from selenium import webdriver
from selenium.webdriver.firefox.options import Options
from selenium.webdriver.support.ui import WebDriverWait
from selenium.webdriver.support import expected_conditions as EC
from selenium.webdriver.common.action_chains import ActionChains
from selenium.webdriver.common.by import By
from pynput.mouse import Button, Controller
import scipy.interpolate as si
import numpy as np
import cv2
import time
import random
import os
import io
import base64
# использование B-сплайна для имитации человеческих движений мыши
def human_like_mouse_move(action, start_element):
    points = [[6, 2], [3, 2],[0, 0], [0, 2]];
    points = np.array(points)
    x = points[:,0]
    y = points[:,1]
    t = range(len(points))
    ipl_t = np.linspace(0.0, len(points) - 1, 100)
    x_tup = si.splrep(t, x, k=1)
    y_tup = si.splrep(t, y, k=1)
    x_list = list(x_tup)
    xl = x.tolist()
    x_list[1] = xl + [0.0, 0.0, 0.0, 0.0]
    y_list = list(y_tup)
    yl = y.tolist()
    y_list[1] = yl + [0.0, 0.0, 0.0, 0.0]
    x_i = si.splev(ipl_t, x_list)
    y_i = si.splev(ipl_t, y_list)
    startElement = start_element
    action.move_to_element(startElement);
    action.perform();
    c = 5
    i = 0
    for mouse_x, mouse_y in zip(x_i, y_i):
        action.move_by_offset(mouse_x,mouse_y);
        action.perform();
        print("Move mouse to, %s ,%s" % (mouse_x, mouse_y))
        i += 1
        if i == c:
            break;
# "конфигурирование" selenium
def my_proxy(PROXY_HOST,PROXY_PORT):
    fp = webdriver.FirefoxProfile()
    fp.set_preference("network.proxy.type", 1)
    fp.set_preference("network.proxy.socks",PROXY_HOST)
    fp.set_preference("network.proxy.socks_port",int(PROXY_PORT))
    fp.update_preferences()
    options = Options()
    options.headless = True # отключаем визуализацию происходящего
    return webdriver.Firefox(executable_path="geckodriver/geckodriver", options=options, firefox_profile=fp)
# с tor прокси, reCaptcha будет вечной,
# хорошо для экспериментов
proxy = my_proxy("127.0.0.1", 9050)
proxy.get("https://www.google.com/search?q=apple")

# reCaptcha отображается в iframe's
# переключение iframe №1
proxy.switch_to.frame(proxy.find_elements_by_tag_name("iframe")[0])
# находим кнопку "Я не робот"
check_box = WebDriverWait(proxy, 10).until(EC.element_to_be_clickable((By.ID ,"recaptcha-anchor")))
time.sleep(2)
# имитируем нажатие кнопки "Я не робот
action =  ActionChains(proxy);
human_like_mouse_move(action, check_box)
check_box.click()
time.sleep(2)

# переключение iframe №2
proxy.switch_to.default_content()
iframes = proxy.find_elements_by_tag_name("iframe")
proxy.switch_to.frame(iframes[2])
html = proxy.page_source
# получаем ссылку изображения, тип reCaptcha
try:
      img_rc = proxy.find_elements_by_xpath('//img[@class="rc-image-tile-33"]')[0]
      t_type = 3
except IndexError:
      img_rc = proxy.find_elements_by_xpath('//img[@class="rc-image-tile-44"]')[0]
      t_type = 4
# получаем искомый класс
try:
      required_class = proxy.find_elements_by_xpath('//div[@class="rc-imageselect-desc-no-canonical"]/strong')[0].text
except IndexError:
      required_class = proxy.find_elements_by_xpath('//div[@class="rc-imageselect-desc"]/strong')[0].text
time.sleep(2)

