Python破解BiliBili滑块验证码的思路详解(完美避开人机识别)

准备工作

B站登录页 https://passport.bilibili.com/login
python3
pip install selenium （webdriver框架）
pip install PIL （图片处理）
chrome driver：http://chromedriver.storage.googleapis.com/index.html
firefox driver：https://github.com/mozilla/geckodriver/releases

B站的滑块验证码如上。

这类验证码可以使用 selenium 操作浏览器拖拽滑块来进行破解，难点两个，一个如何确定拖拽到的位置，另一个是避开人机识别（反爬虫）。

确定滑块验证码需要拖拽的位移距离

有三种方式

• 人工智能机器学习，确定滑块位置
• 通过完整图片与缺失滑块的图片进行像素对比，确定滑块位置
• 边缘检测算法，确定位置

各有优缺点。人工智能机器学习，确定滑块位置，需要进行训练，比较麻烦，也可以看是否存在在线api可以调用。以下介绍其他两种方式。

对比完整图片与缺失滑块的图片

| 仅介绍，本文不进行实现。对于B站来说，是准确率最高的方式（100%），但不能保证未来B站的滑块验证升级，导致不可用。

B站的滑块验证模块，一共有三张图片：

完整图、缺失滑块图、滑块图，都是由画布绘制出的。类似于：

完整图：

缺失滑块图：

滑块图：

HTML代码类似于：

<div class="geetest_canvas_img geetest_absolute" style="display: block;">
<div class="geetest_slicebg geetest_absolute">
	<canvas class="geetest_canvas_bg geetest_absolute" height="160" width="260"></canvas>
	<canvas class="geetest_canvas_slice geetest_absolute" width="260" height="160"></canvas>
</div>
<canvas class="geetest_canvas_fullbg geetest_fade geetest_absolute" height="160" width="260" style="display: none;"></canvas>
</div>

只需要通过selenium获取画布元素，执行js拿到画布像素，遍历完整图和缺失滑块图的像素，一旦获取到差异（需要允许少许像素误差），像素矩阵x轴方向即是滑块位置。
另外由于滑块图距离画布坐标原点有距离，还需要减去这部分距离。
最后使用 selenium 拖拽即可。

边缘检测算法，确定位置

| 滑块基本上是个方形，通过算法确定方形起始位置即可。

介绍两种方式

• 滑块是方形的，存在垂直的边，该边在缺失滑块图中基本都是灰黑的。遍历像素找到基本都是灰黑的边即可。
• 缺失滑块图中滑块位置是灰黑封闭的。通过算法可以找到封闭区域，大小与滑块相近，即是滑块需要拖拽到的位置。

第二种实现起来有些复杂，不进行实现了。

下面是第一种实现方式，会存在检测不出或错误的情况，使用时需要换一张验证码。也可能存在检测出的边是另一条（因为B站的滑块不是长方形，存在弧形边），那么需要减去滑块宽度

class VeriImageUtil():

 def __init__(self):
  self.defaultConfig = {
   "grayOffset": 20,
   "opaque": 1,
   "minVerticalLineCount": 30
  }
  self.config = copy.deepcopy(self.defaultConfig)

 def updateConfig(self, config):
  # temp = copy.deepcopy(config)
  for k in self.config:
   if k in config.keys():
    self.config[k] = config[k]

 def getMaxOffset(self, *args):
  # 计算偏移平均值最大的数
  av = sum(args) / len(args)

  maxOffset = 0
  for a in args:
   offset = abs(av - a)
   if offset > maxOffset:
    maxOffset = offset
  return maxOffset

 def isGrayPx(self, r, g, b):
  # 是否是灰度像素点，允许波动offset
  return self.getMaxOffset(r, g, b) < self.config["grayOffset"]

 def isDarkStyle(self, r, g, b):
  # 灰暗风格
  return r < 128 and g < 128 and b < 128

 def isOpaque(self, px):
  # 不透明
  return px[3] >= 255 * self.config["opaque"]

 def getVerticalLineOffsetX(self, bgImage):
  # bgImage = Image.open("./image/bg.png")
  # bgImage.im.mode = 'RGBA'
  bgBytes = bgImage.load()

  x = 0
  while x < bgImage.size[0]:
   y = 0
   # 点》》线，灰度线条数量
   verticalLineCount = 0
   if x == 258:
    print(y)
   while y < bgImage.size[1]:
    px = bgBytes[x, y]
    r = px[0]
    g = px[1]
    b = px[2]
    # alph = px[3]
    # print(px)
    if self.isDarkStyle(r, g, b) and self.isGrayPx(r, g, b) and self.isOpaque(px):
     verticalLineCount += 1
    else:
     verticalLineCount = 0
     y += 1
     continue

    if verticalLineCount >= self.config["minVerticalLineCount"]:
     # 连续多个像素都是灰度像素，直线
     # print(x, y)
     return x

    y += 1

   x += 1
  pass


if __name__ == '__main__':
 bgImage = Image.open("./image/bg.png")
 veriImageUtil = VeriImageUtil()

 # veriImageUtil.updateConfig({
 #  "grayOffset": 20,
 #  "opaque": 0.6,
 #  "minVerticalLineCount": 10
 # })
  bgOffsetX = veriImageUtil.getVerticalLineOffsetX(bgImage)
 print("bgOffsetX:{} ".format(bgOffsetX))

总结

以上所述是小编给大家介绍的Python破解BiliBili滑块验证码的思路详解(完美避开人机识别)，希望对大家有所帮助！

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