【Python 滑块不同的操作】对滑块进行处理，列如切割、还原、去除、无脑识别距离等等

news2024/12/26 14:45:10

文章日期：2024.03.23

使用工具：Python

类型：图片滑块验证的处理（不限于识别距离）

使用场景：？

文章全程已做去敏处理！！！  【需要做的可联系我】

AES解密处理（直接解密即可）（crypto-js.js 标准算法）：在线AES加解密工具

今天的这个案例的主要作用是方便大家对滑块的研究、使用、学习、原理理解等..... 

源码在文章结尾，源码有详细注释，有任何问题直接私信！！！     持续更新中........

目录

1、极验3.0滑块 【还原】【距离计算】- 还原滑块背景图，并计算出缺口距离

2、极验4.0滑块 【转换】- 小拼图转长拼图

3、简书滑块 【切割】- 切割出仅有缺口的滑道

4、网易易盾滑块 【转换】- 长拼图转小拼图

5、极验4.0滑块 【去除】- 拼图去除半透明像素

【附上源码-python】- 持续更新

使用场景：

1、极验3.0滑块 【还原】【距离计算】- 还原滑块背景图，并计算出缺口距离

需要材料：完整滑块背景图(图片)、有缺口的滑块背景图(图片)

# 还原 完整滑块背景图  将还原后的结果保存为名字为：a1   默认会自动添加文件后缀名png
Slide_processing().background_reduction('1.jpg',True,'a1')
# 还原 有缺口的滑块背景图  将还原后的结果保存为名字为：a2   默认会自动添加文件后缀名png
Slide_processing().background_reduction('2.jpg',True,'a2')
# 放入 【完整滑块背景图】 和 【有缺口的滑块背景图】 计算缺口的距离  strict：容错值，默认为0
print(Slide_processing().slider_identify_background('a1.png','a2.png',strict=200))

2、极验4.0滑块 【转换】- 小拼图转长拼图

需要材料：小拼图(图片)、背景图的总高度(数字距离)、服务器返回的拼图放置高度(数字距离)

 

'''
:param p_puzzle_path:  本地小拼图的的路径
:param total_height:  背景图图片的总高度 - 上下距离 - 最终拼图的高度 - 要和滑块的背景图的高度一致
:param starting_height:  拼图图片的放置位置，从上倒下计算距离，设置20则表示从上到下，距离20个像素点开始放置拼图 - 通常服务器会返回此参数
:param save_file:  是否保存最终修改后的图片  默认False不保存 
:param save_file_path:  保存最终修改后的图片名称，不含后缀    默认：自动生成 （使用此参数请先开启save_file）
:return: base64图片
'''
print(Slide_processing().slider_puzzle_big(p_puzzle_path='a1.png',
                                           total_height=200,
                                           starting_height=95,
                                           save_file=True,
                                           save_file_path='q1'))

3、简书滑块 【切割】- 切割出仅有缺口的滑道

需要材料：有缺口的滑块背景图(图片)、长拼图(图片)

# 将正常大拼图转换为小拼图 - 放置长拼图 - 文章下面有此函数的详细讲解
G = Slide_processing().slider_puzzle_qg('a2.png')
print(G)
'''
:param b_puzzle_path:  本地滑块背景图的路径
:param b_size_h:  小拼图在背景图中的所在高度，上下距离
:param p_size_h:  小拼图的高度大小
:param save_file:  是否保存最终修改后的图片 默认False
:param save_file_path:  保存最终修改后的图片名称，不含后缀    默认：自动生成
:return: base64图片
'''
print(Slide_processing().background_cutting(b_puzzle_path='a1.png',
                                            b_size_h=G['最顶层-顶层距离'],
                                            p_size_h=G['中间层-拼图的高度'],
                                            save_file=True,
                                            save_file_path='s1'))

4、网易易盾滑块 【转换】- 长拼图转小拼图

需要材料：长拼图(图片)

# 将正常大拼图转换为小拼图 - 放置长拼图
'''
:param p_puzzle_path:  本地长拼图的路径
:param save_file:  是否保存最终修改后的图片 默认False
:param save_file_path:  保存最终修改后的图片名称，不含后缀    默认：自动生成
:return: {
            '最顶层-顶层距离'
            '中间层-拼图的高度'
            '最底层-底层距离'
            'base64'
        }
'''
G = Slide_processing().slider_puzzle_qg(p_puzzle_path='a1.png',
                                        save_file=True,
                                        save_file_path='s1')
print(G)

