利用Java+Selenium+OpenCV模擬實(shí)現(xiàn)網(wǎng)頁(yè)滑動(dòng)驗(yàn)證
目前很多網(wǎng)頁(yè)都有滑動(dòng)驗(yàn)證，目的就是防止不良爬蟲扒他們網(wǎng)站的數(shù)據(jù)，我這次本著學(xué)習(xí)的目的使用Java和selenium學(xué)習(xí)解決滑動(dòng)驗(yàn)證的問題，前前后后花了一周時(shí)間（抄代碼），終于成功了某音的滑動(dòng)驗(yàn)證！
效果展示：
一、需求分析
要模擬滑動(dòng)驗(yàn)證總共就兩步：
1、找到小滑塊
2、按住小滑塊，滑動(dòng)一段距離
第一步很簡(jiǎn)單，直接通過xPath找到，比較重要和困難的是第二步中距離的問題，我花了那么多的時(shí)間在這次學(xué)習(xí)中，主要是耗在計(jì)算需要滑動(dòng)的距離。
在面向百度編程的過程中看到了很多學(xué)習(xí)資料，大體上是同一個(gè)方法：使用opencv計(jì)算機(jī)視覺工具讓兩張?zhí)幚磉^的圖像進(jìn)行比對(duì)，從而計(jì)算出滑動(dòng)的距離。
二、模擬步驟
1、使用selenium打開某音網(wǎng)頁(yè)
直接打開
2、找到小滑塊以及小滑塊所在的背景圖
打開前端調(diào)式工具，F(xiàn)12，定位小滑塊和背景圖的位置，復(fù)制xpath，然后用selenium查找元素
eg: driver.findElement(By.xpath("小滑塊的xpath"));
3、計(jì)算小滑塊需要滑動(dòng)的距離
這一部分是最重要的，所以需要重點(diǎn)記錄，學(xué)習(xí)一次，以后遇到同樣的問題就能馬上解決。
步驟：
1、保存小滑塊圖像和小滑塊背景圖
如圖，使用selenium可以很方便的獲取到這兩張圖片。
2、將背景圖進(jìn)行指定比例和區(qū)域的剪裁
在這一步中有兩個(gè)比較重要的參數(shù)：
1、小滑塊的top值
2、網(wǎng)頁(yè)當(dāng)前顯示的圖像和原圖像的大小比例，在計(jì)算滑動(dòng)距離需要用到
剪裁用的是 BufferedImage的getSubimage方法，一共有四個(gè)參數(shù)
image = image.getSubimage(x, y, width, height);
x和y 為截圖后圖片左上角的坐標(biāo)值，如果x和y都是0，那么就從原圖的左上角開始截起，width和height分別是截圖后圖片的長(zhǎng)和寬。
在某音的滑動(dòng)驗(yàn)證中，x設(shè)置成小滑塊的寬度，y設(shè)置為小滑塊的top，top也就是小滑塊距離背景圖上邊界的像素
width設(shè)置為背景圖原來(lái)的寬度-小滑塊的寬度
height設(shè)置為小滑塊的高度
最后截出來(lái)的圖片類似這樣，一定要把背景圖的缺口包含進(jìn)去
3、將小滑塊圖像二值化
從這里開始要用到opencv（開源計(jì)算機(jī)視覺庫(kù)）
首先將保存的小滑塊圖片轉(zhuǎn)灰度，然后將轉(zhuǎn)灰度的下滑快二值化，二值化就是非黑即白，了解過后才知道目前很多機(jī)器識(shí)別使用的原理和這個(gè)差不多。
代碼如下：
//小滑塊Mat對(duì)象
Mat s_mat = Imgcodecs.imread(sFile.getPath());
// 轉(zhuǎn)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);binaryzation是一個(gè)方法，在源碼中有
Imgcodecs.imwrite(sFile.getPath(), s_newMat);
4、將二值化的小滑塊和剪裁的背景圖進(jìn)行比對(duì)
代碼我是抄的，看不懂，就不放在這了。
我研究了好久，因?yàn)闆]有學(xué)習(xí)過opencv，計(jì)算過程調(diào)用的幾個(gè)方法我還不是很懂，但是最后的返回值需要根據(jù)實(shí)際情況來(lái)調(diào)整，要不然驗(yàn)證成功率幾乎為0。
4、按住小滑塊并滑動(dòng)
滑動(dòng)過程不能讓程序一步走完，不然網(wǎng)頁(yè)會(huì)認(rèn)為你是爬蟲，即使能滑到指定位置也會(huì)驗(yàn)證失敗?；瑒?dòng)過程應(yīng)該盡量模擬人工操作。
/**
* 模擬移動(dòng)滑塊
* @param driver
* @param ele 小滑塊
* @param distance 滑動(dòng)距離
*/
public void move(ChromeDriver driver,WebElement ele,int distance) {
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(ele).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(ele).perform();
} catch (Exception e) {
e.printStackTrace();
}
}
/**
* 根據(jù)距離獲取滑動(dòng)軌跡
* @param distance 需要移動(dòng)的距離
* @return
*/
public static List<Integer> getMoveTrack(int distance) {
List<Integer> track = new ArrayList<>();// 移動(dòng)軌跡
