python 训练滑块验证模型_51CTO博客
# Python 训练滑块验证模型的探索 ## 引言 滑块验证是一种常用的 CAPTCHA(完全自动化的公共图灵测试,用于区分计算机和人类)的形式。它要求用户拖动滑块以完成一个图像,从而验证用户是否为真实的人。随着网络安全与人机识别技术的发展,滑块验证的复杂性也不断增加。在这篇文章中,我们将探讨如何使用 Python训练滑块验证模型,以提升对滑块验证的识别能力。 ## 滑块验证的机制
原创 29天前
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简介最近用了将近一周的时间,做了一个我也不知道有啥用的东西----Python爬虫(京东)。当然重点不是这,相信不少像我这样的菜鸟在用Python弄爬虫项目的时候,遇到最痛苦的就是被验证码拦在了门外,我也是花了好几天的时间去研究,终于解决了这一难关。需要源码的小伙伴复制下面即可,有闲心情的可以继续看下去,听我叭叭几句(哈哈),记得把位置坐标啥的换了哈,还需要有selenium 火狐的插件,大家可以
接上篇上篇的最后我贴出了一份代码,是测试用的代码。我们大概改一下,让它变得可以生产用。import cv2 def locate(): img = cv2.imread('./src.jpg', 0) re, img1 = cv2.threshold(img, 125, 255, 0) contours, b = cv2.findContours(img1.copy(),
# 如何实现Python滑块图片训练模型 在这篇文章中,我将指导你如何实现一个基于Python滑块图片训练模型,帮助你理解整个开发流程,准备必要的代码,和解释每个步骤的关键部分。无论你是完全的新手还是有一定经验的开发者,希望这篇文章能给你提供清晰的思路。 ## 工作流程 首先,让我们简单概述一下实现此项目的步骤。以下是一个明确的流程表: | 步骤 | 描述
原创 4月前
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一、简述:最近无聊想搞一下极验的滑块验证码js代码耗时又耗力出现版本更新可能以前的所有努力都要推翻重做,不够通用性,最后还是选用selenium + PIL 来实现滑块验证码的 期间也翻阅过很多文章,大多都已经失效,并且缺口位置查找和模拟滑动轨迹成功率很低,很难应用到实际开发项目中,本次是针对最新版本的极验滑块验证码进行二、项目环境大致需要用到以下模块各位看观请提前准备好: python3.
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# 使用Python和OpenCV实现滑块验证码识别 在当今的网络环境中,滑块验证码已经成为保护网站的有效手段。对于一名初学者来说,学习使用Python和OpenCV来识别滑块验证码是一个很好的入门项目。本文将详细介绍如何实现这一目标,流程分为几个步骤,同时提供必要的代码及注释,帮助你理解每一步的实现逻辑。 ## 流程概述 首先,让我们看看实现这个功能的流程。以下是清晰的步骤展示: | 步
原创 16天前
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前言验证码往往是爬虫路上的一只拦路虎,而其花样也是层出不穷:图片验证滑块验证、交互式验证、行为验证等。随着OCR技术的成熟,图片验证已经渐渐淡出主流,而「滑块验证」越来越多地出现在大众视野。“这么厉害,这小子长啥样呢?”没错,它就长这损sai:解决它的方法也很直观,首先找到缺口的位置(通常只需要X轴的位置),然后拖动滑块即可。今天kimol君将带领大家用python识别出滑块验证中的缺口位置。一
转载 2023-08-11 13:00:23
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利用python实现性能测试工具作者:Leah今天就跟大家聊聊有关利用python实现性能测试工具,可能很多人都不太了解,为了让大家更加了解,小编给大家总结了以下内容,希望大家根据这篇文章可以有所收获。性能工具的核心就是 并发 和 请求。请求可以选择Python的requests库。并发可以通过python的 进程、线程、协程模拟。这么一想,也不是很难了,上手撸一个。依赖库requests==2.
