滑块验证码对抗（上）：缺口识别的 OpenCV 实战
滑块验证的两个子问题滑块验证码（极验、顶象、各厂自研）的对抗拆成两个独立子问题：缺口识别（算出滑块要拖多少像素）和轨迹生成（怎么拖得像人）。本文讲第一个。缺口识别的主流方案对比方案准确率成本适用模板匹配85-95%零成本缺口是固定形状贴图边缘检测+轮廓90%+零成本缺口有明显边缘深度学习（YOLO等）98%+要训练干扰多、缺口形态多变打码平台95%+按次付费不想维护任何代码工程上先上模板匹配，准确率不够再升级——大多数滑块的缺口就是一张半透明贴图，模板匹配足够。模板匹配：标准实现滑块验证给两张图：背景图（有缺口）和滑块图（缺口贴图）。核心思路是在背景图上滑动滑块图，找匹配度最高的位置：import cv2 import numpy as np def find_gap(bg_path, slider_path): bg = cv2.imread(bg_path) slider = cv2.imread(slider_path) # 1. 滑块图处理：提取缺口轮廓（滑块图通常带透明通道或纯色背景） # 边缘检测强化轮廓 bg_edge = cv2.Canny(bg, 100, 200) slider_edge = cv2.Canny(slider, 100, 200) # 2. 模板匹配 result = cv2.matchTemplate(bg_edge, slider_edge, cv2.TM_CCOEFF_NORMED) _, max_val, _, max_loc = cv2.minMaxLoc(result) # max_loc[0] 就是缺口左上角 x 坐标 return max_loc[0], max_val x, confidence = find_gap('bg.png', 'slider.png') print(f'缺口 x={x}, 置信度={confidence}')精髓一：五个提升准确率的细节先边缘检测再匹配。直接在原图上匹配会被背景纹理干扰（比如背景图里恰好有相似色块），Canny 边缘化之后匹配的是"形状"，抗干扰能力强一个量级滑块图要去背景。滑块贴图常带白色/透明底，直接匹配会把底色也算进去。用透明通道做 mask，或阈值化抠出滑块本体：# 有 alpha 通道时 if slider.shape[2] == 4: mask = slider[:, :, 3] result = cv2.matchTemplate(bg_edge, slider_edge, cv2.TM_CCORR_NORMED, mask=mask)缩放对齐。页面显示的图和原图尺寸可能不同（响应式缩放），识别前确认图片实际像素与显示像素的比例，最终位移量要按比例换算起始偏移。滑块初始位置不一定在 x=0（有的滑块条有左边距），最终位移 = 缺口x - 滑块初始x，别直接拿缺口 x 当拖动距离置信度兜底。max_val 低于阈值（比如 0.5）说明匹配失败，触发重试（刷新验证码再来），别把错误结果提交上去浪费验证次数精髓二：没有滑块图的变种怎么破有些滑块只给一张背景图（缺口直接挖在背景里），没有独立滑块图。这时用缺口特征检测：def find_gap_no_template(bg_path): bg = cv2.imread(bg_path) gray = cv2.cvtColor(bg, cv2.COLOR_BGR2GRAY) edge = cv2.Canny(gray, 100, 200) # 找轮廓，筛选"像缺口"的：面积适中、位置在右半区、长宽比接近1 contours, _ = cv2.findContours(edge, cv2.RETR_EXTERNAL, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE) for c in contours: x, y, w, h = cv2.boundingRect(c) area = cv2.contourArea(c) if 800 < area < 5000 and x > bg.shape[1] * 0.3 and 0.5 < w/h < 2: return x return None更稳的方案是双图对比：抓"无缺口的原始背景图"和"有缺口的背景图"（很多滑块服务会返回两张），像素级 diff，差异区域就是缺口：diff = cv2.absdiff(bg_with_gap, bg_original) gray = cv2.cvtColor(diff, cv2.COLOR_BGR2GRAY) _, thresh = cv2.threshold(gray, 30, 255, cv2.THRESH_BINARY) # thresh 里最大的白色区域即缺口精髓三：识别只是入场券把缺口识别做到 99% 准确率，提交后还是可能失败——因为滑块验证的核心校验在轨迹不在结果：匀速直线拖动 = 机器，必挂瞬间到位（耗时 50ms）= 机器，必挂轨迹点间隔完全均匀 = 机器，必挂识别对了只是"答案对了"，轨迹要像人才能"交卷"。轨迹生成是下一个子问题（下篇详述）。总结缺口识别先上模板匹配：Canny 边缘化 + matchTemplate五个细节：边缘化、去背景、缩放对齐、起始偏移、置信度兜底无滑块图变种用轮廓筛选或双图 diff识别只是入场券，轨迹生成才是核心校验交流微信：run1255
滑块验证码对抗（下）：轨迹生成算法——像人一样拖动
