环境安装

安装python需要的依赖包

cv2 安装可以参考这里：https://javapub.blog.csdn.net/article/details/123656345

安装webdriver -> chrome

下载对应版本，放在本地 D:\anaconda3\Scripts 目录下

https://registry.npmmirror.com/binary.html?path=chromedriver

效果展示

GIF效果：https://tva2.sinaimg.cn/large/007F3CC8ly1h0ku3yh9g5g31ex0pfwus.gif

cv2使用参考：https://blog.csdn.net/RNG_uzi_/article/details/90034485

注意：测试时慢点刷，容易封IP。

源码

有问题可以留言探讨，公众号：JavaPub

对源码加了大量注释

测试网站：http://app.miit-eidc.org.cn/miitxxgk/gonggao/xxgk/queryCpParamPage?dataTag=Z&gid=U3119671&pc=303

import os
import cv2
import time
import random
import requests
import numpy as np
from PIL import Image
from io import BytesIO
from selenium import webdriver
from selenium.webdriver.common.by import By
from selenium.webdriver import ActionChains
from selenium.webdriver.support.wait import WebDriverWait
from selenium.webdriver.support import expected_conditions as ECclass CrackSlider():def __init__(self):# self.browser = webdriver.Edge()self.browser = webdriver.Chrome()self.s2 = r'//*[@id="captcha_div"]/div/div[1]/div/div[1]/img[1]'self.s3 = r'//*[@id="captcha_div"]/div/div[1]/div/div[1]/img[2]'self.url = 'http://app.miit-eidc.org.cn/miitxxgk/gonggao/xxgk/queryCpParamPage?dataTag=Z&gid=U3119671&pc=303'  # 测试网站self.wait = WebDriverWait(self.browser, 20)self.browser.get(self.url)# 保存俩张图片def get_img(self, target, template, xp):time.sleep(3)target_link = self.browser.find_element_by_xpath(self.s2).get_attribute("src")template_link = self.browser.find_element_by_xpath(self.s3).get_attribute("src")target_img = Image.open(BytesIO(requests.get(target_link).content))template_img = Image.open(BytesIO(requests.get(template_link).content))target_img.save(target)template_img.save(template)size_loc = target_img.sizeprint('size_loc[0]-----\n')print(size_loc[0])zoom = xp / int(size_loc[0])  # 耦合像素print('zoom-----\n')print(zoom)return zoomdef change_size(self, file):image = cv2.imread(file, 1)  # 读取图片 image_name应该是变量img = cv2.medianBlur(image, 5)  # 中值滤波，去除黑色边际中可能含有的噪声干扰。去噪。b = cv2.threshold(img, 15, 255, cv2.THRESH_BINARY)  # 调整裁剪效果，二值化处理。binary_image = b[1]  # 二值图--具有三通道binary_image = cv2.cvtColor(binary_image, cv2.COLOR_BGR2GRAY)x, y = binary_image.shapeedges_x = []edges_y = []for i in range(x):for j in range(y):if binary_image[i][j] == 255:edges_x.append(i)edges_y.append(j)left = min(edges_x)  # 左边界right = max(edges_x)  # 右边界width = right - left  # 宽度bottom = min(edges_y)  # 底部top = max(edges_y)  # 顶部height = top - bottom  # 高度pre1_picture = image[left:left + width, bottom:bottom + height]  # 图片截取return pre1_picture  # 返回图片数据# 匹配比对俩图距离def match(self, target, template):img_gray = cv2.imread(target, 0)img_rgb = self.change_size(template)template = cv2.cvtColor(img_rgb, cv2.COLOR_BGR2GRAY) # 图片格式转换为灰度图片 # cv2.imshow('template', template)# cv2.waitKey(0)res = cv2.matchTemplate(img_gray, template, cv2.TM_CCOEFF_NORMED) # 匹配模式，匹配图片run = 1# 使用二分法查找阈值的精确值L = 0R = 1while run < 20:run += 1threshold = (R + L) / 2if threshold < 0:print('Error')return Noneloc = np.where(res >= threshold)if len(loc[1]) > 1:L += (R - L) / 2elif len(loc[1]) == 1:breakelif len(loc[1]) < 1:R -= (R - L) / 2res = loc[1][0]print('match