2025最新滑块验证码、图形验证码、解决滑块验证码识别的技术方法大全

2025最新滑块验证码、图形验证码、解决滑块验证码识别的技术方法大全

概述

滑块验证码（Slider Captcha）自上线以来，以其交互性强、用户体验较好而被广泛应用于各类网站和 APP 的登录、注册、支付等关键环节。相比传统文字验证码或图形混淆验证码，滑块验证码能够更有效地区分真人与机器人，降低恶意脚本的通过率。然而，随着技术的发展，滑块验证码也不断被识别与破解。本文将从「生成与验证组件」和「识别与破解工具」两个大类入手，结合多款 GitHub 开源项目，逐一介绍各自的技术栈、实现原理、优缺点，以及实际使用场景与配置要点，并在最后给出综合对比与推荐，帮助技术选型和快速上手。

关键词： 滑块验证码、行为验证、人机识别、Java框架、前端集成

作者✍️ 猫头虎微信号：Libin9iOak 公众号：猫头虎技术团队 万粉变现经纪人：CSDNWF

目录

概述

生成与验证组件

2.1 tianai-captcha2.2 captcha-plus2.3 rc-slider-captcha2.4 slide_match 识别与破解工具

3.1 captcha-recognizer3.2 SliderCracker3.3 behavior_captcha_cracker3.4 crack-slide-captcha 前端集成示例

4.1 React 示例4.2 Vue 示例4.3 Uni-App/Flutter 示例4.4 前端破解演示 如何选择与使用

5.1 应用场景与需求分析5.2 各方案优缺点对比5.3 推荐与组合建议 总结

生成与验证组件

2.1 tianai-captcha

简介 tianai-captcha 是一个基于 Java 的行为验证码框架，提供包括滑块验证码、旋转验证码、滑动还原验证码、文字点选验证码等多种交互式验证类型。其核心优势在于「插件化模板」和「多种验证码类型」的支持，让开发者可以十分灵活地在 SpringBoot 项目中集成。 （来源：[1]）

技术栈

后端：Java 8 及以上Web 框架：SpringBoot（可选自带 Starter）模板扩展：自定义图片背景、掩码、轨迹等 主要功能

多种行为验证码类型：

滑块式（Slider）旋转式（Rotate）滑动还原式（Restore）文字点选式（ClickWords） 插件化模板：

内置默认模板，也可通过 TACBuilder 动态添加自定义背景、规则、抠图资源（Resources）。 易扩展：

通过 SPI 或 SpringBeanConfig，将自定义的图片资源、验证规则注入到框架中，无需修改核心代码。 快速上手

Maven 依赖

cloud.tianai.captcha

tianai-captcha

1.5.2

（来源：[1]）

基本配置（SpringBoot） 在 application.yml 中添加：

tianai.captcha.status: true

tianai.captcha.type: SLIDER

tianai.captcha.verifyUrl: /api/captcha/verify

TACBuilder 示例

ImageCaptchaApplication application = TACBuilder.builder()

.addDefaultTemplate() // 使用内置默认模板

.addResource("SLIDER", new Resource("classpath", "META-INF/cut-image/resource/1.jpg"))

.build();

（来源：[1]）

优点

完整生态：提供多种验证码类型，一次集成即可满足项目多场景需求。自定义能力强：通过 TACBuilder 插件化方式，可自定义背景资源、抠图规则、轨迹要求。开箱即用：SpringBoot Starter 方式，几乎零配置即可集成到现有项目。活跃维护：社区相对活跃，版本更新频繁，文档和示例较为完善。 缺点

Java 依赖：仅限于 JVM 生态，如果项目为 Node.js、Go、Python 等需要额外适配或择其他方案。部署包体积较大：集成多个验证码类型，若只需单一滑块验证，部分冗余功能可去除，但需要额外配置。依赖图片资源：高质量的抠图效果需要较多的图片素材，自定义资源门槛稍高。 使用分析

适用项目类型：

后端为 Java/SpringBoot 的电商、金融、社区类应用。需要多种人机交互验证码（如注册+投票+发帖等多场景）一次性集成。 接入成本：

仅需在 pom.xml 中添加依赖、配置 yml，再结合前端静态资源即可完成滑块界面效果。 扩展建议：

若仅需滑块验证，建议在 TACBuilder 中只加载 SLIDER 模板，避免额外冗余。后端可对滑块点击轨迹、耗时等参数进行二次分析，进一步提高抗自动化脚本能力。

作者✍️ 猫头虎微信号：Libin9iOak 公众号：猫头虎技术团队 万粉变现经纪人：CSDNWF

2.2 captcha-plus

简介 captcha-plus 是一个集成了「滑动拼图」和「文字点选」两种行为验证码方式的组件库，后端基于 Java 实现，前端提供了 Vue、Angular、Flutter、Android、iOS 等多端示例。其定位是「一套后端+多前端示例」，让前后端开发者能够快速集成统一风格的行为验证码。 （来源：[3]）

