Selenium+OpenCV处理滑块验证问题

两个文件的主要目的是通过 Selenium、ChromeDriver 和 OpenCV 来实现自动化解决滑块验证码的问题。滑块验证码通常要求用户拖动一个滑块到正确的位置，以验证用户是否为真人。

下面我将详细讲解这两个文件的工作流程和具体功能的原理。

1. cvdemo.java 文件

这个文件主要包含了一个使用 OpenCV 进行图像处理的方法 getPos，用于检测滑块图像中目标区域的位置。

1.1 工作流程

1. 加载 OpenCV 库：

static { System.loadLibrary(Core.NATIVE_LIBRARY_NAME); }

这段代码加载了 OpenCV 的本地库，确保后续的 OpenCV 函数可以正常调用。

1. 读取图像：

Mat image = Imgcodecs.imread(imageSrc);

通过 Imgcodecs.imread 方法读取指定路径的图像文件，返回一个 Mat 对象（OpenCV 中用于存储图像数据的矩阵）。

1. 高斯模糊：

Imgproc.GaussianBlur(image, blurred, new Size(5, 5), 0, 0);

使用高斯模糊对图像进行平滑处理，减少图像中的噪声，便于后续的边缘检测。

1. Canny 边缘检测：

Imgproc.Canny(blurred, canny, 0, 100);

使用 Canny 边缘检测算法检测图像中的边缘。Canny 算法能够有效地检测出图像中的边缘，便于后续的轮廓检测。

1. 查找轮廓：

Imgproc.findContours(canny, contours, hierarchy, Imgproc.RETR_TREE, Imgproc.CHAIN_APPROX_SIMPLE);

通过 findContours 方法查找图像中的轮廓，并将轮廓存储在 contours 列表中。

1. 遍历轮廓并筛选目标区域：

for (MatOfPoint contour : contours) { Rect rect = Imgproc.boundingRect(contour); double area = Imgproc.contourArea(contour); double zhouchang = Imgproc.arcLength(contour2f, true); if (1500 < area && area < 5000 && 100 < zhouchang && zhouchang < 500) { // 绘制矩形并保存图像 Imgproc.rectangle(image, new Point(rect.x, rect.y), new Point(rect.x + rect.width, rect.y + rect.height), new Scalar(0, 0, 255), 2); Imgcodecs.imwrite("111.jpg", image); return rect.x; } }

遍历所有轮廓，计算每个轮廓的面积和周长，筛选出符合特定条件的轮廓（即滑块的目标区域）。如果找到符合条件的轮廓，绘制矩形并保存图像，最后返回目标区域的横坐标 rect.x。

1.2 功能原理

• 图像处理：通过高斯模糊和 Canny 边缘检测，提取图像中的边缘信息。
• 轮廓检测：通过 findContours 方法找到图像中的轮廓，并通过面积和周长筛选出目标区域。
• 目标定位：返回目标区域的横坐标，用于后续的滑块拖动操作。

2. numbertest.java 文件

这个文件主要使用 Selenium 和 ChromeDriver 自动化操作浏览器，并结合 OpenCV处理滑块验证码。

2.1 工作流程

1. 初始化 ChromeDriver：

System.getProperties().setProperty("webdriver.chrome.driver", 
"D:\\chromedriverdemo\\chromedriver.exe"); ChromeDriver chromeDriver = new ChromeDriver();

设置 ChromeDriver 的路径并初始化 ChromeDriver 对象，用于控制 Chrome 浏览器。

1. 访问目标网站：

chromeDriver.get("https://www.lagou.com/wn/");

打开目标网站（拉勾网）。

1. 点击登录按钮：

WebElement loginDiv = chromeDriver.findElement(By.className("btn__1GVMf"));
 JavascriptExecutor jsExecutor = (JavascriptExecutor) chromeDriver; 
jsExecutor.executeScript("arguments[0].click();", loginDiv);

使用 JavaScriptExecutor 点击登录按钮，弹出登录窗口。

1. 输入手机号并点击获取验证码：

WebElement inputNum = chromeDriver.findElement(By.name("phone-account")); 
inputNum.sendKeys(phone); WebElement sendNum =chromeDriver.findElement(By.cssSelector(".ant-btn.ant-btn-link"));
 sendNum.click();

自动输入手机号并点击获取验证码按钮，触发滑块验证码的显示。

1. 获取滑块验证码图片的 URL：

WebElement pic = chromeDriver.findElement(By.cssSelector("body > div:nth-of-type(4) > div > div > div:nth-child(2) > div > div > div > div:nth-child(2)"));
 String style = pic.getAttribute("style");
 Pattern pattern = Pattern.compile("url\\(\"([^\"]+)\"");
 Matcher matcher = pattern.matcher(style); 
String fileURL = matcher.group(1);

通过正则表达式从滑块验证码图片的 style 属性中提取图片的 URL。
下载滑块验证码图片：

URL url = new URL(fileURL); 
try (InputStream in = url.openStream(); 
FileOutputStream out = new FileOutputStream(saveDir)) { byte[] buffer = new byte[1024]; 
int bytesRead; 
while ((bytesRead = in.read(buffer)) != -1) { out.write(buffer, 0, bytesRead);
 } }

将滑块验证码图片下载到本地。
getPos 方法获取滑块目标位置：

int left = getPos(saveDir);

调用 getPos 方法处理滑块验证码图片，获取目标区域的横坐标。

1. 模拟拖动滑块：

WebElement movBox = chromeDriver.findElement(By.cssSelector("body > div:nth-of-type(4) > div > div > div:nth-child(2) > div > div > div > div:nth-child(1) > div:nth-child(1)"));
 Actions actions = new Actions(chromeDriver);
 actions.clickAndHold(movBox).perform();
 while (moved < left - 6) { x = random.nextInt(10); moved += x;
 actions.moveByOffset(x, 0).perform(); 
} actions.release().perform();

使用 Selenium 的 Actions 类模拟拖动滑块到目标位置。

2.2 功能原理

• 自动化操作浏览器：通过 Selenium 和 ChromeDriver 自动化操作浏览器，模拟用户点击、输入等操作。
• 图像处理：通过 OpenCV 处理滑块验证码图片，定位目标区域。
• 模拟拖动滑块：通过 Selenium 的 Actions 类模拟拖动滑块到目标位置，完成验证码的验证。

3. 总结

• cvdemo.java：主要负责图像处理，通过 OpenCV 检测滑块验证码中的目标区域，并返回目标区域的横坐标。
• numbertest.java：主要负责自动化操作浏览器，结合图像处理的结果，模拟用户拖动滑块完成验证码的验证。
  这两个文件通过结合 Selenium、ChromeDriver和 OpenCV，实现了自动化解决滑块验证码的功能。