Random random = new Random();
int current = 0;// 已經(jīng)移動(dòng)的距離
int mid = distance * 4 / 5;// 減速閾值
int a = 0;
int move = 0;// 每次循環(huán)移動(dòng)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;
}
三、學(xué)習(xí)過程中比較棘手的問題
1、截圖問題
我一開始截出來(lái)的圖包含的小滑塊缺口總是不完整的，經(jīng)過一番截圖參數(shù)調(diào)試后，我發(fā)現(xiàn)某音小滑塊top的單位他丫的是em，這像素的大小用em???真不愧是某音，別家都是px，你偏偏要em......然后我又開始面向百度，最后得到的結(jié)論是默認(rèn)瀏覽器1em = 10px，我在top *10之后還是截不到完整的小滑塊缺口。
我這會(huì)直接上網(wǎng)頁(yè)調(diào)試工具，最終調(diào)式出來(lái)1em約等于100px，最后top *100截出來(lái)的圖片就對(duì)了。
2、返回結(jié)果與實(shí)際滑動(dòng)距離相差太多，甚至無(wú)規(guī)律可循
好不容易把代碼敲完，之后的測(cè)試卻一直是失敗的，無(wú)論在計(jì)算的結(jié)果加減乘除某個(gè)數(shù)值都不行。
導(dǎo)致原因：因?yàn)樵诰W(wǎng)頁(yè)上顯示的圖片和實(shí)際上圖片大小是不同的，依靠opencv比對(duì)計(jì)算出來(lái)的滑動(dòng)距離是按照原圖大小計(jì)算的。
解決辦法：只需要將返回值乘上顯示圖片與原圖寬度的比例即可。
注意：因?yàn)橹霸讷@取小滑塊圖像時(shí)，top的值為網(wǎng)頁(yè)顯示的大小，計(jì)算過程中是按照原圖大小計(jì)算的，所以獲取的top值乘以100后還要乘上原圖寬度與顯示圖像寬度的比例。
3、openCV的下載安裝
官網(wǎng)實(shí)在是太慢了，直接搜索安裝包下載了。
四、總結(jié)
這次學(xué)習(xí)經(jīng)歷前后共花了一周，恰逢考試周，考試科目大多沒有復(fù)習(xí)好，也不知是不是虧了，滑動(dòng)驗(yàn)證是網(wǎng)頁(yè)登錄或者搜索會(huì)經(jīng)常遇到的問題，模擬滑動(dòng)解鎖主要能夠鍛煉我們解決問題的能力。
圖像在計(jì)算機(jī)中實(shí)際是一個(gè)個(gè)像素組成的，每一個(gè)像素包含三個(gè)數(shù)值，所以才能夠?qū)D像進(jìn)行二值化、比對(duì)。比對(duì)過程是在看不懂，不過也不必每一行代碼都看懂，能夠解決問題才是最重要的。
以下為源碼（僅用于學(xué)習(xí)交流）：
package indi.imitateslide;
import org.apache.commons.io.FileUtils;
import org.opencv.core.*;
import org.opencv.imgcodecs.Imgcodecs;
import org.opencv.imgproc.Imgproc;
import org.openqa.selenium.By;
import org.openqa.selenium.WebDriver;
import org.openqa.selenium.WebElement;
import org.openqa.selenium.chrome.ChromeDriver;
import org.openqa.selenium.interactions.Actions;
import javax.imageio.ImageIO;
import java.awt.image.BufferedImage;
import java.io.File;
import java.net.URL;
import java.util.ArrayList;
import java.util.List;
import java.util.Random;
/**
* 自動(dòng)化模擬滑動(dòng)驗(yàn)證
*/
public class ImitateSlide {
//驅(qū)動(dòng)
private ChromeDriver driver;
public ImitateSlide(ChromeDriver driver){
this.driver = driver;
}
public void slide(String url,String sliderXpath) throws Exception {
driver.get(url);
Thread.sleep(2000);
//獲取滑塊
WebElement ele = waitWebElement(driver,By.xpath(sliderXpath),500);
//獲取滑動(dòng)背景圖
String bUrl = waitWebElement(driver,By.xpath("http://*[@id=\"captcha-verify-image\"]"),500).getAttribute("src");
//獲取小滑塊圖片
String sUrl = waitWebElement(driver,By.xpath("http://*[@id=\"captcha_container\"]/div/div[2]/img[2]"),500).getAttribute("src");
//獲取高度