5、极验4.0滑块 【去除】- 拼图去除半透明像素

需要材料：拼图(图片)

'''
:param p_puzzle_path:  本地小拼图的路径
:param save_file:  是否保存最终修改后的图片 默认False
:param save_file_path:  保存最终修改后的图片名称，不含后缀    默认：自动生成
:return: base64图片
'''
print(Slide_processing().slider_puzzle_remove_tm(p_puzzle_path='a1.png',
                                                 save_file=True,
                                                 save_file_path='s1'))

【附上源码-python】- 持续更新

import numpy as np
from PIL import Image
import io
import time
import base64

class Slide_processing:
    def __init__(self):
        pass


    # 将小拼图转为正常大拼图
    def slider_puzzle_big(self,
                          p_puzzle_path: str = '',
                          total_height: int = 300,
                          starting_height: int = 50,
                          save_file: bool = False,
                          save_file_path: str = ''
                          ):
        '''
        :param p_puzzle_path:  本地小拼图的的路径
        :param total_height:  设置图片总高度 - 上下距离 - 最终拼图的高度 - 要和滑块的背景图的高度一致
        :param starting_height:  设置拼图图片的放置位置，从上倒下计算距离，设置20则表示从上到下，距离20个像素点开始放置拼图
        :param save_file:  是否保存最终修改后的图片 默认False
        :param save_file_path:  保存最终修改后的图片名称，不含后缀    默认：自动生成
        :return: base64图片
        '''
        # 打开小拼图图片
        image = Image.open(p_puzzle_path)
        # 获取图片的宽高
        width, height = image.size
        # 获取图片的像素数据
        pixels = image.load()

        # 创建空白图片 - 高：自定义  宽：拼图的宽度  颜色：透明  格式：png
        new_image = Image.new('RGBA', (width, total_height), color=(0, 0, 0, 0))

        # 开始循环读取拼图的每一个像素值，然后放到空白图片中
        # 循环读取拼图的高度（上下距离）
        for x in range(height):
            # 循环读取拼图的宽度（左右距离）
            for y in range(width):
                # 读取png像素点 RGBA 值   （png是4通道、jpg是3通道）  PNG：RGBA  JPG：RGB
                r, g, b, a = pixels[x, y]
                # starting_height 是像素开始更改的位置，也是我们设置拼图要放的地方（高度）
                # 将空白图片的某像素点，更改为当前拼图的像素点，以达到小拼图变长图的目的
                new_image.putpixel((x, starting_height + y), (r, g, b, a))
        if save_file:
            if save_file_path:
                new_image.save(save_file_path + '.png')
            else:
                # 保存最终图片  随机名称
                new_image.save(''.join(str(time.time()).split('.') + [".png"]))
        buffered = io.BytesIO()
        # 将数据写入buffered里
        new_image.save(buffered, format="PNG")
        return base64.b64encode(buffered.getvalue()).decode()


    # 将小拼图内透明不一的杂质全部改为透明
    def slider_puzzle_remove_tm(self,
                                p_puzzle_path: str = '',
                                save_file: bool = False,
                                save_file_path: str = ''):
        '''
        :param p_puzzle_path:  本地小拼图的路径
        :param save_file:  是否保存最终修改后的图片 默认False
        :param save_file_path:  保存最终修改后的图片名称，不含后缀    默认：自动生成
        :return: base64图片
        '''

        # 打开小拼图 图片
        image = Image.open(p_puzzle_path)
        width, height = image.size
        # 转为RGBA格式
        image = image.convert("RGBA")
        # 获取图片的像素数据
        pixels_1 = image.load()
        for x in range(height):
            for y in range(width):
                r, g, b, a = pixels_1[y,x]
                if a != 255:
                    r, g, b, a = 0,0,0,0
                # 将空白图片的某像素点，更改为当前拼图的像素点，以达到小拼图变长图的目的
                image.putpixel((y,x), (r, g, b, a))
        if save_file:
            if save_file_path:
                image.save(save_file_path + '.png')
            else:
                # 保存最终图片  随机名称
                image.save(''.join(str(time.time()).split('.') + [".png"]))
        buffered = io.BytesIO()
        # 将数据写入buffered里
        image.save(buffered, format="PNG")
        return {'base64': base64.b64encode(buffered.getvalue()).decode()}


