滑块验证码自动化文档（tmp_captcha_test7）

2026-09-23 版。数据全部来自 ../guiji_new 真人录制的 19 条轨迹（1220x2712 屏幕设备，getevent 采集）。

1. 流程总览

淘宝/饿了么拼图滑块验证码的解决流程（solve_slider(driver, sx=None)）：

按下滑块 → 静默停顿(60~120ms)
  → 右滑到折返点(1060~1105px, 按屏宽缩放)          [真人右段速度模板]
  → 等待幕布展开 + 轮询确认滑块到右端(静默)
  → 截取展开后的拼图区 → 打码API(jfbym type=20226)拿 gap
  → 折返点停顿 = API耗时 + 0.15~0.35s
  → 折回拖到 gap                                [分桶锚点链速度剖面]
  → 轮询确认滑块中心到位(静默)
  → 释放前慢速微调: 幕布左边缘量出真实缺口 vs 当前位置,
    差3~12px时1px/30~90ms慢慢挪过去
  → 静默停顿(40~120ms) → 抬起手指
  → OCR 验证结果, 归档成功/失败截图+轨迹JSON

2. 文件清单

文件	说明
`tmp_captcha_test7.py`	当前主版本（全面真人化校准版）
`tmp_captcha_test6.py`	旧版（生产兜底，参数已过时）
`nine_grid.py`	九宫格验证码（另一类验证码）
`get_guiji.py`	真人轨迹录制工具（adb getevent，输出 JSON+PNG 到 `guiji_new/`）
`run_test7.py`	编码免疫启动器（纯 ASCII，自动识别 UTF-8/GBK，防 PyCharm 存 GBK 后 Python 报编码错）
`../guiji_new/`	真人轨迹模板库（19 条，必需——缺失时右滑退回匀速模式）
`../detect_slider_button.py`	橙色滑块按钮检测
`../detect_captcha_edge.py`	幕布（橙色覆盖层）左边缘检测 = 真实缺口位置

3. 轨迹生成核心

3.1 右滑段（按下 → 折返点）

直接复用真人右段速度模板（_normalize_velocity_template(points, "right")）：爆发起步（峰值 4~7 px/ms）→ 长弧刹车 → 末端爬行
模板曲线按 7~9ms 均匀时间网格重采样（主机注入下限），时长按距离缩放后钳位 0.30~1.20s
Y 漂移：(-0.02, +0.10) × 距离（真人实测均值 +3.6% 向下）
折返点：RIGHT_END_RANGE_1220 = (1060, 1105)（按屏宽缩放，真人集中在 1023~1109）

3.2 折回段（折返点 → 缺口）——按距离分三档

真人 19 条按距离分桶实测：

档	距离	巡航速度(px/ms)	特征
短折	<450×scale	0.45~0.9	全程较慢，减速区 55% 路程起
中折	450~600×scale	0.7~1.3	减速起点 150px（缩放后）
长折	>600×scale	1.6~2.4	高速巡航 + 超长慢尾

锚点链（距缺口 px, 速度/巡航）对数线性插值，所有距离按屏幕宽度 scale = W/1220 缩放：

档	锚点链（1220 基准，运行时×scale）
长折	(150,1.0) (100,0.40) (70,0.25) (50,0.16) (30,0.08) (20,0.04) (10,0.02) (5,0.01)
中折	(150,1.0) (100,0.26) (50,0.15) (20,0.10) (10,0.07) (5,0.01)
短折	(dec_start,1.0) (100,0.45) (50,0.28) (20,0.12) (10,0.04) (5,0.02)

减速起点：dec_start = 150×scale（≥250px），短折 max(80×scale, 0.55×距离)
起步加速：前 20~30% 路程内从 25% 平滑升到巡航峰值（真人 10~40% 达峰）
事件采样：10~14ms 时间步进（真人 4.4ms 中位，但主机注入稳定下限约 10ms），巡航段偶发 30~80ms 微犹豫（1.5%，最后 15% 路程不插）
Y 漂移：triangular(0.20, 0.38, 0.30) × 距离 全部向下，上限 RETURN_END_DRIFT_LIMIT_1220=240×scale（真人实测 0.19~0.39，90~239px）

3.3 平滑化：大跨步拆分

主机 10~14ms 采样下高速段单步可达 40px+（视觉"加速猛"）。_subdivide_track：步长 >16px 的段按时间表对半拆成小步（子步间隔 ≥3.5ms）。改后右滑最大步长 ~20px、折回 ~15px。

3.4 停顿参数（真人 19 条实测）

停顿	真人	代码
初始按压	中位 75ms（62~122）	60~120ms
折返点	中位 0.2~0.6s（37~1014ms）	API 返回后 +0.15~0.35s（API 必须在此期间完成，实测 0.6~2.0s，故无法完全对齐真人）
释放前	中位 43ms	40~120ms

