目錄

一、引言

二、滑動驗證碼原理與反爬機制

2.1 驗證碼原理

2.2 反爬機制

三、工程實戰：滑動驗證碼識別全流程

3.1 工程準備

3.1.1 環境依賴

3.1.2 目標網站與驗證碼識別案例

3.2 核心破解流程

3.2.1 自動化打開網頁與登錄

3.2.2 獲取驗證碼圖片（適配縮放）

3.2.3 識別缺口左邊緣

3.2.4 計算滑動距離（左邊緣對齊）

3.2.5 生成自然滑動軌跡與回彈

3.2.6 按軌跡移動滑塊

3.2.7 主流程整合

結語

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🎬 攻城獅7號：個人主頁

🔥 個人專欄:?《python爬蟲教程》

?? 君子慎獨!

?🌈 大家好，歡迎來訪我的博客！
?? 此篇文章主要介紹 滑動驗證碼 的識別
📚 本期文章收錄在《python爬蟲教程》，大家有興趣可以自行查看！
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一、引言

????????隨著互聯網安全需求的提升，滑動驗證碼（Slider Captcha）已成為各大網站防止自動化攻擊和惡意爬蟲的主流手段之一。相比傳統的字符型驗證碼，滑動驗證碼通過人機交互和行為軌跡分析，大幅提升了破解難度。對于自動化測試、數據采集和安全研究者來說，如何精準識別和模擬滑動驗證碼，是一項極具挑戰性的工程任務。

??????? 本章將以實際工程代碼為主線，系統講解結合Selenium知識進行滑動驗證碼的識別與破解流程（不懂Selenium的請自行學習前面章節），涵蓋原理分析、反爬機制、核心代碼實現、調試技巧、常見問題與工程實戰經驗，幫助讀者掌握滑動驗證碼自動化識別的全流程。

二、滑動驗證碼原理與反爬機制

2.1 驗證碼原理

滑動驗證碼的基本流程是：

????????（1）用戶在頁面上看到一張帶有缺口的圖片和一個可拖動的滑塊。

????????（2）用戶需要按住滑塊，將其拖動到缺口處，使圖片拼合完整。

????????（3）系統通過前端和后端雙重校驗，判斷滑塊是否準確對齊缺口，并分析拖動軌跡是否自然。

滑動驗證碼的常見類型有：

????????- 拼圖型滑動驗證碼：最常見，用戶需將滑塊拖到缺口處。

????????- 軌跡型滑動驗證碼：要求用戶沿特定軌跡拖動滑塊。

????????- 多步驗證型：滑動后還需輸入字符或完成其他操作。

2.2 反爬機制

滑動驗證碼的反爬機制主要包括：

????????- 軌跡分析：檢測滑塊移動軌跡是否自然（加速度、抖動、停頓等）。

????????- 環境檢測：檢測瀏覽器指紋、User-Agent、Cookie、Referer 等參數。

????????- 圖片混淆：驗證碼圖片可能經過切片、加密、canvas 繪制等處理。

????????- 行為識別：分析鼠標事件、點擊頻率、頁面交互等行為特征。

破解滑動驗證碼的難點在于：

????????- 缺口識別：需精準定位缺口左邊緣，避免陰影、邊框等干擾。

????????- 軌跡模擬：需生成近似人類的加速-減速軌跡，并加入微小抖動和回彈。

????????- 環境偽裝：需偽裝瀏覽器指紋、請求頭等，防止被反爬機制識別。

三、工程實戰：滑動驗證碼識別全流程

????????接下來詳細講解滑動驗證碼識別與破解的完整工程流程。

3.1 工程準備

3.1.1 環境依賴

- Python 3.x

- Selenium

- Pillow (PIL)

