如下图。在Android上实现起来就不太容易，有些效果还是不如web端酷炫。） 我们的Demo,Ac娘镇楼 (图很渣，也忽略底下的SeekBar，这不是重点) 一些动画，效果录不出来了，大家可以去斗鱼web端看一下，然后下载Demo看一下，效果还是可以的。 代码 传送门： https://github.com/mcxtzhang/SwipeCaptcha 我们的Demo和web端基本上一样。 那么本控件包含不仅包含以下功能： 随机区域起点(左上角x,y)生成一个验证码阴影。验证码拼图 凹凸图形会随机变换。验证码区域宽高可自定义。抠图验证码区域，绘制一个用于联动滑动的验证码滑块。验

本文介绍了Shopee平台上的弧形滑块验证码的解决方案。这种验证码在滑动过程中会产生弧度，导致即使识别到正确的X轴位置也难以准确滑动到位。验证码要求严丝合缝才能通过，增加了难度。解决方案包括使用Yolo准确标注图形框位置、匹配两个滑块的重合度、纯代码实现不借助外部插件等。虽然准确率能达到80%-90%，但仍存在一些坑点，如滑动轨迹识别、使用DrissionPage和pupteer无法通过验证等。 本文详细介绍了针对Shopee平台上的弧形滑块验证码的解决方案。Shopee平台广泛采用的一种安全性验证手段是弧形滑块验证码。这类验证码的特点在于，验证过程中滑块需要沿着设计好的弧线进行滑动，这不仅要求用户在X轴上找到正确的起始位置，还需要在滑动时考虑到Y轴上的弧度变化，这意味着即使用户可以正确识别出X轴的位置，但若未能准确掌握滑动的弧度，同样难以成功完成验证。因此，相比于传统的直线滑块验证码，弧形滑块验证码的安全性和挑战性都得到了显著提升。 为了解决这个难题，文章提出了一套技术方案。解决方案中使用了Yolo技术进行图形框的准确标注。Yolo（You Only Look Once）是一种先进的实时对象检测系统，能够快速准确地标定出图像中的特定对象的位置和大小。在本场景中，Yolo可以帮助确定滑块的初始位置以及滑动过程中所需遵循的弧度。 接下来，方案中提出了匹配两个滑块重合度的方法。即通过技术手段分析两个滑块的图像重合情况，确保用户在滑动过程中能够按照要求的弧度进行滑动，以达到严丝合缝的标准，从而通过验证。为了实现这一点，可能需要复杂的图像处理和算法来动态调整滑动轨迹，以便尽可能与弧形轨迹吻合。 此外，文章强调该解决方案完全采用纯代码实现，不依赖任何外部插件。这一点非常重要，因为使用外部插件在某些情况下可能不符合平台的安全规定，或者会影响用户验证的便捷性。代码实现的方式可以让开发者更容易根据自己的需求定制和优化验证码解决方案，提高整体的兼容性和稳定性。 文章也指出，即使这个方案能够达到80%-90%的准确率，但在实际应用中仍然存在一些问题。例如，滑动轨迹的识别可能因为多种因素（如设备差异、浏览器差异等）而存在误差，导致验证过程的困难。此外，文章还提到了使用DrissionPage和pupteer工具在实现过程中可能遇到的验证失败问题，这表明在自动化测试环境中，这种验证码的解决方案还存在一些需要克服的挑战。 文章通过具体的代码实现细节，为读者提供了一个在Shopee平台应对弧形滑块验证码的完整方法。虽然这个过程中有挑战，但解决方案的提出，无疑为希望自动化处理验证码的开发者提供了宝贵的参考和思路。

