可能是我太笨了吧，滑动条搞了好几天，最后终于知道自己哪里出现问题（就知道每次出现的都是弱智问题）注意：canny算子输入输出不能为一个图，应该另外创建一个图。以Canny()调节阈值算法为例（按照步骤一步一步的写就可以，一步都不要落下！！！）1、创建窗口用namedWindow()函数创建窗口。如：namedWindow(“边缘检测”,WINDOW_AUTOSIZE);2、创建滑动条 int
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2023-12-19 23:04:45
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一、背景介绍 在业务安全领域，滑动验证码已经是国内继，传统字符型验证码之后的标配。众所周知，打码平台和机器学习这两种绕过验证码的方式，已经是攻击者很主流的思路，不再阐述。冷渗透介绍的是一个冷门的绕过思路和防御方案。这些积累，均来自于实战之中，希望有用。 二、黑产攻击者 知己知彼，百战不殆。如果不清楚攻击者的手段，又如何能制定防御方案？ 1. 滑动验证码绕过思
目录梳理思路编写代码总结与提高在本节，我们将使用opencv和playwright这两个库通过QQ空间的滑动验证码。 梳理思路1. 使用playwright打开浏览器，访问qq空间登录页面。2. 点击密码登录。3. 输入账号密码并点击登录。4. 出现滑动验证码图片后，我们就可以获取到验证码背景图以及滑块图片。验证码背景图片通过元素style中的url链接就可以获取到，由于下载保存的是原图
边缘检测对于缺口明细的图形非常好用例如这种： 在或者是 两种都是缺口边缘明显，只要稍加处理就可以得到轮廓边缘 直接开搞读取文件# 读取文件
image = Image.open(path)
img = image.copy() # 复制
img = np.array(img) # 转化为numpy
img = cv2.resize(img, (268, 100)) # 用cv
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2023-12-02 21:36:21
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破取滑动验证码1、滑动验证码的破取步骤2、破取滑动验证码 1、滑动验证码的破取步骤当访问网页登陆时，除了图片验证码，有时还会遇到滑动验证码，这里以为例 破解思路的两大关键点:1.移动的距离 :拼图的起始位置的x坐标是固定的，所以只需要确定缺失的拼图的位置，通过缺失的拼图的位置减去拼图的起始位置就能得到移动的距离这里通过确定缺失拼图的位置的方法是图片对比 找到这张图片 修改其css样式 然后修改下
1.准备阶段 滑动验证码我们可以直接用GEETEST的滑动验证码。 打开网址：https://www.geetest.com/ ，找到技术文档中的行为验证，打开部署文档，点击Python，下载ZIP包。 ZIP包下载地址：https://github.com/GeeTeam/gt3-python-sdk/archive/master.zip 解压，找到django_demo，为了
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2023-09-22 07:08:23
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登陆b站的时候大家都会见到滑动验证码，打开开发者工具分析一下这里的验证码 1：首先需要鼠标触碰到滑动按钮才会显示出完整的验证码图片 2：点击按钮出现缺口图片 3：查看图片元素会（打开图片链接）发现完整的图片被打乱了。把整个分成了上下两部分各是26张。但是会发现虽然图片的顺序是乱的可是它的坐标还是有规律可寻 解决思路： 先来分析一下这个坐标的规律，我就打开查找元素一直在那看他们之间的关系，最后发现图
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2023-12-12 11:38:07
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C++使用opencv4.0调用tensorflow训练的ssd_mobilenet_v1_coco_2017_11_17模型并进行物体识别安装所需软件/库Step0. 确保已安装python或Anaconda3Step1. 生成opencv可调用的pbtxt文件Step2. 调用模型并识别物体 参考资料：
How to load Tensorflow models with OpenCV;
O
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2024-08-08 16:57:28
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YOLOV5识别滑块和缺口前言一、YOLOV5二、数据集标注三、训练总结 前言在上一篇文章中，总体概述了滑块该种类型滑块验证码的识别方案。今天这篇文章将阐述如何使用YOLOv5来识别滑块和缺口一、YOLOV5YOLOV5是一种实用方便的目标检测框架，能够很容易的就使用起来，非常友好，只需要准备好自己的数据集，就可以完成自定义的目标检测任务。因此，在这个项目中我选择了YOLOv5来快速实现我的需求
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2024-04-12 09:41:24
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opencv识别微信登录滑动验证目标位置目标识别微信登录新账号，需要拖动滑块验证时，目标块相对于图片的位置前提相关信息:滑块与目标位置的距离是随机的，且在一定范围内，设其最大最小值为[min, max]滑块滑到距离目标左右10个单位的误差内也可以通过验证每次的滑块验证码有三次重试的机会，如果三次验证不过，微信会自动换验证码可以无限次数刷新验证码应用机器学习应该能达到出色的识别率，但考虑到时间+学习
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2024-03-13 10:13:48