轨迹是滑块验证的核心校验缺口识别对了却验证失败，问题几乎都在轨迹。风控分析的轨迹特征：时间维度：总耗时、各阶段速度分布、停顿次数空间维度：轨迹点的 x/y 分布、直线度、抖动特征物理合理性：加速度是否连续、起止速度是否为 0真人拖滑块的物理特征：先加速、中段匀速或微调、末端减速并对准（过冲-回调），y 轴有随机抖动。机器生成的匀速直线轨迹，在风控眼里就像黑夜里的探照灯。基础方案：匀加速-匀速-匀减速三段式import random def generate_track(distance): # 三段式轨迹：加速 40% + 匀速 30% + 减速 30% track = [] current = 0 t = 0.0 # 阶段参数随机化，每次生成不同 a1 = random.uniform(2000, 4000) # 加速度 px/s² a2 = random.uniform(-3000, -1500) # 减速度 v_mid = None while current < distance: t += random.uniform(0.015, 0.025) # 采样间隔 15-25ms（模拟鼠标上报率） if current < distance * 0.4: v = a1 * t elif current < distance * 0.7: v = v_mid or (a1 * t) v_mid = v else: v = max(50, v_mid + a2 * (t - 0.7 * distance / v_mid)) move = v * 0.02 current += move y = random.randint(-2, 2) # y 轴抖动 track.append((round(current), y, int(t * 1000))) return track三段式能过弱风控，但强风控（极验四代）能看出"加速度曲线太规整"。进阶方案：物理模型 + 人性化噪声更接近真人的生成器要模拟"手"的物理特性：import numpy as np def human_track(distance): track = [] x, v, t = 0.0, 0.0, 0.0 target = distance while x < target - 1: t += random.uniform(0.012, 0.028) remaining = target - x # 弹簧-阻尼模型：手的运动像被目标点"吸引" k = random.uniform(8, 15) # 弹性系数（人跟人不同） c = random.uniform(2, 4) # 阻尼系数 a = k * remaining - c * v # F = kx - cv a += random.uniform(-200, 200) # 肌肉抖动噪声 v += a * 0.02 x += v * 0.02 y = int(np.sin(t * 10) * random.uniform(0, 1.5)) # 手抖的正弦成分 track.append((int(x), y, int(t * 1000))) # 过冲-回调：真人经常拖过头再拉回来 if random.random() < 0.7: overshoot = random.randint(2, 8) track.append((int(target + overshoot), random.randint(-1, 1), int(t * 1000) + 50)) track.append((int(target), random.randint(-1, 1), int(t * 1000) + 120)) return track弹簧-阻尼模型产生的速度曲线是自然的"S 形"，加速度连续，和真人轨迹的统计特征吻合。精髓一：轨迹的时间特征比空间特征更重要实测多家风控后的结论：时间维度的权重高于空间维度。总耗时：真人拖 200px 大约 0.8-2 秒。低于 0.5 秒必挂采样间隔：真实鼠标/触摸上报率约 60-120Hz，间隔有自然波动。固定 16ms 间隔 = 机器起步延迟：按下到开始拖动有 100-300ms 反应时间，立即滑动可疑生成轨迹时，先把时间轴做"真"，再调空间轨迹。精髓二：提交方式决定轨迹是否被采轨迹数据的上传通道决定你的轨迹会不会被校验：页面滑块（浏览器自动化）：轨迹由页面 JS 采集鼠标事件生成——你用 CDP/驱动移动鼠标时，要用 Input.dispatchMouseEvent 逐点派发，每个轨迹点一个事件，间隔按轨迹时间戳协议模拟（纯接口）：轨迹数据加密后作为参数上传——这时要逆向轨迹的加密格式（常见的是轨迹数组自定义编码+AES），把生成的轨迹按格式编码# CDP 逐点派发示例 for x, y, t in track: session.send('Input.dispatchMouseEvent', { 'type': 'mouseMoved', 'x': start_x + x, 'y': start_y + y }) time.sleep(0.016) # 按真实间隔精髓三：用真实轨迹训练最高级的方案是采集真人轨迹做模板库：自己手动拖几百次滑块，记录真实轨迹（写个采集页面）对轨迹做归一化（对齐距离），提取速度曲线特征生成时从模板库随机选一条，按目标距离缩放 + 加噪声真实轨迹的统计特征（加速度分布、抖动频谱）是任何数学模型都难以完美模拟的，模板法的通过率天花板最高。总结轨迹校验三维度：时间、空间、物理合理性，时间权重最高基础用三段式，进阶用弹簧-阻尼模型 + 噪声过冲-回调是真人特征，70% 概率加上天花板方案是真人轨迹模板库 + 缩放加噪交流微信：run1255