2021年9月8日，完美解决selenium自动处理滑块问题方案，只有想不到没有做不到！

2024-02-06 01:10
文章标签 问题 selenium 处理 解决 完美 自动 不到 没有 2021 方案 滑块 想不到

本文主要是介绍2021年9月8日，完美解决selenium自动处理滑块问题方案，只有想不到没有做不到！，希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值，需要的开发者们随着小编来一起学习吧！

1.有一天我需要使用自动化填写表单，但是，当我保存时，碰到了滑块，只能自己手动滑动，我自己心有不甘，决定自己破解它，不破解自动验证滑块成功誓不罢休，于是我开始思考。。。
（注：大家可以自己寻找一个需要通过滑块验证的网站，此方法适用于所有的滑块验证网站）
在这里插入图片描述

2.思路：首先使用selenium截全屏，然后使用selenium定位图片标签获取x,y,w,h,通过宽高截屏滑块图片，同时识别滑块缺口，识别缺口后获得缺口的横向坐标，然后使用selenium拖动滑块匀速从左向右滑动到达位置，即成功，识别效果百分之80以上。

3.主要问题有两个，一是如何定位到滑块页面，二是如何识别滑块缺口并且返回横坐标x

4.如何定位到滑块页面，主要可能需要进如iframe页面，大家可以详细搜一下如何进入和退出iframe页面的方法

5.如何识别滑块缺口并且返回横坐标x，我们首先需要一个缺口的图片作为对照，之后每次获取的背景图可根据缺口进行识别，使用此识别方式识别较为准确

背景图片
背景图片
缺口图片
在这里插入图片描述
识别滑块缺口代码展示

def identify(bg, tp, out):# 读取背景图片和缺口图片bg_img = cv2.imread(bg)  # 背景图片tp_img = cv2.imread(tp)  # 缺口图片# 识别图片边缘bg_edge = cv2.Canny(bg_img, 100, 200)tp_edge = cv2.Canny(tp_img, 100, 200)# 转换图片格式bg_pic = cv2.cvtColor(bg_edge, cv2.COLOR_GRAY2RGB)tp_pic = cv2.cvtColor(tp_edge, cv2.COLOR_GRAY2RGB)# 缺口匹配res = cv2.matchTemplate(bg_pic, tp_pic, cv2.TM_CCOEFF_NORMED)min_val, max_val, min_loc, max_loc = cv2.minMaxLoc(res)  # 寻找最优匹配# 绘制方框th, tw = tp_pic.shape[:2]tl = max_loc  # 左上角点的坐标br = (tl[0] + tw, tl[1] + th)  # 右下角点的坐标cv2.rectangle(bg_img, tl, br, (0, 0, 255), 2)  # 绘制矩形cv2.imwrite(out, bg_img)  # 保存在本地print(tl[0])# 返回缺口的X坐标return tl[0]

