Python爬虫破解滑动验证码教程（python绕过滑动验证码）

破解滑动验证码通常需要结合图像识别和模拟人类操作，以下是分步骤的解决方案：

1. 分析验证码类型

• 缺口识别型：背景图带缺口，滑块图带凸块
• 轨迹验证型：除了位置还需模拟人类移动轨迹

2. 获取验证码图片

• 方法一：通过Selenium截图

python

from selenium import webdriver

driver = webdriver.Chrome()

driver.get(url)

bg_element = driver.find_element_by_id("bg_img")

slide_element = driver.find_element_by_id("slide_img")

# 截图并裁剪

bg_element.screenshot('bg.png')

slide_element.screenshot('slide.png')

• 方法二：解析网络请求获取图片URL（需抓包分析）

3. 图像处理识别缺口位置

使用OpenCV进行模板匹配

python

import cv2

import numpy as np

def find_gap(bg_path, slide_path):

# 读取图片

bg = cv2.imread(bg_path) # 背景图

slide = cv2.imread(slide_path) # 滑块图

# 灰度化处理

bg_gray = cv2.cvtColor(bg, cv2.COLOR_BGR2GRAY)

slide_gray = cv2.cvtColor(slide, cv2.COLOR_BGR2GRAY)

# 边缘检测（可选）

bg_edge = cv2.Canny(bg_gray, 100, 200)

slide_edge = cv2.Canny(slide_gray, 100, 200)

# 模板匹配

res = cv2.matchTemplate(bg_edge, slide_edge, cv2.TM_CCOEFF_NORMED)

min_val, max_val, min_loc, max_loc = cv2.minMaxLoc(res)

# 返回缺口x坐标

return max_loc[0]

4. 计算移动轨迹

• 直接跳转会触发反爬，需模拟人类加速-减速过程

python

def generate_track(distance):

track = []

current = 0

mid = distance * 0.8

t = 0.2

while current < distance:

if current < mid:

a = 2 # 加速阶段

else:

a = -3 # 减速阶段

v = v0 + a*t

move = v0*t + 0.5*a*t**2

current += move

track.append(round(move))

v0 = v

return track

5. 执行拖动操作

使用Selenium模拟

python

from selenium.webdriver import ActionChains

slider = driver.find_element_by_id("slider")

# 生成轨迹

distance = find_gap("bg.png", "slide.png")

track = generate_track(distance)

# 拖动操作

ActionChains(driver).click_and_hold(slider).perform()

for x in track:

ActionChains(driver).move_by_offset(x, 0).perform()

ActionChains(driver).release().perform()

6. 高级反爬应对策略

1. 轨迹检测：添加随机Y轴偏移

python

track.append((x, np.random.randint(-2,3)))

2. Canvas指纹：使用无头浏览器（Puppeteer/Playwright）
3. 参数加密：逆向JS分析加密逻辑
4. 深度学习：使用YOLO等模型定位缺口

注意事项

• 合法合规：仅用于授权测试
• 代理IP：防止IP被封禁
• 请求间隔：添加随机等待时间
• 验证结果：检查是否返回成功Token

完整示例代码

python

# 需安装：selenium, opencv-python, numpy

import cv2

import numpy as np

from selenium import webdriver

from selenium.webdriver import ActionChains

def crack_slide_captcha():

driver = webdriver.Chrome()

driver.get("https://example.com/login")

# 获取验证码图片

bg = driver.find_element_by_id("bg-img")

slide = driver.find_element_by_id("slide-img")

bg.screenshot("bg.png")

slide.screenshot("slide.png")

# 计算缺口位置

gap_pos = find_gap("bg.png", "slide.png")

# 模拟拖动

slider = driver.find_element_by_id("slider")

track = generate_track(gap_pos)

ActionChains(driver).click_and_hold(slider).perform()

for x in track:

ActionChains(driver).move_by_offset(x, 0).perform()

ActionChains(driver).release().perform()

return driver.get_cookies()

对抗升级方案

• 使用Pyppeteer隐藏自动化特征
• 调用第三方打码平台（人工识别）
• 部署深度学习模型（需标注数据集）

实际应用中需根据目标网站的具体实现动态调整方案。