抖音web爬虫【滑块验证码解决方法】

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实现过程：

1、通过node下载滑块的图片

2、通过python的cv2视觉识别图对图片进行定位位置

3、通过获取的位置再通过node的控制鼠标自动移动，已验证识别精准度为1/5左右

代码：

//nodejs
const puppeteer = require('puppeteer')
const request = require('request')
const fs = require('fs')
const execSync = require('child_process').execSync

async function run(){

let options={
args: ['--no-sandbox'],
headless: true,
}
//返回浏览器实例
let browser=await puppeteer.launch(options);
//创建新页面,并返回页面对象
let page=await browser.newPage();

//进入指定页面
await page.goto("https://www.douyin.com/hot");

await sleep(3000)

//下载滑块图片
const backgroundSrc = await page.$eval('#captcha-verify-image', el => el.src);
const slideSrc = await page.$eval('.captcha_verify_img_slide', el => el.src);
await downloadImg(backgroundSrc, "./python/background.jpeg")
await downloadImg(slideSrc, "./python/slide.png")

//识别移动位置
await sleep(2000)

//p.py文件则是下面python代码
const output = execSync('python python/p.py');
let moveSize = parseInt(output.toString());

//cv2视觉机器学习
   if(moveSize > 200){
moveSize = moveSize-65;
}else if(moveSize > 150){
moveSize = moveSize-25;
}else if(moveSize <= 70){
       moveSize = moveSize+30;
   }else if(moveSize < 100){
       moveSize = moveSize+10;
   }else if(moveSize < 134){
       moveSize = moveSize+30;
   }
   //console.log(moveSize)

//开始滑动
const element = await page.$('#secsdk-captcha-drag-wrapper>div:nth-child(2)');
const size = await element.boundingBox();
await page.mouse.move(size.x, size.y);//鼠标移动到滑块的的位置上方
await page.mouse.down();//按下鼠标
await page.mouse.move(size.x+moveSize+20, size.y, {steps:200});//鼠标向右移动滑块，y坐标不变，x坐标取值1000
await page.mouse.up();//松开鼠标

//获取cookie
await sleep(3000)
await page.setContent("<script>...</script>")
let cookie = await page.evaluate(() => document.cookie);

//此处则拿到能正常请求的cookie，END
console.log('cookie: '+cookie);
browser.close();

}

async function downloadImg(src, path) {
return new Promise(async function (resolve, reject) {
let writeStream = fs.createWriteStream(path);
let readStream = await request(src);
await readStream.pipe(writeStream);
readStream.on("end", function () {
});
readStream.on("error", function () {
});
writeStream.on("finish", function () {
writeStream.end();
resolve();
});
});
}

function sleep(ms){
return new Promise(resolve=>{
setTimeout(resolve,ms)
})
}

run();

---------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------

//python
# coding=UTF-8

import cv2
import sys

def show(name):
# 展示圈出来的位置
cv2.imshow('Show', name)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

def _tran_canny(image):
# 消除噪声
image = cv2.GaussianBlur(image, (3, 3), 0)
return cv2.Canny(image, 50, 150)

def detect_displacement(img_slider_path, image_background_path):
# detect displacement
# # 参数0是灰度模式
image = cv2.imread(img_slider_path, 0)
template = cv2.imread(image_background_path, 0)

# 寻找最佳匹配
res = cv2.matchTemplate(_tran_canny(image), _tran_canny(template), cv2.TM_CCOEFF_NORMED)
# 最小值，最大值，并得到最小值, 最大值的索引
min_val, max_val, min_loc, max_loc = cv2.minMaxLoc(res)

top_left = max_loc[0] # 横坐标
# 展示圈出来的区域
x, y = max_loc # 获取x,y位置坐标

w, h = image.shape[::-1] # 宽高
cv2.rectangle(template, (x, y), (x + w, y + h), (7, 249, 151), 2)
#show(template)
return top_left-w

if __name__ == '__main__':
top_left = detect_displacement(sys.path[0]+"/slide.png", sys.path[0]+"/background.jpeg")
print(top_left)

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