京东模拟登录，自动完成滑块验证

最近在研究滑块验证码这一块，自然也玩了一把京东，发现之前的轨迹方程并不可用，需要自己慢慢调试，找到合适的参数。这种滑块认证的成功率不可能是100%，所以要写个循环，让认证失败的时候重新调用。

先看效果：

链接：https://v.qq.com/x/page/e0924ylqkir.html

`(1) 滑块缺口距离识别`

京东的验证码背景图和模板图大概各10张；缺口位置变化的

使用 cv2 库，用模板匹配，就是用来在大图中找小图，也就是说在一副图像中寻找另外一张模板图像的位置

import cv2img = cv2.imread('a1.png',0)
template = cv2.imread('a2.png', 0)
h, w = template.shape[:2]
print("h = " ,h )
print("w = ", w)res = cv2.matchTemplate(img, template, cv2.TM_CCORR_NORMED)
min_val, max_val, min_loc, max_loc = cv2.minMaxLoc(res)
print("min_val = ", min_val)
print("max_val = ", max_val)
print("min_loc = ", min_loc)
print("max_loc = ", max_loc) left_top = min_loc  # 左上角
right_bottom = (left_top[0] + w, left_top[1] + h)  # 右下角
cv2.rectangle(img, left_top, right_bottom, 255, 2)  # 画出矩形位置  cv2. imwrite('aa1.png', img)

匹配结果：

识别率大概 80% 左右，但好在代码简单，只需4行可解决缺口位置识别；这里是真实的缺口距离，放到网页中要缩放 278/360

`(2) 处理滑块验证的轨迹`

这里用简单的方式处理滑块的拖动速度，代码量少；

示例：

import asyncio
import random
import cv2
from pyppeteer import launch
from urllib import request# 滑块的缺口距离识别
async def get_distance():img = cv2.imread('image.png', 0)template = cv2.imread('template.png', 0)res = cv2.matchTemplate(img, template, cv2.TM_CCORR_NORMED)value = cv2.minMaxLoc(res)[2][0]distance = value * 278/360return distanceasync def main():browser = await launch({'headless': False,'args': ['--no-sandbox', '--window-size=1366,768'],})page = await browser.newPage()await page.setViewport({'width': 1366, 'height': 768})await page.goto('https://passport.jd.com/login.aspx')await page.waitFor(1000)await page.click('div.login-tab-r')await page.waitFor(1000)# 模拟人工输入用户名、密码await page.type('#loginname', '123456789@163.com',{'delay': random.randint(60, 121)})await page.type('#nloginpwd', '1234567890',{'delay': random.randint(100, 151)})await page.waitFor(2000)await page.click('div.login-btn')await page.waitFor(3000)# 模拟人工拖动滑块、失败则重试while True:if await page.J('#ttbar-login'):print('登录成功！')await page.waitFor(6000)breakelse:image_src = await page.Jeval('.JDJRV-bigimg >img', 'el => el.src')request.urlretrieve(image_src, 'image.png')template_src = await page.Jeval('.JDJRV-smallimg >img', 'el => el.src')request.urlretrieve(template_src, 'template.png')await page.waitFor(3000)el = await page.J('div.JDJRV-slide-btn')box = await el.boundingBox()await page.hover('div.JDJRV-slide-btn')distance = await get_distance()await page.mouse.down()await page.mouse.move(box['x'] + distance + random.uniform(30, 33), box['y'], {'steps': 30})await page.waitFor(random.randint(300, 700))await page.mouse.move(box['x'] + distance + 29, box['y'], {'steps': 30})await page.mouse.up()await page.waitFor(3000)asyncio.get_event_loop().run_until_complete(main())

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