滑塊驗證碼識別源碼

1. 哪個平台可以識別阿里雲滑塊驗證碼

滑塊驗證碼目前破解難度較大，應該沒有平台能做到完全破解。這個驗證碼是基於用戶瀏覽器信息和動作信息生成加密的文本到後台分析的。如果是登錄可以手動登錄後記錄session來繞過驗證。

2. 求vb驗證碼識別程序(源碼或方法)

識別圖片驗證碼需要實現人工智慧，就算有人會寫這個程序也不可能給你了。

3. 瀏覽器為什麼出現滑動驗證

是因為網站識別出你是使用selenium 。

滑塊驗證碼是在網站、APP等應用中常見的一種驗證方式，通過按照一定規則滑動滑塊到指定位置完成驗證，才可以進行下一步操作。滑塊驗證碼有兩種設計，一種是在滑動框內「一滑到底」即完成驗證的，還有一種是滑動滑塊拼合拼圖完成驗證的。

由於拼圖式的滑塊驗證碼安全性更高，趣味性更強，所以多數網站或APP都選擇了拼圖式的滑塊驗證碼。

安全事項：

瀏覽器是用來檢索、展示以及傳遞Web信息資源的應用程序。Web信息資源由統一資源標識符（Uniform Resource Identifier，URI)所標記，它是一張網頁、一張圖片、一段視頻或者任何在Web上所呈現的內容。瀏覽器是我們上網必備的工具。

而在我們使用瀏覽器的過程中有可能因為操作失誤造成一些安全隱患，所以如何保證瀏覽器的安全就非常重要了。下面以IE8瀏覽器為例來對瀏覽器進行安全管理。

4. 易語言如何過這種滑塊驗證碼，塊塊在最左邊滑動到最右邊，就可以驗證通過如題，

你能畫出這樣的界面相信就不需要怎麼給你代碼了吧!易語言它的控制項都是可以取到滑鼠的坐標的,應該只需要一個標簽和一個按鈕完事了,作出范圍的判斷讓控制項移動,超出一定范圍讓它彈回來就可以了!不過驗證還是使用字元串驗證吧!拖放什麼的,完全跟沒有一樣,有能力搭建一個伺服器,沒能里接入第三方雲驗證都是可以實現字元串驗證的!
但是編寫收費之類的程序的話,或者軟體是發放出去的,千萬不要做得太非主流了,隨便拖放幾個控制項就完事了,這樣合適大眾,他也沒話說,我就有一個項目,很多人說丑,但是控制項要改容易,控制項裡面的代碼就非常難了!

5. java怎麼實現驗證碼識別

圖片驗證碼是什麼
圖片驗證碼，這個大家應該都見過。最普遍的圖片驗證碼就是一張圖片上面有4-6個歪歪扭扭的數字字母，圖片還有點看不清楚，但是基本可以肉眼識別出上面的數字字母。那為什麼要有這個東東呢？

其實驗證碼的出現為了區分人與機器。對於歪歪妞妞還有點看不清的數字字母圖片，由於人腦的特殊構造，是可以完全無障礙識別的，但是想讓奇跡識別出這些字母數字，就會出現識別錯誤。那為什麼要區別人與機器呢？假如一個一個系統沒有驗證碼，我知道了你的用戶名，並且知道你的登錄密碼是8位的數字，那我完全可以寫個腳本程序窮舉出所有的8位數組合，挨個去嘗試登錄，這個過程對於人來說可能耗時耗力，但是對於程序來說，so easy。所以驗證碼的出現就會阻止程序進行這樣的窮舉登錄。

隨著技術的發展，現在很多的驗證碼系統都可以通過圖像處理、機器學習深度學習等方式進行攻破，圖片驗證碼已經不再安全，即使是非常有名的12306驗證碼，也已經被利用深度學習達到了很高的識別精度。所以也出現了手機驗證碼、拖動滑塊圖片到指定位置的驗證碼等各種驗證碼。

6. PHP滑動拼圖驗證碼的圖片是怎樣生成的

1 如果放在項目中用，驗證碼圖片希望可以是介面返回。ImageView以及其子類支持花式載入圖片。
2 繼承自ImageView，繪制圖片本身不用我們干預，也不用我們操心scaleType，節省很多工作。
* 在onSizeChanged()方法中生成 和 控制項寬高相關的屬性值：
1 初始化時隨機生成驗證碼區域起點
2 生成驗證碼區域Path
3 生成滑塊Bitmap
* onDraw()時，依次繪制：
1 驗證碼陰影
2 滑塊