- Chrome 瀏覽器及 ChromeDriver

安裝依賴：

pip install selenium pillow

3.1.2 目標網站與驗證碼識別案例

????????以保險公司產品查詢系統（?財產保險公司自主注冊產品查詢V1.0.0? ）為例，登錄頁面集成了典型的拼圖型滑動驗證碼。驗證碼區域如圖所示：

下面是實現滑動驗證碼識別的動圖（滑動的速度可以自行調整）：

??????? 那么我們是如何實現的呢，那請看下面內容分析

3.2 核心破解流程

3.2.1 自動化打開網頁與登錄

????????首先，使用 Selenium 自動化打開目標網頁，隨便輸入用戶名和密碼，點擊登錄按鈕，觸發滑動驗證碼彈窗。下面是定位用戶名密碼框輸入模擬登錄操作

from selenium import webdriver  # 導入Selenium庫，用于自動化瀏覽器操作from selenium.webdriver.common.by import By  # 用于元素定位from selenium.webdriver.support.ui import WebDriverWait  # 顯式等待，確保元素加載完成from selenium.webdriver.support import expected_conditions as EC  # 等待條件from selenium.webdriver import ActionChains  # 用于模擬鼠標拖動等復雜操作from PIL import Image, ImageDraw  # 圖像處理庫，用于截圖和畫輔助線import time  # 時間控制class CrackSlider():def __init__(self):self.url = "https://cxcx.iachina.cn/"  # 目標網站self.chrome_options = webdriver.ChromeOptions()  # 創建Chrome配置對象self.chrome_options.add_experimental_option('excludeSwitches', ['enable-automation'])  # 隱藏自動化標識，降低被檢測風險self.browser = webdriver.Chrome(options=self.chrome_options)  # 啟動Chrome瀏覽器self.browser.maximize_window()  # 最大化窗口，防止截圖區域不全self.wait = 2  # 默認等待時間（秒）def open(self):self.browser.get(self.url)  # 打開目標網頁time.sleep(self.wait)  # 等待頁面加載def input_login_info(self):myname = self.browser.find_element(By.XPATH, "/html/body/form/div/div[2]/div[1]/input[1]")  # 定位用戶名輸入框myname.send_keys("1111")  # 輸入用戶名mycode = self.browser.find_element(By.XPATH, '//*[@id="passWord"]')  # 定位密碼輸入框mycode.send_keys("1111")  # 輸入密碼time.sleep(2)  # 等待輸入完成def click_login(self):button = self.browser.find_element(By.XPATH, '/html/body/form/div/div[3]/input[5]')  # 定位登錄按鈕button.click()  # 點擊登錄time.sleep(2)  # 等待滑動驗證碼彈出

實現思路與設計原因：

????????- 采用Selenium自動化瀏覽器，能夠真實模擬用戶操作，繞過大部分前端反爬機制。

????????- 顯式等待和sleep結合，確保頁面元素加載和渲染完成，避免截圖黑屏或元素未找到。

????????- 最大化窗口和隱藏自動化標識，有助于提升截圖準確性和通過率。

3.2.2 獲取驗證碼圖片（適配縮放）

????????驗證碼圖片通常經過縮放或高分屏渲染，需獲取 devicePixelRatio 并裁剪出驗證碼區域。

screenshot_all.png?

 def get_captcha_image(self, filename):wait = WebDriverWait(self.browser, 10)  # 顯式等待，確保驗證碼圖片元素可見element = wait.until(EC.visibility_of_element_located((By.XPATH, '//*[@id="slideBar"]/div/div[1]/div[2]/div[2]/div[1]')))time.sleep(2)  # 等待圖片渲染，防止截圖為黑色self.device_pixel_ratio = self.browser.execute_script('return window.devicePixelRatio')  # 獲取瀏覽器縮放比例location = element.location  # 獲取驗證碼圖片左上角坐標（頁面坐標）size = element.size  # 獲取驗證碼圖片寬高left = location['x'] * self.device_pixel_ratio  # 左坐標（頁面坐標*縮放）top = location['y'] * self.device_pixel_ratio  # 上坐標right = left + size['width'] * self.device_pixel_ratio  # 右坐標bottom = top + size['height'] * self.device_pixel_ratio  # 下坐標self.browser.save_screenshot("screenshot_all.png")  # 截取全屏im = Image.open("screenshot_all.png")  # 打開截圖img = im.crop((left, top, right, bottom))  # 裁剪驗證碼區域img.save(filename)  # 保存驗證碼圖片return img  # 返回PIL.Image對象

