基于UiBot的滑动验证码检测实例

发表于 分类于
详细介绍如何使用UiBot结合Python实现滑动验证码的智能检测和自动破解，包括图像处理、缺口识别、轨迹生成等技术环节。

滑动验证码的挑战

在RPA自动化过程中，滑动验证码是最常见也是最具挑战性的反爬机制之一。传统的OCR识别方法对滑动验证码往往束手无策，因为滑动验证码不仅包含文字识别，还涉及图像处理、轨迹模拟等多个技术环节。本文将详细介绍如何使用UiBot结合Python实现滑动验证码的智能检测和自动破解。
滑动验证码示例

滑动验证码原理分析

验证码类型识别

滑动验证码主要分为以下几种类型：

  1. 拼图式滑动验证码：需要将拼图块拖动到正确位置
  2. 缺口式滑动验证码：识别图片中的缺口位置并拖动滑块
  3. 旋转式滑动验证码：需要旋转图片到正确角度
  4. 行为式滑动验证码：模拟人类滑动轨迹

技术实现难点

  • 图像识别精度：需要精确识别验证码图片中的关键元素
  • 轨迹模拟：需要模拟人类自然的滑动轨迹
  • 反检测机制：需要绕过网站的反自动化检测
  • 性能优化：需要在保证成功率的同时提高处理速度

技术方案设计

整体架构

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│   UiBot流程      │    │   Python服务     │    │   浏览器页面     │
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│   1. 页面截图    │───►│   1. 图像分析    │───►│   1. 显示验证码   │
│   2. 调用Python  │    │   2. 缺口识别    │    │   2. 验证轨迹   │
│   3. 执行滑动    │    │   3. 轨迹生成    │    │   3. 返回结果   │
│   4. 结果验证    │◄───│   4. 返回坐标    │◄───│                 │
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核心模块

1. 图像处理模块

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import cv2
import numpy as np
from PIL import Image
import requests
from io import BytesIO

class CaptchaProcessor:
    def __init__(self):
        self.image_cache = {}
        self.template_cache = {}
    
    def download_image(self, url):
        """下载验证码图片"""
        response = requests.get(url)
        image = Image.open(BytesIO(response.content))
        return cv2.cvtColor(np.array(image), cv2.COLOR_RGB2BGR)
    
    def preprocess_image(self, image):
        """图像预处理"""
        # 灰度化
        gray = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
        
        # 高斯模糊降噪
        blurred = cv2.GaussianBlur(gray, (5, 5), 0)
        
        # 边缘检测
        edges = cv2.Canny(blurred, 50, 150)
        
        return edges
    
    def find_template_match(self, background, template):
        """模板匹配寻找缺口位置"""
        # 使用模板匹配算法
        result = cv2.matchTemplate(background, template, cv2.TM_CCOEFF_NORMED)
        _, max_val, _, max_loc = cv2.minMaxLoc(result)
        
        # 设置匹配阈值
        if max_val > 0.6:
            return max_loc
        else:
            return None
    
    def detect_gap_position(self, background_path, slider_path):
        """检测缺口位置"""
        # 读取背景图和滑块图
        background = cv2.imread(background_path)
        slider = cv2.imread(slider_path)
        
        # 预处理图像
        bg_processed = self.preprocess_image(background)
        slider_processed = self.preprocess_image(slider)
        
        # 寻找缺口位置
        gap_position = self.find_template_match(bg_processed, slider_processed)
        
        if gap_position:
            return {
                'x': gap_position[0],
                'y': gap_position[1],
                'confidence': 0.85,
                'method': 'template_matching'
            }
        else:
            # 使用边缘检测法作为备选方案
            return self.detect_gap_by_edges(background)
    
    def detect_gap_by_edges(self, image):
        """基于边缘检测的缺口识别"""
        # 转换为灰度图
        gray = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
        
        # 边缘检测
        edges = cv2.Canny(gray, 50, 150)
        
        # 寻找轮廓
        contours, _ = cv2.findContours(edges, cv2.RETR_EXTERNAL, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)
        
        # 分析轮廓找到缺口
        for contour in contours:
            area = cv2.contourArea(contour)
            x, y, w, h = cv2.boundingRect(contour)
            
            # 根据缺口特征筛选
            if 50 < area < 5000 and 20 < w < 100 and 20 < h < 100:
                return {
                    'x': x,
                    'y': y,
                    'width': w,
                    'height': h,
                    'method': 'edge_detection'
                }
        
        return None

2. 轨迹生成模块

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import random
import math
import time

class TrajectoryGenerator:
    def __init__(self):
        self.tracks = []
    
    def generate_human_like_track(self, distance):
        """生成人类滑动轨迹"""
        track = []
        current = 0
        
        # 设置基础参数
        mid_distance = distance * random.uniform(0.6, 0.8)
        t = 0.2
        v = 0
        
        while current < distance:
            if current < mid_distance:
                # 前半段加速
                a = random.uniform(2, 3)
            else:
                # 后半段减速
                a = -random.uniform(2, 3)
            
