点击“ 开发者技术前线 ”，选择“星标”
在看|星标|留言, 真爱
1
目 标 场 景
相信大家平时刷抖音短视频的时候，看到颜值高的小姐姐，都有随手点赞关注的习惯。
如果一条条去刷确实很耗时间，如果 Python 能帮忙筛选出颜值高的小姐姐那就省了很多事。
本篇文章是借助 「 百度人脸识别 」API ，帮我们识别出抖音上颜值高的小姐姐，然后下载到手机相册中。
2
准 备 工 作
首先，项目需要对页面元素进行一些精准的操作，需要提前准备一部 Android 设备，激活开发者选项，并在开发者选项中打开 「 USB 调试和指针位置 」两处设置 。
为了确保 adb 命令能正常使用，需要提前配置好 adb 开发环境。
页面元素中的部分元素没法利用 name 等常用属性获取到，可能需要获取到完整的 「 UI 树 」 ，再利用 Airtest 判断是否存在某个 UI 元素。
# 安装依赖
pip3 install pocoui
另外，项 目中会对视频进行人脸识别，获取到出现的所有人脸，再 进行性别识别及颜值判断。
这里需要进行百度云后台， 注册一个人脸识别的应用，获取到一组 「 API Key 和 Secret Key 」值 。
https://console.bce.baidu.com
然后利用官网提供的 API 文档即可获取到 「 access token 」，由于 ak 的有效期为一个月，所以只需要初始化一次，后面就可以利用人脸识别接口进行正常的识别了。
appid = '你注册应用的appid'api_key = '你注册应用的ak'secret_key = '你注册应用的sk'def get_access_token(): """ 其关access_token有效期一般有一个月 """ # 此变量赋值成自己API Key的值 client_id = api_key # 此变量赋值成自己Secret Key的值 client_secret = secret_key auth_url = 'https://aip.baidubce.com/oauth/2.0/token?grant_type=client_credentials&client_id=' + client_id + '&client_secret=' + client_secret header_dict = {'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 6.1; Trident/7.0; rv:11.0) like Gecko', "Content-Type": "application/json"} # 请求获取到token的接口 response_at = requests.get(auth_url, headers=header_dict) json_result = json.loads(response_at.text) access_token = json_result['access_token'] return access_token
api_key =
'你注册应用的ak'
secret_key =
'你注册应用的sk'
def
get_access_token
()
:
"""
其关access_token有效期一般有一个月
"""
# 此变量赋值成自己API Key的值
client_id = api_key
# 此变量赋值成自己Secret Key的值
client_secret = secret_key
auth_url =
'https://aip.baidubce.com/oauth/2.0/token?grant_type=client_credentials&client_id='
+ client_id +
'&client_secret='
+ client_secret
header_dict = {
'User-Agent'
:
'Mozilla/5.0 (Windows NT 6.1; Trident/7.0; rv:11.0) like Gecko'
,
"Content-Type"
:
"application/json"
}
# 请求获取到token的接口
response_at = requests.get(auth_url, headers=header_dict)
json_result = json.loads(response_at.text)
access_token = json_result[
'access_token'
]
return
access_token
3
编 写 脚 本
在上面已经配置好了 adb 环境的情况下，可以直接借助 python 中的 os 模块执行 adb 命令打开抖音 App。
# 抖音App的应用包名和初始Activitypackage_name = 'com.ss.android.ugc.aweme'activity_name = 'com.ss.android.ugc.aweme.splash.SplashActivity'
def start_my_app(package_name, activity_name): """ 打开应用 adb shell am start -n com.tencent.mm/.ui.LauncherUI :param package_name: :return: """ os.popen('adb shell am start -n %s/%s' % (package_name, activity_name))
"""
打开应用
adb shell am start -n com.tencent.mm/.ui.LauncherUI
:param package_name:
:return:
"""
os.popen(
'adb shell am start -n %s/%s'
% (package_name, activity_name))
接着，我们需要截取当前播放视频的截图到本地。
需要注意的是，抖音视频播放界面包含视频创作者头像、BGM 创作者头像等一些杂乱的元素，可能对人脸识别的结果产生一些误差，所以需要对屏幕截图之后的图像进行 「 二次裁剪 」处理 。
def get_screen_shot_part_img(image_name): """ 获取手机截图的部分内容 :return: """ # 截图 os.system("adb shell /system/bin/screencap -p /sdcard/screenshot.jpg") os.system("adb pull /sdcard/screenshot.jpg %s" % image_name) # 打开图片 img = Image.open(image_name).convert('RGB') # 图片的原宽、高(1080*2160) w, h = img.size # 截取部分，去掉其头像、其他内容杂乱元素 img = img.crop((0, 0, 900, 1500)) img.thumbnail((int(w / 1.5), int(h / 1.5))) # 保存到本地 img.save(image_name) return image_name
"""
获取手机截图的部分内容
:return:
"""
