【Python 滑块图片复原】将steam蒸汽平台混乱的滑块背景图复原

news2024/12/23 10:19:15

文章日期:2024.08.16

使用工具:Python

文章类型:复原steam蒸汽平台里的滑块图片

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

【点赞 收藏 关注 】仅供学习,仅供学习。
今天来用python复原一下steam蒸汽平台里混乱的滑块背景图。仅复原,不做其他操作。

1、打开某某网站(请使用文章开头的AES在线工具解密):IYcJW2eXlhUa7ErR1dH+6mXz09MA8f55vXpgzfTClWg=
2、打开后,需要进行登录一下,登录成功后,他这里会有一个实名,然后我们只需要填写一下手机号,然后点击发送验证码

3、点击发送后,可以看到他会自动弹出一个滑块验证,我们打开控制台,然后刷新一下滑块,,在控制台可以很清楚的看到这个混乱的滑块背景图

4、此时要注意了,他并没有采用画布去重组图片,所以你对画布打断点是没有用的。我们定位到滑块的html代码,去看一下他是字母做到的。下面视频很清楚,他采用的是css一段一段的拼接而成,这还不简单吗,我们直接全局搜索。

5、我们全局搜索【background-position】,因为他css切割的路径是由【background-position】控制的,所以我们全局搜索他找到生成的位置更接近。

6、搜索后,我大致看了一下,找到了很可疑的地方,我们直接打上断点,然后去刷新滑块。

7、刷新后断住了,人家的源代码你可能看不懂,我把代码拆分简化放到了控制台,下面我将解释一下是什么意思

8、行了,直接看一下解释图,难度不大。

 9、操作难度不大,直接展示视频,操作起来也挺简单的,恢复图片没有难度。视频里的代码注释是以前的,我会修改注释后在文章底部放上源码。

【附上代码】请用文章顶部的AES解密工具进行解密处理

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