技术栈

后端：Java 8+ （SpringBoot 可选示例）前端：Vue2、Vue3、Angular、Uni-App、Flutter、原生 Android、iOS 主要功能

滑动拼图（SliderPuzzle）：

用户拖动缺口滑块至正确位置完成验证。 文字点选（WordClick）：

在一张图上，点击指定文字完成验证。 组件化集成：

提供嵌入式和弹出式两种交互模式，开发者可按需放置在任意页面位置。 多端示例：

后端示例：SpringBoot 快速搭建 demo。

前端示例：

Vue3 + ViteVue2 + WebpackUni-AppFlutterAndroid 原生（Java/Kotlin）iOS 原生（Swift/Objective-C） 快速上手

后端依赖

com.captcha

captcha-plus

2.0.0

（来源：[3]）

前端安装（以 Vue3 为例）

npm install captcha-plus-vue3

在 main.js 中全局引入：

import { createApp } from 'vue'

import App from './App.vue'

import CaptchaPlus from 'captcha-plus-vue3'

import 'captcha-plus-vue3/dist/style.css'

const app = createApp(App)

app.use(CaptchaPlus)

app.mount('#app')

然后在组件内使用：

优点

多端覆盖：一套后端可配合多种前端示例（Vue/Angular/Flutter/UniApp/Android/iOS），满足全栈团队需求。组件化程度高：滑动拼图、文字点选两种常见交互，一次性集成即可。文档完善：仓库 README 和示例代码详细，对接思路清晰。交互体验优秀：默认风格较为扁平化，视觉效果和动画流畅度都较好。 缺点

仅限 Java 后端：如果后端非 Java 体系，需要自行实现协议对接或改造。定制化有限：虽然可以替换背景图、文字，但深度定制（例如拖动轨迹曲线）需自行二次开发。依赖第三方包体积：前端依赖体积较大，若项目对首屏加载要求严格，需考虑按需加载或二次打包。 使用分析

适用项目类型：

后端为 Java，前端采用 Vue/UniApp/Flutter 等多端混合开发。产品上线时需快速覆盖 PC、H5、移动 App 等多平台验证码需求。 接入流程：

后端拉取 captcha-plus 代码，配置验证码生成接口及校验接口；在前端对应技术栈中安装并引入组件，根据官方示例接入即可。 定制建议：

需要个性化 UI 时，建议先下载官方示例，在 style.css 中覆盖默认样式；后端可通过 SpringBoot Filter 或拦截器来校验前端返回的滑块坐标与时间等信息，增加安全度。

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2.3 rc-slider-captcha

简介 rc-slider-captcha 是一个基于 React 的滑块验证码组件，专注于前端交互安全性，适用于对前端安全要求较高的场景（如金融类 WebApp）。该组件由 TypeScript 开发，提供灵活的参数配置，可输出拖动轨迹数据、持续时长，甚至可限制连续错误次数。 （来源：[4]）

技术栈

前端：React 17+、TypeScript 或 JavaScript样式：可自定义 CSS-in-JS 或引入外部样式 主要功能

可配置错误次数：当用户连续错误次数超过配置的阈值时，自动刷新滑块或锁定交互，降低暴力破解风险。轨迹与时长采集：组件会收集用户滑动的轨迹点、滑动速度、总耗时等数据，方便后端做行为分析。自定义背景与缺口：可传入自定义背景图、缺口位置或自动生成随机缺口。事件回调：提供 onSlideStart、onSlideEnd、onError 等多个生命周期回调，供开发者做链路埋点。 快速上手

安装依赖

npm install rc-slider-captcha

基本使用

import React, { useState } from 'react';

import SliderCaptcha from 'rc-slider-captcha';

import 'rc-slider-captcha/dist/index.css';

const App: React.FC = () => {

const [verified, setVerified] = useState(false);

const handleSuccess = (trackData: any) => {

// 将轨迹数据与后端验证接口结合

fetch('/api/verify-slider', {

method: 'POST',

headers: { 'Content-Type': 'application/json' },

body: JSON.stringify(trackData),

}).then(res => res.json()).then(data => {

if (data.status === 'ok') setVerified(true);

});

};

return (

);

};

export default App;

（来源：[4]）

优点

前端安全性高：支持轨迹点、滑动速度、耗时等行为数据采集，能在前端就过滤部分自动化脚本。高度可定制：背景图、缺口形状、大小、位置、可配置错误次数等，多维度参数供前端动态调整。TypeScript 支持：提供完整的类型声明，适合使用 TS 的前端项目。开箱即用：仅需引入组件和样式，配合后端验证接口即可实现完整流程。 缺点

仅前端解决：组件本身不包含后端校验逻辑，需要自行设计接口并验证轨迹数据。对后端依赖较大：若后端验证不严格，仅靠前端行为数据过滤不足以阻拦深度定制化脚本。定制成本：如果要实现过于复杂的轨迹分析或动态缺口生成，需要二次开发扩展。 使用分析

