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前言
最近遇到了滑块验证码识别的问题，写一篇文章来记录一下过程
目前解决方法用Python脚本实现自动化填入信息→点击按钮→截图滑块验证码→识别距离→微调移动距离
所有代码均由ChatGPT代写
下面以腾讯的滑块验证码为例子
前期准备
环境配置
使用Chromium和配套的Chromedriver，不使用系统Chrome可以避免Chrome版本问题，高手随意
下载好chrome-win.zip和chromedriver_win32.zip并解压到项目文件夹中
编写代码
首先是配置Chrome浏览器，并全屏启动
打开Url，填入信息，浏览器右键检查可以找到需要填入信息的元素ID和点击按钮的元素ID
这里我测试的是一个短信轰炸
由于滑块验证码被嵌入到了
iframe 元素中，所以不进行切换会找不到验证码元素需要通过Xpath来寻找滑块验证码元素，等待加载完毕后截图
到这一步我们就得到了一张中心含有滑块验证码的截图，直接使用这张截图是分析不了的，需要进行裁剪
把图片发送给ChatGPT-4o，可以得到裁剪的代码
裁剪后大小如下
调用captcha-recognizer，得到滑动距离
接下来进行拖动，target_position的值需要根据实际情况调整，这里我进行测试后发现移动 像素为 distance + 40 的值 恰好是成功验证的距离，拖动到指定位置后，还需要再点击一下
完整代码
碎碎念
文章没啥含金量，主要站在巨人的肩膀上
过程期间遇到了挺多问题
滑块验证码一般是由2张图片组成，一开始的思路是获取这2张图片的Url地址，下载后调用在线打码平台，实现后发现识别率实在是太低了，返回的像素值偏差很大，这部分也可能是我没有找到返回值与实际移动值之间的关系，同时在线打码平台并不会报错，所以也难以判断是否识别正确