前言
記錄一次利用Python+Selenium破解滑塊驗證碼的實戰程序，
讓我們愉快地開始吧~
開發工具
Python版本： 3.6.4
相關模塊：
pillow模塊；
selenium模塊；
numpy模塊；
以及一些Python自帶的模塊，
其他：
chromedriver
環境搭建
安裝Python并添加到環境變數，pip安裝需要的相關模塊即可，
實戰記錄
本文將記錄一次春秋航空的會員注冊頁面所使用的滑塊驗證碼破譯程序，地址為：
https://account.ch.com/NonRegistrations-Regist
一. 驗證碼簡介
驗證碼，即CAPTCHA，全自動區分計算機和人類的公開圖靈測驗，換而言之，驗證碼是一種用于區分人類與計算機的測驗，只有通過了CAPTCHA，當前用戶才被認為是人類，
二.破解滑塊驗證碼
滑塊驗證碼，即用戶使用滑鼠將滑塊從某個位置拖動到另一個位置，服務器通過用戶拖動滑塊的軌跡來判斷當前用戶是否為人類，本文將嘗試破解的是一種拼圖式的滑塊驗證碼：
首先，我手動完成了一次滑塊驗證碼的驗證，想看看需要向服務器端發送什么請求才算是通過了驗證，隨便點開了一個，發現請求需要的引數是這樣的：
搞清楚每個引數當然是可以的，簡單想了一下，感覺應該是這樣的：
首先，利用影像處理技術計算滑塊到缺口的距離，然后，利用機器以與人類行為相似的方式將滑塊拖到缺口位置，完成驗證，
2.1 計算滑塊到缺口的距離
首先，我們利用Selenium進入滑塊驗證碼界面：
也就是這個界面：
那么滑塊到缺口的距離該如何計算呢？
之前看到很多人是這么算的：
出現滑塊驗證碼界面時對螢屏進行截圖(此時背景圖是完整的)，然后模擬點擊滑動圓球，使滑塊和缺口出現(此時背景圖是有缺口的)，此時再次截圖，通過對比兩次截圖即可輕松地找到缺口位置，
但是，此方案的前提是在點擊滑動圓球之后才出現滑塊和缺口，點擊之前是完整的背景圖，這個方案在不久前還是可行的，但是魔高一尺道高一丈，數天前滑塊驗證碼版本升級了！！！滑塊驗證碼直接顯示滑塊和缺口了！！！也就是不給你看原圖了，
既然準備用機器學習，演算法先不考慮，總得先有訓練資料吧，于是我手動重繪了幾次，想研究一下驗證碼圖片該如何獲取，實在不行就手動保存個幾百張，可一重繪，發現了一件了不起的事情，這網站滑塊驗證碼的背景圖只有四張！
根本不需要爬驗證碼，手工標注，然后訓練了，或許有人會問，為什么呢？
因為就四張背景圖啊！！！你完全可以這樣：
對當前的滑塊驗證碼界面進行截圖，與對應的完整背景圖進行對比，找到缺口位置，即可計算出滑塊到缺口的距離了(滑塊初始位置的橫坐標是固定的)，
上述方案有如下兩個問題：
（1）如何獲取完整的背景圖？
答案：當你完成滑塊驗證碼的驗證時，還是會出現對應的完整背景圖的，通過截屏軟體截下圖就好了，
結果如下：
（2）怎么找到當前滑塊驗證碼對應的完整背景圖？
答案：因為只有四張圖，沒必要用一些高大上的影像匹配演算法，看了下四張圖左上角頂點處的像素值，其中R值分別為：255,217,227,100，顯然，通過對比背景圖左上角頂點處的像素值即可找到當前滑塊驗證碼對應的完整背景圖了，代碼實作如下：
注意，因為截圖是這樣子的：
所以驗證碼背景圖左上角頂點處的坐標會隨著電腦和截屏方式的改變而改變(具體而言，Selenium和我電腦上的截屏軟體截出來的圖，驗證碼背景圖的位置坐標是不一樣的，需要通過畫圖軟體確定具體位置)，
所以如果你無法用我的代碼完成滑塊驗證碼破解的話，請自行修改(787, 282)和(787, 293)為適合你自己電腦實際情況的坐標值，
接下來，我們就可以計算滑塊到缺口的距離了！
先截取當前滑塊驗證碼界面，代碼實作如下：
這里我們把滑塊先移動到最右端再截圖，否則滑塊將影響當前驗證碼界面與對應的完整背景圖之間的像素對比(即第一次找到的像素差異較大點在滑塊上而不是在期望的缺口上)，
然后通過與對應的完整背景圖進行像素值對比，找到缺口位置，即可計算出滑塊到缺口的距離了(因為滑塊初始位置的橫坐標是固定的)：
2.2 將滑塊拖到缺口位置
接下來，我們需要利用機器以與人類行為相似的方式將滑塊拖到缺口位置，完成驗證，
一般而言，人手工拖動滑塊的軌跡是這樣的：
即：先快速向右拖動，快到缺口時，再減速慢調，那么這樣的軌跡該如何生成呢？
我想了兩種方案：
方案一是根據物理學中的加速度減速度來模擬拖動滑塊的軌跡，代碼實作如下：
方案二是直接構造一些函式來模擬拖動滑塊的軌跡，函式代碼實作如下：
最后，使用Selenium按照設定的軌跡將滑塊移動到缺口處即可：
文章到這里就結束了，感謝你的觀看，Python24個小游戲系列，下篇文章分享Python+Selenium破譯B站滑塊驗證碼
為了感謝讀者們，我想把我最近收藏的一些編程干貨分享給大家，回饋每一個讀者，希望能幫到你們，
干貨主要有：
① 2000多本Python電子書（主流和經典的書籍應該都有了）
② Python標準庫資料（最全中文版）
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往期回顧
簡單實作入門級隱寫術
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