3.5 释放前微调（gap 校准）

打码 API 的 gap 有 ±几 px 随机误差。折回到位后：截图检测幕布左边缘（=真实缺口），差 3~12px 时 1px/30~90ms 慢速挪过去（差 ≤2px 跳过、>12px 判为检测错误跳过）。已实测把 +12px 的落点误差拉回缺口。

4. 发送层（主机 → 设备）

通道：uiautomator2 ATX agent 9008 端口 keep-alive HTTP（TouchPipe），send95≈0.3ms
Windows 定时器 timeBeginPeriod(1)：默认 15.6ms 精度会让 sleep(4~14ms) 随机超睡 40~360ms → 卡顿跳点
等待策略：sleep 到 deadline 前 1ms + 忙等补足
重同步机制：落后 >10ms 时不丢点，把剩余时间表整体后移全部滞后量（丢点=轨迹瞬移"飞过去"；后移=轻微变慢无瞬移）。一次卡顿一次重同步，无级联
开跑前 计时自检：100 次 12ms sleep 测超睡率，坏窗口（杀毒/负载尖峰）提前告警

5. 生产接入

入口：main1.py 的 _handle_captcha（饿了么闪购主入口 V1，最多重试 5 次）

try:
  from yzm.tmp_captcha_test7 import solve_slider   # 全面真人化版
except ImportError:
  from yzm.tmp_captcha_test6 import solve_slider   # 旧版兜底

部署到生产机需同步：yzm/tmp_captcha_test7.py + guiji_new/ 整个目录 + detect_slider_button.py + detect_captcha_edge.py
生产机若目录结构与本机不同（如 D:\drug\sg\yzm），注意 tmp_captcha_test7.py 内 sys.path.insert 与 GUIJI_ROOT 两个路径解析

6. 归档与调试

归档：image/test7_image/{success,failure}/{日期}/{设备}_{时间}_track.json/.png/_b.png
phase_timing 关键字段：
- right_ms/return_ms：两段实际耗时；resyncs/shifted_ms：重同步次数与累计后移（0 为理想）
- hold_ms：折返点总停顿（含 settle+确认+API）
- micro_adjust_px/ms：释放前微调量（None=旧版代码）
- release_pause_ms：释放前静默停顿
- return_center vs gap：落点误差（>8px 需关注）
日志关注：计时自检（坏窗口告警）、微调: 行、远端停顿=（应为 ~1000~2400ms）

7. 通过率与已知边界

旧基线 ~50%：淘宝滑块本身有约一半的随机拒绝率（真人拖动也会"请重试"），落点完美+轨迹对齐仍失败的样本占失败样本 58%——轨迹不再是主要变量
2026-09-23 生产数据：全天 74%（29/39），12:30 后 100%（7/7，样本小）
主机计时在负载窗口（杀毒/磁盘/USB 抢占）不可靠——计时自检可提前发现；彻底方案是设备端播放器（app_process 跑 Java，用 InputManager.injectInputEvent + SystemClock 在手机上按时间表注入，与主机负载无关；设备无 root 也可行，方案已设计未实施）
注入端只能发整数像素坐标（injectInputEvent 限制），尾段爬行的亚像素级更新无法复刻，这是 API 限制下最平滑形态

8. 常用调参位置（tmp_captcha_test7.py 顶部常量区）

想调什么	改哪里
折返点范围	`RIGHT_END_RANGE_1220`
右滑时长/速度	`RIGHT_TEMPLATE_DURATION_RANGE`、右段模板重采样间隔 `0.007~0.009`
折回巡航速度	`_build_human_return_track` 内三档 `v_peak`
折回减速形状	三档 `chain` 锚点链 + `dec_start`
事件密度	折回采样 `10.0~14.0` ms
折返点停顿时长	`solve_slider` 内 `time.sleep(random.uniform(0.15, 0.35))`（回退旧值见注释）
微调幅度	`solve_slider` 内 `2 < abs(micro_px) <= 12`
Y 漂移	`RETURN_END_DRIFT_LIMIT_1220`、`end_ratio`
步长拆分	`_subdivide_track(..., max_step_px=16.0)`

9. 编码注意事项

PyCharm 曾多次把文件以 GBK 保存导致 Non-UTF-8 code ... no encoding declared。tmp_captcha_test7.py 第 1 行有 # -*- coding: utf-8 -*- 声明；如再出现乱码报错，在 PyCharm 中关掉文件标签重新打开（丢弃旧缓冲区），并用 run_test7.py 启动可免疫编码问题。

captcha_doc.md 8.1 KB Historia Raaka