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注：本篇博客仅供学习使用，请勿用做其他商业用途，如有侵权，请联系本菜鸟

前段时间本小菜鸟研究了某验的点选类型验证码，今天开始研究他们的另一类验证码-滑块
先直接上流程（和点选的步骤基本相同）：
1.请求gt/register-slide-official 这个接口，拿到网站唯一的id(gt)，以及一个有效的challenge

2.和点选类型一样用gt值请求gettype.php接口

3.用gt和challenge参数请求验证码类型（w值置为空）

4.获取背景图片的信息

这个链接下载到本地的背景图片是乱序的，需要将它还原

5.还原图片：
很明显，该图片是使用canvas画出来的，所以打上canvas断点，将canvas要被创建时的动作断下来，查看这里的还原算法

for (var a = r / 2, _ = 0; _ < 52; _ += 1) {
     var c = Ut[_] % 26 * 12 + 1 
       , u = 25 < Ut[_] ? a : 0  // c,u这两个变量的含义分别是第Ut[_]个乱图中的
                                   //小图块的左上角的x,y的像素位置
       , l = o[$_CJET(69)](c, u, 10, a);  //将小图块从[c,u]坐标开始从乱图中（宽度为10，高度
                                           //为a(这里a=80)）扣下来
     s[$_CJET(66)](l, _ % 26 * 10, 25 < _ ? a : 0); //将扣下来的小图块，按从左到右，由上到下的
 }                                                    //顺序拼接生成一个新的图片
 

从上面的for循环代码中不难看出，逻辑是将乱图分为上下26份小图，由乱图的26份的10×80小图片拼接成是260×160的图片，并且经过多次调试得到Ut值为固定的：

值得注意的是乱图中的宽度为312，312/26=12，按道理说每个小图片的长高应该为12x80才对,而实际上却是每个小图片去除了两个像素的，所以计算的时候用的10x80

由上分析，即可用Python代码还原这一部分逻辑，具体的Python代码本小菜鸟就不展示了，直接上结果

好了，图片的还原就写到这里了，谢谢大家！
如有疑问，请联系本小菜鸟