爬虫的一大难点就是破解验证码。验证码大致上分为文字识别、滑动、文字点击、图像识别等，本文讲的是其中的滑动验证码。滑动验证码，需要我们将滑块移至图片缺口位置。实际上我们可以通过对比完整图片和缺口图片各个像素点的RGB值，得出缺口位置左上角的坐标，然后构造轨迹算法使用selenium模拟移动滑块即可。

滑动验证码破解大致流程为：

1 - 获取缺口图片与原图片

2 - 图像对比，得出缺口左上角坐标

3 - 构造轨迹算法

4 - 使用selenium模拟移动滑块

本篇主要针对图像对比进行探讨。

使用工具：python，selenium，chromedriver，chrom浏览器

操作步骤讲解环节

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下面就是喜闻乐见的操作步骤讲解环节了（´◔౪◔）

代码部分：

from PIL import Image


class get_Image_gap():
    def get_gap(self, image1, image2):
        self.Image1 = image1
        self.Image2 = image2
        # 从图片横坐标60开始取值，前面为滑块
        self.Left = 60
        # 用于记录缺口左上角的坐标
        gap_x = 0
        gap_y = 0
        # 这里image1与image2图像的size应该是相同的
        # 图像由一个个像素点构成，Image1.size[0]表示横坐标，Image1.size[1]表示纵坐标
        for i in range(self.Left, self.Image1.size[0]):
            for j in range(self.Image1.size[1]):
                if not self.is_pixel_equal(i, j):
                    gap_x = i
                    gap_y = j
                    return gap_x, gap_y
        return gap_x, gap_y


    def is_pixel_equal(self, x, y):
        # 取两个图片的像素点，返回该点的RGB值，如：(211, 181, 133, 255)
        pixel1 = self.Image1.load()[x, y]
        pixel2 = self.Image2.load()[x, y]

        # 设置误差区间为60，该值需要自己设置
        threshold = 60

        # abs(x)返回绝对值
        # 分别比较该点的RGB三值，若其中某个值的误差大于设定的threshold，则返回False，得出该点坐标
        if abs(pixel1[0] - pixel2[0]) < threshold and abs(pixel1[1] - pixel2[1]) < threshold and abs(pixel1[2] - pixel2[2]) < threshold:
            return True
        else:
            return False

if __name__ == '__main__':
    image1 = Image.open('./img/captcha1.png')
    image2 = Image.open('./img/captcha2.png')

    get_image_gap = get_Image_gap()
    (gap_x, gap_y) = get_image_gap.get_gap(image1, image2)
    print('缺口左上角坐标为：', '({}, {})'.format(gap_x, gap_y))

要点总结：
1 - 导入python的图像库Image，并使用该库打开两张图片(缺口图片与原图片)
2 - 从图片横坐标的60开始取值，因为缺口图片左端存在滑块
3 - 设置一个阈值，当两张图片相同坐标的像素点的RGB值超出阈值，则认为该点为缺口的左上角，并返回该点坐标

那么本次的分享就到这里了，喜欢的话麻烦点赞关注一下；不喜欢的话可以去看下小编的其他文章，肯定有喜欢的；都不喜欢的话可以点个关注，万一以后有喜欢的呢(๑•̀ㅂ•́)و✧

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