利用Java+Selenium+OpenCV模拟实现网页滑动验证利用Java+Selenium+OpenCV模拟实现网

一、需求分析
二、模拟步骤

1、使用selenium打开某音网页
2、找到小滑块以及小滑块所在的背景图
3、计算小滑块需要滑动的距离
4、按住小滑块并滑动

三、学习过程中比较棘手的问题

1、截图问题
2、返回结果与实际滑动距离相差太多，甚至无规律可循
3、openCV的下载安装

四、总结

目前很多网页都有滑动验证，目的就是防止不良爬虫扒他们网站的数据，我这次本着学习的目的使用Java和selenium学习解决滑动验证的问题，前前后后花了一周时间（抄代码），终于成功了某音的滑动验证！
效果展示：

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一、需求分析

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要模拟滑动验证总共就两步：
1、找到小滑块
2、按住小滑块，滑动一段距离
第一步很简单，直接通过xPath找到，比较重要和困难的是第二步中距离的问题，我花了那么多的时间在这次学习中，主要是耗在计算需要滑动的距离。
在面向百度编程的过程中看到了很多学习资料，大体上是同一个方法：使用opencv计算机视觉工具让两张处理过的图像进行比对，从而计算出滑动的距离。

二、模拟步骤
1、使用selenium打开某音网页
直接打开

2、找到小滑块以及小滑块所在的背景图
打开前端调式工具，F12，定位小滑块和背景图的位置，复制xpath，然后用selenium查找元素
eg: driver.findElement(By.xpath("小滑块的xpath"));

3、计算小滑块需要滑动的距离
这一部分是最重要的，所以需要重点记录，学习一次，以后遇到同样的问题就能马上解决。
步骤：
1、保存小滑块图像和小滑块背景图
如图，使用selenium可以很方便的获取到这两张图片。

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2、将背景图进行指定比例和区域的剪裁
在这一步中有两个比较重要的参数：
1、小滑块的top值

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2、网页当前显示的图像和原图像的大小比例，在计算滑动距离需要用到

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剪裁用的是 BufferedImage的getSubimage方法，一共有四个参数

image = image.getSubimage(x, y, width, height);

x和y 为截图后图片左上角的坐标值，如果x和y都是0，那么就从原图的左上角开始截起，width和height分别是截图后图片的长和宽。
在某音的滑动验证中，x设置成小滑块的宽度，y设置为小滑块的top，top也就是小滑块距离背景图上边界的像素

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width设置为背景图原来的宽度-小滑块的宽度
height设置为小滑块的高度
最后截出来的图片类似这样，一定要把背景图的缺口包含进去

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3、将小滑块图像二值化
从这里开始要用到opencv（开源计算机视觉库）
首先将保存的小滑块图片转灰度，然后将转灰度的下滑快二值化，二值化就是非黑即白，了解过后才知道目前很多机器识别使用的原理和这个差不多。
代码如下：

//小滑块Mat对象Mat s_mat = Imgcodecs.imread(sFile.getPath()); // 转灰度图像Mat s_newMat = new Mat(); Imgproc.cvtColor(s_mat, s_newMat, Imgproc.COLOR_BGR2GRAY); // 二值化图像binaryzation(s_newMat); binaryzation是一个方法，在源码中有Imgcodecs.imwrite(sFile.getPath(), s_newMat);

【利用Java+Selenium+OpenCV模拟实现网页滑动验证】4、将二值化的小滑块和剪裁的背景图进行比对
代码我是抄的，看不懂，就不放在这了。
我研究了好久，因为没有学习过opencv，计算过程调用的几个方法我还不是很懂，但是最后的返回值需要根据实际情况来调整，要不然验证成功率几乎为0。

4、按住小滑块并滑动
滑动过程不能让程序一步走完，不然网页会认为你是爬虫，即使能滑到指定位置也会验证失败。滑动过程应该尽量模拟人工操作。

/*** 模拟移动滑块* @param driver* @param ele 小滑块* @param distance 滑动距离*/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 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(); }} /*** 根据距离获取滑动轨迹* @param distance 需要移动的距离* @return*/public static List getMoveTrack(int distance) {List track = new ArrayList<>(); // 移动轨迹Random random = new Random(); int current = 0; // 已经移动的距离int mid = distance * 4 / 5; // 减速阈值int a = 0; int move = 0; // 每次循环移动的距离while (true) {a = random.nextInt(10); if (current <= mid) {move += a; // 不断加速} else {move -= a; }if ((current + move) < distance) {track.add(move); } else {track.add(distance - current); break; }current += move; }return track; }

三、学习过程中比较棘手的问题
1、截图问题
我一开始截出来的图包含的小滑块缺口总是不完整的，经过一番截图参数调试后，我发现某音小滑块top的单位他丫的是em，这像素的大小用em???真不愧是某音，别家都是px，你偏偏要em......然后我又开始面向百度，最后得到的结论是默认浏览器1em = 10px，我在top *10之后还是截不到完整的小滑块缺口。
我这会直接上网页调试工具，最终调式出来1em约等于100px，最后top *100截出来的图片就对了。