适用项目类型：

前端使用 React/Next.js、对安全性要求较高的金融、支付、管理后台等项目。希望在前端就拦截部分自动化脚本，结合后端行为分析进一步提升防护。 接入成本：

安装 npm 包，引入样式，若对默认样式不满意，可接入自定义 CSS 进行二次定义。后端需提供专用接口接收轨迹数据（如轨迹点数组、耗时、偏移量），并返回验证结果。 扩展建议：

可结合如 Google reCAPTCHA v3 的评分信息进行二次风控；后端可参考滑块坐标与轨迹是否有异常曲线、速度是否过快、耗时是否过短等规则。

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2.4 slide_match

简介 slide_match 以「演示性」为主，主要帮助开发者理解滑块验证码从生成到验证的完整流程，包括前端图形生成、用户拖动、后端校验等。项目中通常包含一套简单的 HTML/JavaScript 前端示例和后端验证逻辑的伪代码。 （来源：[5]）

技术栈

前端：HTML + JavaScript（原生示例）后端示例：可用任何 Web 语言（如 Node.js、Python、Java）进行演示 核心思路

生成缺口图与滑块图

后端将一张完整背景图进行抠图，随机生成缺口轮廓（例如用 Canvas 随机打马赛克或钻孔）。将缺口部分单独裁剪为滑块图片。 前端展示

在页面中加载带有缺口的背景图和对应的滑块图，滑块初始位置固定。用户拖动滑块时，通过 JavaScript 获取滑动距离。 后端校验

前端拖动结束后，将用户拖动到的 X 轴坐标（或偏移量）提交给后端。后端根据原图缺口在背景图中的正确 X 坐标与用户提交坐标进行比对（可允许一定误差），并根据误差范围返回校验结果。 优点

原理浅显易懂：适合初学者或想了解滑块验证码底层原理的开发者。无额外依赖：仅需前端 HTML/Canvas、后端简单抠图逻辑即可实现最简版滑块验证码。可定制化：所有步骤都可由开发者自行编写，方便集成到不同语言或框架。 缺点

安全性低：仅演示基础原理，没有抗脚本特性（如轨迹检测、速度检测、随机干扰）等完整防御体系。缺少前端组件化：需手动编写大量前端样式与 JS，不能复用现成组件，需要开发者自行完善 UI/UX。无完善文档：示例演示为主，缺少详细的安装说明与扩展指南。 使用分析

适用项目类型：

希望从零开始了解滑块验证码实现原理的技术爱好者或学生。需手动实现与项目自身风格高度契合的滑块验证码，而无需完整框架。 接入成本：

下载项目，跟随 README 使用本地静态资源即可演示。如果要部署到生产环境，需要手动对接后端语言环境，并完善安全校验逻辑。 扩展建议：

可结合 Canvas 动态生成更复杂的缺口形状（如不规则多边形）；在拖动过程中添加噪声干扰或多轨迹分析，提高对自动化脚本的防御能力。

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识别与破解工具

3.1 captcha-recognizer

简介 captcha-recognizer 是一个通用滑块验证码识别库，基于深度学习训练的缺口检测模型，能够在无人工干预情况下返回图像中缺口的坐标及其置信度。适合在自动化测试、爬虫脚本或渗透测试中，对单缺口或多缺口滑块验证码进行快速识别。 （来源：[2]）

技术栈

Python 3.8+深度学习框架：PyTorch模型推理：ONNX Runtime依赖：Ultralytics（YOLO 系列模型）图像处理：OpenCV（部分辅助） 主要功能

缺口检测

支持单缺口、多缺口验证码背景图自动识别。可直接对带有滑块和背景的完整截图进行分离处理。 HTTP API

内置 Flask 或 FastAPI（可选）接口，接收图像后返回缺口坐标 JSON。 PyPI 安装

一行命令 pip install captcha_recognizer 快速安装，导入后即可使用。 快速上手

pip install captcha_recognizer

示例代码：

from captcha_recognizer import Recognizer

recognizer = Recognizer(model_path='models/slider_model.onnx')

result = recognizer.detect_gap('slide_captcha.png')

# result 返回类似 {'x': 123, 'y': 45, 'confidence': 0.98}

print(f"缺口位置：{result['x']}，置信度：{result['confidence']}")

（来源：[2]）

优点

深度学习模型：相比传统模板匹配，对背景干扰、变形容错率更高。多场景适配：训练数据覆盖多种风格验证码，通用性好。快速部署：提供 PyPI 包与 HTTP API，爬虫或渗透测试脚本一行安装、一行调用。支持 ONNX：模型可导出为 ONNX，推理速度快，可集成在不同语言环境。 缺点

模型体积较大：整体包约数十 MB，首次下载与加载时间稍长。依赖深度学习环境：需要安装 PyTorch、ONNX Runtime 等，配置成本相对较高。部分验证码精确度有限：对于特别复杂或加密过的验证码，可能存在识别误差。 使用分析

