自动化测试中的滑动验证码解决方案
很多同学反馈，在web自动化的过程中，经常会被登录的验证码给卡住，不知道如何去通过验证码的验证。
今天专门给大家来聊聊验证码的问题，一般的情况下遇到验证码我们可以都可以找开发去帮忙解决，关闭验证码，或者给一个万能的验证码！
那么如果开发不提供帮助的话，我们自己有没有办法来处理这些验证码的问题呢？
答案当然是有的，常见的验证码一般分为两类，一类是图文验证码，一类是滑动验证码！至于现在更高端的找出符合条件的图形等等后面有需要会跟大家分享。
关于图文识别的验证码，之前已经出了相关的识别解决方案，今天就不做过多的介绍了，有兴趣的小伙伴可以私聊领取配套的视频资料。
今天我们主要来聊聊滑动验证码如何去识别破解。
滑动验证破解思路
关于滑动验证码破解的思路大体上来讲就是以下两个步骤：
1、获取滑块滑动的距离
2、模拟拖动滑块，通过验证。
听起来是比较简单，但是获取滑块滑动的距离，大多数小伙伴没有思路，不知道怎么去获取。
其实要获取下来也不难，关于这种滑动的验证码，滑块和缺口背景都是分别是一张独立的图片
我们可以把这两张图片，下载下来借助于图像识别的技术，去识别缺口在背景图中的位置，然后减去滑块当前所在位置，就可以得出需要滑动的距离。
这个时候很多小伙伴会想图像识别技术我不会啊，不会没有关系，后面会给到大家一个封装好的滑块识别模块
只要你传入滑块和缺口背景图的元素节点就能计算出滑块的缺口位置。
案例讲解
话不多说，我们先来看一个案例（QQ空间登录）,这边用到了一个我自己封装的滑动距离识别的模块slideVerfication
有需要的小伙伴可以私聊获取。qq空间登录案例实现步骤如下：
1、创建一个driver对象，访问qq登录页面
2、输入账号密码
3、点击登录
4、模拟滑动验证
实现代码
运行效果：
关于滑动验证码的识别问题就这样解决了，那么接下来给大家来讲讲封装的slideVerfication这个模块的识别原理
其实关于这个模块图像识别，也是借助了第三方的图像处理模块来进行识别的
python中有很多现成的用来处理图片的库，这边我使用的是opencv-python来进行识别的。
slideVerfication模块上面用到的两个方法的部分参考代码如下：
关于滑动验证码识别就给大家分享到这里了，上述解决方案也有对应的讲解视频，有需要的同学可以私聊获取！
最后感谢每一个认真阅读我文章的人，下面这个网盘链接也是我费了几天时间整理的非常全面的，希望也能帮助到有需要的你！
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