實現思路與設計原因：

????????- 通過顯式等待和sleep，確保驗證碼圖片已完全渲染，避免截圖黑屏。

????????- 獲取devicePixelRatio，適配高分屏和瀏覽器縮放，保證裁剪區域與實際驗證碼一致。

????????- 先全屏截圖再裁剪，兼容所有瀏覽器和頁面布局。

3.2.3 識別缺口左邊緣

????????通過對比"無缺口"和"有缺口"兩張圖片，遍歷像素，找出差異最大的區域，確定缺口左邊緣。

 def get_gap(self, image1, image2):beforecode = image1.convert("L")  # 轉為灰度圖，簡化像素對比aftercode = image2.convert("L")  # 轉為灰度圖threshold = 60  # 像素差閾值，調節靈敏度width = beforecode.size[0]  # 圖片寬度height = beforecode.size[1]  # 圖片高度diff_w = []  # 存儲所有差異點的橫坐標for h in range(0, height):  # 遍歷每一行for w in range(int(round(width/3,0)), width):  # 從1/3寬度開始，避開左側干擾beforepixel = beforecode.getpixel((w,h))  # 獲取無缺口像素afterpixel = aftercode.getpixel((w,h))  # 獲取有缺口像素if abs(beforepixel - afterpixel) > threshold:  # 差異大于閾值diff_w.append(w)  # 記錄差異點橫坐標if diff_w:gap_left = min(diff_w)  # 差異區間左邊界gap_right = max(diff_w)  # 差異區間右邊界gap_center = (gap_left + gap_right) // 2  # 取中心點return gap_left, gap_center  # 返回左邊緣和中心return 0, 0  # 未找到則返回0

實現思路與設計原因：

????????- 灰度化處理簡化像素對比，提升識別速度和魯棒性。

????????- 只遍歷右側2/3區域，避開左側logo或干擾元素。

????????- 統計所有差異點，取最左為gap_left，最右為gap_right，中心為gap_center。

????????- 返回gap_left用于滑塊左邊緣對齊，gap_center用于調試和可視化。

3.2.4 計算滑動距離（左邊緣對齊）

????????滑塊左邊緣應對齊缺口左邊緣，滑動距離為：

    gap_left, gap_center = self.get_gap(image1, image2)  # 獲取缺口左邊緣和中心captcha_left = captcha_element.location['x'] * self.device_pixel_ratio  # 驗證碼圖片左上角頁面坐標gap_left_page = captcha_left + gap_left  # 缺口左邊緣頁面坐標slider_left = slider_location['x'] * self.device_pixel_ratio  # 滑塊左邊緣頁面坐標move_distance = gap_left_page - slider_left  # 實際需要滑動的距離

實現思路與設計原因：

????????- 所有坐標都統一為頁面坐標并乘以devicePixelRatio，避免縮放誤差。

????????- 滑塊左邊緣對齊缺口左邊緣，符合大多數滑動驗證碼的判定邏輯。

????????- move_distance為正，表示向右滑動。

3.2.5 生成自然滑動軌跡與回彈

????????軌跡需模擬人類加速-減速運動，并在末尾加入回彈和微小抖動。

    def get_track(self, distance):if distance <= 0:return [0]  # 距離為0直接返回track = []  # 存儲每次移動的距離current = 0  # 當前位移mid = distance * 4 / 5  # 前4/5為加速，后1/5為減速t = 0.2  # 時間間隔v = 0  # 初速度while current < distance:  # 未到目標距離if current < mid:a = 2  # 加速階段else:a = -3  # 減速階段v0 = v  # 初速度v = v0 + a * t  # 當前速度move = v0 * t + 1 / 2 * a * t * t  # 位移current += move  # 累加位移track.append(round(move))  # 記錄本次移動if len(track) > 0:track[-1] = int(round(distance - sum(track[:-1])))  # 修正最后一步if abs(sum(track) - distance) > 1:track.append(int(distance - sum(track)))  # 再次修正return track

實現思路與設計原因：

????????- 軌跡分為加速和減速兩段，模擬人手自然運動。

????????- 每步位移用物理公式計算，提升軌跡真實性。

????????- 最后一步修正，確保總距離精確。

????????- 可在軌跡末尾加微小抖動和回彈，進一步提升"人味"。

軌跡末尾加回彈：

track = self.get_track(move_distance)  # 生成主軌跡
track.extend([3, -2, 1, -1])  # 加入回彈和微調

3.2.6 按軌跡移動滑塊

    def move_to_gap(self, slider, tracks):actions = ActionChains(self.browser)  # 創建動作鏈actions.click_and_hold(slider).perform()  # 按住滑塊for x in tracks:actions.move_by_offset(xoffset=x, yoffset=0).perform()  # 拖動滑塊time.sleep(1)  # 停頓，模擬人類松手前的停留actions.release().perform()  # 松開滑塊，完成驗證