3.完整代码展示
在这里插入图片描述

from selenium import webdriver
from selenium.webdriver import ActionChains
import time
import cv2
def identify_gap(bg, tp, out):'''bg: 背景图片tp: 缺口图片out:输出图片'''# 读取背景图片和缺口图片bg_img = cv2.imread(bg)  # 背景图片tp_img = cv2.imread(tp)  # 缺口图片# 识别图片边缘bg_edge = cv2.Canny(bg_img, 100, 200)tp_edge = cv2.Canny(tp_img, 100, 200)# 转换图片格式bg_pic = cv2.cvtColor(bg_edge, cv2.COLOR_GRAY2RGB)tp_pic = cv2.cvtColor(tp_edge, cv2.COLOR_GRAY2RGB)# 缺口匹配res = cv2.matchTemplate(bg_pic, tp_pic, cv2.TM_CCOEFF_NORMED)min_val, max_val, min_loc, max_loc = cv2.minMaxLoc(res)  # 寻找最优匹配# 绘制方框th, tw = tp_pic.shape[:2]tl = max_loc  # 左上角点的坐标br = (tl[0] + tw, tl[1] + th)  # 右下角点的坐标cv2.rectangle(bg_img, tl, br, (0, 0, 255), 2)  # 绘制矩形cv2.imwrite(out, bg_img)  # 保存在本地print(tl[0])# 返回缺口的X坐标return tl[0]
# identify_gap("result1.png","result2.png","1.png")
chome_option=webdriver.ChromeOptions()
driver=webdriver.Chrome()
driver.get("https://spcjsample.gsxt.gov.cn/index.php?m=Admin&c=Sample&a=receiveOrEditSample&oper_type=receive&sample_code=XC21320115216735911")
driver.maximize_window()
driver.find_element_by_xpath('//*[@id="formReceiveSample"]/div[2]/span').click()
time.sleep(3)
source=driver.find_element_by_xpath('//*[@id="tncode_div"]/div[5]/div[1]')
print(source.location['x'])
time.sleep(2)
ActionChains(driver).click_and_hold(source).perform()
driver.save_screenshot('result.png')
im = cv2.imread('result.png')
im = im[342:495,858:1075]
cv2.imwrite('result1.png',im)
distance = identify_gap("result1.png","result2.png","1.png")+30
i = 0
while i <= distance:ActionChains(driver).move_by_offset(2,0).perform()i += 2
ActionChains(driver).release().perform()
time.sleep(3)
driver.quit()

4.改良后适配不同窗口代码
在这里插入图片描述
在这里插入图片描述

from selenium import webdriver
from selenium.webdriver import ActionChains
import time
import cv2
def identify_gap(bg, tp, out):'''bg: 背景图片tp: 缺口图片out:输出图片'''# 读取背景图片和缺口图片bg_img = cv2.imread(bg)  # 背景图片tp_img = cv2.imread(tp)  # 缺口图片# 识别图片边缘bg_edge = cv2.Canny(bg_img, 100, 200)tp_edge = cv2.Canny(tp_img, 100, 200)# 转换图片格式bg_pic = cv2.cvtColor(bg_edge, cv2.COLOR_GRAY2RGB)tp_pic = cv2.cvtColor(tp_edge, cv2.COLOR_GRAY2RGB)# 缺口匹配res = cv2.matchTemplate(bg_pic, tp_pic, cv2.TM_CCOEFF_NORMED)min_val, max_val, min_loc, max_loc = cv2.minMaxLoc(res)  # 寻找最优匹配# 绘制方框th, tw = tp_pic.shape[:2]tl = max_loc  # 左上角点的坐标br = (tl[0] + tw, tl[1] + th)  # 右下角点的坐标cv2.rectangle(bg_img, tl, br, (0, 0, 255), 2)  # 绘制矩形cv2.imwrite(out, bg_img)  # 保存在本地print(tl[0])# 返回缺口的X坐标return tl[0]
# identify_gap("result1.png","result2.png","1.png")
chome_option=webdriver.ChromeOptions()
driver=webdriver.Chrome()
driver.get("https://spcjsample.gsxt.gov.cn/index.php?m=Admin&c=Sample&a=receiveOrEditSample&oper_type=receive&sample_code=XC21320115216735911")
driver.maximize_window()
driver.find_element_by_xpath('//*[@id="formReceiveSample"]/div[2]/span').click()
time.sleep(3)
source=driver.find_element_by_xpath('//*[@id="tncode_div"]/div[5]/div[1]')
target=driver.find_element_by_xpath('//*[@id="tncode_div"]/canvas[2]')
time.sleep(2)
ActionChains(driver).click_and_hold(source).perform()
driver.save_screenshot('result.png')
im = cv2.imread('result.png')
# im = im[342:495,858:1075]
sp = im.shape
sz1 = sp[0]
sz2 = sp[1]
sz3 = sp[2]
im = im[(int(sz1)//2-119):(int(sz1)//2+31),(int(sz2)//2-130):(int(sz2)//2+115)]
cv2.imwrite('result1.png',im)
distance = identify_gap("result1.png","result2.png","1.png")+4
i = 0
while i <= distance:ActionChains(driver).move_by_offset(4,0).perform()i += 4
ActionChains(driver).release().perform()
time.sleep(3)
driver.quit()