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滑动验证码说到滑动验证码，有代表性的服务提供商有极端验证、网易盾等。验证码效果如图所示:极验网易易盾验证码下方通常会有一个滑轨，同时带有文字提示「拖动滑块完成拼图」，我们需要按滑轨上的滑块向右拖动。此时，验证码左侧的滑块将跟随滑轨上的滑块向右移动。验证码右侧将有滑块间隙。我们需要将滑块拖到目标间隙。此时，即使验证成功，验证成功的效果如图所示：因此，如果我们想用爬虫自动化这个过程，关键步骤如下：识别
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2024-05-10 16:50:20
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上篇说了底图还原 这篇分析一下流程稍微抓一下包可以看到 register-slide 获取的是challenge,和gtget.php是获取响应 此处的w不重要 可以置空,值得注意的是获取的结果c,s 这两个参数 然后刷新一下验证码 随便点进去一个 进入到js文件中然后跟一下堆栈找到w值的生成位置 不想跟的
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2024-08-28 00:05:11
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(一)问题的提出：OpenCV有一个很简单的播放视频文件并加载滑动条的程序，但是如何用MFC对话框来创建一个有滑动条控制的播放器呢，网络上四处搜索都没有代码可以参考，下的都是些骗子链接文件，很过分，一点参考价值都没有，怎么办？(二)解决的思路：1.自己进行研究，不指望网络有现成的馅饼，因为那里多了去的陷阱，很可恶。2.要解决的关键问题是slider滑动条控件如何与视频播放实时结合在一起： 
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2024-05-19 07:41:45
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做自动化测试的时候，需要自动登录QQ邮箱，在网上找的都是基于selenium的：参考链接，但是代码在本地运行并没有取得满意的效果：滑动不成功！ 而且每个滑动解锁的网页不同，编码和格式就不同，复用率太低了！举个例子：button = browser.find_element_by_id('tcaptcha_drag_button')
x, y = button.location.get('x'),
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2024-03-11 01:35:45
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使用java + selenium + OpenCV破解网易易盾滑动验证码* 验证码地址：https://dun.163.com/trial/jigsaw
* 使用OpenCv模板匹配
* Java + Selenium + OpenCV产品样例接下来就是见证奇迹的时刻！注意！！！· 在模拟滑动时不能按照相同速度或者过快的速度滑动，需要向人滑动时一样先快后慢，这样才不容易被识别。模拟滑动代码↓↓↓
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2024-08-07 17:01:57
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# 实现Python验证滑动验证码
## 流程图
```mermaid
sequenceDiagram
小白->>经验丰富的开发者: 请求教学
经验丰富的开发者->>小白: 详细教学
```
## 状态图
```mermaid
stateDiagram
[*] --> 小白
小白 --> 开发者
开发者 --> 结束
```
## 整体流程
|
原创
2024-06-30 06:24:20
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平滑处理”平滑处理“也称”模糊处理“，英文可以称为”blurring“，是一项简单且使用频率很高的图像处理方法。平滑处理的用途有很多，但最常见的是用来减少图像上的噪声或失真，还可以降低图像的分辨率。目前opencv可以提供五种不同的平滑操作方法，所有操作都有cvSmooth函数实现，该函数可以将用户期望的平滑方式作为参数。void cvSmooth{
const CvArr* s
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2024-04-24 12:50:11
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在当前的网络环境中，很多网站为了确保用户的真实身份，采用了滑动验证。这是一种防止机器人自动化操作的技术手段。在这篇博文中，我们将深入探讨如何使用 Python 来解决滑动验证的问题，包括环境预检、部署架构、安装过程、依赖管理、故障排查以及版本管理等方面的具体实践。
## 环境预检
首先，确保你的系统符合以下要求：
| 系统要求 | 版本 |
|--------
# 如何实现 Python 滑动拼图验证
滑动拼图验证是一种常用的验证码类型，可以有效阻止机器人程序的攻击。通过该验证，用户需要将拼图块滑动到正确的位置，从而完成验证。本篇文章将带你一步步实现一个简单的滑动拼图验证，以帮助你理解整个过程，提升你的开发技能。
## 整体流程
首先，我们来简单梳理实现滑动拼图验证的过程，具体步骤如下表所示：
| 步骤 | 描述
原创
2024-09-16 06:27:55
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经常会有刚入行的程序员试图比较各大编程语言之间的差别，然后选择自己认为较好的编程语言学习。虽然圈子里公认各大编程语言之间没有好坏之分，只有是否合适，但不知广大程序员有没有思考过编程语言对软件质量的影响呢。近日，研究人员Baishakhi Ray、Daryl Posnett、Premkumar Devanbu、Vladimir Filkov 从GitHub收集了大量数据(728个项目，6300万SL