适用场景：

自动化脚本（Selenium、Requests + 图像处理）中，需自动绕过滑块验证码的场景；渗透测试或安全评估时，需要大规模验证滑块验证码模型的有效性； 部署建议：

将模型导出为 ONNX，在 CPU 或带有 GPU 的服务器上做推理加速；对于特定平台（如极验、腾讯、京东）的验证码，若有必要，可自行采集样本增量训练、Fine-tune 模型； 扩展建议：

可结合行为验证码破解（如轨迹模拟）模块，实现完整的一键自动化破解框架；拉取最新开源模型仓库，对模型进行剪枝、量化，以减少包体积和提升推理速度。

作者✍️ 猫头虎微信号：Libin9iOak 公众号：猫头虎技术团队 万粉变现经纪人：CSDNWF

3.2 SliderCracker

简介 SliderCracker 是一个纯 JavaScript 实现的滑块验证码破解项目，针对市面上常见的极验、美团、京东、易盾、云片、携程、搜狐、虎牙、爱奇艺等多种平台的滑动验证码做了适配。其核心思路是截图、分析、模拟拖拽，几乎能够“一键式”出发前端模拟，绕过绝大多数滑块验证。 （来源：[6]）

技术栈

JavaScript（ES6+）Node.js 环境或浏览器环境皆可运行核心依赖：puppeteer（或 playwright）、opencv4nodejs（可选，用于图像处理） 主要功能

平台适配

包含对极验（Geetest）2.0、易盾（Yidun）、京东（JD）、美团（Meituan）、云片（Yunpian）等多种热门滑块验证码的识别与破解策略。 截图+分析

自动截取验证码背景图与滑块图，基于 Canvas（浏览器环境）或 opencv4nodejs（Node.js 环境）进行图像差异匹配，得到缺口偏移量。 模拟拖拽

使用 puppeteer 控制浏览器模拟拖拽，还可随机生成拖拽轨迹以欺骗机器人检测。 动态更新

仓库中部分平台的资源可能因验证码机制升级而失效，需要开发者自行补全或适配最新接口。 快速上手

安装依赖

git clone https://github.com/mengpengfei/SliderCracker.git

cd SliderCracker

npm install

示例运行（Geetest 验证）

node runGeetest.js

脚本会自动打开一个浏览器页面，访问示例测试链接，服务端会返回一个带 Geetest 验证的页面，脚本截取图片、识别缺口并模拟拖拽，最终完成验证。 （来源：[6]）

优点

纯 JS 实现：无需额外安装深度学习框架，Node.js 环境即可运行。多平台适配：对多种热门滑块验证码服务商都提供了适配示例。可模拟真实用户操作：利用 puppeteer 生成随机轨迹，能通过基础的行为检测。开箱可用：下载后跟随 README 即可跑通部分平台示例。 缺点

项目维护不够及时：由于各大平台验证码机制升级频繁，部分适配可能失效，需要开发者自行更新。图像匹配精度有限：基于传统图像匹配（非深度模型），在噪声强、干扰线复杂时识别率下降。依赖 Chrome：若在无头环境下运行，需要额外配置 Puppeteer Headless，且维护成本较高。 使用分析

适用场景：

小规模自动化测试或个人爬虫，仅需对部分常见平台进行滑块绕过。有 Puppeteer/Node.js 经验的开发者，能快速上手写定制脚本。 部署建议：

在服务器上搭建带 GUI 的 Chrome 环境（或 Headless 模式），并根据目标平台不断更新差异匹配算法。若需要大批量爬取，可结合分布式代理池、限速策略，避免被封。 扩展建议：

对接深度学习模型（如 captcha_recognizer）进行缺口定位，提高识别准确度；增加对滑动轨迹的更多“人性化”处理（如随机抖动、暂停），以应对更严格的行为分析。

作者✍️ 猫头虎微信号：Libin9iOak 公众号：猫头虎技术团队 万粉变现经纪人：CSDNWF

3.3 behavior_captcha_cracker

简介 behavior_captcha_cracker 基于深度学习框架（TensorFlow/PyTorch）与 OpenCV，对极验、易盾、云片等多家平台的滑块式与点选式行为验证码进行识别与破解。该项目不仅能定位滑块缺口，还可处理文字点选验证码，实现了一套较为全面的行为验证码破解方案。 （来源：[7]）