    # 将正常大拼图转换为小拼图, 使用前先去掉多余的透明
    def slider_puzzle_qg(self,
                         p_puzzle_path: str = '',
                         save_file: bool = False,
                         save_file_path: str = ''):
        '''
        :param p_puzzle_path:  本地长拼图的路径
        :param save_file:  是否保存最终修改后的图片 默认False
        :param save_file_path:  保存最终修改后的图片名称，不含后缀    默认：自动生成
        :return: base64图片
        '''

        # 打开大拼图图片
        image = Image.open(p_puzzle_path)
        width, height = image.size
        pixels = image.load()
        # 采用红绿灯模式 存储和记录信息
        # _a:第一层-行数  _b:第二层-行数  _c:第三层-行数  k:记录拼图的像素数据
        _a = 0  # 红灯-最顶层 - 透明
        _b = 0  # 黄灯-中间层 - 数据核心 - 拼图的像素
        _c = 0  # 绿灯-最底层 - 透明
        k = []  # 将拼图的像素存储, 存储为一维数组
        buffered = io.BytesIO()
        for x in range(height):
            # 临时的行数据像素 - 左右
            data_pixel = []
            for y in range(width):
                # 读取png像素点 RGBA 值   （png是4通道、jpg是3通道）  PNG：RGBA  JPG：RGB
                r, g, b, a = pixels[y, x]
                data_pixel += [(r, g, b, a)]
            # 转换为NumPy数组
            NumPy_data_pixel = np.array(data_pixel)
            # 计算一整行像素值是否为透明, 是透明则跳过并记录在红绿灯内, 如果不是透明则将数据进行存储并记录在红绿灯内
            # True:透明(无数据)   False:不透明(有数据)
            if np.all(NumPy_data_pixel == 0):
                if _b == 0:
                    # 记录最顶层的行数 - 小拼图距离顶部的距离
                    _a += 1
                else:
                    # 当开始底层为0时,则表示第一次执行此命令,则要存储刚刚所保存的一维像素数组数据, 保存为图片
                    if _c == 0:
                        # 创建空白图片 - 宽：拼图的宽度   高：通过数据层获取    颜色：透明  格式：png
                        new_image = Image.new('RGBA', (width, _b), color=(0, 0, 0, 0))
                        # 采用一维的像素组数据写入图片
                        new_image.putdata(k)
                        # 将数据写入buffered里
                        new_image.save(buffered, format="PNG")
                        if save_file:
                            if save_file_path:
                                new_image.save(save_file_path + '.png')
                            else:
                                # 保存最终图片  随机名称
                                new_image.save(''.join(str(time.time()).split('.') + [".png"]))
                    # 记录最底层的行数 - 小拼图距离底部的距离
                    _c += 1
            else:
                # 记录拼图的有多少行-高度-上下距离-仅拼图的高度
                _b += 1
                # 拼图的像素数据 一维
                k += data_pixel
        # 最后返回字典格式数据
        return {
            '最顶层-顶层距离': _a,
            '中间层-拼图的高度': _b,
            '最底层-底层距离': _c,
            'base64': base64.b64encode(buffered.getvalue()).decode()
        }

    # 滑块识别距离, 放入完整滑块背景图 和 残缺滑块背景图
    def slider_identify_background(self,file_1, file_2,strict=0):
        '''
        :param file_1: 完整滑块背景图
        :param file_2: 残缺滑块背景图
        :param strict: 严格模式 针对极验, 当残缺滑块和完整滑块的像素有差别时,需要填写最多不能相差多少像素, 建议200以下,200即可
        :return: {w:滑道距离}
        '''
        # 打开图片
        image_1 = Image.open(file_1)
        image_2 = Image.open(file_2)
        # 获取图片的像素数据
        pixels_1 = image_1.load()
        pixels_2 = image_2.load()
        # 循环图片的宽度 左右距离
        for w in range(239):
            # 循环图片的长度/高度 上下距离
            for h in range(149):
                # 第一张缺口图 循环每一个像素
                color1 = pixels_1[w, h]
                # 第二张完整图 循环每一个像素
                color2 = pixels_2[w, h]
                if strict:
                    # 严格模式,检测变化较大的参数, 如果存在则表示缺口很明显
                    if (-strict > sum(np.array(color1)-np.array(color2))) or ((sum(np.array(color1)-np.array(color2))) > strict):
                        return {'w': w}
                else:
                    # 检测两张图的像素是否有变化，如果像素有变化，说明有缺口，则直接返回宽度即可，长度可以不要
                    if color1 != color2:
                        return {'w': w}
        return {'w': '未计算出！！！'}



