# 架构说明（v1.1.0）

本文档梳理项目中的主要模块、职责划分以及核心流程，帮助维护者快速了解整体结构。当前版本包含短信验证码登录、Cookie 持久化以及 AI 驱动的滑块验证码自动破解功能。

## 模块概览

```
├── README.md              // 使用说明与运行指引
├── ARCHITECTURE.md        // 架构概览与流程说明（本文档）
├── IMPLEMENTATION.md      // 关键实现细节记录
├── QUICKSTART.md          // 快速开始指南
├── CHANGELOG.md           // 版本更新日志
├── release.md             // 发布说明
├── login.md               // 早期需求与操作步骤
├── package.json           // 项目配置（v1.1.0）
├── src/
│   ├── login.ts           // 豆瓣登录脚本入口（集成滑块验证）
│   └── slider/            // 滑块验证模块（v1.1.0 新增）
│       ├── index.ts       // 模块导出
│       ├── types.ts       // 类型定义
│       ├── detector.ts    // 主滑块检测器
│       ├── detector-self-learning.ts  // 第二滑块检测
│       ├── slider-controller.ts       // 滑块控制器
│       ├── cli.ts         // CLI 批量工具
│       ├── validator.ts   // 结果验证工具
│       ├── detection/
│       │   └── candidate-search.ts    // 多策略检测
│       └── utils/
│           ├── geometry.ts            // 几何计算
│           └── image.ts               // 图像处理
├── noflag/                // 原始验证码截图输出目录
├── output/                // 标注结果输出目录
└── typescript-spec.md     // 团队 TypeScript 编码规范
```

## 登录流程分层（v1.1.0）

```
┌─────────────────────────────────────────┐
│ main()                                  │
│  - 启动 Chromium                        │
│  - 复用或创建上下文                     │
│  - 调用 loginWithSms()                  │
│  - 保存 Cookies                         │
└─────────────────────────────────────────┘
                   │
┌──────────────────▼────────────────────┐
│ loginWithSms()                        │
│  - 输入手机号                         │
│  - 触发短信验证码                     │
│  - [v1.1.0] 自动处理滑块验证          │
│  - 等待并提交短信验证码               │
│  - 校验是否登录成功                   │
└───────────────────────────────────────┘
                   │
      ┌────────────┴──────────────┐
      │                           │
┌─────▼──────────────┐  ┌─────────▼──────────────┐
│ SliderController   │  │ isLoggedIn()           │
│  - 等待滑块出现    │  │  - 检查 Cookie（dbcl2） │
│  - 截图到 noflag/  │  │  - 确认登录表单状态     │
│  - 调用 detector   │  └────────────────────────┘
│  - 计算距离        │
│  - 拖动滑块        │
│  - 验证成功标识    │
│  - 失败重试(10次)  │
└────────────────────┘
         │
┌────────▼───────────────┐
│ SliderDetector         │
│  - 图像缩放(800px)     │
│  - 多策略检测          │
│  - 候选框评分          │
│  - 绘制标注到 output/  │
└────────────────────────┘
         │
┌────────▼───────────────┐
│ CandidateSearch        │
│  - 暗区域检测          │
│  - Canny 边缘检测      │
│  - 颜色量化            │
│  - LAB 色彩空间        │
│  - IoU 去重            │
└────────────────────────┘
```

**关键模块职责**：

- `prepareContext()`：负责加载已有 Cookie、创建新上下文以及兜底跳转登录页
- `loginWithSms()`：串联短信登录流程，涵盖用户输入与滑块自动化
- `SliderController`：Playwright 集成，控制滑块验证的完整流程
- `SliderDetector`：图像处理和滑块位置检测的核心算法
- `CandidateSearch`：多种图像识别策略的并行执行
- `isLoggedIn()`：封装判定逻辑，避免各处重复编写 Cookie/页面检查

## 依赖与交互

- **Playwright**：启动浏览器、操作页面元素、持久化 `storageState`、控制滑块拖动
- **Sharp**：图像处理（缩放、边缘检测、颜色量化、模板匹配）
- **Node.js**：文件读写、路径与环境变量处理
- **readline**：在控制台等待用户输入短信验证码
- **环境变量**：
  - `DOUBAN_PHONE`：登录手机号（必填）
  - `DOUBAN_AUTO_SLIDER`：启用自动滑块验证（可选，值为 1 时启用）
- **`~/douban-cookie.json`**：保存登录态的 storageState 文件，下次运行直接复用
- **`noflag/`**：原始验证码截图存储目录
- **`output/`**：标注结果（红框）存储目录

