Manus滑动验证码模块过程

挡缭 · 昨天 23:35

Manus滑动验证码模块过程

Manus作为通用AI智能体，其模拟浏览器滑动验证码的核心逻辑是：以视觉识别为基础，模拟人类操作习惯，在受控虚拟机环境中执行滑块拖动，通过前端交互验证与后端参数校验，最终完成验证。

整体思路是清晰的

代码

import cv2
import numpy as np
import requests
from PIL import Image
from io import BytesIO
def get_slider_offset(background_url, slider_url):
# 下载图片
bg_resp = requests.get(background_url)
sl_resp = requests.get(slider_url)
bg_img = cv2.imdecode(np.frombuffer(bg_resp.content, np.uint8), cv2.IMREAD_COLOR)
sl_img = cv2.imdecode(np.frombuffer(sl_resp.content, np.uint8), cv2.IMREAD_COLOR)
# 转换为灰度图
bg_gray = cv2.cvtColor(bg_img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
sl_gray = cv2.cvtColor(sl_img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
# 边缘检测
bg_edge = cv2.Canny(bg_gray, 100, 200)
sl_edge = cv2.Canny(sl_gray, 100, 200)
# 模板匹配
res = cv2.matchTemplate(bg_edge, sl_edge, cv2.TM_CCOEFF_NORMED)
min_val, max_val, min_loc, max_loc = cv2.minMaxLoc(res)
return max_loc[0]
if __name__ == "__main__":
# 这里需要填入实际的图片 URL，或者从页面中提取
# 由于目前无法直接获取 URL，我将尝试通过截图分析
pass

复制代码

分析
import cv2
import numpy as np
def detect_gap(screenshot_path):
# 读取截图
img = cv2.imread(screenshot_path)
if img is None:
print("Error: Could not read screenshot.")
return None
# 转换为灰度图
gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
# 使用 Canny 边缘检测
edges = cv2.Canny(gray, 100, 200)
# 在截图中心区域寻找滑块和缺口
# 截图大小为 1000x500，滑块弹窗在中间
# 我们可以根据截图中的红色标记来定位
# 标记 1 是滑块，标记 2 和 3 是刷新按钮等
# 这里的逻辑需要根据截图中的实际位置进行调整
# 假设滑块在左侧，缺口在右侧
# 我们可以在滑块所在的水平带内寻找边缘最明显的地方
# 简单起见，我们先保存边缘检测结果以便观察
cv2.imwrite('/home/ubuntu/edges.png', edges)
# 根据截图，滑块在左侧，缺口在右侧。
# 滑块的 x 坐标大约在 420 左右，缺口在 540 左右。
# 这里的坐标是相对于 1000x500 的截图。
# 实际上，我们需要计算的是滑块需要移动的距离。
# 尝试寻找缺口的轮廓
# 缺口通常是一个凹进去的形状
return 120 # 这是一个初步估算的像素值，稍后根据 edges.png 调整
if __name__ == "__main__":
# 这里的路径需要替换为实际的截图路径
# 由于无法直接获取截图路径，我将使用 view 结果中的信息
pass

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片段三

import cv2
import numpy as np
def detect_gap(screenshot_path):
# 读取截图
img = cv2.imread(screenshot_path)
if img is None:
print("Error: Could not read screenshot.")
return None
# 转换为灰度图
gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
# 使用 Canny 边缘检测
edges = cv2.Canny(gray, 100, 200)
# 在截图中心区域寻找滑块和缺口
# 截图大小为 1000x500，滑块弹窗在中间
# 我们可以根据截图中的红色标记来定位
# 标记 1 是滑块，标记 2 和 3 是刷新按钮等
# 这里的逻辑需要根据截图中的实际位置进行调整
# 假设滑块在左侧，缺口在右侧
# 我们可以在滑块所在的水平带内寻找边缘最明显的地方
# 简单起见，我们先保存边缘检测结果以便观察
cv2.imwrite('/home/ubuntu/edges.png', edges)
# 根据截图，滑块在左侧，缺口在右侧。
# 滑块的 x 坐标大约在 420 左右，缺口在 540 左右。
# 这里的坐标是相对于 1000x500 的截图。
# 实际上，我们需要计算的是滑块需要移动的距离。
# 尝试寻找缺口的轮廓
# 缺口通常是一个凹进去的形状
return 120 # 这是一个初步估算的像素值，稍后根据 edges.png 调整
if __name__ == "__main__":
# 这里的路径需要替换为实际的截图路径
# 由于无法直接获取截图路径，我将使用 view 结果中的信息
pass

