使用java + selenium + OpenCV破解騰訊防水墻滑動驗證碼功能
更新時間：2020年11月30日 09:10:16 作者：香芋味的貓
這篇文章主要介紹了使用java + selenium + OpenCV破解騰訊防水墻滑動驗證碼,本文通過實例代碼給大家介紹的非常詳細，對大家的學習或工作具有一定的參考借鑒價值，需要的朋友可以參考下
* 驗證碼地址：https://007.qq.com/online.html
* 使用OpenCv模板匹配
* 成功率90%左右
* Java + Selenium + OpenCV
產(chǎn)品樣例
來吧！展示！
注意！??！
· 在模擬滑動時不能按照相同速度或者過快的速度滑動，需要向人滑動時一樣先快后慢，這樣才不容易被識別。
模擬滑動代碼↓↓↓
/**
* 模擬人工移動
* @param driver
* @param element頁面滑塊
* @param distance需要移動距離
*/
public static void move(WebDriver driver, WebElement element, int distance) throws InterruptedException {
int randomTime = 0;
if (distance > 90) {
randomTime = 250;
} else if (distance > 80 && distance <= 90) {
randomTime = 150;
}
List<Integer> track = getMoveTrack(distance - 2);
int moveY = 1;
try {
Actions actions = new Actions(driver);
actions.clickAndHold(element).perform();
Thread.sleep(200);
for (int i = 0; i < track.size(); i++) {
actions.moveByOffset(track.get(i), moveY).perform();
Thread.sleep(new Random().nextInt(300) + randomTime);
}
Thread.sleep(200);
actions.release(element).perform();
} catch (Exception e) {
e.printStackTrace();
}
}
/**
* 根據(jù)距離獲取滑動軌跡
* @param distance需要移動的距離
* @return
*/
public static List<Integer> getMoveTrack(int distance) {
List<Integer> track = new ArrayList<>();// 移動軌跡
Random random = new Random();
int current = 0;// 已經(jīng)移動的距離
int mid = (int) distance * 4 / 5;// 減速閾值
int a = 0;
int move = 0;// 每次循環(huán)移動的距離
while (true) {
a = random.nextInt(10);
if (current <= mid) {
move += a;// 不斷加速
} else {
move -= a;
}
if ((current + move) < distance) {
track.add(move);
} else {
track.add(distance - current);
break;
}
current += move;
}
return track;
}
看操作，no bb，直接上代碼
private final String INDEX_URL = "https://007.qq.com/online.html?ADTAG=index.head";
private void seleniumTest() {
ChromeDriverManager manager = ChromeDriverManager.getInstance();
int status = -1;
try {
WebDriver driver = manager.getDriver();
driver.get(INDEX_URL);
driver.manage().window().maximize(); // 設置瀏覽器窗口最大化
Thread.sleep(10000);
driver.findElement(By.className("wp-onb-tit")).findElements(By.tagName("a")).get(1).click();
Thread.sleep(500);
// 點擊出現(xiàn)滑動圖
waitWebElement(driver, By.id("code"), 500).click();
Thread.sleep(100);
// 獲取到驗證區(qū)域
driver.switchTo().frame(waitWebElement(driver, By.id("tcaptcha_iframe"), 500));
Thread.sleep(100);
// 獲取滑動按鈕
WebElement moveElemet = waitWebElement(driver, By.id("tcaptcha_drag_button"), 500);
Thread.sleep(100);
// 獲取帶陰影的背景圖
String bgUrl = waitWebElement(driver, By.id("slideBg"), 500).getAttribute("src");
Thread.sleep(100);
// 獲取帶陰影的小圖
String sUrl = waitWebElement(driver, By.id("slideBlock"), 500).getAttribute("src");
Thread.sleep(100);
// 獲取高度
String topStr = waitWebElement(driver, By.id("slideBlock"), 500).getAttribute("style").substring(32, 36);
int top = Integer.parseInt(topStr.substring(0, topStr.indexOf("p"))) * 2;
Thread.sleep(100);
// 計算移動距離
int distance = (int) Double.parseDouble(getTencentDistance(bgUrl, sUrl, top));
// 滑動
move(driver, moveElemet, distance);
Thread.sleep(5000);
} catch (Exception e) {
e.printStackTrace();
} finally {
manager.closeDriver(status);
}
}
/**
* 獲取騰訊驗證滑動距離
*
* @return
*/
public static String dllPath = "C://chrome//opencv_java440.dll";
public String getTencentDistance(String bUrl, String sUrl, int top) {
System.load(dllPath);
File bFile = new File("C:/qq_b.jpg");
