使用selenium+OpenCV破解极验滑动/滑块验证码项目
项目简介
本项目深入解析了如何运用自动化测试工具Selenium配合图像处理库OpenCV来有效识别并自动通过极验（Geetest）的滑动/滑块验证码挑战。此技术教程及源代码旨在促进网络安全与自动化处理领域的技术交流与学习，明确强调仅适用于合法合规的场景，坚决反对任何非法用途。
技术栈
- Selenium：一个强大的Web自动化测试工具，可以模拟真实用户操作，如点击、输入等。
- OpenCV：开源计算机视觉和机器学习软件库，用于图像处理，这里主要应用于分析验证码图片，实现滑块定位。
- Python：项目编程语言，因其丰富的库支持和简洁性，成为自动化任务的首选。
功能特点
- 自动化识别：利用OpenCV进行图像分析，自动识别验证码背景与滑块轨迹。
- 智能滑动：Selenium控制浏览器执行滑动动作，模拟人滑动验证的过程。
- 适应性强：对不同样式和难度的极验滑动验证码有一定的适应能力。
- 教育目的：通过本项目，开发者可以学习到自动化测试、图像处理以及对抗AI验证的思路。
注意事项
- 合法使用：请确保仅在合法和道德允许的范围内使用此技术，不得侵犯他人权益或违反法律法规。
- 技术研究：本项目仅供安全研究人员、自动化测试工程师和对验证码处理技术感兴趣的开发者进行学习交流。
- 环境配置：运行前需正确配置Selenium WebDriver、安装Python及相关依赖库（如selenium, opencv-python等）。
快速上手
- 克隆项目：从GitHub上将本项目克隆到本地。
- 安装依赖：在项目根目录下，使用pip安装所有必要的Python包。
pip install -r requirements.txt - 配置环境：根据你的浏览器选择合适的WebDriver，并将其路径加入系统环境变量中。
- 运行示例：修改配置（如果需要），运行主程序以体验自动化破解过程。
未来展望
随着验证码技术的不断升级，此方法可能需要适时更新以保持其有效性。鼓励社区成员分享改进方案，共同应对更复杂的验证挑战，同时维护技术的正当使用原则。
重申：本项目的发布和使用应当严格遵守相关法律法规，仅限于合法的技术研究和学习目的，避免任何形式的非法活动。尊重网络环境，共同营造安全、健康的互联网空间。