本文介绍了Shopee平台上的弧形滑块验证码的解决方案。这种验证码在滑动过程中会产生弧度,导致即使识别到正确的X轴位置也难以准确滑动到位。验证码要求严丝合缝才能通过,增加了难度。解决方案包括使用Yolo准确标注图形框位置、匹配两个滑块的重合度、纯代码实现不借助外部插件等。虽然准确率能达到80%-90%,但仍存在一些坑点,如滑动轨迹识别、使用DrissionPage和pupteer无法通过验证等。
本文详细介绍了针对Shopee平台上的弧形滑块验证码的解决方案。Shopee平台广泛采用的一种安全性验证手段是弧形滑块验证码。这类验证码的特点在于,验证过程中滑块需要沿着设计好的弧线进行滑动,这不仅要求用户在X轴上找到正确的起始位置,还需要在滑动时考虑到Y轴上的弧度变化,这意味着即使用户可以正确识别出X轴的位置,但若未能准确掌握滑动的弧度,同样难以成功完成验证。因此,相比于传统的直线滑块验证码,弧形滑块验证码的安全性和挑战性都得到了显著提升。
为了解决这个难题,文章提出了一套技术方案。解决方案中使用了Yolo技术进行图形框的准确标注。Yolo(You Only Look Once)是一种先进的实时对象检测系统,能够快速准确地标定出图像中的特定对象的位置和大小。在本场景中,Yolo可以帮助确定滑块的初始位置以及滑动过程中所需遵循的弧度。
接下来,方案中提出了匹配两个滑块重合度的方法。即通过技术手段分析两个滑块的图像重合情况,确保用户在滑动过程中能够按照要求的弧度进行滑动,以达到严丝合缝的标准,从而通过验证。为了实现这一点,可能需要复杂的图像处理和算法来动态调整滑动轨迹,以便尽可能与弧形轨迹吻合。
此外,文章强调该解决方案完全采用纯代码实现,不依赖任何外部插件。这一点非常重要,因为使用外部插件在某些情况下可能不符合平台的安全规定,或者会影响用户验证的便捷性。代码实现的方式可以让开发者更容易根据自己的需求定制和优化验证码解决方案,提高整体的兼容性和稳定性。
文章也指出,即使这个方案能够达到80%-90%的准确率,但在实际应用中仍然存在一些问题。例如,滑动轨迹的识别可能因为多种因素(如设备差异、浏览器差异等)而存在误差,导致验证过程的困难。此外,文章还提到了使用DrissionPage和pupteer工具在实现过程中可能遇到的验证失败问题,这表明在自动化测试环境中,这种验证码的解决方案还存在一些需要克服的挑战。
文章通过具体的代码实现细节,为读者提供了一个在Shopee平台应对弧形滑块验证码的完整方法。虽然这个过程中有挑战,但解决方案的提出,无疑为希望自动化处理验证码的开发者提供了宝贵的参考和思路。
2025-11-21 12:24:43
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