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。

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。

该工具用于要求，两张图片，一张滑块模板、一张原图片。根据滑块模板在原图片随机位置抠出滑块，并将原图片被抠部分进行虚化操作，得到抠图坐标，滑块图片和虚化后的主图

Python是一种功能强大的高级编程语言，广泛应用于Web开发、数据分析和人工智能等多个领域。它以简洁的语法和丰富的库而闻名，尤其在自动化脚本编写方面表现出色。在网络安全和验证码破解领域，Python常被用来开发代码以绕过各种验证机制。近期，一个压缩包引起了关注，其中似乎包含了针对阿里巴巴（阿里）特定滑块验证码X82YX5SEC的Python代码。滑块验证码是一种常见的安全措施，用于防止机器人和自动化程序滥用服务，通常要求用户手动拖动滑块完成拼图，以验证用户是否为真实人类。 压缩包中的“x5sec-X82Y.py”文件可能包含了破解该滑块验证码的Python代码。X5Sec可能是阿里安全组件的一部分，而X82Y可能是该组件的特定版本或某种滑块类型。该脚本可能涉及分析滑块验证码图片、识别滑块位置以及模拟用户拖动滑块等关键步骤。另一个文件“通用滑块.py”则暗示其可能是一个适用于多种滑块验证码的通用解决方案，包含通用算法，能够适应不同滑块验证的实现方式。 此外，压缩包中还包含一个名为“客户端-1.6.exe”的Windows可执行文件，这可能是阿里提供的一个测试环境，用于模拟滑块验证码的显示和交互。还有一个名为“易语言编写，可能会报毒.txt”的文件，其内容可能与易语言（一种中国本土编程语言）编写的代码有关。由于易语言的某些特性，编译后的程序可能会被杀毒软件误报为病毒。 这些资源可能是为了教学或研究目的，展示了如何使用Python结合图像处理、模式识别和网络请求技术来自动化处理验证码。然而，这种行为可能违反了服务提供商的使用条款，甚至可能涉及法律问题。因此，在实际操作时，必须确保遵循合法合规的原则，谨慎行事。

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