String topStr = waitWebElement(driver,By.xpath("http://*[@id=\"captcha_container\"]/div/div[2]/img[2]"),500).getAttribute("style").substring(16,20);
System.out.println("字符串高度是： "+topStr);
double dTop = Double.parseDouble(topStr);
dTop *= 160;
int top = (int) dTop;
System.out.println("最終高度是： "+top);
//計(jì)算移動(dòng)的距離
double dDis = Double.parseDouble(getDistance(bUrl,sUrl,top));
System.out.println("計(jì)算出的距離為： "+dDis);
int distance = (int) dDis;
System.out.println("最終移動(dòng)的距離為： "+distance);
Thread.sleep(500);
//滑動(dòng)
move(driver,ele,distance);
Thread.sleep(1000);
driver.quit();
}
/**
* 模擬移動(dòng)滑塊
* @param driver
* @param ele
* @param distance
*/
public void move(ChromeDriver driver,WebElement ele,int distance) {
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(ele).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(ele).perform();
} catch (Exception e) {
e.printStackTrace();
}
}
/**
* 根據(jù)距離獲取滑動(dòng)軌跡
* @param distance 需要移動(dòng)的距離
* @return
*/
public static List<Integer> getMoveTrack(int distance) {
List<Integer> track = new ArrayList<>();// 移動(dòng)軌跡
Random random = new Random();
int current = 0;// 已經(jīng)移動(dòng)的距離
int mid = distance * 4 / 5;// 減速閾值
int a = 0;
int move = 0;// 每次循環(huán)移動(dòng)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;
}
/**
* 獲取滑塊移動(dòng)的距離
* @param bUrl 滑動(dòng)背景圖
* @param sUrl 小滑塊
* @param top 高度
* @return
*/
public String getDistance(String bUrl, String sUrl, int top) {
System.loadLibrary( Core.NATIVE_LIBRARY_NAME );
File bFile = new File("D:\\douyin_b1.jpg");
File sFile = new File("D:\\douyin_s1.jpg");
try {
//將圖片復(fù)制保存到指定路徑
FileUtils.copyURLToFile(new URL(bUrl), bFile);
FileUtils.copyURLToFile(new URL(sUrl), sFile);
BufferedImage bgBI = ImageIO.read(bFile);
BufferedImage sBI = ImageIO.read(sFile);
// 裁剪
System.out.println("背景圖片的寬度是： "+bgBI.getWidth());
System.out.println("小圖片的高度是："+sBI.getHeight());
bgBI = bgBI.getSubimage(sBI.getWidth(), top, bgBI.getWidth() - 110, sBI.getHeight());
ImageIO.write(bgBI, "png", bFile);
Mat s_mat = Imgcodecs.imread(sFile.getPath());
Mat b_mat = Imgcodecs.imread(bFile.getPath());
// 轉(zhuǎn)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);
//讓兩張圖片進(jìn)行比對(duì)
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(guān)匹配法
Core.normalize(g_result, g_result, 0, 1, Core.NORM_MINMAX, -1, new Mat());
//以下看不懂
Point matchLocation = new Point();
Core.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, 255, 0, 0));
//返回值就是要移動(dòng)的距離，在這里需要加上被裁剪掉的寬度再減去小滑塊的寬度，最后乘上相應(yīng)的比例。