易语言是一种专为初学者设计的编程语言，其特点在于语法简单、易学易用，旨在降低编程的门槛。在“易语言-易语言点选验证码学习”这个主题中，我们将探讨如何使用易语言来实现点选验证码的功能，并了解次世代验证码识别技术的应用。 验证码，全称为验证用户身份的自动图灵测试，主要用于防止恶意自动化程序（如机器人）对网站进行滥用。点选验证码是一种常见的验证码类型，它要求用户在多个图像中选择符合特定条件的图片，例如选出所有包含车辆的图片或所有不是数字的图片等。 在易语言中，实现点选验证码功能通常包括以下几个步骤： 1. **图像处理**：你需要加载验证码图片并进行预处理。这可能包括灰度化、二值化、噪声去除等，以便简化图像并突出关键元素。易语言提供了图像处理相关的函数，如`图像处理`，可以用于这些操作。 2. **目标检测**：接着，通过算法（如边缘检测、连通组件分析）识别出每个待选对象。在易语言中，可以利用图像分析库实现这些功能，或者编写自定义的算法。 3. **用户交互**：然后，将处理后的图像显示给用户，并允许他们点击选择符合要求的对象。这需要创建用户界面，使用易语言的控件（如图像框、按钮）以及事件处理程序（如鼠标点击事件）。 4. **验证用户选择**：当用户完成选择后，程序需要比较用户的选择与正确答案，判断是否通过验证码。这通常涉及遍历用户选择的坐标，与预设的正确答案进行匹配。 5. **次世代验证码识别**：如果描述中的“次世代验证码识别”指的是机器自动识别验证码，那么这通常涉及到深度学习模型，如卷积神经网络（CNN）。虽然易语言自身并不直接支持深度学习，但可以通过调用Python或C++等其他语言的接口（如通过Python的`subprocess`模块）来集成现有的开源库（如TensorFlow或PyTorch）进行识别。 在实际开发中，易语言的源码示例可能会包含上述各步骤的具体实现，以及如何组织代码结构、处理错误和优化性能等方面的知识。学习这样的源码有助于理解易语言的实际应用，并提升图像处理和用户交互方面的编程技能。 此外，压缩包中的"cor"文件可能是源码文件或数据文件，具体用途需要解压并查看其内容才能确定。在实际学习过程中，结合源码阅读和实践操作，能够更深入地理解和掌握易语言点选验证码的实现方式。

易语言是一种专为中国人设计的编程语言，它以简体中文作为编程语句，使得非计算机专业背景的用户也能较为容易地学习编程。云片点字点击验证码是易语言的一个应用实例，主要用于解决网络上常见的验证码识别问题。验证码通常用于防止机器人自动操作，例如注册、登录或发表评论等，它通过显示一组随机字符或图像来验证用户是否为真实的人。 在易语言中实现云片点字点击验证码的功能，主要涉及以下几个关键技术点： 1. 图像处理：验证码识别的第一步是获取验证码图片，这通常涉及到网络请求和图片下载。易语言提供了HTTP组件，可以用来发送HTTP请求，获取网页上的验证码图片。图片下载后，需要进行图像处理，如灰度化、二值化等，以便后续的字符识别。 2. 字符定位：处理后的图片中，字符通常是独立的元素。易语言可能需要结合OpenCV或者其他图像处理库，找到这些字符的位置，通常通过边缘检测、连通组件分析等方法。 3. 字符切割：定位到字符后，需要将它们从背景中分离出来，即进行字符切割。这一步可能需要用到阈值分割、膨胀腐蚀等图像处理技术。 4. 字符识别：切割出的字符需要转换成可读的文字。这一步通常需要用到OCR（光学字符识别）技术。易语言本身可能不直接支持OCR，但可以通过调用外部库，如Tesseract OCR，来进行字符识别。 5. 逻辑判断与点击：识别出的字符组合成的字符串需要与预设的正确答案进行比较，若匹配成功，程序则模拟鼠标点击对应的验证位置，完成验证码的验证。 6. 错误处理与重试机制：考虑到识别可能出现错误，程序应包含错误处理和重试机制，以提高整体的识别成功率。 在实际应用中，为了提高验证码识别的准确性和效率，开发者可能还需要对算法进行优化，例如训练特定的OCR模型来适应特定类型的验证码，或者使用机器学习技术提高字符识别的准确性。 "云片点字点击验证码易语言"是一个结合了网络请求、图像处理、字符识别和模拟点击等多方面技术的项目，对于易语言的初学者来说，这是一次挑战性的实践，能帮助他们深入理解易语言的应用场景和功能，同时提高他们在网络自动化和图像处理领域的技能。

