B站滑动验证破解全攻略：理论实践篇

2024-02-28 03:55:54

掌握破解B站滑动验证码，畅享视频乐趣

在数字世界的汪洋大海中，验证码犹如一座坚固的堡垒，为我们的网络安全保驾护航。然而，当我们面对B站高高在上的滑动验证时，却不禁心生畏惧，仿佛一道无法逾越的鸿沟。今天，我们就来揭开B站滑动验证码的神秘面纱，为你提供一把利剑，助你轻松破解这一难题。

滑动验证的奥秘

滑动验证，顾名思义，要求用户拖动滑块与背景图片拼合，看似简单，实则暗藏玄机。B站滑动验证采用极验技术，将图片一分为二，用户需要找到匹配点并移动滑块，验证通过后才能继续进行操作。

破解之路的探索

破解滑动验证，关键在于还原验证码图片，找到滑块与背景的匹配点。这里，我们采用图像处理算法，一步步攻破难题：

1. 获取验证码图片：
通过requests库，我们向B站服务器发送请求，获取验证码图片。

2. 分离滑块和背景图片：
利用阈值分割和轮廓检测技术，我们将验证码图片分割成滑块和背景图片。

3. 寻找匹配点：
采用SIFT算法提取图片特征，再通过BFMatcher进行匹配，找到滑块和背景的匹配点。

4. 计算偏移量：
根据匹配点之间的距离，计算出滑块需要移动的偏移量。

5. 模拟拖拽操作：
利用Selenium库，模拟浏览器操作，将滑块拖拽至正确位置，完成验证。

# 代码示例
import requests
import cv2
import numpy as np
from PIL import Image

# 获取验证码图片
response = requests.get("https://api.geetest.com/gettype.php")
image = response.content

# 预处理图片
image = cv2.imread(image)
image = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2GRAY)

# 分离滑块和背景图片
_, thresh = cv2.threshold(image, 127, 255, cv2.THRESH_BINARY)
contours, _ = cv2.findContours(thresh, cv2.RETR_EXTERNAL, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)

for contour in contours:
    x, y, w, h = cv2.boundingRect(contour)
    if w > h:
        slider_image = image[y:y+h, x:x+w]
    else:
        bg_image = image[y:y+h, x:x+w]

# 查找匹配点
sift = cv2.SIFT_create()
keypoints1, des1 = sift.detectAndCompute(slider_image, None)
keypoints2, des2 = sift.detectAndCompute(bg_image, None)

bf = cv2.BFMatcher(cv2.NORM_L2, crossCheck=True)
matches = bf.match(des1, des2)

# 计算偏移量
offset = matches[0].trainIdx - matches[0].queryIdx

# 模拟拖拽操作
driver = webdriver.Chrome()
driver.get("https://www.bilibili.com/")
element = driver.find_element_by_id("captcha_container")
webdriver.ActionChains(driver).drag_and_drop_by_offset(element, offset, 0).perform()