# 截图
os.system(
"adb shell /system/bin/screencap -p /sdcard/screenshot.jpg"
)
os.system(
"adb pull /sdcard/screenshot.jpg %s"
% image_name)
# 打开图片
img = Image.open(image_name).convert(
'RGB'
)
# 图片的原宽、高(1080*2160)
w, h = img.size
# 截取部分，去掉其头像、其他内容杂乱元素
img = img.crop((
0
,
0
,
900
,
1500
))
img.thumbnail((int(w /
1.5
), int(h /
1.5
)))
# 保存到本地
img.save(image_name)
return
image_name
现在可以使用百度提供的 API 获取到上面截图的人脸列表。
def parse_face_pic(pic_url, pic_type, access_token): """ 人脸识别 5秒之内 :param pic_url: :param pic_type: :param access_token: :return: """ url_fi = 'https://aip.baidubce.com/rest/2.0/face/v3/detect?access_token=' + access_token # 调用identify_faces，获取人脸列表 json_faces = identify_faces(pic_url, pic_type, url_fi) if not json_faces: print('未识别到人脸') return None else: # 返回所有的人脸 return json_faces
"""
人脸识别
5秒之内
:param pic_url:
:param pic_type:
:param access_token:
:return:
"""
url_fi =
'https://aip.baidubce.com/rest/2.0/face/v3/detect?access_token='
+ access_token
# 调用identify_faces，获取人脸列表
json_faces = identify_faces(pic_url, pic_type, url_fi)
if
not
json_faces:
print(
'未识别到人脸'
)
return
None
else
:
# 返回所有的人脸
return
json_faces
从上述的人脸列表中筛选出性别为女，年龄为 18-30 岁之间，颜值超过 70 的小姐姐。
def analysis_face(face_list): """ 分析人脸，判断颜值是否达标 18-30之间，女，颜值大于80 :param face_list:识别的脸的列表 :return: """ # 是否能找到高颜值的美女 find_belle = False if face_list: print('一共识别到%d张人脸，下面开始识别是否有美女~' % len(face_list)) for face in face_list: # 判断是男、女 if face['gender']['type'] == 'female': age = face['age'] beauty = face['beauty'] if 18 <= age <= 30 and beauty >= 70: print('颜值为:%d,及格，满足条件！' % beauty) find_belle = True break else: print('颜值为:%d,不及格，继续~' % beauty) continue else: print('性别为男,继续~') continue else: print('图片中没有发现人脸.') return find_belle
"""
分析人脸，判断颜值是否达标
18-30之间，女，颜值大于80
:param face_list:识别的脸的列表
:return:
"""
# 是否能找到高颜值的美女
find_belle =
False
if
face_list:
print(
'一共识别到%d张人脸，下面开始识别是否有美女~'
% len(face_list))
for
face
in
face_list:
# 判断是男、女
if
face[
'gender'
][
'type'
] ==
'female'
:
age = face[
'age'
]
beauty = face[
'beauty'
]
if
18
<= age <=
30
and
beauty >= 7
0
:
print(
'颜值为:%d,及格，满足条件！'
% beauty)
find_belle =
True
break
else
:
print(
'颜值为:%d,不及格，继续~'
% beauty)
continue
else
:
print(
'性别为男,继续~'
)
continue
else
:
print(
'图片中没有发现人脸.'
)
return
find_belle
由于视频是连续播放的，很难通过截取视频某一帧，判断视频有出现颜值高的小姐姐。
另外，大部分短视频播放时长为 「 10s+ 」 ，这里需要对每一个视频多次截图去做人脸识别 ，直到识别到颜值高的小姐姐。
# 一条视频最长的识别时间
RECOGNITE_TOTAL_TIME = 10
# 识别次数recognite_count = 1# 对当前视频截图去人脸识别while True: # 获取截图 print('开始第%d次截图' % recognite_count) # 截取屏幕有用的区域，过滤视频作者的头像、BGM作者的头像 screen_name = get_screen_shot_part_img('images/temp%d.jpg' % recognite_count) # 人脸识别 recognite_result = analysis_face(parse_face_pic(screen_name, TYPE_IMAGE_LOCAL, access_token)) recognite_count += 1 # 第n次识别结束后的时间 recognite_time_end = datetime.now() # 这一条视频出现了颜值高的小姐姐 if recognite_result: pass else: print('超时！！！这是一条没有吸引力的视频！') # 跳出里层循环 break
recognite_count =
1
# 对当前视频截图去人脸识别
while
True
:
# 获取截图
print(
'开始第%d次截图'
% recognite_count)
# 截取屏幕有用的区域，过滤视频作者的头像、BGM作者的头像
screen_name = get_screen_shot_part_img(
'images/temp%d.jpg'
% recognite_count)
# 人脸识别
recognite_result = analysis_face(parse_face_pic(screen_name, TYPE_IMAGE_LOCAL, access_token))