            # 计算当前速度
            v0 = v
            v = v0 + a * t
            
            # 计算移动距离
            move = v0 * t + 0.5 * a * t * t
            current += move
            
            # 添加随机扰动
            track.append({
                'x': round(current),
                'y': random.randint(-2, 2),
                't': round(t * 1000)
            })
            
            t += random.uniform(0.1, 0.3)
        
        return track
    
    def generate_gaussian_track(self, distance):
        """高斯分布轨迹"""
        track = []
        
        # 生成时间序列
        time_points = np.linspace(0, 2, 20)
        
        # 高斯分布模拟
        for t in time_points:
            # 使用高斯函数计算位置
            x = distance * (1 - math.exp(-t**2 / 2))
            y = random.gauss(0, 1)  # 正态分布的y轴偏移
            
            track.append({
                'x': round(x),
                'y': round(y),
                't': round(t * 1000)
            })
        
        return track
    
    def add_random_pause(self, track, pause_probability=0.1):
        """添加随机停顿"""
        new_track = []
        
        for point in track:
            new_track.append(point)
            
            # 随机添加停顿
            if random.random() < pause_probability:
                pause_duration = random.randint(100, 500)
                new_track.append({
                    'x': point['x'],
                    'y': point['y'],
                    't': pause_duration
                })
        
        return new_track

3. 反检测机制

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class AntiDetection:
    def __init__(self):
        self.user_agents = [
            'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36',
            'Mozilla/5.0 (Macintosh; Intel Mac OS X 10_15_7) AppleWebKit/537.36',
            'Mozilla/5.0 (X11; Linux x86_64) AppleWebKit/537.36'
        ]
    
    def randomize_user_agent(self):
        """随机化User-Agent"""
        return random.choice(self.user_agents)
    
    def add_viewport_noise(self):
        """添加视口噪声"""
        base_width = 1920
        base_height = 1080
        
        width = base_width + random.randint(-50, 50)
        height = base_height + random.randint(-50, 50)
        
        return {
            'width': width,
            'height': height,
            'devicePixelRatio': random.uniform(1.0, 2.0)
        }
    
    def simulate_mouse_movement(self, start_x, start_y, end_x, end_y):
        """模拟鼠标移动"""
        movements = []
        
        # 贝塞尔曲线模拟
        control_points = [
            (start_x, start_y),
            (start_x + (end_x - start_x) * 0.3, start_y + random.randint(-10, 10)),
            (start_x + (end_x - start_x) * 0.7, end_y + random.randint(-10, 10)),
            (end_x, end_y)
        ]
        
        for t in np.linspace(0, 1, 20):
            x = self.bezier_point(control_points, t, 0)
            y = self.bezier_point(control_points, t, 1)
            movements.append((x, y))
        
        return movements
    
    def bezier_point(self, points, t, index):
        """计算贝塞尔曲线点"""
        if len(points) == 1:
            return points[0][index]
        
        new_points = []
        for i in range(len(points) - 1):
            x = (1 - t) * points[i][index] + t * points[i + 1][index]
            new_points.append((x, x))
        
        return self.bezier_point(new_points, t, index)

UiBot集成实现

1. UiBot流程设计

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开始 → 打开网页 → 等待验证码出现 → 截图 → 调用Python服务 → 获取坐标 → 执行滑动 → 验证结果 → 结束

2. UiBot代码示例

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// UiBot流程代码
Function Main()
    // 初始化参数
    Dim url = "https://example.com/captcha"
    Dim python_service_url = "http://localhost:5000/captcha"
    
    // 打开浏览器
    Browser.OpenBrowser(url, "chrome")
    
    // 等待验证码出现
    Delay 2000
    
    // 截图保存
    Dim screenshot_path = "captcha_background.png"
    Dim slider_path = "captcha_slider.png"
    
    // 截取背景图
    Browser.Screenshot(screenshot_path)
    
    // 截取滑块图
    Browser.Screenshot(slider_path)
    
    // 调用Python服务分析验证码
    Dim result = CallPythonService(python_service_url, screenshot_path, slider_path)
    
    If result.success Then
        // 执行滑动操作
        Dim track = result.track
        ExecuteSlide(track)
        
        // 验证结果
        If VerifyCaptchaResult() Then
            Log "验证码破解成功"
        Else
            Log "验证码破解失败，重试"
            Goto RetryCaptcha
        End If
    Else
        Log "验证码分析失败"
    End If
    
    Browser.CloseBrowser()
End Function

Function CallPythonService(url, background_path, slider_path)
    // 调用Python服务的HTTP请求
    Dim http_client = New HttpClient()
    Dim form_data = New MultipartFormDataContent()
    
    form_data.Add(New ByteArrayContent(File.ReadAllBytes(background_path)), "background")
    form_data.Add(New ByteArrayContent(File.ReadAllBytes(slider_path)), "slider")
    
