Python破解BiliBili滑块验证码，完美避开人机识别

前言

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作者：Mingyueyixi

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准备工作

• B站登录页 https://passport.bilibili.com/login
• python3
• pip install selenium （webdriver框架）
• pip install PIL （图片处理）
• chrome driver：http://chromedriver.storage.googleapis.com/index.html
• firefox driver：https://github.com/mozilla/geckodriver/releases

B站的滑块验证码如上。

这类验证码可以使用 selenium 操作浏览器拖拽滑块来进行破解，难点两个，一个如何确定拖拽到的位置，另一个是避开人机识别（反爬虫）。

确定滑块验证码需要拖拽的位移距离

有三种方式

• 人工智能机器学习，确定滑块位置
• 通过完整图片与缺失滑块的图片进行像素对比，确定滑块位置
• 边缘检测算法，确定位置

各有优缺点。人工智能机器学习，确定滑块位置，需要进行训练，比较麻烦，也可以看是否存在在线api可以调用。以下介绍其他两种方式。

对比完整图片与缺失滑块的图片

仅介绍，本文不进行实现。对于B站来说，是准确率最高的方式（100%），但不能保证未来B站的滑块验证升级，导致不可用。

B站的滑块验证模块，一共有三张图片：完整图、缺失滑块图、滑块图，都是由画布绘制出的。类似于：

完整图： 缺失滑块图： 滑块图：

HTML代码类似于：

只需要通过selenium获取画布元素，执行js拿到画布像素，遍历完整图和缺失滑块图的像素，一旦获取到差异（需要允许少许像素误差），像素矩阵x轴方向即是滑块位置。

另外由于滑块图距离画布坐标原点有距离，还需要减去这部分距离。

最后使用 selenium 拖拽即可。

边缘检测算法，确定位置

滑块基本上是个方形，通过算法确定方形起始位置即可。

介绍两种方式

• 滑块是方形的，存在垂直与水平的边，该边在缺失滑块图中基本都是灰黑的。遍历像素找到基本都是灰黑的边即可。
• 缺失滑块图中滑块位置是灰黑封闭的。通过算法可以找到封闭区域，大小与滑块相近，即是滑块需要拖拽到的位置。

第二种实现起来有些复杂，不进行实现了。

下面是第一种实现方式（只实现了垂直边的检测，水平边检测原理一致），会存在检测不出或错误的情况，使用时需要换一张验证码。也可能存在检测出的边是另一条（因为B站的滑块不是长方形，存在弧形边），那么需要减去滑块宽度

class VeriImageUtil():

    def __init__(self):
        self.defaultConfig = {
            "grayOffset": 20,
            "opaque": 1,
            "minVerticalLineCount": 30
        }
        self.config = copy.deepcopy(self.defaultConfig)

    def updateConfig(self, config):
        # temp = copy.deepcopy(config)
        for k in self.config:
            if k in config.keys():
                self.config[k] = config[k]

    def getMaxOffset(self, *args):
        # 计算偏移平均值最大的数
        av = sum(args) / len(args)

        maxOffset = 0
        for a in args:
            offset = abs(av - a)
            if offset > maxOffset:
                maxOffset = offset
        return maxOffset

    def isGrayPx(self, r, g, b):
        # 是否是灰度像素点，允许波动offset
        return self.getMaxOffset(r, g, b)