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做了什么:
- 包改为分层: tcaptcha/{protocol,telemetry,solvers,ocr,adapters,models,tests}
* protocol/ client.py transport.py proxy.py
* telemetry/ crypto.py values.py key.py opcodes.py
disasm.py program.py layout.py modules.py
* solvers/ text_click.py icon_click.py icon_click_rotate.py slider.py
* ocr/ engines.py slicer.py
* adapters/ one_ms.py
- tools/ 里原本是**包运行时依赖**的 tdc_{disasm,program,layout,modules}.py 并入 telemetry/
（放在 tools/ 属于分层倒置），tools/ 只留 CLI: tdc_key_pure.py / tdc_profile.py / cdp_*.js
- crypto.py 529 -> 340 行: 切除「成功样本模板回填」与「Node 插桩兜底」两条老路；
generate_telemetry 只剩 python_values 一种模式，传别的会直接报错并说明原因
- 求解器改名分清: solver.py -> solvers/icon_click.py（client 实际在用的 YOLO+ResNet18 ONNX），
icon_click_solver.py -> solvers/icon_click_rotate.py（仅测试在用，留作对照）
- pyproject: 去掉 ultralytics/onnx（训练栈已删），补上真正在用的 onnxruntime
删除了什么:
- 雨云整条线 + dist/rainyun_qinglong（104M 旧快照）
- 模板回填: models/success_collect_template.b64、tdc_worker.js、analyze_collect_layout.py
- 「补环境」时代浏览器 JS: chrome_fetch/manual_captcha/probe_captcha/solve_in_browser/tdc_browser
- 旧 VM 探索工具 10 个(tdc_collectgen/tdc_slotmap/tdc_lift/tdc_vm_run/tdc_query/tdc_probe 等)
+ 8 个基于它们的旧 verify 脚本
- 训练/标注/评估: train_classifier/train_detector/prepare_yolo/web_labeler/collector/
siamese/evaluate/benchmark_verify
- tcaptcha/core_js/（60 个分析产物）、TOOLCHAIN_REPORT.md（整篇在描述已删工具）
- 3 个已无任何引用的 PyTorch 权重：icon_classifier.pt 43M / yolo_detector.pt 5.9M /
siamese_matcher.pt 1.6M —— 线上只跑 onnx，tcaptcha/ 117M -> 66M
为什么:
- 项目后面要专门承载「滑块 / 文字点选 / 图标点选」三种求解器；扁平包 + 运行时依赖混在
tools/ + 两条已废弃的 collect 生成路线，会让后续扩展持续踩坑
怎么验证:
- .venv/bin/python -m tcaptcha.selftest 全绿
- scripts/verify/verify_offline.py 逐槽全等 + 分段几何一致
- scripts/verify/verify_values.py 4 份真机明文 152/152 逐槽全等
- scripts/verify/send_test.py --mode python_values 1ms 签到页文字点选 errorCode=0
- 回滚点: tag backup/pre-refactor-20261012
74 lines
2.5 KiB
Python
74 lines
2.5 KiB
Python
# -*- coding: utf-8 -*-
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"""
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图标/图文点选求解器 回归测试 (AGENTS.md §5.9)
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固化的性质:
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1. 提示条(目标原图) -> 背景图 的**形状模板匹配**在真机样本上给出正确、有序的点击点;
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2. 能处理**旋转**目标 (样本里"图表"图标被倾斜 ~-30°);
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3. 能排除干扰图标 (样本里的笑脸/银行).
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样本: tcaptcha/tests/fixtures/1ms_icon_click_1_{prompt,bg}.jpg
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取自 1ms.run (aid=195672344) 真机页面上弹出的验证码 (2026-10-11),
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题面 = "0" + 图表图标 + "7", 期望点击顺序与坐标见 EXPECTED。
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运行:
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.venv/bin/python -m tcaptcha.tests.test_icon_click_solver
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"""
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from __future__ import annotations
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import sys
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from pathlib import Path
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import cv2
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ROOT = Path(__file__).resolve().parents[2]
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if str(ROOT) not in sys.path:
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sys.path.insert(0, str(ROOT))
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from tcaptcha.solvers.icon_click_rotate import IconClickSolver # noqa: E402
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FIX = ROOT / "tcaptcha" / "tests" / "fixtures"
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# 期望点击顺序: ("0" 右下) -> (倾斜的图表图标 左上) -> ("7" 中上)，坐标是 672x480 原图口径
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EXPECTED = [(520, 440), (200, 40), (360, 120)]
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TOL = 12 # 允许的像素误差 (连通域中心 vs 目视中心)
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_fails: list = []
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def check(name: str, cond: bool, detail: str = "") -> None:
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print(f" [{'PASS' if cond else 'FAIL'}] {name}" + (f" {detail}" if detail else ""))
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if not cond:
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_fails.append(name)
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def main() -> int:
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pr = cv2.imread(str(FIX / "1ms_icon_click_1_prompt.jpg"))
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bg = cv2.imread(str(FIX / "1ms_icon_click_1_bg.jpg"))
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check("fixture 可读", pr is not None and bg is not None)
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print("1) 求解")
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res = IconClickSolver().solve(bg, pr)
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check("目标数=3", res.target_count == 3, str(res.target_count))
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check("求解成功", res.ok, res.describe())
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print("2) 点击顺序与坐标")
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for i, (exp, got) in enumerate(zip(EXPECTED, res.points)):
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dx, dy = abs(exp[0] - got[0]), abs(exp[1] - got[1])
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check(f"第{i+1}个点 ~{exp}", dx <= TOL and dy <= TOL,
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f"got={got} (Δ={dx},{dy}) score={res.scores[i]:.3f}")
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print("3) 旋转与干扰项")
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check("命中倾斜图标 (角度非 0)", any(abs(a) >= 10 for a in res.angles), str(res.angles))
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check("所有匹配分数 > 0.45", res.min_score > 0.45, f"min={res.min_score:.3f}")
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print()
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if _fails:
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print(f"❌ test_icon_click_solver 失败 {len(_fails)} 项: {_fails}")
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return 1
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print("✅ test_icon_click_solver 全部通过")
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return 0
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if __name__ == "__main__":
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raise SystemExit(main())
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