图片滑块验证码的解决

妖狐艹你老母 2022-06-05 09:20 989阅读 0赞

其他的不多说,直奔主题:

![SouthEast][]

本次是以微信注册中所遇到滑块验证码为例,主要的目的就是让脚本实现自动识别阴影部分的位置,然后计算出距离拖动滑块完成验证操作  
![SouthEast 1][]

想要从1处滑动到2处,就需要知道1处和2处的中间点的x轴坐标位置,1点的坐标基本是固定的,2点的坐标是不断在变化的.我的方法也是在网上查到的*,**思路就是得出原图,然后和有阴影的图片进行对比从而得出阴影部分的位置.***图片只需要得到3位置的部分就可以了.左边的部分不需要.

获取原图的方式还是比较麻烦的,我尝试了抓包,但是失败了,第一次抓iOS的包,微信的这些数据是https的,数据是加密后的.当然也有可能是我比较水. 我最终获取的方式是截取3中除去2的右边部分,然后在不断刷新,直至刷出2在3的右边的时候,截取左边的部分,然后将2张截图合并在一起.获取完整图片.脚本端我是使用触动精灵来做的,触动精灵有提供屏幕截取以及图片合并的api  
下面是我收集原图的代码,比较笨,如果有人有更好的方法,欢迎交流

require("TSLib")
    require("sz")
    
    
    --[[
    (200,232)    (609,232)
    (200,563)    (609,563)
    ]]--
    
    name="马路"
    --i的值为你需要的位置
    i=0
    --snapshot( name.."前.png",200,232,i-1,563); 
    --snapshot( name.."后.png",i,232,609,563); 
    
    --图片合成
    --imageOperMerge({name.."前.png",name.."后.png"},name..".png", 0);
    --滑块图截取
    --snapshot("测试1.png",200,232,609,563)
    
    nLog("执行完成")

[触动精灵文档地址][Link 1]

滑块验证的图片都是固定的几张图片,在我写这篇博客的时候微信的滑块验证共13张图片.  
获取到我们需要的原图之后.因为触动没有直接提供对本地图片像素的提取访问,而我对lua的库第三方库也不是很熟悉,所以图片对比的代码我是用我最熟悉的Java来完成的

package com.wkk.test;
    
    import javax.imageio.ImageIO;
    import javax.imageio.ImageWriter;
    import javax.imageio.stream.ImageOutputStream;
    import java.awt.*;
    import java.awt.image.BufferedImage;
    import java.io.File;
    import java.io.IOException;
    import java.util.Iterator;
    
    public class Test {
        
        public static void main(String[] arg) {
            String path1 = "D:\\马路.png";
            String path2 = "D:\\测试1.png";
            int dv = getDifferenceValue(path1, path2);
            System.out.println(dv);
        }
    
    
        /**
         * 通过像素对比来计算偏差值
         *
         * @param path1 原图位置
         * @param path2 滑块图位置
         * @return 偏差值
         */
        public static int getDifferenceValue(String path1, String path2) {
            int result = 0;
            File file = new File(path1);
            File file1 = new File(path2);
            if (!file.exists() || !file1.exists()) {
                System.out.println("文件不存在");
                return 0;
            }
    
            try {
                BufferedImage image = ImageIO.read(file);
                BufferedImage image1 = ImageIO.read(file1);
                int height = image.getHeight();
                int width = image.getWidth();
    
                //遍历每一个像素点,对比,相同为0,不同为1
                int[][] ints = new int[height][width];
                for (int x = 1; x < width; x++) {
                    for (int y = 1; y < height; y++) {
                        int color = image.getRGB(x, y);
                        int color1 = image1.getRGB(x, y);
                        if (color == color1) {
                            ints[y - 1][x - 1] = 0;
                        } else {
                            ints[y - 1][x - 1] = 1;
                        }
                    }
                }
    
                //通过上下左右像素的对比来去除杂色,并且计算最大值最小值
                int maxX = -1;
                int minX = 999;
                for (int y = 0; y < ints.length; y++) {
                    int is[] = ints[y];
                    for (int x = 0; x < is.length; x++) {
                        if (is[x] == 1) {
                            ints[y][x] = checkPixel(x, y, ints);
                            if (ints[y][x] == 1) {
                                if (x > maxX) {
                                    maxX = x;
                                }
                                if (x < minX) {
                                    minX = x;
                                }
                            }
                        }
                    }
                }
                //此处只是为了生成效果图方便观察,实际操作中不必执行
                createImage(width,height,ints);
                result = (maxX + minX) / 2;
    
