Python中的JiExperience刷卡验证码识别（教程+案例）

1刷卡验证码识别简介

• 本节目的：使用程序识别JiExperience刷卡验证码验证，包括识别思路分析和识别间隙的位置、生成拖动滑块的路径、模拟获取滑块组件并通过验证的步骤等。
• 准备工作：在本例中，我们使用 Selenium 作为 Python 库，使用 Chrome 作为浏览器。请确保已安装 Selenium 库和 ChromeDriver 浏览器驱动程序。 ？如图：

• 接下来我们连接地址：，打开捷贤管理后台登录页面，完成自动登录操作。

2 实现步骤：

①初始化

• 初始化链接地址，创建模拟浏览器对象，设置登录账号和密码等信息。 ？密码输入框节点完成帐号和密码的输入。
• 调用get_geetest_button()方法获取滑动并点击验证按钮。

class CrackGeetest():
    #...

    def get_geetest_button(self):
        ''' 获取初始验证按钮,return：按钮对象 '''
        button = (((, 'geetest_radar_tip')))
        return button

    def open(self):
        ''' 打开网页输入用户名密码, return: None '''
        ()
        email = (((, 'email')))
        password = (((, 'password')))
        ()
        ()

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

③ 获取并保存两张有间隙和无间隙的图像

• 首先获取无间隙的验证图像并保存在本地
• 获取滑块对象并单击以在浏览器中显示有间隙的图像
• 有间隙的验证图像并保存在本地

    def get_position(self):
        ''' 获取验证码位置, return: 验证码位置(元组) '''
        img = (((, 'geetest_canvas_img')))
        (2)
        location = img.location
        size = img.size
        top,bottom,left,right = location['y'],location['y']+size['height'],location['x'],location['x']+size['width']
        return (top, bottom, left, right)

    def get_screenshot(self):
        ''' 获取网页截图, return: 截图对象 '''
        #浏览器截屏
        screenshot = _screenshot_as_png()
        screenshot = (BytesIO(screenshot))
        return screenshot

    def get_geetest_image(self, name=''):
        ''' 获取验证码图片, return: 图片对象 '''
        top, bottom, left, right = ()
        print('验证码位置', top, bottom, left, right)
        screenshot = ()
        #从网页截屏图片中裁剪处理验证图片
        captcha = ((left, top, right, bottom))
        (name)
        return captcha

    def get_slider(self):
        ''' 获取滑块, return: 滑块对象 '''
        slider = (((, 'geetest_slider_button')))
        return slider

    def crack(self):
        #...

        # 获取验证码图片
        image1 = ('')
        # 点按呼出缺口
        slider = ()
        ()
        # 获取带缺口的验证码图片
        image2 = ('')

        #...

④ 获取间隙位置

• 比较两幅图像的所有RBG像素，得到不同像素的x值，即移动的距离

BORDER = 6
INIT_LEFT = 60

class CrackGeetest():  
    def get_gap(self, image1, image2):
        ''' 获取缺口偏移量, 参数：image1不带缺口图片、image2带缺口图片。返回偏移量 '''
        left = 65
        for i in range(left, [0]):
            for j in range([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（R、G、B）
        pixel1 = ()[x, y]
        pixel2 = ()[x, y]
        threshold = 60
        if abs(pixel1[0]-pixel2[0])and abs(pixel1[1]-pixel2[1])and abs(pixel1[2]-pixel2[2])<threshold:
            return True
        else:
            return False

    def crack(self):
        #...

        # 获取缺口位置
        gap = (image1, image2)
        print('缺口位置', gap)
        # 减去缺口位移
        gap -= BORDER
</threshold:

⑤ 获取运动轨迹

• 模拟人类行为习惯（先匀加速拖动，再匀减速拖动），将需要拖动的总距离分成小轨迹

    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
            (round(move))
        return track

    def crack(self):
        #...

        # 获取移动轨迹
        track = (gap)
        print('滑动轨迹', track)

⑥ 按照轨迹拖动，完成验证

    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().click_and_hold(slider).perform()
        for x in track:
            ActionChains().move_by_offset(xoffset=x, yoffset=0).perform()
        ()
        ActionChains().release().perform()

    def crack(self):
        #...

        # 拖动滑块
        (slider, track)

        success = (
            ((, 'geetest_success_radar_tip_content'), '验证成功'))
        print(success)

⑦ 完整登录

    def login(self):
        ''' 执行登录 return: None '''
        submit = (((, 'login-btn')))
        ()
        (10)
        print('登录成功')

    def crack(self):
        #...

        # 失败后重试
        if not success:
            ()
        else:
            ()