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這篇文章主要為大家展示了“python+opencv+selenium如何實(shí)現(xiàn)自動(dòng)化登錄郵箱”,內(nèi)容簡(jiǎn)而易懂,條理清晰,希望能夠幫助大家解決疑惑,下面讓小編帶領(lǐng)大家一起研究并學(xué)習(xí)一下“python+opencv+selenium如何實(shí)現(xiàn)自動(dòng)化登錄郵箱”這篇文章吧。
如下:
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在我們做自動(dòng)化登錄時(shí),總會(huì)遇到各種奇奇怪怪的驗(yàn)證碼,滑塊驗(yàn)證碼就是其中最常見(jiàn)的一種。若我們的程序自動(dòng)輸入賬號(hào)密碼之后,還需要我們?nèi)斯とセ瑒?dòng)驗(yàn)證碼那還能稱(chēng)得上是自動(dòng)化嗎?
那么先給大家說(shuō)一下我的‘解題步驟'。
1.使用selenium打開(kāi)郵箱首頁(yè)。
2.定位到賬號(hào)密碼框,鍵入賬號(hào)密碼。
3.獲取驗(yàn)證圖片,使用opencv處理返回滑塊應(yīng)拖動(dòng)的距離。
4.創(chuàng)建鼠標(biāo)事件,模擬拖動(dòng)滑塊完成驗(yàn)證。
??需要解決的問(wèn)題:
1.頁(yè)面元素的定位。
2.文本框和驗(yàn)證碼的frame嵌套。
3.opencv處理驗(yàn)證圖片缺口圖像匹配并返回距離。
4.webdriver在網(wǎng)頁(yè)中使用xpath時(shí)如何定位自身元素。
5.原始圖片尺寸與在網(wǎng)頁(yè)中的實(shí)際尺寸同比例縮放(距離的縮放)。
??OK,思路清晰上代碼?。?!
??源代碼:
#滑稽研究所出品 from selenium.webdriver.common.keys import Keys from selenium.webdriver import ActionChains from selenium import webdriver import requests import time import cv2 #下載圖片 def download_img(url,filename): r = requests.get(url) with open( filename + '.png', 'wb') as f: # 對(duì)于圖片類(lèi)型的通過(guò)r.content方式訪問(wèn)響應(yīng)內(nèi)容,將響應(yīng)內(nèi)容寫(xiě)入yanzheng.png中 f.write(r.content) print(filename + '下載完成') def get_image(): #為什么這里要定義全局變量?因?yàn)閐river在函數(shù)內(nèi),函數(shù)運(yùn)行完畢就會(huì)關(guān)閉, #相應(yīng)的網(wǎng)頁(yè)也會(huì)被關(guān)閉,這就是網(wǎng)上很多問(wèn)為什么網(wǎng)頁(yè)會(huì)自動(dòng)關(guān)閉的原因。 global driver driver= webdriver.Chrome() #獲取瀏覽器對(duì)象 driver.get("https://mail.qq.com/") #加載百度首頁(yè) #窗口最大化操作,如果窗口過(guò)小,會(huì)導(dǎo)致后續(xù)拖動(dòng)滑塊時(shí)出現(xiàn)視野丟失的問(wèn)題 driver.maximize_window() time.sleep(2) #睡眠兩秒 driver.find_element_by_xpath('/html/body/div/div[2]/div/div[1]/div/div[1]/div[2]').click() time.sleep(1) driver.switch_to.frame('login_frame') # driver.find_element_by_xpath('//*[@id="switcher_plogin"]').click() #輸入賬號(hào)密碼 input=driver.find_element_by_xpath('//*[@id="u"]')#定位QQ賬號(hào)框 time.sleep(1) input.send_keys("zhanghao") #搜索框輸入內(nèi)容 input=driver.find_element_by_xpath('//*[@id="p"]')#定位QQ密碼框 input.send_keys("你的密碼") #搜索框輸入內(nèi)容 print('賬號(hào)密碼輸入完成。') #這里停頓一下,不然不會(huì)顯示滑動(dòng)驗(yàn)證,應(yīng)該是檢測(cè)自動(dòng)化工具的手段。