整体思路: 思路一:找到拼图的原图和有缺口的图片进行对比(无原图不能用此方法) 思路二:找到带缺口的图片和滑块 进行边界匹配(pip install opencv-python)(本次用的思路二解决问题) background_img.png slide_pic.pngfrom selenium import webdriver import os import re from bs4 impor
一.内容简介:  实现对QQ自动模拟登录,以及解决滑块验证。二.模块描述:  (1).qq_login.py:主程序   (2).test_distance.py:定位滑块,获取x轴方向   (3).info.json:个人账户(json数据格式)三.实现:  (1)分析url:https://i.qq.com/;F12调试打开   (2)问题一:关于iframe框架作用域问题,会影响接下来定位不
Python实现图片滑动式验证识别方法1 abstract验证码作为一种自然人的机器人的判别工具,被广泛的用于各种防止程序做自动化的场景中。传统的字符型验证安全性已经名存实亡的情况下,各种新型的验证码如雨后春笋般涌现。目前最常见的一种形式就是“滑动拼图式”2 内容概述关于滑动式验证,最早由国内某网络安全公司首次提出的行为式验证,以滑动拼图解锁的方式呈现在世人面前。然后大概过了好几年之后,各种各样的
准备工具pip3 install PIL pip3 install opencv-python pip3 install numpy谷歌驱动建议指定清华源下载速度会更快点使用方法 :pip3 install opencv-python -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple/opencv-python/谷歌驱动谷歌驱动下载链接 :http://npm
一、获取图片地址: 1.方法一:使用selenium通过获取接口返回请求获取图片地址:#获取背景图和缺口图地址;此方法比较复杂,需要知道验证图片接口的请求地址;通过接口响应获取验证码图片地址:  此方法使用时,需要大家将接口相关信息改为自己产品的接口及json数据信息。此方法为通过selenium获取到页面访问的网络请求,在所以网络请求中获取到对应图片验证码接口的请求,获取到该
一、请求流程 slide-float.html 首先请求了个HTML文本 jquery.js 拿回一个jQuery的js gt.js 拿回gt.js 像是某验的网址信息 register-slide?t=1669432270469 一个请求、携带时间戳。返回challenge gt等信息 gettype.php 获取验证码类型 携带gt fullpage.9.1.0.js 滑块js代码 get.
因为种种原因没能实现愿景的目标,在这里记录一下中间结果,也算是一个收场吧。这篇文章主要是用selenium解决滑块验证码的个别案列。思路:用selenium打开浏览器指定网站将残缺块图片和背景图片下载到本地对比两张图片的相似地方,计算要滑动的距离规划路线,移动滑块 01、实现步骤01、用selenium打开浏览器浏览指定网站1、找到chromedriver.exe的路径点击开始找到谷歌图
文章目录解决滑块验证码思路:案例:豆瓣登录使用的技术:代码实现:更好的方式(常用) 解决滑块验证码思路:找到滑块,按住鼠标拖动滑块到指定位置释放鼠标案例:豆瓣登录使用的技术:(1)selenium+Chrome 浏览器完成自动登录 (2)使用 ActionChains 控制鼠标操作(鼠标按住—鼠标拖动—鼠标释放) (3)使用物理知识(加速度)模拟人的拖动轨迹(先加速后减速)代码实现:步骤一:进入
转载 2023-08-02 22:16:16
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# Python滑块图形训练 ## 简介 在这篇文章中,我将教你如何使用Python实现滑块图形训练。这个项目可以帮助你提高你的编程技能,并且对于初学者来说是一个很好的练习。在接下来的文章中,我将逐步指导你完成这个项目。 ## 整体流程 首先,让我们定义一些整体的步骤,以便我们更好地理解这个项目。下面的表格展示了整个流程的步骤。 | 步骤 | 描述 | | --- | --- | | 步骤
原创 2023-08-29 09:31:48
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本文是使用极验滑动验证码的官网做的实验,没有账号的可以先注册一个账号 ,地址 :https://account.geetest.com/login安装环境 chromedriver 下载地址 可以根据自己chrome版本和系统自行下载地址:http://chromedriver.storage.googleapis.com/index.html查看chrome版本 和下载chromedri
转载 2023-10-25 10:08:27
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很长一段时间没写文章了,今天来一篇,聊聊滑块验证码。之前一段时间在研究下滑块验证码相关的东西,拿腾讯的验证码来玩,使用Selenium来模拟滑动,这里也就先不介绍Selenium 的基本用法来,主要来聊聊怎么实现滑块验证码的识别问题。 滑块验证码可以说是目前使用最多,体验相对比较好的验证方式来,在反爬虫上面也确实有比较好的效果,但爬虫和反爬虫,本身就是一对冤家,相互促进项目影响。废话不多说,直接上
推荐并发量不高的项目,没有用到redis,不需要提前提前准备图片package com.tongtech.utils; import com.auth.model.model.Captcha; import org.apache.commons.lang3.RandomUtils; import javax.imageio.ImageIO; import java.awt.*; import
转载 2023-08-08 10:32:53
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