## 数据流（v1.1.0）

1. **初始化阶段**
   - 读取 `DOUBAN_PHONE`，未配置则终止
   - 检查 `DOUBAN_AUTO_SLIDER` 环境变量
   - 若存在本地 Cookie 文件，加载后访问登录页以确认是否仍然有效

2. **登录流程**
   - 无有效登录态时执行短信登录：
     - Playwright 填写手机号并请求验证码
     - **[v1.1.0]** 自动检测并处理滑块验证码：
       1. 等待验证码 iframe 加载
       2. 截图验证码区域到 `noflag/` 目录
       3. 使用 Sharp 将图像缩放到 800px 宽度
       4. 并行运行四种检测策略
       5. 计算距离：`(缺口X - 滑块X) / scaleX`
       6. 绘制红框标注保存到 `output/` 目录
       7. 拖动滑块到计算位置
       8. 检测成功标识（`.tc-success`）
       9. 失败则刷新重试（最多 10 次）
     - 控制台输入短信验证码并提交

3. **状态持久化**
   - 登录成功后调用 `context.storageState()` 写入 `~/douban-cookie.json`
   - 浏览器关闭，后续脚本可直接复用该文件

4. **图像数据流**
   ```
   原始验证码(340x191)
         │
         ▼ 截图
   noflag/captcha-timestamp.png
         │
         ▼ 缩放到 800px
   内存中的处理图像(800x449)
         │
         ▼ 多策略检测
   候选框数组 [{x,y,w,h,score}]
         │
         ▼ 评分排序 + IoU去重
   最佳滑块位置 [b1, b2]
         │
         ▼ 绘制红框
   output/captcha-timestamp-detected.png
         │
         ▼ 计算距离
   移动距离 = (b2.x - b1.x) / scaleX
   ```

## 日志与错误处理

- 关键步骤均在控制台打印提示，便于追踪流程
- **[v1.1.0]** 滑块检测过程的详细日志：
  - 图像缩放信息（原始尺寸 → 检测尺寸）
  - 检测到的滑块数量和位置
  - 每个滑块的评分和尺寸
  - 距离计算公式和结果
  - 成功/失败状态和重试次数
- 验证码相关操作采用提示 + `prompt` 方式等待人工输入
- 登录失败或异常会设置 `process.exitCode` 并输出详细错误信息
- 视觉调试：`output/` 目录中的红框标注图便于人工验证检测准确性

## v1.1.0 核心创新

### 简化的距离计算算法

**核心原理**："两只小鸟嘴尖距离"

```typescript
// 双滑块模式（推荐）
const distance = (box2.x - box1.x) / scaleX;

// 单滑块模式（兜底）
const distance = box.x / scaleX;
```

**为什么这样简单？**
1. 检测在 800px 宽度图像上进行（scaleX ≈ 2.35）
2. 两个滑块的左边界水平距离就是移动距离（缩放坐标系）
3. 除以 scaleX 转换回实际显示坐标系（340px）
4. 避免复杂的 iframe 偏移、页面坐标转换等计算

**v1.0.0 vs v1.1.0**：
- v1.0.0：需要人工完成滑块验证
- v1.1.0：自动检测、计算、拖动，成功率约 50%

### 多策略并行检测

并行运行四种算法，提高鲁棒性：

1. **暗区域检测**：基于亮度阈值查找暗色滑块
2. **Canny 边缘检测**：查找边缘密集区域
3. **颜色量化**：K-means 聚类找独特色块
4. **LAB 色彩空间**：在感知均匀的色彩空间中检测

候选框通过 IoU 去重，避免重复检测同一个滑块。

### 自学习模板匹配

使用第一个检测到的滑块作为模板，在图像中查找第二个滑块：

1. 提取第一个滑块的边缘特征
2. 在剩余区域进行模板匹配
3. 验证 y 坐标一致性（偏差 < 25px）
4. 确保两个滑块在合理的水平距离范围内