技术栈

Python 3.8+深度学习库：TensorFlow 或 PyTorch（可选）图像处理：OpenCV辅助：Numpy、Pillow 等 主要功能

滑块式缺口定位

通过训练好的深度模型自动找到滑块背景图的缺口位置（单缺口、多缺口）。 文字点选识别

对文字点选式验证码（如“请点击所有包含交通信号灯的图片”）进行目标检测与识别，返回坐标集合。 多平台支持

包括极验（Geetest）、易盾（NetEase）、云片（Yunpian）等多种行为验证码平台。 自动化脚本示例

内置 Selenium 示例，调用识别后自动填充坐标并模拟点击或拖拽操作。 快速上手

git clone https://github.com/yujunjiex/behavior_captcha_cracker.git

cd behavior_captcha_cracker

pip install -r requirements.txt

python demo_slider.py --image slide_captcha.png

该脚本会加载训练好的模型，对 slide_captcha.png 进行缺口检测，输出位置信息，并在示例 Selenium 脚本中调用实现自动拖拽。 （来源：[7]）

优点

覆盖全面：同时支持滑块式与文字点选式验证码，一套框架搞定多种行为验证码。深度学习+CV：相较传统匹配算法，识别效果更稳定，对复杂背景承受能力更强。示例丰富：代码中自带多个示例，包括 Selenium 自动化脚本。可自定义训练：提供脚本及说明，可收集新样本继续训练或 Fine-tune，适配项目特定场景。 缺点

依赖繁多：TensorFlow/PyTorch + OpenCV + Selenium，环境配置较繁琐。模型体积大：模型文件通常在几十 MB 甚至数百 MB，对存储和加载性能要求较高。实时性稍差：深度模型推理时间相对模板匹配更长，对部分低配置服务器不够友好。 使用分析

适用场景：

需要高准确率的破解需求，如科研、安全测试；有深度学习环境和硬件加速（GPU）的团队，可用来定制化训练与推理。 部署建议：

使用 GPU 服务器进行推理，若需在 CPU 上跑，可考虑对模型进行量化或剪枝以加速。对于生产线脚本，建议将识别服务单独部署成微服务，以 HTTP/GRPC 方式供自动化脚本调用。 扩展建议：

针对留存样本不断做增量训练，提升在新验证码样式下的识别率；可结合图像增强（如随机旋转、模糊、变形）进一步增强模型鲁棒性。

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3.4 crack-slide-captcha

简介 crack-slide-captcha 是一个使用 Golang、Chrome DevTools 与 OpenCV 联动破解腾讯滑块验证码的示例项目。通过 Go 代码驱动 Chrome 浏览器，截取验证码图片后使用 OpenCV 进行图像匹配，从而计算出缺口位置，并通过 DevTools 模拟拖拽完成验证。 （来源：[8]）

技术栈

Golang 1.16+Chrome DevTools Protocol（通过 chromedp 库）图像处理：OpenCV（通过 GoCV 绑定库）模拟鼠标事件：chromedp MouseEvent 主要功能

验证码大图抓取

利用 chromedp 拦截网络请求，获取包含缺口的背景图与滑块小图。 OpenCV 匹配

将背景图与滑块图进行模板匹配，得到最优匹配坐标，即缺口在背景图中的位置。 模拟拖拽

通过 chromedp 的鼠标事件 API，模拟从滑块初始位置按下、移动到匹配位置再松开，实现自动验证。 一键式完整流程

项目提供完整的 Go 代码示例，包括启动浏览器、导航到测试页面、等待验证码出现、截图、识别、拖拽、提交。 快速上手

安装 GoCV 及依赖

根据操作系统安装 OpenCV 及 GoCV 绑定：https://gocv.io/getting-started/ 克隆 & 运行

git clone https://github.com/omigo/crack-slide-captcha.git

cd crack-slide-captcha

go mod tidy

go run main.go

程序会自动打开 Chrome，访问腾讯滑块测试页面（需自行在代码中替换对应 URL），完成一键破解。 （来源：[8]）

优点

纯 Go 实现：若后端采用 Go 语言，直接引入此项目即可实现自动化破解。精准匹配：基于 OpenCV 模板匹配，比传统前端 Canvas 匹配更精确。自动化程度高：无需人为干预，一键即可从浏览器截图到拖拽完成。可扩展：可以复用同样思路去适配其他平台，只需替换匹配算法与坐标规则。 缺点

环境配置复杂：需要先行安装 OpenCV 及 GoCV，GoCV 在不同平台安装可能遇到兼容性问题。代码示例局限：仓库仅针对腾讯滑块做了示例，若要适配其他平台，需要自行补全对应逻辑。运行效率受限：Chrome DevTools 截图和 OpenCV 匹配耗时对比纯前端脚本稍逊，如果批量使用需考虑并发与缓存。 使用分析

适用场景：

后端使用 Go 语言且需要将自动化破解集成到测试框架或后端服务中；具备一定 DevOps 能力，能自行维护 OpenCV / GoCV 环境。 部署建议：

在 CI/CD 环境中安装必要依赖后，可将此工具作为测试步骤的一部分，实现每日自动化校验；将识别与拖拽逻辑封装为微服务（HTTP 接口），供其他语言或脚本调用，降低多语言维护成本。 扩展建议：

如果需要在无头环境下运行，建议结合 Xvfb 或 Headless Chrome 进行适配；针对新出现的滑块验证码样式，可用 GoCV 根据新样本自行编写匹配模板或训练轻量级模型。

