[验证码识别]某盾滑块验证码增强版的识别

s1lencee

[验证码识别]某盾滑块验证码增强版的识别

本文章所有内容仅供学习和研究使用，本人不提供具体模型和源码。若有侵权，请联系我立即删除！维护网络安全，人人有责。

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前言

最近，某盾新推出了增强版验证码，其中滑块的增强版比较新颖（或许是我见识少，我见过百度类似的，但不是滑块）。

与传统滑块不同的是，该滑块的移动轨迹是条弧线，且还会旋转，并且两个缺口的形状相同，这就排除了传统的cv2模板匹配识别缺口的方式。

目录

• 滑块移动曲线研究

• 还原滑块移动曲线

• 缺口识别的方案

• 匹配缺口

滑块移动曲线研究

和非增强版滑块不同的是，该滑块接口新返回了一个值attrs，并且每次返回的值都不同

{
    "attrs": [0.20475486292799452],
    ...
}

而且每次滑块旋转角度和偏移位置都不同，因此有理由怀疑滑块的移动轨迹和该值有关。

我们现在开始分析滑块是怎么移动和旋转的，通过控制台给滑块图片的CSS加上边框显示，就可以明显看出滑块的移动。

结合attrs可以发现当attrs小于0时，是以滑块图片的右上角为中心点进行旋转加向右偏移，反之则以右下角为中心点。

为了验证我们的猜想，我们可以查看它的js文件，以下是我经过反混淆后的代码

function updateJigsawRotateAndLeft() {
    var E = this['$el']["offsetWidth"]
        , w = this["$slider"]["offsetWidth"]
        , Q = this["$jigsaw"]["offsetWidth"]
        , J = this["restrict"](this['$jigsaw'], w - Q);
    if (this['ratio'] = (E / 0x2 - Q) / E,
        this["attrs"]) {
        var g0 = this['attrs'][0x0]
            , g1 = J * this['ratio'];
        this['$jigsaw']['style']['left'] = g1 + 'px',
            this['$jigsaw']['style']['transform'] = 'rotate(' + g0 * g1 + 'deg)',
            this['$jigsaw']['style']['transformOrigin'] = g0 > 0x0 ? "bottom right" : "top right";
    }
}

可以看到当g0也就是attrs大于0时，将滑块dom的style（也就是css）的transformOrigin设置为bottom right，并且还可以得知滑块旋转角度rotate由滑块偏移距离g1与attrs的值g0相乘得到

查资料得知，transformOrigin: bottom right正是设置中心点为右下角

还原滑块移动曲线

再次观察可以发现，滑块的偏移量和下面滑条的偏移量是不相同的，研究上面的js可以发现，滑块的偏移量经过一些算法得到J，再计算就可以得到滑块的偏移量

在控制台上打上日志点，再和还原的算法结果对比

可以看到，结果一样。

缺口识别的方案

我们的目标是获取每个缺口的位置和旋转的角度，才可以判断哪个是符合条件的缺口，例如我得到一个缺口的角度，可以反向计算出滑块的偏移量，然后和该缺口的位置匹配，那么该缺口就是目标。

1.旋转模板匹配

我刚开始采用了旋转模板匹配，也就是将滑块旋转，然后每次旋转都进行一次模板匹配，返回置信度最高的坐标和角度。

但是由于多个缺口的存在，即使取置信度最高的2个值，也不能保证能匹配成功，有时候甚至不能匹配到缺口

于是我弃用了这个方法

2.目标检测 + 旋转模板匹配

在某大佬的建议下，我使用yolov5先将滑块缺口切割出来，再对切割下来的图片进行旋转模板匹配

由于具有针对性，该识别方案的准确率远远高于第一种，但是缺陷是，识别时间较久，且计算量较大

原因很简单，因为需要目标检测再加上匹配每一个角度和多个缺口图片，所以消耗时间高于第一种方案

3.目标检测 + 滑块曲线经过位置 + 置信度比较

最后我想出了另一种识别方案，既然识别缺口角度比较麻烦，那么能不能通过滑块的移动轨迹去匹配缺口呢？

再多次观察可以发现，滑块不是每次都经过两个缺口，能不能只算出经过的缺口就行了

步骤是这样的:

• 通过attrs计算滑块移动曲线
• 使用yolo识别缺口位置
• 再通过三角函数计算去除空白背景的滑块轨迹（每个坐标点和旋转角度）
• 算出滑块轨迹和每个缺口的最小距离，再比较每个缺口的最小距离，距离最小的就是目标缺口
• 如果每个缺口的最小距离只差小于一定阈值，则使用距离每个缺口最小轨迹点的旋转角度去目标匹配得到置信度
• 置信度最高的缺口就是目标缺口

为了方便，我画了一张图表示怎么算出滑块轨迹点

我总结了以下内容，需要三角函数的知识

• 首先算出去除空白背景滑块的中心点，再得到α
• 然后通过β和α算出γ
• 通过γ算出x2和y
• 滑块轨迹点 = (滑块宽度 + x1 + x2, y)

import cv2

def get_slide_center(image_path):
    """获取滑块中心点坐标, 不包含透明背景"""
    # 读取图片
    image = cv2.imread(image_path, cv2.IMREAD_UNCHANGED)
    # 提取Alpha通道
    alpha_channel = image[:, :, 3]
    # 寻找非零Alpha值的最小边界框
    _, thresh = cv2.threshold(alpha_channel, 1, 255, cv2.THRESH_BINARY)
    contours, _ = cv2.findContours(thresh, cv2.RETR_EXTERNAL, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)
    x, y, w, h = cv2.boundingRect(contours[0])
    # 裁剪图片
    return [int(w / 2 + x), int(h / 2 + y)]

得到所有轨迹点后，绘制到背景图上查看结果

接下来就是计算缺口图片中心点到轨迹线的最小距离，然后比较就行了

如果轨迹线经过了2个缺口的中心点，那么就可以根据轨迹点去旋转滑块图片再去匹配缺口图片，取置信度最高的即可

总结

训练该缺口的目标检测我使用了500张图片的数据集，不过我认为300张就够了，具体怎么训练可以参考我之前的文章。

另外，我不是什么大佬，我只是站在了巨人的肩膀上

最后，如果大家有个更好的方法欢迎大家讨论！

瞄帕斯

时代在进步 还是 12306的验证码牛逼  人都识别不出来  除非一直训练模型比拼的就是财力

LiiJuu

高级啊！在感叹楼主思路技术的同时，也在感慨滑块技术的进步啊。
ps:识别消防栓一类的验证方式是我最烦的了，

kittylang

滑块是越来越会玩了，不过在大佬面前都一样

1225661221

本地可以

saccsf

楼主这思路牛逼呀

cv404

搞来搞去都差不多

lccccccc

谢谢分享方法，楼主辛苦了，思路很清晰

呵呵我笑了

这个挺实用的

IT大小白

谢谢分享

BonnieRan

楼主强啊，还有这种滑块验证方式，长见识了~

helian147

滑块都玩出花来了