7. 如何利用python做簡單的驗證碼識別

1摘要

驗證碼是目前互聯網上非常常見也是非常重要的一個事物，充當著很多系統的防火牆功能，但是隨時OCR技術的發展，驗證碼暴露出來的安全問題也越來越嚴峻。本文介紹了一套字元驗證碼識別的完整流程，對於驗證碼安全和OCR識別技術都有一定的借鑒意義。

然後經過了一年的時間，筆者又研究和get到了一種更強大的基於CNN卷積神經網路的直接端到端的驗證識別技術（文章不是我的，然後我把源碼整理了下，介紹和源碼在這裡面）：

基於python語言的tensorflow的『端到端』的字元型驗證碼識別源碼整理(github源碼分享)

2關鍵詞

關鍵詞：安全,字元圖片,驗證碼識別,OCR,Python,SVM,PIL

3免責聲明

本文研究所用素材來自於某舊Web框架的網站完全對外公開的公共圖片資源。

本文只做了該網站對外公開的公共圖片資源進行了爬取，並未越權做任何多餘操作。

本文在書寫相關報告的時候已經隱去漏洞網站的身份信息。

本文作者已經通知網站相關人員此系統漏洞，並積極向新系統轉移。

本報告的主要目的也僅是用於OCR交流學習和引起大家對驗證安全的警覺。

4引言

關於驗證碼的非技術部分的介紹，可以參考以前寫的一篇科普類的文章：

互聯網安全防火牆（1）--網路驗證碼的科普

裡面對驗證碼的種類，使用場景，作用，主要的識別技術等等進行了講解，然而並沒有涉及到任何技術內容。本章內容則作為它的技術補充來給出相應的識別的解決方案，讓讀者對驗證碼的功能及安全性問題有更深刻的認識。

5基本工具

要達到本文的目的，只需要簡單的編程知識即可，因為現在的機器學習領域的蓬勃發展，已經有很多封裝好的開源解決方案來進行機器學習。普通程序員已經不需要了解復雜的數學原理，即可以實現對這些工具的應用了。

主要開發環境：

• python3.5

• python SDK版本

• PIL

• 圖片處理庫

• libsvm

• 開源的svm機器學習庫

關於環境的安裝，不是本文的重點，故略去。

6基本流程

一般情況下，對於字元型驗證碼的識別流程如下：

• 准備原始圖片素材

• 圖片預處理

• 圖片字元切割

• 圖片尺寸歸一化

• 圖片字元標記

• 字元圖片特徵提取

• 生成特徵和標記對應的訓練數據集

• 訓練特徵標記數據生成識別模型

• 使用識別模型預測新的未知圖片集

• 達到根據「圖片」就能返回識別正確的字元集的目標

7素材准備

7.1素材選擇

由於本文是以初級的學習研究目的為主，要求「有代表性，但又不會太難」，所以就直接在網上找個比較有代表性的簡單的字元型驗證碼（感覺像在找漏洞一樣）。

最後在一個比較舊的網站（估計是幾十年前的網站框架）找到了這個驗證碼圖片。

原始圖：



• def get_feature(img): """


• 獲取指定圖片的特徵值,


• 1. 按照每排的像素點,高度為10,則有10個維度,然後為6列,總共16個維度


• :param img_path:


• :return:一個維度為10（高度）的列表 """



• width, height = img.size



• pixel_cnt_list = []


• height = 10 for y in range(height):


• pix_cnt_x = 0 for x in range(width): if img.getpixel((x, y)) == 0: # 黑色點


• pix_cnt_x += 1



• pixel_cnt_list.append(pix_cnt_x) for x in range(width):


• pix_cnt_y = 0 for y in range(height): if img.getpixel((x, y)) == 0: # 黑色點


• pix_cnt_y += 1



• pixel_cnt_list.append(pix_cnt_y) return pixel_cnt_list



然後就將圖片素材特徵化，按照libSVM指定的格式生成一組帶特徵值和標記值的向量文

8. 滑塊驗證碼的破解

沒辦法破解，

只能遵守規矩吧，
不然你就要抽大霉了。