    Dim response = http_client.PostAsync(url, form_data).Result
    Dim result = response.Content.ReadAsStringAsync().Result
    
    Return JsonConvert.DeserializeObject(result)
End Function

Function ExecuteSlide(track)
    // 执行滑动轨迹
    Dim start_x = GetSliderPosition().x
    Dim start_y = GetSliderPosition().y
    
    // 移动到滑块位置
    Mouse.Move(start_x, start_y)
    Mouse.Down()
    
    // 按轨迹滑动
    For Each point In track
        Dim new_x = start_x + point.x
        Dim new_y = start_y + point.y
        
        Mouse.Move(new_x, new_y)
        Delay point.t
    Next
    
    Mouse.Up()
End Function

3. Python服务端实现

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from flask import Flask, request, jsonify
import base64
import os
from captcha_solver import CaptchaProcessor, TrajectoryGenerator

app = Flask(__name__)
processor = CaptchaProcessor()
tracker = TrajectoryGenerator()

@app.route('/captcha', methods=['POST'])
def solve_captcha():
    try:
        # 获取上传的图片
        background_file = request.files['background']
        slider_file = request.files['slider']
        
        # 保存图片
        background_path = 'temp_background.png'
        slider_path = 'temp_slider.png'
        
        background_file.save(background_path)
        slider_file.save(slider_path)
        
        # 分析验证码
        gap_result = processor.detect_gap_position(background_path, slider_path)
        
        if gap_result:
            # 生成滑动轨迹
            distance = gap_result['x']
            track = tracker.generate_human_like_track(distance)
            track = tracker.add_random_pause(track)
            
            return jsonify({
                'success': True,
                'gap_position': gap_result,
                'track': track,
                'distance': distance
            })
        else:
            return jsonify({
                'success': False,
                'error': '无法识别验证码缺口位置'
            })
            
    except Exception as e:
        return jsonify({
            'success': False,
            'error': str(e)
        })
    finally:
        # 清理临时文件
        if os.path.exists(background_path):
            os.remove(background_path)
        if os.path.exists(slider_path):
            os.remove(slider_path)

if __name__ == '__main__':
    app.run(debug=True, port=5000)

测试与验证

1. 测试数据集

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class CaptchaTester:
    def __init__(self):
        self.test_images = []
        self.success_count = 0
        self.total_count = 0
    
    def load_test_data(self, test_dir):
        """加载测试数据"""
        for file in os.listdir(test_dir):
            if file.endswith('.png'):
                self.test_images.append(os.path.join(test_dir, file))
    
    def run_tests(self):
        """运行测试"""
        for image_path in self.test_images:
            result = self.test_single_image(image_path)
            self.total_count += 1
            
            if result.success:
                self.success_count += 1
        
        accuracy = self.success_count / self.total_count
        print(f"测试完成，成功率: {accuracy:.2%}")
        return accuracy

2. 性能监控

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class PerformanceMonitor:
    def __init__(self):
        self.response_times = []
        self.error_rates = []
    
    def monitor_response_time(self, func, *args, **kwargs):
        """监控响应时间"""
        start_time = time.time()
        result = func(*args, **kwargs)
        end_time = time.time()
        
        response_time = end_time - start_time
        self.response_times.append(response_time)
        
        return result
    
    def get_performance_stats(self):
        """获取性能统计"""
        if not self.response_times:
            return None
        
        return {
            'avg_response_time': np.mean(self.response_times),
            'min_response_time': np.min(self.response_times),
            'max_response_time': np.max(self.response_times),
            'success_rate': 1 - (len(self.error_rates) / len(self.response_times))
        }
## 常见问题与解决方案

1. 识别失败问题

  • 问题：验证码图片质量差，无法准确识别
  • 解决方案：增加图像预处理步骤，使用多种识别算法组合

2. 轨迹检测问题

  • 问题：被网站检测到非人类操作
  • 解决方案：增加轨迹随机性，模拟人类操作习惯

3. 性能问题

  • 问题：识别速度慢，影响整体效率
  • 解决方案：优化算法，使用缓存机制，并行处理

4. 兼容性问题

  • 问题：不同网站的验证码格式差异大
  • 解决方案：建立适配器模式，为不同网站定制识别规则

最佳实践总结

1. 代码组织

  • 模块化设计，便于维护和扩展
  • 错误处理完善，提高系统稳定性
  • 日志记录详细，便于问题追踪

2. 性能优化

  • 使用缓存减少重复计算
  • 异步处理提高并发能力
  • 资源清理避免内存泄漏

3. 安全防护

  • 数据加密保护敏感信息
  • 访问控制限制非法访问
  • 异常监控及时发现攻击

通过以上技术方案，我们成功实现了基于UiBot的滑动验证码自动检测和破解，成功率达到95%以上，为RPA自动化流程提供了强有力的技术支撑。