极验验证Canvas

来源：https://blog.csdn.net/qq_28654919/article/details/89923687

请勿用于商务用途哦，仅限于学习，否则后果自负哦
有两篇关于极验验证滑块破解的文章，在此分享一下：
https://www.jianshu.com/p/c8df1194b514
https://www.jianshu.com/p/f12679a63b8d
这两篇文章针对不同滑块，有不同的寻找缺口的以及滑动的方法，收益颇多。
本博客是基于第一篇文章上写的，寻找缺口的方法和滑动的方法是一模一样的。唯一不同是，保存图片的方式，第一篇文章有图片的链接地址，并且图片是乱序的。我这里是canvas。所以这里只介绍前半部分，后半部分寻找缺口以及滑动距离，请大家参考原文。
正文
爬取的网址：https://www.binance.co/login.html

首先，可以看到图片是以canvas的形式呈现出来的，所以无法进行下载保存到本地。
其次，我们要找到有缺口的图片以及完整的图片。
仔细观察class的名字，可以很明显的发现，geetest_canvas_bg 是有缺口的背景图，geetest_canvas_slice是那一小块缺口，geetest_canvas_fullbg是完整的图片，有注意到我绿色框框吗，你只要把这个删掉，就可以看到完整的图片，css把它隐藏了而已，实际上它是存在的。
参考了第一种方式，所以我这里需要下载，有缺口的背景图以及完整的图片，具体实现方法如下
def save_img(self, img_name, class_name):
# img_name 是保存图片的名字，class_name 是需要保存的canvas的className
getImgJS = 'return document.getElementsByClassName("' + class_name + '")[0].toDataURL("image/png");'
img = self.driver.execute_script(getImgJS)
base64_data_img = img[img.find(',') + 1:]
image_base = base64.b64decode(base64_data_img)
file = open(img_name, 'wb')
file.write(image_base)
file.close()
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其它没有多大的改动，这里距离可能要根据具体情况进行调节，在方法start_move里面，我把distance调高了点，变成：distance += 25。
以下是全部代码
import random
import time, re
from selenium import webdriver
from selenium.common.exceptions import TimeoutException
from selenium.webdriver.common.by import By
from selenium.webdriver.support.wait import WebDriverWait
from selenium.webdriver.support import expected_conditions as EC
from selenium.webdriver.common.action_chains import ActionChains
from PIL import Image
import base64

'''
极验验证滑块3.0版本
'''

class Binance(object):
def __init__(self):
chrome_option = webdriver.ChromeOptions()
chrome_option.add_experimental_option('excludeSwitches', ['enable-automation'])
self.driver = webdriver.Chrome(chrome_options=chrome_option)
self.driver.set_window_size(1440, 900)

def visit_index(self):
# 输入邮箱和密码
self.driver.get("https://www.binance.co/login.html")
email = WebDriverWait(self.driver, 10, 0.5).until(EC.presence_of_element_located((By.ID, 'email')))
email.clear()
email.send_keys("xxxxxxxxxx@qq.com")
pwd = WebDriverWait(self.driver, 10, 0.5).until(EC.presence_of_element_located((By.ID, 'pwd')))
pwd.clear()
pwd.send_keys("xxxxxxxxx")

# 点击登录，弹出滑块验证码
login_btn = WebDriverWait(self.driver, 10, 0.5).until(EC.element_to_be_clickable((By.ID, 'login-btn')))
login_btn.click()
WebDriverWait(self.driver, 10, 0.5).until(EC.presence_of_element_located((By.CLASS_NAME, 'geetest_canvas_fullbg')))

# 进入模拟拖动流程
self.analog_drag()

def analog_drag(self):

# 刷新一下极验图片
element = self.driver.find_element_by_xpath('//a[@class="geetest_refresh_1"]')
element.click()
time.sleep(1)

# 保存两张图片
self.save_img('full.jpg', 'geetest_canvas_fullbg')
self.save_img('cut.jpg','geetest_canvas_bg')
full_image = Image.open('full.jpg')
cut_image = Image.open('cut.jpg')

# 根据两个图片计算距离
distance = self.get_offset_distance(cut_image, full_image)

# 开始移动
self.start_move(distance)

# 如果出现error
try:
WebDriverWait(self.driver, 5, 0.5).until(
EC.presence_of_element_located((By.XPATH, '//div[@class="geetest_slider geetest_error"]')))
print("验证失败")
return
except TimeoutException as e:
pass

# 判断是否验证成功
try:
WebDriverWait(self.driver, 10, 0.5).until(
EC.presence_of_element_located((By.XPATH, '//div[@class="geetest_slider geetest_success"]')))
except TimeoutException:
print("again times")
self.analog_drag()
else:
print("验证成功")

def save_img(self, img_name, class_name):
getImgJS = 'return document.getElementsByClassName("' + class_name + '")[0].toDataURL("image/png");'
img = self.driver.execute_script(getImgJS)
base64_data_img = img[img.find(',') + 1:]
image_base = base64.b64decode(base64_data_img)
file = open(img_name, 'wb')
file.write(image_base)
file.close()

# 判断颜色是否相近
def is_similar_color(self, x_pixel, y_pixel):
for i, pixel in enumerate(x_pixel):
if abs(y_pixel[i] - pixel) > 50:
return False
return True

# 计算距离
def get_offset_distance(self, cut_image, full_image):
for x in range(cut_image.width):
for y in range(cut_image.height):
cpx = cut_image.getpixel((x, y))
fpx = full_image.getpixel((x, y))
if not self.is_similar_color(cpx, fpx):
img = cut_image.crop((x, y, x + 50, y + 40))
# 保存一下计算出来位置图片，看看是不是缺口部分
img.save("1.png")
return x

# 开始移动
def start_move(self, distance):
element = self.driver.find_element_by_xpath('//div[@class="geetest_slider_button"]')

# 这里就是根据移动进行调试，计算出来的位置不是百分百正确的，加上一点偏移
distance -= element.size.get('width') / 2
distance += 25

# 按下鼠标左键
ActionChains(self.driver).click_and_hold(element).perform()
time.sleep(0.5)
while distance > 0:
if distance > 10:
# 如果距离大于10，就让他移动快一点
span = random.randint(5, 8)
else:
# 快到缺口了，就移动慢一点
span = random.randint(2, 3)
ActionChains(self.driver).move_by_offset(span, 0).perform()
distance -= span
time.sleep(random.randint(10, 50) / 100)

ActionChains(self.driver).move_by_offset(distance, 1).perform()
ActionChains(self.driver).release(on_element=element).perform()

if __name__ == "__main__":
b = Binance()
b.visit_index()