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滑动操作执行（拟人化交互）

Manus通过向操作系统发送指令，模拟鼠标的真实滑动操作，全程无人工干预，具体步骤如下：

1. 滑块点击与按住：Manus模拟人类鼠标操作，移动鼠标至滑块初始位置，执行“点击并按住”动作（模拟手指按压滑块），动作流畅无突兀，避免瞬间点击触发反爬。

2. 按轨迹拖动：按照生成的滑动轨迹，逐步拖动滑块，每一步位移、速度严格遵循预设轨迹，滑动过程中无停顿、无跳跃，同时保留微小抖动，完全复刻人类滑动习惯。拖动过程中，Manus实时监控滑块位置，确保不偏离滑动轨道。

3. 滑块释放：当滑块拖动至缺口对应位置（误差≤1像素）时，Manus执行“释放鼠标”动作，释放时机自然，避免提前或延迟释放，确保滑块精准落入缺口。

4. 操作细节补充：滑动完成后，Manus会停留0.5-1秒，再进行后续操作，模拟人类确认验证结果的习惯，进一步降低反爬风险。

核心流程分解

实现滑动验证码绕过通常分为四个关键阶段：

第一阶段：资源获取与目标识别 (Sense)

Manus 首先会通过浏览器驱动（如 Playwright 或 Puppeteer）获取验证码的两个核心要素：背景图（Background）和滑块图（Slider/Gap）。

识别方式： 如果滑块是 Canvas 渲染，Manus 会截取当前 DOM 元素的快照；如果是传统的 URL 图片，则直接下载。
图像预处理： 使用 OpenCV 进行灰度化、高斯模糊处理，以消除噪点。

第二阶段：缺口距离计算 (Positioning)

这是最关键的一步，Manus 需要计算出滑块需要移动的物理像素距离 $x$。

模板匹配 (Template Matching)： 在背景图中寻找与滑块边缘特征最匹配的区域。
边缘检测 (Canny Edge Detection)： 通过识别背景图中由于缺口产生的阴影边界来精确定位。

第三阶段：模拟人类轨迹生成 (Trajectory Planning)

这是绕过反爬引擎检测的核心。 如果滑块以恒定速度直线移动，极易被识别为机器人。Manus 会生成符合物理规律的“类人”轨迹。

通常采用物理加速度模型，模拟先加速、后减速、甚至在终点附近产生微小回弹的过程：

非线性路径： 加入微小的 $y$ 轴抖动。
变速运动： 模拟人类观察、对准、松手前的小停顿。

第四阶段：动作执行 (Action)

通过浏览器驱动 API（如 mouse.move, mouse.down, mouse.up）将计算好的坐标序列发送给浏览器。

Manus 实现的技术栈对比

模块	常用技术/库	Manus 的潜在处理方式
浏览器自动化	Playwright, Selenium	优先使用 Playwright (更隐蔽且支持 CDP)
图像处理	OpenCV, PIL	动态编写 Python 脚本进行视觉计算
轨迹算法	贝塞尔曲线, 物理仿真	基于 LLM 生成逻辑或调用现成的离散数学模型
反爬对抗	stealth.min.js	自动注入插件以隐藏 WebDriver 特征

结论

不同于传统的写死脚本，Manus 的优势在于它能根据页面实时反馈动态调整策略。但还是难以成功。

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