answ = proxy.execute_script('''
                var img = new Image();
                var cnv = document.createElement('canvas');
                cnv.id = 'tutorial';
                    img.onload = function(){
                      cnv.height = img.height;
                      cnv.width = img.width;
                      console.log(cnv.width, cnv.height, img.width, img.height);
                      cnv.getContext('2d').drawImage(img, 0, 0);
                    }
                        var request = new XMLHttpRequest();
                        request.open('GET', arguments[0].src);
                        request.responseType = 'blob';
                        request.onload = function() {
                            var reader = new FileReader();
                            reader.readAsDataURL(request.response);
                            reader.onload =  function(e){
                                img.src = e.target.result;
                            };
                        };
                        request.send();
                var child = document.body.appendChild(cnv);
                ''', img_rc)
time.sleep(4)
answ = proxy.execute_script('''
                cnv = document.getElementById('tutorial');
                return cnv.toDataURL('image/jpeg').substring(22);
                ''')
nparr = np.asarray(bytearray(io.BytesIO(base64.b64decode(answ)).read()), dtype=np.uint8)
img_np = cv2.imdecode(nparr, cv2.IMREAD_COLOR)

def draw_boxes(image, boxes, scores, labels, classes, detection_size, search_class):
    """
    :param boxes, shape of  [num, 4]
    :param scores, shape of [num, ]
    :param labels, shape of [num, ]
    :param image,
    :param classes, the return list from the function `read_coco_names`
    """
    new = np.ones(shape=image.shape, dtype=np.float32)
    ans = []
    if boxes is None:
        return ans, image, new
    for i in range(len(labels)): # for each bounding box, do:
        bbox, score, label = boxes[i], scores[i], classes[labels[i]]
        bbox_text = "%s %.2f" %(label, score)
        # convert_to_original_size
        detection_size, original_size = np.array(detection_size), np.array(image.shape[1])
        ratio = float(original_size) / float(detection_size)
        bbox = list((bbox.reshape(2,2) * ratio).reshape(-1))
        coord = [abs(int(x)) for x in bbox]
        # встраиваем наш плохой код
        o0 = coord[0]
        o1 = coord[1]
        o2 = coord[2]
        o3 = coord[3]
        # создаем маску искомых объектов
        if search_class == label.split('\n')[0]:
             new[o1:o3, o0:o2, :] = 2
             ans.append(classes[labels[i]])
    return ans, image, new
# основная функция для получения ответа
def imcr(i, col, activation_threshold = 1):
    answ = []
    im_w, im_h, im_c = i.shape
    w, h = im_w//col, im_h//col
    sZero = i[0:w, 0:h,:].size
    num = 0
    for wi in range(0, col):
        for hi in range(0, col):
                        num += 1
                        P_R = (np.sum(i[wi*w:(wi+1)*w, hi*h:(hi+1)*h, :]) / sZero) * 100
                        P_R = P_R - 100
                        if activation_threshold < int(P_R):
                              answ.append(num)
                        else:
                              pass
    return answ
def ocr(img_np, required_class, t_type):
    # img_np -> YOLO -> B,C
    # выполняем функцию не максимального подавления
    boxes, scores, labels = cpu_nms(B, C, len(classes), max_boxes=1000, score_thresh=0.4, iou_thresh=0.5)
    # встроил свой плохой код в чужой код визуализации данных
    result, img, z_image = draw_boxes(img_np, boxes, scores, labels, classes, yolo_image_shape, required_class)
    # наша основная функция
    answ = imcr(np.array(z_image), t_type)

answ_ocr = ocr(img_np, required_class, t_type)
ids = proxy.find_elements_by_xpath('//td[@class="rc-imageselect-tile"]')
for i in answ_ocr:
      ids[i].click()
# поиск кнопки подтверждения
confirm_btn = WebDriverWait(proxy, 4).until(EC.element_to_be_clickable((By.XPATH ,'//button[@id="recaptcha-verify-button"]'))) #Нахожу кнопку
action =  ActionChains(proxy);
human_like_mouse_move(action, confirm_btn) # двигать курсор к кнопке
confirm_btn.click() # нажать