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滑动宫格验证码都给碰上了?没事儿,看完此文分分钟拿下!

本节我们将介绍新浪微博宫格验证码的识别。微博宫格验证码是一种新型交互式验证码,每个宫格之间会有一条指示连线,指示了应该的滑动轨迹。我们要按照滑动轨迹依次从起始宫格滑动到终止宫格,才可以完成验证,如下图所示。

鼠标滑动后的轨迹会以黄色的连线来标识,如下图所示。

访问新浪微博移动版登录页面,就可以看到如上验证码,链接为https://passport.weibo.cn/signin/login。不是每次登录都会出现验证码,当频繁登录或者账号存在安全风险的时候,验证码才会出现。

一、本节目标

我们的目标是用程序来识别并通过微博宫格验证码的验证。

二、准备工作

本次我们使用的Python库是Selenium,使用的浏览器为Chrome,请确保已经正确安装好Selenium库、Chrome浏览器,并配置好ChromeDriver。

三、识别思路

识别从探寻规律入手。规律就是,此验证码的四个宫格一定是有连线经过的,每一条连线上都会相应的指示箭头,连线的形状多样,包括C型、Z型、X型等,如下图所示。



我们发现,同一类型的连线轨迹是相同的,唯一不同的就是连线的方向,如下图所示。


这两种验证码的连线轨迹是相同的。但是由于连线上面的指示箭头不同,导致滑动的宫格顺序有所不同。

如果要完全识别滑动宫格顺序,就需要具体识别出箭头的朝向。而整个验证码箭头朝向一共有8种,而且会出现在不同的位置。如果要写一个箭头方向识别算法,需要考虑不同箭头所在的位置,找出各个位置箭头的像素点坐标,计算像素点变化规律,这个工作量就会变得比较大。

这时我们可以考虑用模板匹配的方法,就是将一些识别目标提前保存并做好标记,这称作模板。这里将验证码图片做好拖动顺序的标记当做模板。对比要新识别的目标和每一个模板,如果找到匹配的模板,则就成功识别出要新识别的目标。在图像识别中,模板匹配也是常用的方法,实现简单且易用性好。

我们必须要收集到足够多的模板,模板匹配方法的效果才会好。而对于微博宫格验证码来说,宫格只有4个,验证码的样式最多4×3×2×1=24种,则我们可以将所有模板都收集下来。

接下来我们需要考虑的就是,用何种模板来进行匹配,只匹配箭头还是匹配整个验证码全图呢?我们权衡一下这两种方式的匹配精度和工作量。

  • 首先是精度问题。如果是匹配箭头,比对的目标只有几个像素点范围的箭头,我们需要精确知道各个箭头所在的像素点,一旦像素点有偏差,那么会直接错位,导致匹配结果大打折扣。如果是匹配全图,我们无需关心箭头所在位置,同时还有连线帮助辅助匹配。显然,全图匹配的精度更高。

  • 其次是工作量的问题。如果是匹配箭头,我们需要保存所有不同朝向的箭头模板,而相同位置箭头的朝向可能不一,相同朝向的箭头位置可能不一,那么我们需要算出每个箭头的位置并将其逐个截出保存成模板,依次探寻验证码对应位置是否有匹配模板。如果是匹配全图,我们不需要关心每个箭头的位置和朝向,只需要将验证码全图保存下来即可,在匹配的时候也不需要计算箭头的位置。显然,匹配全图的工作量更少。

综上考虑,我们选用全图匹配的方式来进行识别。找到匹配的模板之后,我们就可以得到事先为模板定义的拖动顺序,然后模拟拖动即可。

四、获取模板

我们需要做一下准备工作。先保存24张验证码全图。因为验证码是随机的,一共有24种。我们可以写一段程序来批量保存验证码图片,然后从中筛选出需要的图片,代码如下所示:

import time
from io import BytesIO
from PIL import Image
from selenium import webdriver
from selenium.common.exceptions import TimeoutException
from selenium.webdriver.common.by import By
from selenium.webdriver.support.ui import WebDriverWait
from selenium.webdriver.support import expected_conditions as EC

USERNAME = ''
PASSWORD = ''

class CrackWeiboSlide():
    def __init__(self):
        self.url = 'https://passport.weibo.cn/signin/login'
        self.browser = webdriver.Chrome()
        self.wait = WebDriverWait(self.browser, 20)
        self.username = USERNAME
        self.password = PASSWORD

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

    def open(self):
        """
        打开网页输入用户名密码并点击
        :return: None
        """
        self.browser.get(self.url)
        username = self.wait.until(EC.presence_of_element_located((By.ID, 'loginName')))
        password = self.wait.until(EC.presence_of_element_located((By.ID, 'loginPassword')))
        submit = self.wait.until(EC.element_to_be_clickable((By.ID, 'loginAction')))
        username.send_keys(self.username)
        password.send_keys(self.password)
        submit.click()

    def get_position(self):
        """
        获取验证码位置
        :return: 验证码位置元组
        """
        try:
            img = self.wait.until(EC.presence_of_element_located((By.CLASS_NAME, 'patt-shadow')))
        except TimeoutException:
            print('未出现验证码')
            self.open()
        time.sleep(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
        """
        screenshot = self.browser.get_screenshot_as_png()
        screenshot = Image.open(BytesIO(screenshot))
        return screenshot

    def get_image(self, name='captcha.png'):
        """
        获取验证码图片
        :return: 图片对象
        """
        top, bottom, left, right = self.get_position()
        print('验证码位置', top, bottom, left, right)
        screenshot = self.get_screenshot()
        captcha = screenshot.crop((left, top, right, bottom))
        captcha.save(name)
        return captcha

