Add slide and rotate interactive captcha solvers

New solver subsystem with independent models:
- GapDetectorCNN (1x128x256 grayscale → sigmoid) for slide gap detection
- RotationRegressor (3x128x128 RGB → sin/cos via tanh) for rotation angle prediction
- SlideSolver with 3-tier strategy: template match → edge detect → CNN fallback
- RotateSolver with ONNX sin/cos → atan2 inference
- Generators, training scripts, CLI commands, and slide track utility

Co-Authored-By: Claude Opus 4.6 <noreply@anthropic.com>

CLAUDE.md

@@ -33,7 +33,10 @@ captcha-breaker/
 │   │   ├── 3d_text/
 │   │   ├── 3d_rotate/
 │   │   └── 3d_slider/
-│   └── classifier/              # 调度分类器训练数据 (混合各类型)
+│   ├── classifier/              # 调度分类器训练数据 (混合各类型)
+│   └── solver/                  # Solver 训练数据
+│       ├── slide/               # 滑块缺口检测训练数据
+│       └── rotate/              # 旋转角度回归训练数据
 ├── generators/
 │   ├── __init__.py
 │   ├── base.py                  # 生成器基类
@@ -41,13 +44,17 @@ captcha-breaker/
 │   ├── math_gen.py              # 算式验证码生成器 (如 3+8=?)
 │   ├── threed_gen.py            # 3D立体文字验证码生成器
 │   ├── threed_rotate_gen.py     # 3D旋转验证码生成器
-│   └── threed_slider_gen.py     # 3D滑块验证码生成器
+│   ├── threed_slider_gen.py     # 3D滑块验证码生成器
+│   ├── slide_gen.py             # 滑块缺口训练数据生成器
+│   └── rotate_solver_gen.py     # 旋转求解器训练数据生成器
 ├── models/
 │   ├── __init__.py
 │   ├── lite_crnn.py             # 轻量 CRNN (用于普通字符和算式)
 │   ├── classifier.py            # 调度分类模型
 │   ├── threed_cnn.py            # 3D文字验证码专用模型 (更深的CNN)
-│   └── regression_cnn.py        # 回归CNN (3D旋转+滑块, ~1MB)
+│   ├── regression_cnn.py        # 回归CNN (3D旋转+滑块, ~1MB)
+│   ├── gap_detector.py          # 滑块缺口检测CNN (~1MB)
+│   └── rotation_regressor.py    # 旋转角度回归 sin/cos (~2MB)
 ├── training/
 │   ├── __init__.py
 │   ├── train_classifier.py      # 训练调度模型
@@ -56,6 +63,8 @@ captcha-breaker/
 │   ├── train_3d_text.py         # 训练3D文字识别
 │   ├── train_3d_rotate.py       # 训练3D旋转回归
 │   ├── train_3d_slider.py       # 训练3D滑块回归
+│   ├── train_slide.py           # 训练滑块缺口检测
+│   ├── train_rotate_solver.py   # 训练旋转角度回归
 │   ├── train_utils.py           # CTC 训练通用逻辑
 │   ├── train_regression_utils.py # 回归训练通用逻辑
 │   └── dataset.py               # 通用 Dataset 类
@@ -64,20 +73,32 @@ captcha-breaker/
 │   ├── pipeline.py              # 核心推理流水线 (调度+识别)
 │   ├── export_onnx.py           # PyTorch → ONNX 导出脚本
 │   └── math_eval.py             # 算式计算模块
+├── solvers/                     # 交互式验证码求解器
+│   ├── __init__.py
+│   ├── base.py                  # 求解器基类
+│   ├── slide_solver.py          # 滑块求解 (OpenCV + CNN)
+│   └── rotate_solver.py         # 旋转求解 (ONNX sin/cos)
+├── utils/
+│   ├── __init__.py
+│   └── slide_utils.py           # 滑块轨迹生成工具
 ├── checkpoints/                 # 训练产出的模型文件
 │   ├── classifier.pth
 │   ├── normal.pth
 │   ├── math.pth
 │   ├── threed_text.pth
 │   ├── threed_rotate.pth
-│   └── threed_slider.pth
+│   ├── threed_slider.pth
+│   ├── gap_detector.pth
+│   └── rotation_regressor.pth
 ├── onnx_models/                 # 导出的 ONNX 模型
 │   ├── classifier.onnx
 │   ├── normal.onnx
 │   ├── math.onnx
 │   ├── threed_text.onnx
 │   ├── threed_rotate.onnx
-│   └── threed_slider.onnx
+│   ├── threed_slider.onnx
+│   ├── gap_detector.onnx
+│   └── rotation_regressor.onnx
 ├── server.py                    # FastAPI 推理服务 (可选)
 ├── cli.py                       # 命令行入口
 └── tests/
@@ -462,3 +483,62 @@ uv run python cli.py serve --port 8080
 6. 实现 cli.py 统一入口
 7. 可选: server.py HTTP 服务
 8. 编写 tests/
+
+## 交互式 Solver 扩展
+
+### 概述
+
+在现有验证码识别架构之上，新增滑块 (slide) 和旋转 (rotate) 两种交互式验证码求解能力。与现有 3d_rotate/3d_slider 的区别：
+
+- **3d_slider** (合成拼图回归) → **slide solver**: 真实滑块验证码，OpenCV 优先 + CNN 兜底
+- **3d_rotate** (合成圆盘 sigmoid 回归) → **rotate solver**: 真实旋转验证码，sin/cos 编码 + 自然图
+
+每个 solver 模型独立训练、独立导出 ONNX、独立替换，互不依赖。
+
+### 滑块求解器 (SlideSolver)
+
+- 三种方法按优先级: 模板匹配 → 边缘检测 → CNN 兜底
+- 模型: `GapDetectorCNN` (1x128x256 灰度 → sigmoid [0,1])
+- OpenCV 延迟导入，未安装时退化到 CNN only
+- 输出: `{"gap_x", "gap_x_percent", "confidence", "method"}`
+
+### 旋转求解器 (RotateSolver)
+
+- ONNX 推理 → (sin, cos) → atan2 → 角度
+- 模型: `RotationRegressor` (3x128x128 RGB → tanh (sin θ, cos θ))
+- 输出: `{"angle", "confidence"}`
+
+### Solver CLI 用法
+
+```bash
+# 生成训练数据
+uv run python cli.py generate-solver slide --num 30000
+uv run python cli.py generate-solver rotate --num 50000
+
+# 训练 (各模型独立)
+uv run python cli.py train-solver slide
+uv run python cli.py train-solver rotate
+
+# 求解
+uv run python cli.py solve slide --bg bg.png [--tpl tpl.png]
+uv run python cli.py solve rotate --image img.png
+
+# 导出 (已集成到 export --all)
+uv run python cli.py export --model gap_detector
+uv run python cli.py export --model rotation_regressor
+```
+
+### 滑块轨迹生成
+
+`utils/slide_utils.py` 提供 `generate_slide_track(distance)`:
+- 贝塞尔曲线 ease-out 加速减速
+- y 轴 ±1~3px 随机抖动
+- 时间间隔不均匀
+- 末尾微小过冲回退
+
+### Solver 目标指标
+
+| 模型 | 准确率目标 | 推理延迟 | 模型体积 |
+|------|-----------|---------|---------|
+| 滑块 CNN (±5px) | > 85% | < 30ms | ~1MB |
+| 旋转回归 (±5°) | > 85% | < 30ms | ~2MB |