distance-----\n')print(res)return resdef move_to_gap(self, tracks):slider = self.wait.until(EC.element_to_be_clickable((By.CLASS_NAME, 'yidun_slider')))ActionChains(self.browser).click_and_hold(slider).perform()#element = self.browser.find_element_by_xpath(self.s3)#ActionChains(self.browser).click_and_hold(on_element=element).perform()while tracks:x = tracks.pop(0)print('tracks.pop(0)-----\n')print(x)ActionChains(self.browser).move_by_offset(xoffset=x, yoffset=0).perform()#ActionChains(self.browser).move_to_element_with_offset(to_element=element, xoffset=x, yoffset=0).perform()#time.sleep(0.01)time.sleep(0.05)ActionChains(self.browser).release().perform()def move_to_gap1(self, distance):distance += 46time.sleep(1)element = self.browser.find_element_by_xpath(self.s3)ActionChains(self.browser).click_and_hold(on_element=element).perform()ActionChains(self.browser).move_to_element_with_offset(to_element=element, xoffset=distance, yoffset=0).perform()#ActionChains(self.browser).release().perform()time.sleep(1.38)ActionChains(self.browser).release(on_element=element).perform()def move_to_gap2(self, distance):element = self.browser.find_elements_by_class_name("yidun_slider")[0]action = ActionChains(self.browser)mouse_action = action.click_and_hold(on_element=element)distance += 11distance = int(distance * 32/33)move_steps = int(distance/4)for i in range(0,move_steps):mouse_action.move_by_offset(4,random.randint(-5,5)).perform()time.sleep(0.1)mouse_action.release().perform()    # 计算出先加速、后加速的数组def get_tracks(self, distance, seconds, ease_func):distance += 20tracks = [0]offsets = [0]for t in np.arange(0.0, seconds, 0.1):ease = ease_funcprint('ease-----\n')print(ease)offset = round(ease(t / seconds) * distance)print('offset-----\n')print(offset)tracks.append(offset - offsets[-1])print('offset - offsets[-1]-----\n')print(offset - offsets[-1])offsets.append(offset)print('offsets-----\n')print(offsets)tracks.extend([-3, -2, -3, -2, -2, -2, -2, -1, -0, -1, -1, -1])return tracksdef get_tracks1(self,distance):"""根据偏移量获取移动轨迹:param distance: 偏移量:return: 移动轨迹"""# 移动轨迹track = []# 当前位移current = 0# 减速阈值mid = distance * 4 / 5# 计算间隔t = 0.2# 初速度v = 0while current < distance:if current < mid:# 加速度为正 2a = 4else:# 加速度为负 3a = -3# 初速度 v0v0 = v# 当前速度 v = v0 + atv = v0 + a * t# 移动距离 x = v0t + 1/2 * a * t^2move = v0 * t + 1 / 2 * a * t * t# 当前位移current += move# 加入轨迹track.append(round(move))return trackdef ease_out_quart(self, x):res = 1 - pow(1 - x, 4)print('ease_out_quart-----\n')print(res)return res# 发生意外，请留言。https://javapub.blog.csdn.net/article/details/123730597
if __name__ == '__main__':xp = 320  # 验证码的像素-长target = 'target.jpg'  # 临时保存的图片名template = 'template.png'  # 临时保存的图片名cs = CrackSlider()zoom = cs.get_img(target, template, xp)distance = cs.match(target, template)track = cs.get_tracks((distance + 7) * zoom, random.randint(2, 4), cs.ease_out_quart)#track = cs.get_tracks1(distance)#track = cs.get_tracks((distance + 7) * zoom, random.randint(1, 2), cs.ease_out_quart)cs.move_to_gap(track)#cs.move_to_gap1(distance)#cs.move_to_gap2(distance)time.sleep(2)#cs.browser.close()

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