實現思路與設計原因：

????????- 使用ActionChains模擬鼠標按住、拖動、松開全過程。

????????- 每步移動后立即執行，模擬真實鼠標拖動。

????????- 松手前適當停頓，提升通過率。

3.2.7 主流程整合

beforecode.png（獲取的無缺口圖片）

?aftercode.png（獲取的缺口圖片）

    def crack(self):self.open()  # 打開網頁self.input_login_info()  # 輸入用戶名和密碼self.click_login()  # 點擊登錄，彈出驗證碼image1 = self.get_captcha_image('beforecode.png')  # 獲取無缺口圖片slider = self.get_slider()  # 獲取滑塊元素slider.click()  # 點擊滑塊，顯示缺口time.sleep(3)  # 等待缺口圖片渲染image2 = self.get_captcha_image('aftercode.png')  # 獲取帶缺口圖片gap_left, gap_center = self.get_gap(image1, image2)  # 識別缺口左邊緣和中心captcha_element = self.browser.find_element(By.XPATH, '//*[@id="slideBar"]/div/div[1]/div[2]/div[2]/div[1]')  # 驗證碼元素captcha_left = captcha_element.location['x'] * self.device_pixel_ratio  # 驗證碼左上角頁面坐標gap_left_page = captcha_left + gap_left  # 缺口左邊緣頁面坐標slider_location = slider.location  # 滑塊左上角頁面坐標slider_size = slider.size  # 滑塊寬高slider_left = slider_location['x'] * self.device_pixel_ratio  # 滑塊左邊緣頁面坐標slider_center = slider_left + slider_size['width'] * self.device_pixel_ratio / 2  # 滑塊中心頁面坐標move_distance = gap_left_page - slider_left  # 需要滑動的距離print(f"gap_left (in image): {gap_left}")print(f"gap_center (in image): {gap_center}")print(f"captcha_left (page): {captcha_left}")print(f"gap_left_page: {gap_left_page}")print(f"slider_left: {slider_left}")print(f"slider_center: {slider_center}")print(f"move_distance (left edge align): {move_distance}")img1_debug = image1.copy()  # 調試用圖片img2_debug = image2.copy()self.draw_debug_line(img1_debug, gap_left, 'green', 'beforecode_debug.png')  # 畫缺口左邊緣self.draw_debug_line(img1_debug, gap_center, 'red', 'beforecode_debug.png')  # 畫缺口中心self.draw_debug_line(img2_debug, gap_left, 'green', 'aftercode_debug.png')self.draw_debug_line(img2_debug, gap_center, 'red', 'aftercode_debug.png')slider_center_in_img = int(slider_center - captcha_left)  # 滑塊中心在圖片內的橫坐標self.draw_debug_line(img1_debug, slider_center_in_img, 'blue', 'beforecode_debug.png')  # 畫滑塊中心track = self.get_track(move_distance)  # 生成軌跡track.extend([3, -2, 1, -1])  # 加入回彈print(f"track: {track}")print(f"track sum: {sum(track)}")self.move_to_gap(slider, track)  # 拖動滑塊time.sleep(2)  # 等待驗證結果self.browser.close()  # 關閉瀏覽器

實現思路與設計原因：

????????- 主流程串聯所有步驟，自動化完成驗證碼識別與破解。

????????- 關鍵變量和調試圖片便于排查問題和優化算法。

????????- 結構清晰，便于擴展和維護。

結語

????????滑動驗證碼的自動識別與破解，是自動化測試、數據采集和安全攻防領域的經典難題。本文以實際工程代碼為主線，系統梳理了滑動驗證碼的原理、反爬機制、識別與破解流程、核心算法實現、調試技巧與工程經驗。通過對缺口識別、軌跡生成、滑塊模擬等關鍵環節的逐步剖析，我們不僅掌握了破解滑動驗證碼的技術細節，也深入理解了背后的安全邏輯與攻防博弈。

????????在實際工程中，滑動驗證碼的樣式和反爬機制會不斷演化，破解方法也需靈活調整。面對更復雜的驗證碼（如canvas繪制、AI行為識別、圖片加密等），我們可以結合深度學習、圖像處理、瀏覽器指紋偽裝等多種手段，不斷提升自動化能力。

????????滑動驗證碼的研究，不僅有助于提升自動化測試和數據采集的效率，更有助于理解Web安全、反爬機制和人機交互的前沿發展。希望本章內容能為你的工程實踐和技術探索提供有力參考。未來，隨著AI與安全技術的持續進步，滑動驗證碼的攻防也將更加精彩，期待你在實踐中不斷創新、持續精進！

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