资源下载链接为： https://pan.quark.cn/s/a81aa55f09e2 借助深度学习模型识别验证码、Python 爬虫库管理会话及简易 API，实现知乎数据爬取（最新、最全版本！打开链接下载即可用！） 在当前信息化社会，数据挖掘与分析已成为研究和商业决策的重要基础。知乎作为中国最大的知识社区，其庞大的用户群体和丰富的内容成为数据挖掘的宝贵资源。然而，知乎网站为了保护用户数据和防止爬虫滥用，采取了一系列反爬虫措施，其中最为常见的是验证码机制。传统的验证码识别方法主要依赖于模板匹配和特征提取技术，这些方法在面对复杂多变的验证码时往往效果不佳。 深度学习技术的出现为验证码识别提供了新的解决方案。通过构建深度神经网络模型，可以实现验证码的自动识别，有效提高识别准确率和效率。在本项目中，我们首先利用深度学习模型对知乎平台上的各种验证码进行识别训练，建立一个高效准确的验证码识别系统。这个系统能够自动识别并输入验证码，从而为后续的数据爬取工作铺平道路。 在实现知乎数据爬取的过程中，Python爬虫库发挥着重要作用。Python作为一门广泛应用于数据科学和网络开发的语言，拥有众多功能强大的爬虫库，如Requests、BeautifulSoup、Scrapy等。它们可以模拟浏览器行为，管理网站会话，处理Cookies、Headers等复杂网络请求，并能够更加高效地抓取网页数据。 然而，爬虫的使用往往伴随着较高的网络请求频率和数据量，容易触发网站的反爬机制。为此，我们需要合理设计爬虫策略，如设置合理的请求间隔，使用代理IP进行请求，避免对服务器造成过大压力，同时遵守网站的robots.txt文件规定，以合法合规的方式进行数据爬取。 此外，为了进一步提高数据爬取的便利性，本项目还设计了一个简易的API接口。通过这个API，用户可以更简单地调用爬虫功能，而无需深入了解爬虫实现的复杂细节。这不仅降低了数据爬取的技术门槛，而且使得数据的调用更加灵活方便。 在实现上述功能的过程中，本项目需要考虑多方面因素，包括爬虫的效率、稳定性和隐蔽性，以及API的设计规范和用户体验。最终，我们将所有功能整合在一个Python脚本文件中，通过简洁明了的代码，实现了一个从验证码识别到数据爬取再到数据调用的完整流程。 通过深度学习模型的验证码识别、Python爬虫库的高效会话管理，以及简易API的构建，本项目为知乎数据爬取提供了一个全面、便捷和高效的技术方案。这一方案不仅能够帮助研究者和开发者快速获取知乎上的高质量数据，同时也展示了深度学习与网络爬虫技术结合的强大潜力。

geetest_break 极验验证码破解-原始码+破解手册 说明：与网上已有的使用Selenium自动化浏览器的方法索引，本方法更方便，无需安装额外的模块，仅使用Python本机请求和lxml。此外，Selenium方法太依赖于浏览器，稍有不慎，便得不到想要的移动方式。 与Selenium方法参照优点如下： 1.安装方便，python或anaconda即可； 2.不依赖于浏览器，模拟发包请求，快捷， 3.识别率极高（使用经过验证的轨迹数据），selenium方法我也试过，即使能够移动滑块至缺口处，很多情况会被远程服务器识别出是机器行为； 4.方便管理，是需提供验证过的轨迹数据即可（轨迹数据采集也很方便，可定期更新）。 （已完成文档撰写，暂不公布，机会合适再开源） 在线超详细教程（图文并茂）已发表在知乎简书 为了下载方便，我也上传了PDF版本供下载~~~ 觉得不错帮忙Star

本资源包含一个端到端的验证码识别深度学习项目,使用Python和TensorFlow/Keras实现。内容涵盖数据集生成、模型设计、训练、测试和优化等过程。 适用人群: 想学习深度学习项目实践的AI工程师、想开发验证码识别产品的企业技术人员 使用场景: 该项目可用于学习实践深度学习开发流程,也可以修改和扩展应用到实际包含验证码的产品中,如注册登录、网站安全等场景。 目标: 通过该项目可以掌握验证码识别任务的深度学习方法,包括数据制作、模型设计、训练和部署。可以进一步应用和扩展到其他视觉识别领域。 其他说明: 项目基于TensorFlow和Keras实现、包含详细的代码注释和使用说明、可以自定义训练模型,也提供了预训练模型、欢迎基于该项目进行改进与探讨