作者✍️ 猫头虎微信号：Libin9iOak 公众号：猫头虎技术团队 万粉变现经纪人：CSDNWF

前端集成示例

在实际项目中，前端集成滑块验证码既可以使用现成组件，也可以结合破解示例做二次开发。以下列举几种常见技术栈下的集成思路与示例。

4.1 React 示例

方案：使用 rc-slider-captcha（见2.3）

核心步骤：

安装组件：npm install rc-slider-captcha

引入样式：import 'rc-slider-captcha/dist/index.css'

在组件中调用：

width={300}

height={150}

onComplete={handleComplete}

maxWrongAttempts={5}

/>

后端验证接口：接收前端传递的轨迹 JSON，返回 { status: 'ok' } 或 { status: 'fail' }

注意事项：

如果项目使用 SSR（如 Next.js），需在 useEffect 中动态加载组件，避免服务端渲染报错；结合 Axios 或 Fetch 将轨迹数据发送到后端，同时建议添加防重放随机 token。

作者✍️ 猫头虎微信号：Libin9iOak 公众号：猫头虎技术团队 万粉变现经纪人：CSDNWF

4.2 Vue 示例

方案：使用 captcha-plus（见2.2）

核心步骤（Vue3 + Vite）：

安装：npm install captcha-plus-vue3

在 main.js 中全局引入：

import { createApp } from 'vue';

import App from './App.vue';

import CaptchaPlus from 'captcha-plus-vue3';

import 'captcha-plus-vue3/dist/style.css';

createApp(App).use(CaptchaPlus).mount('#app');

在页面组件中使用：

后端接口：

/api/captcha/slider/generate：返回滑块验证码的标准 JSON（包含图片 Base64、token 等）/api/captcha/slider/verify：接收用户拖拽偏移量与 token 进行校验 注意事项：

若项目使用 Element Plus 等 UI 库，可自行二次封装成弹出式对话框；当 refreshFlag 变化时，可重置滑块并重新请求验证码；如需定制化样式，可在 style.css 中覆盖 .captcha-puzzle-bg、.captcha-puzzle-block 等类名；

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4.3 Uni-App/Flutter 示例

方案：同样来自 captcha-plus 项目（见2.2）

Uni-App (H5 + 微信小程序) 集成：

安装 @captcha/uniplugin（假设已上传至 npm）或使用本地包。

在页面 script 中：

import CaptchaPlus from '@captcha/uniplugin';

export default {

data() {

return {

captchaData: null,

};

},

onLoad() {

this.fetchCaptcha();

},

methods: {

async fetchCaptcha() {

const res = await uni.request({ url: '/api/captcha/slider/generate' });

this.captchaData = res.data;

},

onVerifySuccess(e) {

uni.request({

url: '/api/captcha/slider/verify',

method: 'POST',

data: { token: this.captchaData.token, offset: e.offset },

}).then(/* ... */);

},

},

};

在页面 template 中引用：

Flutter

将 captcha_plus_flutter 插件添加到 pubspec.yaml：

dependencies:

flutter:

sdk: flutter

captcha_plus_flutter: ^1.0.0

在 Flutter 页面中：

import 'package:flutter/material.dart';

import 'package:captcha_plus_flutter/captcha_plus_flutter.dart';

import 'package:dio/dio.dart';

class SliderCaptchaPage extends StatefulWidget {

@override

_SliderCaptchaPageState createState() => _SliderCaptchaPageState();

}

class _SliderCaptchaPageState extends State {

late CaptchaController _controller;

Map? captchaData;

@override

void initState() {

super.initState();

_controller = CaptchaController(onVerified: _onVerified);

_fetchCaptcha();

}

Future _fetchCaptcha() async {

final response = await Dio().get('https://yourdomain.com/api/captcha/slider/generate');

setState(() {

captchaData = response.data;

});

}

void _onVerified(int offset) async {

final resp = await Dio().post(

'https://yourdomain.com/api/captcha/slider/verify',

data: {'token': captchaData!['token'], 'offset': offset},

);

if (resp.data['status'] == 'ok') {

ScaffoldMessenger.of(context).showSnackBar(

SnackBar(content: Text('验证通过')),

);

}

}

@override

Widget build(BuildContext context) {

return Scaffold(

appBar: AppBar(title: Text('滑块验证码')),

body: captchaData == null

? Center(child: CircularProgressIndicator())

: Center(

child: CaptchaSlider(

width: 300,

height: 150,

bg: captchaData!['bg'],

block: captchaData!['block'],

controller: _controller,

),

),

);

}

}

注意事项：

确保后端接口能返回前端所需的图片 Base64 或 URL，并携带唯一 token；在小程序端，需要将图片临时保存至本地缓存后再渲染，否则 Canvas 绘制会出现跨域问题；Flutter 插件中如需更改滑块样式，可参考源码自行修改绘制逻辑；