2、返回结果与实际滑动距离相差太多，甚至无规律可循
好不容易把代码敲完，之后的测试却一直是失败的，无论在计算的结果加减乘除某个数值都不行。
导致原因：因为在网页上显示的图片和实际上图片大小是不同的，依靠opencv比对计算出来的滑动距离是按照原图大小计算的。
解决办法：只需要将返回值乘上显示图片与原图宽度的比例即可。
注意：因为之前在获取小滑块图像时，top的值为网页显示的大小，计算过程中是按照原图大小计算的，所以获取的top值乘以100后还要乘上原图宽度与显示图像宽度的比例。

3、openCV的下载安装
官网实在是太慢了，直接搜索安装包下载了。

四、总结这次学习经历前后共花了一周，恰逢考试周，考试科目大多没有复习好，也不知是不是亏了，滑动验证是网页登录或者搜索会经常遇到的问题，模拟滑动解锁主要能够锻炼我们解决问题的能力。
图像在计算机中实际是一个个像素组成的，每一个像素包含三个数值，所以才能够对图像进行二值化、比对。比对过程是在看不懂，不过也不必每一行代码都看懂，能够解决问题才是最重要的。
以下为源码（仅用于学习交流）：

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; /** * 自动化模拟滑动验证 */public class ImitateSlide {//驱动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); //获取滑块WebElement ele = waitWebElement(driver,By.xpath(sliderXpath),500); //获取滑动背景图String bUrl = waitWebElement(driver,By.xpath("//*[@id=\"captcha-verify-image\"]"),500).getAttribute("src"); //获取小滑块图片String sUrl = waitWebElement(driver,By.xpath("//*[@id=\"captcha_container\"]/div/div[2]/img[2]"),500).getAttribute("src"); //获取高度String topStr = waitWebElement(driver,By.xpath("//*[@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("最终高度是： "+top); //计算移动的距离double dDis = Double.parseDouble(getDistance(bUrl,sUrl,top)); System.out.println("计算出的距离为： "+dDis); int distance = (int) dDis; System.out.println("最终移动的距离为： "+distance); Thread.sleep(500); //滑动move(driver,ele,distance); Thread.sleep(1000); driver.quit(); } /*** 模拟移动滑块* @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 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(); }} /*** 根据距离获取滑动轨迹* @param distance 需要移动的距离* @return*/public static List getMoveTrack(int distance) {List track = new ArrayList<>(); // 移动轨迹Random random = new Random(); int current = 0; // 已经移动的距离int mid = distance * 4 / 5; // 减速阈值int a = 0; int move = 0; // 每次循环移动的距离while (true) {a = random.nextInt(10); if (current <= mid) {move += a; // 不断加速} else {move -= a; }if ((current + move) < distance) {track.add(move); } else {track.add(distance - current); break; }current += move; }return track; } /*** 获取滑块移动的距离* @param bUrl 滑动背景图* @param sUrl 小滑块* @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 {//将图片复制保存到指定路径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("背景图片的宽度是： "+bgBI.getWidth()); System.out.println("小图片的高度是："+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()); // 转灰度图像Mat s_newMat = new Mat(); Imgproc.cvtColor(s_mat, s_newMat, Imgproc.COLOR_BGR2GRAY); // 二值化图像binaryzation(s_newMat); Imgcodecs.imwrite(sFile.getPath(), s_newMat); //让两张图片进行比对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); // 归一化平方差匹配法// 归一化相关匹配法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; // 此处使用maxLoc还是minLoc取决于使用的匹配算法Imgproc.rectangle(b_mat, matchLocation,new Point(matchLocation.x + s_mat.cols(), matchLocation.y + s_mat.rows()), new Scalar(0, 255, 0, 0)); //返回值就是要移动的距离，在这里需要加上被裁剪掉的宽度再减去小滑块的宽度，最后乘上相应的比例。return "" + ((matchLocation.x + s_mat.cols()) / 1.62); } catch (Throwable e) {e.printStackTrace(); return null; } finally {//删除保存的滑块以及背景图片bFile.delete(); sFile.delete(); }} /*** 将图像二值化，固定代码* @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(); // 寻找最佳的阙值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 = https://www.it610.com/article/(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; }// 二值化处理int nBlack = 0; int nWhite = 0; for (j = 0; j < height; ++j) {for (i = 0; i < width; ++i) {nValue = https://www.it610.com/article/(int) mat.get(j, i)[0]; if (nValue> ucThre_new) {mat.put(j, i, WHITE); nWhite++; } else {mat.put(j, i, BLACK); nBlack++; }}}// 确保白底黑字if (nBlack > nWhite) {for (j = 0; j < height; ++j) {for (i = 0; i < width; ++i) {nValue = https://www.it610.com/article/(int) (mat.get(j, i)[0]); if (nValue == 0) {mat.put(j, i, WHITE); } else {mat.put(j, i, BLACK); }}}}} /*** 元素延时加载，等到元素出现时返回该元素，超过500*0.05s后无响应则抛出NOSuchElement异常* @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() + ")"); elseSystem.out.print("."); Thread.sleep(50); }}if (isWait)System.out.println(" outTime!"); return null; }}

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