    # 将滑块背景图切割为小滑道
    def background_cutting(self,
                           b_puzzle_path: str = '',
                           b_size_h: int = 0,
                           p_size_h: int = 0,
                           save_file: bool = False,
                           save_file_path: str = ''):
        '''
        :param b_puzzle_path:  本地滑块背景图的路径
        :param b_size_h:  小拼图在背景图中的所在高度，上下距离
        :param p_size_h:  小拼图的高度大小
        :param save_file:  是否保存最终修改后的图片 默认False
        :param save_file_path:  保存最终修改后的图片名称，不含后缀    默认：自动生成
        :return: base64图片
        '''
        # 打开图片
        image = Image.open(b_puzzle_path)
        width, height = image.size
        # 宽度，从左到右的距离
        left, right = 0, width
        # 高度，从上到下的距离
        top, bottom = b_size_h, b_size_h + p_size_h
        # 切割图片
        cropped_image = image.crop((left, top, right, bottom))
        if save_file:
            if save_file_path:
                cropped_image.save(save_file_path + '.png')
            else:
                # 保存最终图片  随机名称
                cropped_image.save(''.join(str(time.time()).split('.') + [".png"]))
        buffered = io.BytesIO()
        # 将数据写入buffered里
        cropped_image.save(buffered, format="PNG")
        return {'base64': base64.b64encode(buffered.getvalue()).decode()}


    # 滑块背景图还原 - 极验3.0
    def background_reduction(self,
                             b_puzzle_path: str = '',
                             save_file: bool = False,
                             save_file_path: str = ''):
        '''
        :param b_puzzle_path:  本地滑块背景图的路径 可处理3.0极验
        :param save_file:  是否保存最终修改后的图片 默认False
        :param save_file_path:  保存最终修改后的图片名称，不含后缀    默认：自动生成
        :return: base64图片
        '''
        # 打开PNG图片
        image = Image.open(b_puzzle_path)
        # 创建新的空白图片
        new_image = Image.new('RGBA', (260, 160))
        # 坐标
        k = 0
        # 定值, 在极验3.0版本中, 通过画布断点获取数据
        ut = [39,38,48,49,41,40,46,47,35,34,50,51,33,32,28,29,27,26,36,37,31,30,44,45,43,42,12,13,23,22,14,15,21,20,8,9,25,24,6,7,3,2,0,1,11,10,4,5,19,18,16,17]
        # ut有多少参数, 就有多少个小碎片拼图
        for _ in range(len(ut)):
            # 通过计算得出 小碎片的起始坐标
            c = ut[_] % 26 * 12 + 1
            # 计算是否当前小碎片在第一层还是第二层, 三元表达式
            u = (lambda: 80 if 25 < ut[_] else 0)()
            # 将裁切下来小碎片的数据存储
            image2 = image.crop((c, u, c + 10, u + 80))
            # 当存储量达到26, 则重置小碎片的放置坐标, 每层只能放26小碎片
            if _ == 26:
                k = 0
            if _ > 25:
                # 第二层
                new_image.paste(image2, (k, 80))
                k += 10
            else:
                # 第一层
                new_image.paste(image2, (k, 0))
                k += 10
        if save_file:
            if save_file_path:
                new_image.save(save_file_path + '.png')
            else:
                # 保存最终图片  随机名称
                new_image.save(''.join(str(time.time()).split('.') + [".png"]))
        buffered = io.BytesIO()
        # 将数据写入buffered里
        new_image.save(buffered, format="PNG")
        return {'base64': base64.b64encode(buffered.getvalue()).decode()}

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