recognite_count +=
1
# 第n次识别结束后的时间
recognite_time_end = datetime.now()
# 这一条视频出现了颜值高的小姐姐
if
recognite_result:
pass
else
:
print(
'超时！！！这是一条没有吸引力的视频！'
)
# 跳出里层循环
break
一旦当前播放的视频识别出有颜值高的小姐姐，就需要模拟保存视频到本地的操作。
获取
「
分享
」
和
「
保存本地
」两个按钮的坐标位置，依次利用 adb 执行点击操作即可下载视频到本地。
def save_video_met(): """ :return: """ # 分享 os.system("adb shell input tap 1000 1500") time.sleep(0.05) # 保存到本地 os.system("adb shell input tap 350 1700")
"""
:return:
"""
# 分享
os.system(
"adb shell input tap 1000 1500"
)
time.sleep(
0.05
)
# 保存到本地
os.system(
"adb shell input tap 350 1700"
)
另外，由于下载视频的过程是一个耗时操作，在下载进度对话框还未消失之前，需要做一个 「 模拟等待 」的 操作。
def wait_for_download_finished(poco): """ 从点击下载，到下载完全 :return: """ element = Element() while True: # 由于是对话框，不能利用Element类来判断是否存在某个元素来准确处理 # element_result = element.findElementByName('正在保存到本地') # 当前页面UI树元素信息 # 注意：保存的时候可能会获取元素异常，这里需要抛出，并终止循环 # com.netease.open.libpoco.sdk.exceptions.NodeHasBeenRemovedException: Node was no longer alive when query attribute "visible". Please re-select. try: ui_tree_content = json.dumps(poco.agent.hierarchy.dump(), indent=4).encode('utf-8').decode('unicode_escape') except Exception as e: print(e) print('异常，按下载处理~') break if '正在保存到本地' in ui_tree_content: print('还在下载中~') time.sleep(0.5) continue else: print('下载完成~') break
"""
从点击下载，到下载完全
:return:
"""
element = Element()
while
True
:
# 由于是对话框，不能利用Element类来判断是否存在某个元素来准确处理
# element_result = element.findElementByName('正在保存到本地')
# 当前页面UI树元素信息
# 注意：保存的时候可能会获取元素异常，这里需要抛出，并终止循环
# com.netease.open.libpoco.sdk.exceptions.NodeHasBeenRemovedException: Node was no longer alive when query attribute "visible". Please re-select.
try
:
ui_tree_content = json.dumps(poco.agent.hierarchy.dump(), indent=
4
).encode(
'utf-8'
).decode(
'unicode_escape'
)
except
Exception
as
e:
print(e)
print(
'异常，按下载处理~'
)
break
if
'正在保存到本地'
in
ui_tree_content:
print(
'还在下载中~'
)
time.sleep(
0.5
)
continue
else
:
print(
'下载完成~'
)
break
在视频保存到本地之后，就可以模拟向上滑动的操作，跳到播放 「 下一条视频 」 。
循环上面的操作，即可筛选出所有颜值高的小姐姐，并保存到本地。
def play_next_video(): """ 下一个视频 从下往上滑动 :return: """ os.system("adb shell input swipe 540 1300 540 500 100")
"""
下一个视频
从下往上滑动
:return:
"""
os.system(
"adb shell input swipe 540 1300 540 500 100"
)
在脚本一条条刷视频的过程中，可能会遇到一下广告，我们需要对这类视频进行过滤。
def is_a_ad(): """ 判断的当前页面上是否是一条广告 :return: """ element = Element() ad_tips = ['去玩一下', '去体验', '立即下载'] find_result = False for ad_tip in ad_tips: try: element_result = element.findElementByName(ad_tip) # 是一条广告,直接跳出 find_result = True break except Exception as e: find_result = False return find_result
"""
判断的当前页面上是否是一条广告
:return:
"""
element = Element()
ad_tips = [
'去玩一下'
,
'去体验'
,
'立即下载'
]
find_result =
False
for
ad_tip
in
ad_tips:
try
:
element_result = element.findElementByName(ad_tip)
# 是一条广告,直接跳出
find_result =
True
break
except
Exception
as
e:
find_result =
False
return
find_result
4
结 果 结 论
运行上面的脚本，会自动打开抖音，对每一条小视频多次进行人脸识别，直到识别到颜值高的小姐姐，保存视频到本地，然后继续刷下一条短视频。
我已经将全部源码 上传到后台上，公众号回复「 好看的小姐姐 」即可获得。
后台回复
交流群
，进入公众号的交流群，
作者 ：
新
安果，喜欢就可以关注。
--end--
历史推荐选择” 开发者技术前线 “星标 ，内容一触即达。
开发者技术前线 汇集技术前线快讯和关注行业趋势，大厂干货，是开发者经历和成长的优秀指南。
为什么 Python 4.0 不会像 3.0 一样？
Java 12 / JDK 12 正式发布，看看有哪些新特性
美团基于跨平台 Flutter 的动态化平台建设
点个在看，解锁更多惊喜