(反爬) time.sleep(1) driver.find_element_by_xpath('//*[@id="login_button"]').click() #注意我們這里又需要跳到驗(yàn)證碼的子框(又一個(gè)嵌套) time.sleep(1) driver.switch_to.frame('tcaptcha_iframe') #webdriver的定位方法和瀏覽器xpath不一樣,不能直接定位到標(biāo)簽的屬性. #需要首先定位到webelement,之后get到屬性!!!!!!! bk = driver.find_element_by_xpath('//*[@id="slideBg"]').get_attribute('src') print(bk) #獲取背景和滑塊地址,下載到本地。 key = driver.find_element_by_xpath('//*[@id="slideBlock"]').get_attribute('src') print(bk) download_img(bk,filename= 'bk') download_img(key,filename= 'key') #鎖定滑塊 slider = driver.find_element_by_xpath('//*[@id="tcaptcha_drag_thumb"]') #獲取應(yīng)滑動(dòng)距離 dis = get_distance() print(dis) #滑塊部分,沒(méi)有問(wèn)題,已完成。 newact = ActionChains(driver) newact.click_and_hold(slider).perform() newact.move_by_offset(xoffset=dis-20,yoffset=0).perform() time.sleep(0.5) newact.release().perform() #處理得到滑塊應(yīng)移動(dòng)的距離。 def get_distance(): path = 'bk.png' img = cv2.imread(path) path = 'key.png' img2 = cv2.imread(path) imgContour = img.copy() print('img.shape:', img.shape) imgGray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY) imgBlur = cv2.GaussianBlur(imgGray, (3, 3), 1) imgCanny = cv2.Canny(imgBlur, 400, 500) imgGray2 = cv2.cvtColor(img2, cv2.COLOR_BGR2GRAY) imgBlur2 = cv2.GaussianBlur(imgGray2, (3, 3), 1) imgCanny2 = cv2.Canny(imgBlur2, 400, 500) cv2.imshow("O", imgCanny) # 匹配拼圖 result = cv2.matchTemplate(imgCanny, imgCanny2, cv2.TM_CCOEFF_NORMED) # 歸一化 cv2.normalize(result, result, 0, 1, cv2.NORM_MINMAX, -1) min_val, max_val, min_loc, max_loc = cv2.minMaxLoc(result) print('min_loc:', min_loc) print('max_loc:', max_loc) # 匹配后結(jié)果畫(huà)圈 cv2.rectangle(imgContour, max_loc, (max_loc[0] + 135, max_loc[1] + 135), (0, 0, 255), 2) # 原圖為680*390 在瀏覽器resize為280*161,這里我們只用到寬。所以需要進(jìn)行同比例縮放。 res = min_loc[0] / (680 / 280) cv2.imshow("Canny Image", imgContour) #這里不可以用0,因?yàn)閳D片窗口會(huì)一直顯示,程序卡住無(wú)法return出距離給滑塊功能使用。 cv2.waitKey(100) print('應(yīng)滑動(dòng)距離獲取成功。') return res if __name__ == '__main__': get_image()
??下面是運(yùn)行結(jié)果,兩種不同的驗(yàn)證碼背景圖都可以正確識(shí)別出來(lái)。紅框?yàn)榇a識(shí)別缺口之后標(biāo)記的紅框
??可以看到在跳出驗(yàn)證碼之后,我們的程序正確的識(shí)別到了缺口的位置,并且正確的返回了縮放后的距離。模擬的鼠標(biāo)事件完美的把滑塊拖動(dòng)到了缺口的位置。提示我們驗(yàn)證成功,不過(guò)我們并沒(méi)有給代碼正確的賬號(hào)和密碼因此會(huì)提醒我們賬號(hào)或密碼錯(cuò)誤。大家只需填入正確的賬號(hào)密碼即可成功登入。非常的好用~
??需要注意一個(gè)問(wèn)題,就是要保持網(wǎng)絡(luò)的穩(wěn)定,不要有太大波動(dòng)。長(zhǎng)時(shí)間加載不出來(lái)頁(yè)面元素,就會(huì)出現(xiàn)獲取不到頁(yè)面元素的報(bào)錯(cuò)。
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