【资料图】
计算滑块移动距离
def get_distance(image1,image2): """ 拿到滑动验证码需要移动的距离 :param image1:没有缺口的图片对象 :param image2:带缺口的图片对象 :return:需要移动的距离 """ # print("size", image1.size) threshold = 50 for i in range(0,image1.size[0]): # 260 for j in range(0,image1.size[1]): # 160 pixel1 = image1.getpixel((i,j)) pixel2 = image2.getpixel((i,j)) res_R = abs(pixel1[0]-pixel2[0]) # 计算RGB差 res_G = abs(pixel1[1] - pixel2[1]) # 计算RGB差 res_B = abs(pixel1[2] - pixel2[2]) # 计算RGB差 if res_R > threshold and res_G > threshold and res_B > threshold: return i-8 # 需要移动的距离模拟人为拖动滑块
def get_track(distance): """ 拿到移动轨迹，模仿人的滑动行为，先匀加速后匀减速 匀变速运动基本公式： ①v=v0+at ②s=v0t+(1/2)at² ③v²-v0²=2as :param distance: 需要移动的距离 :return: 存放每0.2秒移动的距离 """ # 初速度 v=0 # 单位时间为0.2s来统计轨迹，轨迹即0.2内的位移 t=0.2 # 位移/轨迹列表，列表内的一个元素代表0.2s的位移 tracks=[] # 当前的位移 current=0 # 到达mid值开始减速 mid=int(distance) * 7/8 distance += 10 # 先滑过一点，最后再反着滑动回来 # a = random.randint(1,3) while current < distance: if current < mid: # 加速度越小，单位时间的位移越小,模拟的轨迹就越多越详细 a = random.randint(2,4) # 加速运动 else: a = -random.randint(3,5) # 减速运动 # 初速度 v0 = v # 0.2秒时间内的位移 s = v0*t+0.5*a*(t**2) # 当前的位置 current += s # 添加到轨迹列表 tracks.append(round(s)) # 速度已经达到v,该速度作为下次的初速度 v= v0+a*t # 反着滑动到大概准确位置 for i in range(4): tracks.append(-random.randint(2,3)) for i in range(4): tracks.append(-random.randint(1,3)) return tracks