return "" + ((matchLocation.x + s_mat.cols()) / 1.62);
} catch (Throwable e) {
e.printStackTrace();
return null;
} finally {
//刪除保存的滑塊以及背景圖片
bFile.delete();
sFile.delete();
}
}
/**
* 將圖像二值化，固定代碼
* @param mat
*/
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);
}
}
}
}
}
/**
* 元素延時(shí)加載，等到元素出現(xiàn)時(shí)返回該元素，超過500*0.05s后無(wú)響應(yīng)則拋出NOSuchElement異常
* @param driver
* @param by
* @param count
* @return WebElement
* @throws Exception
*/
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(guān)于利用Java+Selenium+OpenCV模擬實(shí)現(xiàn)網(wǎng)頁(yè)滑動(dòng)驗(yàn)證的文章就介紹到這了,更多相關(guān)Java Selenium OpenCV滑動(dòng)驗(yàn)證內(nèi)容請(qǐng)搜索腳本之家以前的文章或繼續(xù)瀏覽下面的相關(guān)文章希望大家以后多多支持腳本之家！
- 使用java + selenium + OpenCV破解網(wǎng)易易盾滑動(dòng)驗(yàn)證碼的示例
- 使用java + selenium + OpenCV破解騰訊防水墻滑動(dòng)驗(yàn)證碼功能
- selenium+java破解極驗(yàn)滑動(dòng)驗(yàn)證碼的示例代碼
- Java selenium處理極驗(yàn)滑動(dòng)驗(yàn)證碼示例
- java實(shí)現(xiàn)滑動(dòng)驗(yàn)證解鎖
- java實(shí)現(xiàn)圖片滑動(dòng)驗(yàn)證(包含前端代碼)
- java圖片滑動(dòng)驗(yàn)證（登錄驗(yàn)證）原理與實(shí)現(xiàn)方法詳解
相關(guān)文章
SpringBoot整合FTP實(shí)現(xiàn)文件傳輸?shù)牟襟E
這篇文章主要給大家介紹了SpringBoot整合FTP實(shí)現(xiàn)文件傳輸?shù)牟襟E,文中的流程步驟和代碼示例介紹的非常詳細(xì),對(duì)大家的學(xué)習(xí)或工作有一定的幫助,需要的朋友可以參考下2023-11-11
Java語(yǔ)言實(shí)現(xiàn)快速冪取模算法詳解
這篇文章主要介紹了Java語(yǔ)言實(shí)現(xiàn)快速冪取模算法詳解，具有一定參考價(jià)值，需要的朋友可以了解下。2017-11-11
這篇文章主要為大家詳細(xì)介紹了javaweb分頁(yè)的原理，文中示例代碼介紹的非常詳細(xì)，具有一定的參考價(jià)值，感興趣的小伙伴們可以參考一下2017-04-04
本文將對(duì)MyBatis的異常體系以及異常使用進(jìn)行學(xué)習(xí)，MyBatis版本是3.5.6，作為一款成熟的ORM框架，MyBatis有自己一套成熟的異常處理體系，,需要的朋友可以參考下2023-06-06
實(shí)現(xiàn)java文章點(diǎn)擊量記錄實(shí)例
這篇文章主要為大家介紹了實(shí)現(xiàn)java文章點(diǎn)擊量記錄實(shí)例,有需要的朋友可以借鑒參考下,希望能夠有所幫助,祝大家多多進(jìn)步,早日升職加薪2023-10-10
BeanUtils.copyProperties();確實(shí)為我們做了很多事情，雖然不能完美完成深拷貝，但是對(duì)于?po、vo、dto?的拷貝已經(jīng)足夠用了。但是其還是有一些不夠完美的地方，下面我們來(lái)探討一下有哪些不足以及改造2022-06-06
在使用spring框架的項(xiàng)目中，@Value是經(jīng)常使用的注解之一。作用是將配置文件中的鍵對(duì)應(yīng)的值分配給某類內(nèi)帶注解的屬性。本文使您系統(tǒng)地了解@Value的用法。在使用Spring框架的項(xiàng)目中@Value是經(jīng)常使用的注解之一，其作用是將配置文件中的鍵對(duì)應(yīng)的值分配給某類內(nèi)帶注解的屬性2022-07-07
最近在做項(xiàng)目的時(shí)候用到Date和Calendar比較多，而且用到的方式也比較全，突然想到一個(gè)問題，Java如何獲取Date的"昨天"與"明天"，也就是前一天和后一天呢？思考后寫出了方法，想著萬(wàn)一以后用到，就總結(jié)出來(lái)，也方便有需要的朋友們參考借鑒，下面來(lái)一起看看吧。2016-12-12
這篇文章主要介紹了手把手教你SpringBoot過濾器N種注冊(cè)方式，文中通過示例代碼介紹的非常詳細(xì)，對(duì)大家的學(xué)習(xí)或者工作具有一定的參考學(xué)習(xí)價(jià)值，需要的朋友們下面隨著小編來(lái)一起學(xué)習(xí)學(xué)習(xí)吧2020-06-06
這一節(jié)讓我們一起學(xué)習(xí)下 sisyphus 基于函數(shù)式的配置和注解式的配置。為了滿足更加方便的配置，Retryer 類提供了許多可以配置的信息。下面一起進(jìn)入文章了解詳情內(nèi)容2021-11-11