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【Python从入门到进阶】39、使用Selenium自动验证滑块登录_滑块验证-CSDN博客# _*_ coding : utf-8 _*_
# @Time : 2023-10-06 9:44
# @Author : 光仔December
# @File : 豆瓣登录自动滑动验证
# @Project : Python基础
import random
import re # 正则表达式匹配库
import time # 事件库，用于硬性等待
import urllib # 网络访问
import cv2 # opencv库
from selenium import webdriver # 导入selenium的webdriver模块
from selenium.webdriver.common.by import By # 引入By类选择器
from selenium.webdriver.support.wait import WebDriverWait # 等待类
from selenium.webdriver.support import expected_conditions as EC # 等待条件类
from selenium.webdriver.common.action_chains import ActionChains # 动作类
# 封装的计算图片距离的算法
def get_pos(imageSrc):
# 读取图像文件并返回一个image数组表示的图像对象
image = cv2.imread(imageSrc)
# GaussianBlur方法进行图像模糊化/降噪操作。
# 它基于高斯函数（也称为正态分布）创建一个卷积核（或称为滤波器），该卷积核应用于图像上的每个像素点。
blurred = cv2.GaussianBlur(image, (5, 5), 0, 0)
# Canny方法进行图像边缘检测
# image: 输入的单通道灰度图像。
# threshold1: 第一个阈值，用于边缘链接。一般设置为较小的值。
# threshold2: 第二个阈值，用于边缘链接和强边缘的筛选。一般设置为较大的值
canny = cv2.Canny(blurred, 0, 100) # 轮廓
# findContours方法用于检测图像中的轮廓,并返回一个包含所有检测到轮廓的列表。
# contours(可选): 输出的轮廓列表。每个轮廓都表示为一个点集。
# hierarchy(可选): 输出的轮廓层次结构信息。它描述了轮廓之间的关系，例如父子关系等。
contours, hierarchy = cv2.findContours(canny, cv2.RETR_TREE, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)
# 遍历检测到的所有轮廓的列表
for contour in contours:
# contourArea方法用于计算轮廓的面积
area = cv2.contourArea(contour)
# arcLength方法用于计算轮廓的周长或弧长
length = cv2.arcLength(contour, True)
# 如果检测区域面积在5025-7225之间，周长在300-380之间，则是目标区域
if 5025 < area < 7225 and 300 < length < 380:
# 计算轮廓的边界矩形，得到坐标和宽高
# x, y: 边界矩形左上角点的坐标。
# w, h: 边界矩形的宽度和高度。
x, y, w, h = cv2.boundingRect(contour)
print("计算出目标区域的坐标及宽高：", x, y, w, h)
# 在目标区域上画一个红框看看效果
cv2.rectangle(image, (x, y), (x + w, y + h), (0, 0, 255), 2)
cv2.imwrite("111.jpg", image)
return x
return 0
# 创建Chrome WebDriver对象
driver = webdriver.Chrome()
try:
# 打开豆瓣登录页
driver.get("https://accounts.douban.com/passport/login")
print(driver.title) # 打印
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更新于：2024-11-03 23:21:57
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