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4.4 前端破解演示

如果想在前端环境（Node.js / 浏览器）直接演示破解滑块验证码，可参考以下思路：

SliderCracker（纯 JS）

基于 puppeteer（浏览器模拟）或 opencv4nodejs（Node 环境图像处理）进行匹配与拖拽模拟。

适用于极验、美团等在 Web 环境中可截取原始图片并进行模板匹配的场景。

关键点：

截图方式：在 puppeteer 中监听页面 Network.response，截取验证码背景图与滑块图；模板匹配：使用 Canvas 在浏览器里做二值化匹配，或在 Node 中使用 opencv4nodejs.matchTemplate()；拖拽策略：模拟人性化轨迹，包括随机抖动、多次小步长拖动、突然缓冲等。 Chrome DevTools + OpenCV（crack-slide-captcha）

通过 Go、Python 等语言调用 DevTools 接口（CDP），截取前端渲染出的验证码图片；在本地或云端使用 OpenCV 做模板匹配；依赖 DevTools 的鼠标事件模拟直接在页面中「物理拖拽」滑块，绕过 JS 层的二次验证。 captcha-recognizer + Selenium

使用 Python Selenium 自动化方案，先使用 captcha_recognizer 识别缺口坐标；Selenium 通过 ActionChains 模拟拖拽，将滑块滑到指定坐标；拖拽过程中可间隔随机等待、抖动微调，防止被行为分析引擎识破。

作者✍️ 猫头虎微信号：Libin9iOak 公众号：猫头虎技术团队 万粉变现经纪人：CSDNWF

如何选择与使用

在前面章节中，我们详细介绍了市面上主流的滑块验证码生成/验证组件与识别/破解工具。不同技术方案针对的场景与需求各有侧重，本文在此给出一个系统的对比与推荐，帮助读者快速决策。

5.1 应用场景与需求分析

项目类型

纯 Java 后端：更倾向于使用 tianai-captcha 或 captcha-plus，它们提供成熟的 Java 集成方案。前后端分离 (React/Vue)：可优先考虑 rc-slider-captcha（React）或 captcha-plus（Vue），搭配自研后端校验。混合开发 (Uni-App/Flutter)：captcha-plus 提供对应示例，最为便捷。Go 语言后端：如果项目后端为 Golang，可参考 crack-slide-captcha 的思路实现自研滑块组件，或自行移植 tianai-captcha 的核心逻辑。 安全要求

普通站点：仅需防止零散脚本刷量，可使用 slide_match 这种极简实现。

中高安全场景

如：金融、游戏防刷、机票抢票等，对抗自动化脚本要求高，建议使用深度学习+行为轨迹分析的方案，如 captcha-recognizer + 自研后端逻辑、behavior_captcha_cracker，并在后端做二次验证。如果前端需要更强自保护，rc-slider-captcha 可以马上提供轨迹采集并产生风险分。 资源与维护成本

低成本集成：

仅需快速上线滑块功能，可使用 tianai-captcha、captcha-plus 这类开箱即用的成熟框架。 高定制化：

如果需要完全根据产品风格深度定制验证码交互，slide_match 最为自由，但需团队有 Canvas/API/WebGL 基础。 自动化破解：

若需进行自动化测试或爬虫（合规前提下），可选择 captcha-recognizer（深度模型）或 SliderCracker（纯 JS），配合行为分析模块。

5.2 各方案优缺点对比

下表汇总了主要方案在技术栈、可自定义性、安全性、接入复杂度等维度的对比：

方案技术栈安全性定制化接入复杂度适用场景tianai-captchaJava + SpringBoot中等高低Java 后端全栈项目，多种验证码类型captcha-plusJava 后端 + 多前端 (Vue/Flutter)中等中中多端混合项目，一次覆盖 Web+Apprc-slider-captchaReact + TS较高高低React 项目，高行为安全性需求slide_matchHTML + JS (原生)低极高低至中初学者、需完全自定义的纯前端实现captcha-recognizerPython + PyTorch + ONNX高（识别）中中自动化测试／爬虫，对抗滑块识别SliderCrackerNode.js + JS + Puppeteer中（破解）中中快速脚本化破解，常见平台示例behavior_captcha_crackerPython + TensorFlow/PyTorch较高（破解）中高研究、渗透测试／对抗多平台行为验证码crack-slide-captchaGolang + Chrome DevTools + OpenCV中（破解）较高高Go 项目，实现端到端自动化破解

说明：

「安全性」在生成/验证端表示抗自动化脚本程度，在识别/破解端则表示识别准确率与鲁棒性。「定制化」指开发者可根据业务需求对验证码外观和流程做深度改造的难易度。「接入复杂度」综合考虑前后端对接、依赖配置、环境搭建等工作量。

