深度解析：实干派！网易易盾增强版滑块验证码，全方位讲解识别思路（含源码）

注意，本文只提供学习的思路，严禁违反法律以及破坏信息系统等行为，本文只提供思路

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某盾的增强版滑块已经上线很久了，最近心血来潮想看一下这个验证码是骡子是马，我也翻阅了很多市面上的教程，都对该验证码有一定的简介，部分还停留在理论层面，

本文将从浅到深的讲解，该验证码识别破解的奥秘所在

，如果还不了解什么是增强版滑块的话，可以去易盾官网看下，下图是官网的例子

本文滑块识别已同步上线至OCR识别网站： http://yxlocr.nat300.top/ocr/other/11

本文讲述的方法，经过最后分析，

可以得到95的准确率

，下面来看一些预测成功的数据集

单从官网例子中可以看出，滑块是经过旋转+偏移量来移动的，如下是经过反混淆后的代码，从js代码逆向分析也可以得知，jigsaw（即滑块）的样式left移动x像素时，其旋转角度是x*attrs，这个attrs就是请求包里返回的角度

分析步骤

1、移动滑块

2、确定识别位置

3、确定滑动轨迹和缺口边框

4、缺口初步识别

5、滑块识别优化

6、最后总结

1、移动滑块

从初步分析的结果来看，我们就可以模拟该操作，我们只需要使用opencv中的方法即可，我以如下数据图片为例：

因为滑块的

最大旋转角度为90度

，我们只需要将滑块放置到背景的最左侧，然后循环90次，就可以得到所有模拟滑动的结果，这里需要注意，由于缺口图片是包含透明通道的，背景图没有，所以在叠加处理时，需要在背景中添加一个透明通道，同时，在叠加时，不需要展示缺口图的透明通道，代码如下：

import

os

import

cv2

import

numpy as np

def cv_show

(

img

)

:

cv2.imshow