    def main(self):
        """
        批量获取验证码
        :return: 图片对象
        """
        count = 0
        while True:
            self.open()
            self.get_image(str(count) + '.png')
            count += 1

if __name__ == '__main__':
    crack = CrackWeiboSlide()
    crack.main()复制代码

这里需要将USERNAMEPASSWORD修改为自己微博的用户名和密码。运行一段时间后,本地多了很多以数字命名的验证码,如下图所示。

这里我们只需要挑选出不同的24张验证码图片并命名保存。名称可以直接取作宫格的滑动的顺序,如下图所示。

我们将图片命名为4132.png,代表滑动顺序为4-1-3-2。按照这样的规则,我们将验证码整理为如下24张图,如下图所示。

如上24张图就是我们的模板。接下来,识别过程只需要遍历模板进行匹配即可。

五、模板匹配

调用get_image()方法,得到验证码图片对象。然后,对验证码图片对象进行模板匹配,定义如下所示的方法:

from os import listdir

def detect_image(self, image):
    """
    匹配图片
    :param image: 图片
    :return: 拖动顺序
    """
    for template_name in listdir(TEMPLATES_FOLDER):
        print('正在匹配', template_name)
        template = Image.open(TEMPLATES_FOLDER + template_name)
        if self.same_image(image, template):
            # 返回顺序
            numbers = [int(number) for number in list(template_name.split('.')[0])]
            print('拖动顺序', numbers)
            return numbers复制代码

TEMPLATES_FOLDER就是模板所在的文件夹。这里通过listdir()方法获取所有模板的文件名称,然后对其进行遍历,通过same_image()方法对验证码和模板进行比对。如果匹配成功,那么就将匹配到的模板文件名转换为列表。如模板文件3124.png匹配到了,则返回结果为[3, 1, 2, 4]。

比对的方法实现如下所示:

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 = 20
    if abs(pixel1[0] - pixel2[0]) < threshold and abs(pixel1[1] - pixel2[1]) < threshold and abs(
            pixel1[2] - pixel2[2]) < threshold:
        return True
    else:
        return False

def same_image(self, image, template):
    """
    识别相似验证码
    :param image: 待识别验证码
    :param template: 模板
    :return:
    """
    # 相似度阈值
    threshold = 0.99
    count = 0
    for x in range(image.width):
        for y in range(image.height):
            # 判断像素是否相同
            if self.is_pixel_equal(image, template, x, y):
                count += 1
    result = float(count) / (image.width * image.height)
    if result > threshold:
        print('成功匹配')
        return True
    return False复制代码

在这里比对图片也利用了遍历像素的方法。same_image()方法接收两个参数,image为待检测的验证码图片对象,template是模板对象。由于二者大小是完全一致的,所以在这里我们遍历了图片的所有像素点。比对二者同一位置的像素点,如果像素点相同,计数就加1。最后计算相同的像素点占总像素的比例。如果该比例超过一定阈值,那就判定图片完全相同,则匹配成功。这里阈值设定为0.99,即如果二者有0.99以上的相似比,则代表匹配成功。

通过上面的方法,依次匹配24个模板。如果验证码图片正常,我们总能找到一个匹配的模板,这样就可以得到宫格的滑动顺序了。

六、模拟拖动

接下来,根据滑动顺序拖动鼠标,连接各个宫格,方法实现如下所示:

def move(self, numbers):
    """
    根据顺序拖动
    :param numbers:
    :return:
    """
    # 获得四个按点
    circles = self.browser.find_elements_by_css_selector('.patt-wrap .patt-circ')
    dx = dy = 0
    for index in range(4):
        circle = circles[numbers[index] - 1]
        # 如果是第一次循环
        if index == 0:
            # 点击第一个按点
            ActionChains(self.browser) \
                .move_to_element_with_offset(circle, circle.size['width'] / 2, circle.size['height'] / 2) \
                .click_and_hold().perform()
        else:
            # 小幅移动次数
            times = 30
            # 拖动
            for i in range(times):
                ActionChains(self.browser).move_by_offset(dx / times, dy / times).perform()
                time.sleep(1 / times)
        # 如果是最后一次循环
        if index == 3:
            # 松开鼠标
            ActionChains(self.browser).release().perform()
        else:
            # 计算下一次偏移
            dx = circles[numbers[index + 1] - 1].location['x'] - circle.location['x']
            dy = circles[numbers[index + 1] - 1].location['y'] - circle.location['y']复制代码

这里方法接收的参数就是宫格的点按顺序,如[3,1,2,4]。首先我们利用find_elements_by_css_selector()方法获取到4个宫格元素,它是一个列表形式,每个元素代表一个宫格。接下来遍历宫格的点按顺序,做一系列对应操作。

其中如果当前遍历的是第一个宫格,那就直接鼠标点击并保持动作,否则移动到下一个宫格。如果当前遍历的是最后一个宫格,那就松开鼠标,如果不是最后一个宫格,则计算移动到下一个宫格的偏移量。

通过4次循环,我们便可以成功操作浏览器完成宫格验证码的拖拽填充,松开鼠标之后即可识别成功。运行效果如下图所示。

鼠标会慢慢从起始位置移动到终止位置。最后一个宫格松开之后,验证码的识别便完成了。

至此,微博宫格验证码的识别就全部完成。验证码窗口会自动关闭。直接点击登录按钮即可登录微博。

七、本节代码

本节代码地址为:https://github.com/Python3WebSpider/CrackWeiboSlide。

八、结语

本节介绍了一种常用的模板匹配识别图片的方式,模拟了鼠标拖拽动作来实现验证码的识别。如果遇到类似的验证码,我们可以采用同样的思路进行识别。


本资源首发于崔庆才的个人博客静觅: Python3网络爬虫开发实战教程 | 静觅

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