为您提供SliderCaptcha下载，SliderCaptcha是一个滑块验证码，用户通过拖动滑块完成校验，支持PC端及移动端，新增 Blazor 版本的滑块验证码。

该工具用于要求，两张图片，一张滑块模板、一张原图片。根据滑块模板在原图片随机位置抠出滑块，并将原图片被抠部分进行虚化操作，得到抠图坐标，滑块图片和虚化后的主图

Python是一种功能强大的高级编程语言，广泛应用于Web开发、数据分析和人工智能等多个领域。它以简洁的语法和丰富的库而闻名，尤其在自动化脚本编写方面表现出色。在网络安全和验证码破解领域，Python常被用来开发代码以绕过各种验证机制。近期，一个压缩包引起了关注，其中似乎包含了针对阿里巴巴（阿里）特定滑块验证码X82YX5SEC的Python代码。滑块验证码是一种常见的安全措施，用于防止机器人和自动化程序滥用服务，通常要求用户手动拖动滑块完成拼图，以验证用户是否为真实人类。 压缩包中的“x5sec-X82Y.py”文件可能包含了破解该滑块验证码的Python代码。X5Sec可能是阿里安全组件的一部分，而X82Y可能是该组件的特定版本或某种滑块类型。该脚本可能涉及分析滑块验证码图片、识别滑块位置以及模拟用户拖动滑块等关键步骤。另一个文件“通用滑块.py”则暗示其可能是一个适用于多种滑块验证码的通用解决方案，包含通用算法，能够适应不同滑块验证的实现方式。 此外，压缩包中还包含一个名为“客户端-1.6.exe”的Windows可执行文件，这可能是阿里提供的一个测试环境，用于模拟滑块验证码的显示和交互。还有一个名为“易语言编写，可能会报毒.txt”的文件，其内容可能与易语言（一种中国本土编程语言）编写的代码有关。由于易语言的某些特性，编译后的程序可能会被杀毒软件误报为病毒。 这些资源可能是为了教学或研究目的，展示了如何使用Python结合图像处理、模式识别和网络请求技术来自动化处理验证码。然而，这种行为可能违反了服务提供商的使用条款，甚至可能涉及法律问题。因此，在实际操作时，必须确保遵循合法合规的原则，谨慎行事。

滑块验证码是一种常见的网络安全机制，用于防止自动化程序（如机器人或爬虫）对网站进行恶意操作，例如批量注册、刷票等。它通过要求用户手动拖动一个滑块来完成图像拼接，验证用户是真实的人而非机器。在本文中，我们将深入探讨如何使用易语言实现这样的滑块验证码。 易语言是一款国产的、面向对象的编程语言，其设计目标是让编程变得简单易学。在易语言中实现滑块验证码涉及以下几个关键知识点： 1. **图形图像处理**：你需要理解基本的图形图像处理概念，如像素操作、图像加载与保存、颜色处理等。在易语言中，你可以使用内置的图像处理函数来创建、加载和显示图像。 2. **随机数生成**：为了增加验证码的难度，滑块的位置应是随机的。易语言提供了生成随机数的函数，如`随机数`，可以用来确定滑块初始位置。 3. **事件驱动编程**：滑块的移动需要响应用户的鼠标事件。易语言中的事件驱动模型使得我们可以轻松处理这些事件，如鼠标按下、移动和释放。 4. **用户界面设计**：创建一个包含滑块的窗口是必要的。易语言提供丰富的控件库，可以构建出用户友好的界面，如图片框用于显示验证码图像，滑块控件供用户操作。 5. **图像拼接算法**：当用户移动滑块后，需要判断图像是否正确拼接。这需要一种算法来比较原始图像和移动后的图像，确保滑块已到达正确位置。这通常涉及到图像的裁剪、平移和比较操作。 6. **状态管理**：为了跟踪验证码的状态（如未尝试、正在验证、验证成功或失败），你需要在程序中维护一个状态变量。易语言的变量和结构体可以帮助你实现这一点。 7. **错误处理**：在编程过程中，错误处理是非常重要的一部分。易语言提供了异常处理机制，通过`错误捕捉`和`错误恢复`等关键字来确保程序在遇到问题时能够稳定运行。 8. **代码优化**：为了提供良好的用户体验，滑块验证码的响应速度应当尽可能快。这可能需要优化图像处理算法，减少不必要的计算，以及合理地利用缓存。 9. **安全性**：但同样重要的是，滑块验证码应当具有一定的安全性。虽然它不是绝对安全的，但可以通过限制验证尝试次数、设置时间间隔等方法来提高其安全性。 在实现滑块验证码时，你可以先从创建基本的图形界面开始，然后逐步添加图像处理逻辑和用户交互功能。随着技术的深入，你还可以考虑引入更多的复杂性，如动态生成的背景、更复杂的滑块形状，甚至结合服务器端验证，进一步提高安全性。 以上就是使用易语言实现滑块验证码所需掌握的主要知识点。通过实践，你将能熟练运用这些技能，创造出一个既实用又具有一定安全性的验证码系统。

本项目演示了如何使用selenium+OpenCV破解极验的滑动/滑块验证码，本项目仅作为技术交流使用，禁止用于非法用途。

python + opencv 识别滑块验证码滑块位置

主要介绍了OpenCV搞定腾讯滑块验证码，文中通过示例代码介绍的非常详细，对大家的学习或者工作具有一定的参考学习价值，需要的朋友们下面随着小编来一起学习学习吧

破解滑块验证码的思路主要有2种： 获得一张完整的背景图和一张有缺口的图片，两张图片进行像素上的一一对比，找出不一样的坐标。 获得一张有缺口的图片和需要验证的小图，两张图片进行二极化以及归一化，确定小图在图片中间的坐标。 之后就要使用初中物理知识了，使用直线加速度模仿人手动操作 本次就使用第2种，第一种比较简单。废话不多说，直接上代码： 以下均利用无头浏览器进行获取 获得滑块验证的小图片 def get_image1(self,driver): 获取滑块验证缺口小图片 :param driver:chrome对象 :return:缺口小图片

直接使用yolov5进行训练，不需要其他操作，某验滑块验证码识别专用

前言 废话 滑块验证码破解是一直都想搞的项目，毕竟多数网站都会采用滑块验证码，于是最近在修改论文的闲暇之余把这事儿给解决了。要搞现在的滑块验证码绕不开图像处理，图像处理当然是首推OpenCV-Python啦！当然我的OpenCV非常菜(P.S.两天速成不敢保证代码质量)，发现问题就直接指出嘛，不用走流程啦！ 环境 首先需要一个python，然后安装opencv的python库，如下： pip install opencv-python 然后测试一下是否可用，如下： import cv2 as cv import numpy as np if __name__ == '__main__'