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。

网易易盾滑块验证是一款由网易公司开发的用于防止自动化工具或机器人攻击的安全验证机制，主要应用于网站和移动应用的登录、注册等关键操作。它通过让用户在屏幕上拖动一个滑块来完成拼图，以此确保操作是由真实人类执行的，而非机器。这种验证方式既能有效防止恶意注册、刷票等行为，又能提供较好的用户体验。 滑块验证DEMO通常包含以下几个关键部分： 1. **滑块组件**：这是用户交互的核心部分。它由一个固定的图像背景和一个可移动的滑块组成，用户需要将滑块拖动到正确的位置以完成验证。这部分的实现涉及图像处理和坐标计算。 2. **随机图像生成**：为了增加破解难度，滑块验证通常会动态生成带有随机扰动的图像。这涉及到图像生成算法，可能包括噪声添加、扭曲、裁剪等步骤。 3. **后端验证**：当用户拖动滑块并提交时，服务器会接收到用户的操作数据，比如滑块的初始位置和最终位置。服务器端会根据预设的正确答案进行比对，如果匹配成功，则验证通过。 4. **安全策略**：滑块验证DEMO会包含一些安全策略，如限制连续尝试次数、设置验证码过期时间、使用HTTPS加密传输等，以增强系统的安全性。 5. **设置文件（setting.py）**：这个文件通常用来存储配置信息，如服务器地址、API密钥、错误重试次数等。开发者可以根据实际需求调整这些参数。 6. **核心逻辑代码（网易易盾滑块验证.py）**：这个文件包含了滑块验证的主要逻辑，包括滑块的渲染、用户输入的处理、与服务器的通信等。它是整个DEMO的核心部分，通过阅读和理解这个文件，可以深入学习滑块验证的实现细节。 7. **用户交互设计**：除了技术实现，滑块验证还关注用户体验。良好的设计可以使用户更容易理解和操作，减少误操作的可能性。 通过分析网易易盾滑块验证DEMO，开发者可以了解到如何集成此类验证到自己的项目中，以及如何自定义验证规则以适应不同的安全需求。同时，对于想深入研究验证码技术的人来说，这个DEMO也是一个很好的学习资源，可以帮助理解验证码的工作原理及其对抗自动化攻击的有效性。

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

仿B站登录拼图滑块验证,代码结构清晰注释全。

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

本次主要是使用selenium模拟登录网页端的TX新闻，本来最开始是模拟请求的，但是某一天突然发现，部分账号需要经过滑块验证才能正常登录，如果还是模拟请求，需要的参数太多了，找的心累。不过好在TX的滑块验证是他们自己开发的，没有极验那么复杂，当然相反的，想要模拟就得自己去一点点探索了，毕竟对极验滑块的破解，网上已经可以找到现成的代码来用了。下面说一下模拟的实现过程和我遇见的问题。 1.登录入口 我是通过点击打开链接来当做登录入口的 部分代码实现： driver = webdriver.Chrome() driver.get(url) 2.点击“账号密码登录” selenium可以实现对网页元

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__'