            } catch (Exception e) {
                e.printStackTrace();
            }
            return result;
        }
    
        /**
         * 通过上下左右像素的对比来检测像素点是否是杂色
         *
         * @param x
         * @param y
         * @param ints
         * @return
         */
        public static int checkPixel(int x, int y, int[][] ints) {
            boolean result1 = true;
            boolean result2 = true;
    
            int s1 = 0;
            for (int i = 0; i < 30; i++) {
                if ((x + i) < ints[1].length && ints[y][x + i] != 1) {
                    s1++;
                }
            }
            if (s1 > 15) {
                result1 = false;
            }
            int s2 = 0;
            for (int i = 0; i < 30; i++) {
                if (x - i > 0 && ints[y][x - i] != 1) {
                    s2++;
                }
            }
            if (s2 > 15) {
                result2 = false;
            }
            if (result1 || result2) {
                s1 = 0;
                for (int i = 0; i < 30; i++) {
                    if (y + i < ints.length && ints[y + i][x] != 1) {
                        s1++;
                    }
                }
                if (s1 > 15) {
                    result1 = false;
                }
    
                s2 = 0;
                for (int i = 0; i < 30; i++) {
                    if (y - i > 0 && ints[y - i][x] != 1) {
                        s2++;
                    }
                }
                if (s2 > 15) {
                    result2 = false;
                }
                if (result1 || result2) {
                    return 1;
                }
            }
            return 0;
        }
    
        /**
         * 创建图片
         * @param width
         * @param height
         * @param ints
         * @throws IOException
         */
        public static void createImage(int width, int height, int ints[][]) throws IOException {
            BufferedImage bi = new BufferedImage(width, height, BufferedImage.TYPE_4BYTE_ABGR);
            Graphics2D graphic = bi.createGraphics();
            graphic.setColor(new Color(0xffffff));
    
            graphic.fillRect(0, 0, width, height);
    
            for (int y = 0; y < ints.length; y++) {
                int is[] = ints[y];
                for (int x = 0; x < is.length; x++) {
                    if (is[x] == 1) {
                        bi.setRGB(x, y, 0x0000ff);
                    }
                }
            }
    
            Iterator<ImageWriter> it = ImageIO.getImageWritersByFormatName("png");
            ImageWriter writer = it.next();
            File f = new File("c://img.png");
            ImageOutputStream ios = ImageIO.createImageOutputStream(f);
            writer.setOutput(ios);
    
            writer.write(bi);
        }
    
    
    }

这个程序的重点就在像素的对比上,脚本的代码很简单没有放上去的必要,上面的代码就是核心的代码,整个流程就是脚本截取图片上传到服务器上,服务器对图片进行对比操作过后返回2点的中间位置x轴的坐标.然后脚本计算转化过后进行滑动操作.整个过程从开始到滑动结束,网络正常的情况下所需时间在3秒以内,贴一下效果图:

![原图][SouthEast 2] ![滑块图][SouthEast 3]  
对比图:  
![对比图][SouthEast 4]

不知道这样的操作叫不叫图片二值化-\_-  
上面代码中有去除杂色的部分,因为截图和原图的像素除了滑块部分外并非完全相同,所以需要上下对比15个像素来确定是不是滑块中的点,下面这一张是没有去除杂色的图片:

![SouthEast 5][]

因为是计算滑块区域的x轴最大值最小值,所以杂色会对计算造成干扰.

关于如何确定当前滑块图对应的哪一张原图问题,我采取的方法,也是比较笨的方法,每一张图都截取图片左下角的一小片位置然后循环区域找图,找到了就知道对应关系了.如果有更好的方法欢迎交流.

脚本的代码只是关于点色的判断,都很简单就不贴了.看下最终效果图:  
![SouthEast 6][] ![SouthEast 7][]  
实时桌面反应没那么快,将就着看吧.

本文中的滑块验证码只是以微信的为例子,实际很多其他平台的滑块验证码也可以通过这种方式去解决,当前这种方式,这是解决方案的一种.如果有更好的思路,欢迎评论交流.

