크롤러를 사용하여 슬라이딩 인증 코드를 크랙하는 방법

이 글에서는 Python을 사용하여 슬라이딩 인증 코드를 크랙하는 방법을 소개합니다. 도움이 필요한 친구들이 모두 참고할 수 있기를 바랍니다.

크롤링을 할 때 항상 다양한 크롤링 방지 제한 사항이 발생합니다. 크롤링에 대한 첫 번째 방어선은 크롤러가 자동으로 로그인하는 것을 제한하기 위해 최선을 다한 것입니다. 타오라고 불리는 악마는 키가 1피트 더 큽니다.

오늘은 슬라이딩 사진 인증코드를 간단하게 처리하는 방법에 대한 사례를 공유해드리겠습니다.

슬라이더를 끌어 그림의 노치와 일치시키는 이와 같은 로그인 확인은 사용자 친화적이고 식별하기 쉽기 때문에 많은 웹사이트나 앱에서 일반적입니다. 동시에 대부분의 기본 크롤러를 차단할 수도 있습니다.

파이썬 크롤러로서 이 확인 프로세스를 자동으로 올바르게 완료하는 방법은 무엇입니까?

먼저 분석해 보겠습니다. 실제로 핵심 문제는 대상 간격의 위치를 ​​찾는 방법입니다. 일단 위치를 알면 셀레늄과 같은 도구를 사용하여 드래그 작업을 완료할 수 있습니다.

opencv를 사용하여 이 문제를 해결할 수 있습니다. 주요 단계는 다음과 같습니다.

opencv가 무엇인가요?

OpenCV(오픈 소스 컴퓨터 비전 라이브러리)는 오픈 소스 컴퓨터 비전 라이브러리로, 주요 알고리즘에는 이미지 처리, 컴퓨터 비전 및 기계 학습 관련 방법이 포함되어 있으며 실시간 이미지 처리, 컴퓨터 비전 및 패턴 인식을 개발하는 데 사용할 수 있습니다. 프로그램.

직접 설치

먼저 이미지에 가우시안 블러 처리를 수행합니다. 가우시안 블러의 주요 기능은 이미지의 노이즈를 줄이는 것이며 전처리 단계에서 사용됩니다.

처리된 효과

그런 다음 Canny 가장자리 감지를 사용하여 "좁은 테두리"가 포함된 이진 이미지를 얻습니다. 소위 이진 이미지는 흑백 이미지이며 흑백만 있습니다.

윤곽선 감지

모든 윤곽선을 찾아 빨간색 와이어프레임으로 표시했습니다. 크고 작은 윤곽선이 수십 개 있다는 것을 알 수 있습니다

나머지 문제는 다음과 같습니다. 해결하기 쉽습니다. 대상 윤곽선의 위치를 ​​필터링하려면 윤곽선의 면적이나 둘레 범위만 제한하면 됩니다. 전제는 대상 위치의 윤곽선 크기가 미리 결정되어 있다는 것입니다.

윤곽선의 면적은 약 6000~8000이고 둘레는 300~500 사이입니다. 마지막으로 둘러싸는 직사각형을 사용하여 윤곽선의 좌표 위치, 너비 및 높이를 얻습니다.

위와 같이 목표 위치를 찾았고, 남은 작업은 슬라이더를 지정된 위치로 이동하는 것입니다

관련 무료 학습 추천: python 비디오 튜토리얼!

위 내용은 크롤러를 사용하여 슬라이딩 인증 코드를 크랙하는 방법의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!