5.改良后不需要截全屏后再截图，直接全屏和缺口识别
在这里插入图片描述

在这里插入图片描述

from selenium import webdriver
from selenium.webdriver import ActionChains
import time
import cv2
def identify_gap(bg, tp, out):'''bg: 背景图片tp: 缺口图片out:输出图片'''# 读取背景图片和缺口图片bg_img = cv2.imread(bg)  # 背景图片tp_img = cv2.imread(tp)  # 缺口图片# 识别图片边缘bg_edge = cv2.Canny(bg_img, 100, 200)tp_edge = cv2.Canny(tp_img, 100, 200)# 转换图片格式bg_pic = cv2.cvtColor(bg_edge, cv2.COLOR_GRAY2RGB)tp_pic = cv2.cvtColor(tp_edge, cv2.COLOR_GRAY2RGB)# 缺口匹配res = cv2.matchTemplate(bg_pic, tp_pic, cv2.TM_CCOEFF_NORMED)min_val, max_val, min_loc, max_loc = cv2.minMaxLoc(res)  # 寻找最优匹配# 绘制方框th, tw = tp_pic.shape[:2]tl = max_loc  # 左上角点的坐标br = (tl[0] + tw, tl[1] + th)  # 右下角点的坐标cv2.rectangle(bg_img, tl, br, (0, 0, 255), 2)  # 绘制矩形cv2.imwrite(out, bg_img)  # 保存在本地print(tl[0])# 返回缺口的X坐标return tl[0]
# identify_gap("result1.png","result2.png","1.png")
chome_option=webdriver.ChromeOptions()
driver=webdriver.Chrome()
driver.get("https://spcjsample.gsxt.gov.cn/index.php?m=Admin&c=Sample&a=receiveOrEditSample&oper_type=receive&sample_code=XC21320115216735911")
# driver.maximize_window()
driver.find_element_by_xpath('//*[@id="formReceiveSample"]/div[2]/span').click()
time.sleep(3)
source=driver.find_element_by_xpath('//*[@id="tncode_div"]/div[5]/div[1]')
target=driver.find_element_by_xpath('//*[@id="tncode_div"]/canvas[2]')
time.sleep(2)
k=source.location['x']
print(k)
ActionChains(driver).click_and_hold(source).perform()driver.save_screenshot('result.png')#这里截全屏，截全屏后再保存，之后再截图# im = cv2.imread('result.png')
# sp = im.shape
# sz1 = sp[0]
# sz2 = sp[1]
# sz3 = sp[2]
# im = im[(int(sz1)//2-119):(int(sz1)//2+31),(int(sz2)//2-130):(int(sz2)//2+115)]
# cv2.imwrite('result1.png',im)
distance = identify_gap("result.png","result2.png","1.png")-k
print(distance)
i = 0
while i <= distance:ActionChains(driver).move_by_offset(5,0).perform()i += 5
ActionChains(driver).release().perform()
time.sleep(3)
driver.quit()

更新问题：
1.此滑块没有ifame页面，所以很方便进入，大家的滑块验证很大可能是ifame页面，如果发现自己自动点击不了的话可能就是这个问题。

2.此方法适用于所有验证滑块的情况，因为这个方法是直接识别滑块缺口的位置，然后计算需要移动的像素距离来实现的，是可变的、能够适用所有滑块验证。

3.通过测试了99次验证只有5次没有成功，没有成功的原因在于，滑块的缺口识别错误，因为识别缺口是有识别度的，这个方法的识别度大概在百分之85以上，如果你想增加精确度，那么可以提炼识别方法，识别的更准确，则验证更成功。

这篇关于2021年9月8日，完美解决selenium自动处理滑块问题方案，只有想不到没有做不到！的文章就介绍到这儿，希望我们推荐的文章对编程师们有所帮助！


http://www.chinasem.cn/article/682748。

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