image1 = Image.open('captcha_up.png')
        gap = self.get_gap(Image1, Image2)
        print('缺口位置', gap)
        # 减去缺口位移
        if gap<45:
            gap -= 5
        elif gap<55:
            gap -= 15
        elif gap<125:
            gap -= 25
        elif gap<165:
            gap -= 35
        elif gap <185:
            gap -= 40
        else:
            gap -= 45
        track = self.get_track(gap)
        print('滑动轨迹', track)
        slider = self.get_slider()
        self.move_to_gap(slider, track)
        time.sleep(1)
        success = False
        try:
            success = self.driverwait.until(EC.text_to_be_present_in_element((By.CLASS_NAME, 'geetest_success_radar_tip_content'), '验证成功'))
        except:
            print('失败')
        # 失败后重试
        if not success:
            time.sleep(0.1)
            self.crack()
        else:
            print('成功')
            self.login()

    def login(self):
        """
        登录
        :return: None
        """
        submit = self.driverwait.until(EC.element_to_be_clickable((By.CLASS_NAME, 'login-btn')))
        submit.click()
        print('登录成功')


if __name__ == '__main__':
    svc = SVC()
    svc.start()
    svc.crack()

 运行截图

截屏异常修正

最开始，我是按照书上的方法，先获取canvas的坐标Z(x,y)，然后截取z(x,y)到m(x+宽,y+高)的屏幕截图，但是浏览器不知道发了什么疯，截到的图片都是像下面的图片那样，后来我以为坐标位置有误，亲自安装了坐标插件，将图片的左上角坐标替换Z，得到的结果依旧和下面一样，索性手动修正，试了好久最终确定可通过如下坐标获得完整截图。

点（z['x']+177 , z['y']+44）到点（z['x']+width+235 , z['y']+height+80) 即可获得完整截图。

 

 

模拟人拖到路径优化

在原书在作者说明，如果匀速，匀加速，匀减速拖动，都不能通过，这个我也试过，但是拿到代码，总是有一些偏差，不能准确对其，作者使用了物理模型，先加速后减速就能通过，代码如下。在最后那里使用了track.append(round(move))添加位移路径，

    def get_track(self, distance):
        """
        根据偏移量获取移动轨迹
        :param distance: 偏移量
        :return: 移动轨迹
        """
        # 移动轨迹
        track = []
        # 当前位移
        current = 0
        # 减速阈值
        mid = distance * 4 / 5
        # 计算间隔
        t = 0.2
        # 初速度
        v = 0
        
        while current < distance:
            if current < mid:
                # 加速度为正2
                a = 2
            else:
                # 加速度为负3
                a = -3
            # 初速度v0
            v0 = v
            # 当前速度v = v0 + at
            v = v0 + a * t
            # 移动距离x = v0t + 1/2 * a * t^2
            move = v0 * t + 1 / 2 * a * t * t
            # 当前位移
            current += move
            # 加入轨迹
            track.append(round(move))
        return track

但是有一个问题，当你的move较小时，就会变成0，move较大，就会变成1，积累下来，就会难以对其，所以我换了一种简易算法。将路径分为四分，第一份和最后一份以1像素速度拖动，中间以2像素速度拖动。亦能模仿先加速后减速。

    def get_track(self, distance):
        """
        根据偏移量获取移动轨迹
        :param distance: 偏移量
        :return: 移动轨迹
        """
        # 移动轨迹
        list1 = []
        list2 = []
        list3 = []
        # 当前位移
        for i in range(round(distance/4)):
            list1.append(1)
            list2.append(2)
            list3.append(1)
        return list1+list2+list3

拖动距离优化

先前截图失败，就觉得这次破解不会太顺利，拖动验证码，距离短的会不到位，距离远的又会超出，所以在最后计算距离时，再次手动修订了一次，下面的判断点，都是正好镶嵌的点。

        if gap<45:
            gap -= 5
        elif gap<55:
            gap -= 15
        elif gap<125:
            gap -= 25
        elif gap<165:
            gap -= 35
        elif gap <185:
            gap -= 40
        else:
            gap -= 45