安装seleniumbase报错，我这边貌似是网络原因导致的
pip --default-timeout=5000 install seleniumbase
selenum进行滑块验证同理。
1.截图滑块背景图，需要找到的图片截图
通过seleniumbase自带截图方法截取背景图
self.save_screenshot('1.png', '../common/imgVerification', '背景图的css选择器')
2.比对图片找到 xy值
x, y = find_img_xy("../common/imgVerification/1.png", "../common/imgVerification/4.png") # 4.png是需要找到的缺口图片
3.执行脚本 拖动滑块
self.drag_and_drop_with_offset('滑块的css选择器', x+17, y) # 执行脚本拖动滑块 +17px是偏差，结果还是会要偏差，大概执行3次左右能验证成功
需要注意的是：
"""
滑块多次会验证成功 注意：drag_and_drop_with_offset.safe_execute_script方法中
手动禁止报错部分，直接执行脚本
# self.__check_scope()
# if not js_utils.is_jquery_activated(self.driver):
# self.activate_jquery()
"""
while 1: # 背景图截图 try: self.save_screenshot('1.png', '../common/imgVerification', img_element) # 获取背景图缺口 x,y x, y = find_img_xy("../common/imgVerification/1.png", "../common/imgVerification/4.png") # 移动滑块 x的距离实现滑块验证 # self.execute_script(script) self.drag_and_drop_with_offset(block_element, x+17, y) except: break
def find_img_xy(target, template): """ 找出图像中最佳匹配位置 :param target:目标即背景图 :param template:模板即需要找到的图 :return:(x,y) """ target_rgb = cv2.imread(target) target_gray = cv2.cvtColor(target_rgb, cv2.COLOR_BGR2GRAY) template_rgb = cv2.imread(template, 0) # res = cv2.matchTemplate(target_gray, template_rgb, cv2.TM_CCOEFF_NORMED) res = cv2.matchTemplate(target_gray, template_rgb, cv2.TM_CCORR_NORMED) # res = cv2.matchTemplate(target_gray, template_rgb, cv2.TM_SQDIFF_NORMED) value = cv2.minMaxLoc(res) return value[-1]
