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準備工作
B站登錄頁 https://passport.bilibili.com/login
python3
pip install selenium （webdriver框架）
pip install PIL （圖片處理）
chrome driver：http://chromedriver.storage.googleapis.com/index.html
firefox driver：https://github.com/mozilla/geckodriver/releases
B站的滑塊驗證碼如上。
這類驗證碼可以使用 selenium 操作瀏覽器拖拽滑塊來進行破解，難點兩個，一個如何確定拖拽到的位置，另一個是避開人機識別（反爬蟲）。
確定滑塊驗證碼需要拖拽的位移距離
有三種方式
各有優缺點。人工智能機器學習，確定滑塊位置，需要進行訓練，比較麻煩，也可以看是否存在在線api可以調用。以下介紹其他兩種方式。
對比完整圖片與缺失滑塊的圖片
| 僅介紹，本文不進行實現。對于B站來說，是準確率最高的方式（100%），但不能保證未來B站的滑塊驗證升級，導致不可用。
B站的滑塊驗證模塊，一共有三張圖片：
完整圖、缺失滑塊圖、滑塊圖，都是由畫布繪制出的。類似于：
完整圖：
缺失滑塊圖：
滑塊圖：
HTML代碼類似于：
<div class="geetest_canvas_img geetest_absolute" > <div class="geetest_slicebg geetest_absolute"> <canvas class="geetest_canvas_bg geetest_absolute" height="160" width="260"></canvas> <canvas class="geetest_canvas_slice geetest_absolute" width="260" height="160"></canvas> </div> <canvas class="geetest_canvas_fullbg geetest_fade geetest_absolute" height="160" width="260" ></canvas> </div>
只需要通過selenium獲取畫布元素，執行js拿到畫布像素，遍歷完整圖和缺失滑塊圖的像素，一旦獲取到差異（需要允許少許像素誤差），像素矩陣x軸方向即是滑塊位置。
另外由于滑塊圖距離畫布坐標原點有距離，還需要減去這部分距離。
最后使用 selenium 拖拽即可。
邊緣檢測算法，確定位置
| 滑塊基本上是個方形，通過算法確定方形起始位置即可。
介紹兩種方式
第二種實現起來有些復雜，不進行實現了。
下面是第一種實現方式，會存在檢測不出或錯誤的情況，使用時需要換一張驗證碼。也可能存在檢測出的邊是另一條（因為B站的滑塊不是長方形，存在弧形邊），那么需要減去滑塊寬度
class VeriImageUtil():
def __init__(self):
self.defaultConfig = {
"grayOffset": 20,
"opaque": 1,
"minVerticalLineCount": 30
}
self.config = copy.deepcopy(self.defaultConfig)
def updateConfig(self, config):
# temp = copy.deepcopy(config)
for k in self.config:
if k in config.keys():
self.config[k] = config[k]
def getMaxOffset(self, *args):
# 計算偏移平均值最大的數
av = sum(args) / len(args)
maxOffset = 0
for a in args:
offset = abs(av - a)
if offset > maxOffset:
maxOffset = offset
return maxOffset
def isGrayPx(self, r, g, b):
# 是否是灰度像素點，允許波動offset
return self.getMaxOffset(r, g, b) < self.config["grayOffset"]
def isDarkStyle(self, r, g, b):
# 灰暗風格
return r < 128 and g < 128 and b < 128
def isOpaque(self, px):
# 不透明
return px[3] >= 255 * self.config["opaque"]
def getVerticalLineOffsetX(self, bgImage):
# bgImage = Image.open("./image/bg.png")
# bgImage.im.mode = 'RGBA'
bgBytes = bgImage.load()
x = 0
while x < bgImage.size[0]:
y = 0
# 點》》線，灰度線條數量
verticalLineCount = 0
if x == 258:
print(y)
while y < bgImage.size[1]:
px = bgBytes[x, y]
r = px[0]
g = px[1]
b = px[2]
# alph = px[3]
# print(px)
if self.isDarkStyle(r, g, b) and self.isGrayPx(r, g, b) and self.isOpaque(px):
verticalLineCount += 1
else:
verticalLineCount = 0
y += 1
continue
if verticalLineCount >= self.config["minVerticalLineCount"]:
# 連續多個像素都是灰度像素，直線
# print(x, y)
return x
y += 1
x += 1
pass
if __name__ == '__main__':
bgImage = Image.open("./image/bg.png")
veriImageUtil = VeriImageUtil()
# veriImageUtil.updateConfig({
# "grayOffset": 20,
# "opaque": 0.6,
# "minVerticalLineCount": 10
# })
bgOffsetX = veriImageUtil.getVerticalLineOffsetX(bgImage)
print("bgOffsetX:{} ".format(bgOffsetX))
總結
以上所述是小編給大家介紹的Python破解BiliBili滑塊驗證碼的思路詳解(完美避開人機識別)，希望對大家有所幫助！
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