OpenCV自动滑块验证(Java版)

前提

爬与防爬就是一场"道高一尺,魔高一丈"的拉力赛,双方都在见招拆招。时至今日,较为常见的防爬手段有手机短信验证、滑块验证、按顺序点击图片验证等。

本文主要介绍滑块验证的应对之法。

验证实现

关键点在于获取滑块到滑动背景缺口图的横向距离,这里通过OpenCV的模板匹配技术matchTemplate,然后再通过selenium的Actions类完成滑动(拖动轨迹算法本文不予过多介绍,请自行查找相关资料)。

java 复制代码
//获取滑块到滑动背景缺口图的横向距离
double slideDistance = getSlideDistance(System.getProperty("user.dir")+"\\slideBlock.png", System.getProperty("user.dir")+"\\slideBg.png");
Actions actions = new Actions(driver);
WebElement dragElement = driver.findElement(By.id("tcaptcha_drag_button"));
//获取style属性值,其中设置了滑块初始偏离值  style=left: 23px;
//需要注意的是网页前端图片和本地图片比例是不同的,需要进行换算
slideDistance = slideDistance * 280 / 680 - 23;
actions.clickAndHold(dragElement).perform();
//根据滑动距离生成滑动轨迹,约定规则:开始慢->中间快->最后慢
List<Integer> moveTrack = getMoveTrack(slideDistance);
for (Integer index : moveTrack) {
    //Thread.sleep(20);
    actions.moveByOffset(index, 0).perform();
}
actions.release().perform();

getSlideDistance方法实现

对滑块进行处理

  1. 灰度化
  2. 去除图片黑边
  3. inRange二值化转黑白图

代码实现:

java 复制代码
// 加载OpenCV本地库
System.loadLibrary(Core.NATIVE_LIBRARY_NAME);
//对滑块进行处理
Mat slideBlockMat = Imgcodecs.imread(slideBlockPicPath);
//1、灰度化图片
Imgproc.cvtColor(slideBlockMat, slideBlockMat, Imgproc.COLOR_BGR2GRAY);
//2、去除周围黑边
for (int row = 0; row < slideBlockMat.height(); row++) {
    for (int col = 0; col < slideBlockMat.width(); col++) {
        if (slideBlockMat.get(row, col)[0] == 0) {
            slideBlockMat.put(row, col, 96);
        }
    }
}
//3、inRange二值化转黑白图
Core.inRange(slideBlockMat, Scalar.all(96), Scalar.all(96), slideBlockMat);

对滑动背景图进行处理

  1. 灰度化
  2. 二值化转黑白图

代码如下:

java 复制代码
//对滑动背景图进行处理
Mat slideBgMat = Imgcodecs.imread(slideBgPicPath);
//1、灰度化图片
Imgproc.cvtColor(slideBgMat, slideBgMat, Imgproc.COLOR_BGR2GRAY);
//2、二值化
Imgproc.threshold(slideBgMat, slideBgMat, 127, 255, Imgproc.THRESH_BINARY);
Mat g_result = new Mat();
/*
 * matchTemplate:在模板和输入图像之间寻找匹配,获得匹配结果图像
 * result:保存匹配的结果矩阵
 * TM_CCOEFF_NORMED标准相关匹配算法
 */
Imgproc.matchTemplate(slideBgMat, slideBlockMat, g_result, Imgproc.TM_CCOEFF_NORMED); 
/* minMaxLoc:在给定的结果矩阵中寻找最大和最小值,并给出它们的位置
 * maxLoc最大值
 */
Point matchLocation = Core.minMaxLoc(g_result).maxLoc;
//返回匹配点的横向距离
return matchLocation.x;
相关推荐
IT科技那点事儿2 分钟前
引领AI安全新时代 Accelerate 2025北亚巡展·北京站成功举办
人工智能·安全
weixin_461259417 分钟前
[C]C语言日志系统宏技巧解析
java·服务器·c语言
cacyiol_Z10 分钟前
在SpringBoot中使用AWS SDK实现邮箱验证码服务
java·spring boot·spring
新智元10 分钟前
美 IT 业裁员狂飙 35%,「硅谷梦」彻底崩塌!打工人怒喷 PIP
人工智能·openai
新智元12 分钟前
乔布斯挚友去世!胰腺癌再夺硅谷天才,曾写下苹果「创世代码」
人工智能·openai
春末的南方城市15 分钟前
中山大学&美团&港科大提出首个音频驱动多人对话视频生成MultiTalk,输入一个音频和提示,即可生成对应唇部、音频交互视频。
人工智能·python·深度学习·计算机视觉·transformer
春末的南方城市18 分钟前
Ctrl-Crash 助力交通安全:可控生成逼真车祸视频,防患于未然
人工智能·计算机视觉·自然语言处理·aigc·音视频
竹言笙熙22 分钟前
Polarctf2025夏季赛 web java ez_check
java·学习·web安全
程序边界24 分钟前
全球人工智能技术大会(GAITC 2025):技术前沿与产业融合的深度交响
人工智能
OpenCSG32 分钟前
电子行业AI赋能软件开发经典案例——某金融软件公司
人工智能·算法·金融·开源