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2017-12-21  
上面对比像素的代码太乱了,而且还不大好用,现在重新整理优化下

/**
         * 通过像素对比来计算偏差值
         *
         * @param path1 原图位置
         * @param path2 滑块图位置
         * @return 偏差值
         */
        public int getDifferenceValue(String path1, String path2) {
            int result = 0;
            File file = new File(path1);
            File file1 = new File(path2);
    
            try {
                BufferedImage image = ImageIO.read(file);
                BufferedImage image1 = ImageIO.read(file1);
    
                int width = image.getWidth();
                int height = image.getHeight();
    
                int[][] colors = new int[width][height];
                for (int x = 1; x < width; x++) {
                    for (int y = 1; y < height; y++) {
                        int color1 = image.getRGB(x, y);
                        int color2 = image1.getRGB(x, y);
                        if (color1 == color2) {
                            colors[x - 1][y - 1] = 0;
                        } else {
                            colors[x - 1][y - 1] = 1;
                        }
                    }
                }
                int min = 999;
                int max = -1;
                for (int x = 0; x < colors.length; x++) {
                    for (int y = 0; y < colors[x].length; y++) {
                        if (colors[x][y] == 1) {
                            colors[x][y] = checkPixel(x, y, colors);
                            if (colors[x][y] == 1) {
                                if (x > max) {
                                    max = x;
                                } else if (x < min) {
                                    min = x;
                                }
                            }
                        }
                    }
                }
                result = (max + min) / 2;
            } catch (IOException e) {
                e.printStackTrace();
            }
            return result;
        }
    
        public int checkPixel(int x, int y, int[][] colors) {
            int result = colors[x][y];
            int num = 0;
            if ((y + 30) < colors[x].length) {
                for (int i = 1; i <= 30; i++) {
                    int color = colors[x][y + i];
                    if (color == 0) {
                        num += 1;
                    }
                }
                if (num > 15) {
                    return 0;
                }
            }
            return result;
        }
    
    
        public static void createImage(int width, int height, int ints[][], String name) throws IOException {
            BufferedImage bi = new BufferedImage(width, height, BufferedImage.TYPE_INT_RGB);
            Graphics2D graphic = bi.createGraphics();
            graphic.setColor(new Color(0x003D1CFF));
            graphic.fillRect(0, 0, width, height);
            for (int x = 0; x < ints.length; x++) {
                for (int y = 0; y < ints[x].length; y++) {
                    if (ints[x][y] == 1) {
                        bi.setRGB(x, y, 0xFF7F2E);
                    }
                }
            }
            Iterator<ImageWriter> it = ImageIO.getImageWritersByFormatName("png");
            ImageWriter writer = it.next();
            File f = new File("c://" + name + ".png");
            ImageOutputStream ios = ImageIO.createImageOutputStream(f);
            writer.setOutput(ios);
            writer.write(bi);
        }

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

[https://mp.weixin.qq.com/s/6pMjn83xWkM4cvhXyh90tQ][https_mp.weixin.qq.com_s_6pMjn83xWkM4cvhXyh90tQ]

[SouthEast]: /images/20220605/40dae49f5d4c425b9f83517cf9121446.png
[SouthEast 1]: /images/20220605/5c48ea2451f9466eae82fe7acd8a03a3.png
[Link 1]: https://www.zybuluo.com/miniknife/note/212706#%E5%87%BD%E6%95%B0imageopermerge-%E5%9B%BE%E7%89%87%E5%90%88%E5%B9%B6%E4%BB%85%E6%94%AF%E6%8C%81-ios
[SouthEast 2]: https://img-blog.csdn.net/20171123143256755?watermark/2/text/aHR0cDovL2Jsb2cuY3Nkbi5uZXQvdzE4NzU2OTAxNTc1/font/5a6L5L2T/fontsize/400/fill/I0JBQkFCMA==/dissolve/70/gravity/SouthEast
[SouthEast 3]: /images/20220605/344f167ed5604fb4bd27916396dc8254.png
[SouthEast 4]: /images/20220605/d6577e63b7484316a5c55dfb40363f61.png
[SouthEast 5]: /images/20220605/35f3f5e47c584d18a4d9b0a274ce24a5.png
[SouthEast 6]: https://img-blog.csdn.net/20171123151421973?watermark/2/text/aHR0cDovL2Jsb2cuY3Nkbi5uZXQvdzE4NzU2OTAxNTc1/font/5a6L5L2T/fontsize/400/fill/I0JBQkFCMA==/dissolve/70/gravity/SouthEast
[SouthEast 7]: /images/20220605/6510cc14d1aa4593a229a69d267467bf.png
[https_mp.weixin.qq.com_s_6pMjn83xWkM4cvhXyh90tQ]: https://mp.weixin.qq.com/s/6pMjn83xWkM4cvhXyh90tQ