作者✍️ 猫头虎微信号：Libin9iOak 公众号：猫头虎技术团队 万粉变现经纪人：CSDNWF

5.3 推荐与组合建议

常规需求（Java 后端 + Vue/React 前端）

直接推荐： tianai-captcha（Java）+ rc-slider-captcha（React）或 captcha-plus（Vue）。

组合思路：

后端：使用 tianai-captcha 负责验证码生成与校验，统一返回 JSON 包含 bg、block、token。前端：React 项目中集成 rc-slider-captcha，调用后端接口获取图片、将轨迹数据提交后端。后端校验：先验证坐标误差，再结合行为数据（如耗时、轨迹）做风控。 快速多端覆盖（含移动端）

直接推荐： captcha-plus

组合思路：

后端：用 captcha-plus 提供的 SpringBoot 示例接口，输出统一格式的 SliderPuzzleData。前端：H5 端（Vue2/3）和小程序（Uni-App）共享同一 API；Flutter、原生移动端通过插件调用同一接口。分析日志：后台可对所有端上报的坐标偏差、点击点等信息做汇总，以便监控全网滑块通过率。 高安全性场景（如金融风控、大规模爬虫对抗）

直接推荐： behavior_captcha_cracker + 深度动物学习增强；或 captcha-recognizer 做辅助识别。

组合思路：

验证端：生成时引入随机噪声、动态曲线，让干扰更为复杂；前端采集轨迹、耗时，后端用机器学习模型二次风控。测试端：使用 captcha-recognizer 训练识别模型，对每批新样本进行离线测试；若识别率下降，及时收集新样本增量训练。对抗脚本：若需自动化测试绕过滑块，可在测试环境使用 SliderCracker 或 crack-slide-captcha，模拟真实用户拖拽行为。 Go 语言生态

推荐思路：

如果只是想集成滑块生成功能，可参考 tianai-captcha 的核心思路，自行用 Go 实现后端抠图与坐标校验；如果需要自动化破解，可直接使用 crack-slide-captcha，基于 GoCV + chromedp 快速集成测试套件。

作者✍️ 猫头虎微信号：Libin9iOak 公众号：猫头虎技术团队 万粉变现经纪人：CSDNWF

总结

本文汇总了2025 年最新滑块验证码、图形验证码相关的主流“生成与验证”组件与“识别与破解”工具，覆盖了从最简原理演示到深度学习自动化破解的全流程。下表帮助读者快速定位自身需求：

需求场景推荐方案组合说明Java 后端项目tianai-captcha + 对应前端组件一次性接入多种验证码类型，快速上线React 前端rc-slider-captchaTypeScript 支持，轨迹采集，前端安全性高Vue 多端 + Flutter/UniAppcaptcha-plus提供 Vue2/3、UniApp、Flutter、Android、iOS 示例，省时省力高安全性风控（深度抗脚本）captcha-recognizer + 自研深度模型 + 行为风控深度学习识别、后端二次校验，适合金融、电商大厂级应用自动化测试/爬虫对抗SliderCracker 或 crack-slide-captcha + 轨迹模拟纯 JS 或 Go 方案，快速演示自动化破解Go 语言后端crack-slide-captcha + 自研抠图校验纯 Go 实现图像匹配与 DevTools 自动化，方便在 Go 服务中直接集成学习与研究（底层原理）slide_match最简示例，演示滑块验证码生成与验证流程

选择要点：

技术栈契合度：先考虑项目现有后端语言与前端框架，选用生态内成熟方案；安全与易用平衡：如果项目对安全要求不是特别苛刻，直接使用开箱即用的 tianai-captcha 或 captcha-plus 即可；如果需要深度抗脚本，就要在后端增加模型、行为分析等二次风控；开发与维护成本：深度学习方案 (captcha-recognizer、behavior_captcha_cracker) 虽然效果好，但维护门槛高；普通企业项目可用成熟框架，不建议盲目自研；用户体验：尽量保证滑块界面流畅、加载速度快；如需低网络带宽场景，可提前在后端做图片压缩或使用矢量化缺口，减少传输体积；

作者✍️ 猫头虎微信号：Libin9iOak 公众号：猫头虎技术团队 万粉变现经纪人：CSDNWF

参考资料

Dromara/tianai-captcha: https://github.com/dromara/tianai-captchachenwei-zhao/captcha-recognizer: https://github.com/chenwei-zhao/captcha-recognizerxingyuv/captcha-plus: https://github.com/xingyuv/captcha-pluscaijf/rc-slider-captcha: https://github.com/caijf/rc-slider-captchatomysky/slide_match: https://github.com/tomysky/slide_matchmengpengfei/SliderCracker: https://github.com/mengpengfei/SliderCrackeryujunjiex/behavior_captcha_cracker: https://github.com/yujunjiex/behavior_captcha_crackeromigo/crack-slide-captcha: https://github.com/omigo/crack-slide-captcha

作者✍️ 猫头虎微信号：Libin9iOak 公众号：猫头虎技术团队 万粉变现经纪人：CSDNWF