滑块验证码识别源码

1. 哪个平台可以识别阿里云滑块验证码

滑块验证码目前破解难度较大，应该没有平台能做到完全破解。这个验证码是基于用户浏览器信息和动作信息生成加密的文本到后台分析的。如果是登录可以手动登录后记录session来绕过验证。

2. 求vb验证码识别程序(源码或方法)

识别图片验证码需要实现人工智能，就算有人会写这个程序也不可能给你了。

3. 浏览器为什么出现滑动验证

是因为网站识别出你是使用selenium 。

滑块验证码是在网站、APP等应用中常见的一种验证方式，通过按照一定规则滑动滑块到指定位置完成验证，才可以进行下一步操作。滑块验证码有两种设计，一种是在滑动框内“一滑到底”即完成验证的，还有一种是滑动滑块拼合拼图完成验证的。

由于拼图式的滑块验证码安全性更高，趣味性更强，所以多数网站或APP都选择了拼图式的滑块验证码。

安全事项：

浏览器是用来检索、展示以及传递Web信息资源的应用程序。Web信息资源由统一资源标识符（Uniform Resource Identifier，URI)所标记，它是一张网页、一张图片、一段视频或者任何在Web上所呈现的内容。浏览器是我们上网必备的工具。

而在我们使用浏览器的过程中有可能因为操作失误造成一些安全隐患，所以如何保证浏览器的安全就非常重要了。下面以IE8浏览器为例来对浏览器进行安全管理。

4. 易语言如何过这种滑块验证码，块块在最左边滑动到最右边，就可以验证通过如题，

你能画出这样的界面相信就不需要怎么给你代码了吧!易语言它的控件都是可以取到鼠标的坐标的,应该只需要一个标签和一个按钮完事了,作出范围的判断让控件移动,超出一定范围让它弹回来就可以了!不过验证还是使用字符串验证吧!拖放什么的,完全跟没有一样,有能力搭建一个服务器,没能里接入第三方云验证都是可以实现字符串验证的!
但是编写收费之类的程序的话,或者软件是发放出去的,千万不要做得太非主流了,随便拖放几个控件就完事了,这样合适大众,他也没话说,我就有一个项目,很多人说丑,但是控件要改容易,控件里面的代码就非常难了!

5. java怎么实现验证码识别

图片验证码是什么
图片验证码，这个大家应该都见过。最普遍的图片验证码就是一张图片上面有4-6个歪歪扭扭的数字字母，图片还有点看不清楚，但是基本可以肉眼识别出上面的数字字母。那为什么要有这个东东呢？

其实验证码的出现为了区分人与机器。对于歪歪妞妞还有点看不清的数字字母图片，由于人脑的特殊构造，是可以完全无障碍识别的，但是想让奇迹识别出这些字母数字，就会出现识别错误。那为什么要区别人与机器呢？假如一个一个系统没有验证码，我知道了你的用户名，并且知道你的登录密码是8位的数字，那我完全可以写个脚本程序穷举出所有的8位数组合，挨个去尝试登录，这个过程对于人来说可能耗时耗力，但是对于程序来说，so easy。所以验证码的出现就会阻止程序进行这样的穷举登录。

随着技术的发展，现在很多的验证码系统都可以通过图像处理、机器学习深度学习等方式进行攻破，图片验证码已经不再安全，即使是非常有名的12306验证码，也已经被利用深度学习达到了很高的识别精度。所以也出现了手机验证码、拖动滑块图片到指定位置的验证码等各种验证码。

6. PHP滑动拼图验证码的图片是怎样生成的

1 如果放在项目中用，验证码图片希望可以是接口返回。ImageView以及其子类支持花式加载图片。
2 继承自ImageView，绘制图片本身不用我们干预，也不用我们操心scaleType，节省很多工作。
* 在onSizeChanged()方法中生成 和 控件宽高相关的属性值：
1 初始化时随机生成验证码区域起点
2 生成验证码区域Path
3 生成滑块Bitmap
* onDraw()时，依次绘制：
1 验证码阴影
2 滑块

7. 如何利用python做简单的验证码识别

1摘要

验证码是目前互联网上非常常见也是非常重要的一个事物，充当着很多系统的防火墙功能，但是随时OCR技术的发展，验证码暴露出来的安全问题也越来越严峻。本文介绍了一套字符验证码识别的完整流程，对于验证码安全和OCR识别技术都有一定的借鉴意义。

然后经过了一年的时间，笔者又研究和get到了一种更强大的基于CNN卷积神经网络的直接端到端的验证识别技术（文章不是我的，然后我把源码整理了下，介绍和源码在这里面）：

基于python语言的tensorflow的‘端到端’的字符型验证码识别源码整理(github源码分享)

2关键词

关键词：安全,字符图片,验证码识别,OCR,Python,SVM,PIL

3免责声明

本文研究所用素材来自于某旧Web框架的网站完全对外公开的公共图片资源。

本文只做了该网站对外公开的公共图片资源进行了爬取，并未越权做任何多余操作。

本文在书写相关报告的时候已经隐去漏洞网站的身份信息。

本文作者已经通知网站相关人员此系统漏洞，并积极向新系统转移。

本报告的主要目的也仅是用于OCR交流学习和引起大家对验证安全的警觉。

4引言

关于验证码的非技术部分的介绍，可以参考以前写的一篇科普类的文章：

互联网安全防火墙（1）--网络验证码的科普

里面对验证码的种类，使用场景，作用，主要的识别技术等等进行了讲解，然而并没有涉及到任何技术内容。本章内容则作为它的技术补充来给出相应的识别的解决方案，让读者对验证码的功能及安全性问题有更深刻的认识。

5基本工具

要达到本文的目的，只需要简单的编程知识即可，因为现在的机器学习领域的蓬勃发展，已经有很多封装好的开源解决方案来进行机器学习。普通程序员已经不需要了解复杂的数学原理，即可以实现对这些工具的应用了。

主要开发环境：

• python3.5

• python SDK版本

• PIL

• 图片处理库

• libsvm

• 开源的svm机器学习库

关于环境的安装，不是本文的重点，故略去。

6基本流程

一般情况下，对于字符型验证码的识别流程如下：

• 准备原始图片素材

• 图片预处理

• 图片字符切割

• 图片尺寸归一化

• 图片字符标记

• 字符图片特征提取

• 生成特征和标记对应的训练数据集

• 训练特征标记数据生成识别模型

• 使用识别模型预测新的未知图片集

• 达到根据“图片”就能返回识别正确的字符集的目标

7素材准备

7.1素材选择

由于本文是以初级的学习研究目的为主，要求“有代表性，但又不会太难”，所以就直接在网上找个比较有代表性的简单的字符型验证码（感觉像在找漏洞一样）。

最后在一个比较旧的网站（估计是几十年前的网站框架）找到了这个验证码图片。

原始图：



• def get_feature(img): """


• 获取指定图片的特征值,


• 1. 按照每排的像素点,高度为10,则有10个维度,然后为6列,总共16个维度


• :param img_path:


• :return:一个维度为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: # 黑色点


• 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: # 黑色点


• pix_cnt_y += 1



• pixel_cnt_list.append(pix_cnt_y) return pixel_cnt_list



然后就将图片素材特征化，按照libSVM指定的格式生成一组带特征值和标记值的向量文

8. 滑块验证码的破解

没办法破解，

只能遵守规矩吧，
不然你就要抽大霉了。