File sFile = new File("C:/qq_s.jpg");
try {
FileUtils.copyURLToFile(new URL(bUrl), bFile);
FileUtils.copyURLToFile(new URL(sUrl), sFile);
BufferedImage bgBI = ImageIO.read(bFile);
BufferedImage sBI = ImageIO.read(sFile);
// 裁剪
bgBI = bgBI.getSubimage(360, top, bgBI.getWidth() - 370, sBI.getHeight());
ImageIO.write(bgBI, "png", bFile);
Mat s_mat = Imgcodecs.imread(sFile.getPath());
Mat b_mat = Imgcodecs.imread(bFile.getPath());
// 轉灰度圖像
Mat s_newMat = new Mat();
Imgproc.cvtColor(s_mat, s_newMat, Imgproc.COLOR_BGR2GRAY);
// 二值化圖像
binaryzation(s_newMat);
Imgcodecs.imwrite(sFile.getPath(), s_newMat);
int result_rows = b_mat.rows() - s_mat.rows() + 1;
int result_cols = b_mat.cols() - s_mat.cols() + 1;
Mat g_result = new Mat(result_rows, result_cols, CvType.CV_32FC1);
Imgproc.matchTemplate(b_mat, s_mat, g_result, Imgproc.TM_SQDIFF); // 歸一化平方差匹配法
// 歸一化相關匹配法
Core.normalize(g_result, g_result, 0, 1, Core.NORM_MINMAX, -1, new Mat());
Point matchLocation = new Point();
MinMaxLocResult mmlr = Core.minMaxLoc(g_result);
matchLocation = mmlr.maxLoc; // 此處使用maxLoc還是minLoc取決于使用的匹配算法
Imgproc.rectangle(b_mat, matchLocation,
new Point(matchLocation.x + s_mat.cols(), matchLocation.y + s_mat.rows()), new Scalar(0, 0, 0, 0));
return "" + ((matchLocation.x + s_mat.cols() + 360 - sBI.getWidth() - 46) / 2);
} catch (Throwable e) {
e.printStackTrace();
return null;
} finally {
bFile.delete();
sFile.delete();
}
}
/**
*
* @param mat
* 二值化圖像
*/
public static void binaryzation(Mat mat) {
int BLACK = 0;
int WHITE = 255;
int ucThre = 0, ucThre_new = 127;
int nBack_count, nData_count;
int nBack_sum, nData_sum;
int nValue;
int i, j;
int width = mat.width(), height = mat.height();
// 尋找最佳的闕值
while (ucThre != ucThre_new) {
nBack_sum = nData_sum = 0;
nBack_count = nData_count = 0;
for (j = 0; j < height; ++j) {
for (i = 0; i < width; i++) {
nValue = (int) mat.get(j, i)[0];
if (nValue > ucThre_new) {
nBack_sum += nValue;
nBack_count++;
} else {
nData_sum += nValue;
nData_count++;
}
}
}
nBack_sum = nBack_sum / nBack_count;
nData_sum = nData_sum / nData_count;
ucThre = ucThre_new;
ucThre_new = (nBack_sum + nData_sum) / 2;
}
// 二值化處理
int nBlack = 0;
int nWhite = 0;
for (j = 0; j < height; ++j) {
for (i = 0; i < width; ++i) {
nValue = (int) mat.get(j, i)[0];
if (nValue > ucThre_new) {
mat.put(j, i, WHITE);
nWhite++;
} else {
mat.put(j, i, BLACK);
nBlack++;
}
}
}
// 確保白底黑字
if (nBlack > nWhite) {
for (j = 0; j < height; ++j) {
for (i = 0; i < width; ++i) {
nValue = (int) (mat.get(j, i)[0]);
if (nValue == 0) {
mat.put(j, i, WHITE);
} else {
mat.put(j, i, BLACK);
}
}
}
}
}
// 延時加載
private static WebElement waitWebElement(WebDriver driver, By by, int count) throws Exception {
WebElement webElement = null;
boolean isWait = false;
for (int k = 0; k < count; k++) {
try {
webElement = driver.findElement(by);
if (isWait)
System.out.println(" ok!");
return webElement;
} catch (org.openqa.selenium.NoSuchElementException ex) {
isWait = true;
if (k == 0)
System.out.print("waitWebElement(" + by.toString() + ")");
else
System.out.print(".");
Thread.sleep(50);
}
}
if (isWait)
System.out.println(" outTime!");
return null;
}
到此這篇關于使用java + selenium + OpenCV破解騰訊防水墻滑動驗證碼的文章就介紹到這了,更多相關java selenium 滑動驗證碼內(nèi)容請搜索腳本之家以前的文章或繼續(xù)瀏覽下面的相關文章希望大家以后多多支持腳本之家！
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