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。

在IT领域，验证码（CAPTCHA）是一种用于验证用户是否为人类的工具，通常用于防止自动化的机器人程序。图片验证码尤其常见，它会显示一组随机的字母或数字，用户需要输入这些字符以完成验证。本资源“C#图片验证码字母或数字通用识别代码.rar”提供了一种C#编程语言实现的解决方案，能够帮助开发者识别各种图片验证码，从而自动化某些需要验证码验证的流程。 验证码识别技术通常涉及到图像处理和机器学习。以下是对这个C#代码库可能涉及的关键知识点的详细解释： 1. **图像处理**：验证码识别需要对图片进行预处理，包括灰度化、二值化、噪声去除等步骤。灰度化将彩色图像转换为单色，二值化则将图像简化为黑白两色，有助于后续的字符分割。噪声去除是为了减少干扰元素，使字符更加清晰。 2. **字符分割**：预处理后的图像中，验证码的每个字符通常是相互独立的。通过边缘检测、连通组件分析等方法，可以将各个字符分离出来，为后续的识别做准备。 3. **特征提取**：对每个分离出来的字符，需要提取其特征。这可能包括形状、大小、方向等信息。这些特征通常会被转换成数字向量，便于机器学习算法处理。 4. **机器学习模型**：为了识别这些字符，可以使用各种机器学习模型，如支持向量机（SVM）、神经网络（如卷积神经网络CNN）或者决策树等。训练集通常包含大量的已知字符图像及其对应的标签，模型会学习到如何从特征向量中判断字符类别。 5. **识别算法**：在模型训练完成后，可以将预处理并分割好的字符输入模型，得到对应的字符预测。这些预测结果组合起来就是原始验证码的文本。 6. **优化与调参**：为了提高识别准确率，可能需要调整图像处理参数、模型结构和超参数。此外，使用更复杂的验证码可能会需要更高级的识别技术，如深度学习。 7. **实时性**：描述中提到此代码库的识别速度快速，这意味着算法的执行效率很高，适合实时应用。这可能通过优化代码实现，或者使用高效的计算库（如Intel MKL或CUDA）来加速运算。 8. **免费使用**：标签表明这是一个免费资源，对于开发者来说，这意味着他们可以免费试用和集成到自己的项目中，无需担心版权问题。 9. **兼容性**：由于是C#编写，这个验证码识别代码可以轻松地与使用.NET框架的其他C#应用程序集成，如ASP.NET网站、Windows桌面应用等。 通过理解以上关键点，开发者可以利用这个C#代码库来构建或增强他们的验证码识别功能，提高自动化流程的效率。同时，对于学习C#编程和机器学习的初学者，这也是一个很好的实践案例。

九宫格验证码是一种常见的网络安全验证方式，主要用于区分用户是计算机还是人类，防止恶意软件或自动化工具进行非法操作。由于其独特的设计，九宫格验证码相比传统的文本验证码在识别难度上有所提高，对于计算机视觉算法的挑战也更大。在机器学习领域中，YOLO（You Only Look Once）是一种流行的实时对象检测系统，特别适合用于处理图像识别任务，如验证码的识别。 YOLO算法因其速度快和准确度较高而受到研究者和工程师的青睐。它通过将对象检测任务转化为回归问题，直接在图像中预测边界框和类别概率。YOLO将输入图像划分为一个个格子，每个格子负责预测中心点落在该格子内的对象。对于验证码这样的小尺寸图片，YOLO算法能够迅速给出预测结果，并具有较高的准确性。 在处理九宫格验证码时，YOLO需要进行大量的训练。这通常涉及到收集大量包含数字和字符的九宫格图片，并对这些图片进行标注，即标注出图片中每个格子内的对象。由于九宫格验证码的特殊性，验证码中的字符可能被旋转、变形或部分遮挡，这对YOLO算法的泛化能力和鲁棒性提出了更高的要求。 此外，由于九宫格验证码通常使用特殊字体或样式，甚至可能加入噪声、扭曲等防自动识别技术，因此，想要设计出能够高效准确识别此类验证码的YOLO模型，还需要对算法进行特别的优化和调整。这可能包括但不限于数据增强、特征提取、损失函数设计等方面的工作。 训练好的YOLO模型可以快速识别验证码图片中的字符，通过将模型预测的字符序列与用户输入的字符序列进行比较，可以验证用户输入是否正确。然而，为了保护用户隐私和系统安全，必须确保验证码的图片不会被不当使用或泄露。 在实际应用中，使用YOLO算法对九宫格验证码进行识别应当谨慎，因为过度依赖自动化工具来绕过验证码机制可能违反服务条款或法律法规，导致法律责任。因此，研究和开发此类技术的初衷应当是提高用户体验和系统安全，而非破坏验证码的本意。 值得注意的是，验证码的设计和实现是一个不断进步和发展的过程。随着深度学习技术的不断进步，验证码的设计者也在不断创新，以保证验证码的有效性和安全性。例如，某些新的验证码系统可能使用了更为复杂的模式，或者结合了其他安全措施，如行为分析、生物特征等，来抵御自动化攻击。 验证码技术的发展反映了计算机安全领域中攻防双方的不断博弈。在未来，验证码可能会演变为更加智能和个性化的形式，以适应不断变化的安全威胁。同时，随着人工智能技术的不断成熟，人们可能会开发出更加复杂和高效的算法来应对验证码挑战，这也将是计算机安全领域中一个重要的研究方向。