摘要
分析验证码素材图片混淆原理，并采用selenium模拟人拖动滑块过程，进而破解验证码。
人工验证的过程
打开威锋网注册页面
移动鼠标至小滑块，一张完整的图片会出现（如下图1）
点击鼠标左键，图片中间会出现一个缺块（如下图2）
移动小滑块正上方图案至缺块处
验证通过
selenium模拟验证的过程
- 加载威锋网注册页面
- 下载图片1和缺块图片2
- 根据两张图片的差异计算平移的距离x
- 模拟鼠标点击事件，点击小滑块向右移动x
- 验证通过
- 详细分析
打开chrome浏览器控制台，会发现图1所示的验证码图片并不是极验后台返回的原图。而是由多个div拼接而成（如下图3）
通过图片显示div的style属性可知，极验后台把图片进行切割加错位处理。把素材图片切割成10 * 58大小的52张小图，再进行错位处理。在网页上显示的时候，再通过css的background-position属性对图片进行还原。以上的图1和图2都是经过了这种处理。在这种情况下，使用selenium模拟验证是需要对下载的验证码图片进行还原。如上图3的第一个div.gt_cut_fullbg_slice标签，它的大小为10px * 58px，其中style属性为background-image: url("http://static.geetest.com/pictures/gt/969ffa43c/969ffa43c.webp"); background-position: -157px -58px;会把该属性对应url的图片进行一个平移操作，以左上角为参考，向左平移157px，向上平移58px，图片超出部分不会显示。所以上图1所示图片是由26 * 2个10px * 58px大小的div组成（如下图4）。每一个小方块的大小58 * 10
下载图片并还原，上一步骤分析了图片具体的混淆逻辑，具体还原图片的代码实现如下，主要逻辑是把原图裁剪为52张小图，然后拼接成一张完整的图。
private static void restoreImage(String type) throws IOException { //把图片裁剪为2 * 26份 for(int i = 0; i < 52; i++){ cutPic(basePath + type +".jpg" ,basePath + "result/" + type + i + ".jpg", -moveArray[i][0], -moveArray[i][1], 10, 58); } //拼接图片 String[] b = new String[26]; for(int i = 0; i < 26; i++){ b[i] = String.format(basePath + "result/" + type + "%d.jpg", i); } mergeImage(b, 1, basePath + "result/" + type + "result1.jpg"); //拼接图片 String[] c = new String[26]; for(int i = 0; i < 26; i++){ c[i] = String.format(basePath + "result/" + type + "%d.jpg", i + 26); } mergeImage(c, 1, basePath + "result/" + type + "result2.jpg"); mergeImage(new String[]{basePath + "result/" + type + "result1.jpg", basePath + "result/" + type + "result2.jpg"}, 2, basePath + "result/" + type + "result3.jpg"); //删除产生的中间图片 for(int i = 0; i < 52; i++){ new File(basePath + "result/" + type + i + ".jpg").deleteOnExit(); } new File(basePath + "result/" + type + "result1.jpg").deleteOnExit(); new File(basePath + "result/" + type + "result2.jpg").deleteOnExit();}免责声明：
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