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YOLO训练能够识别滑块缺口等多种验证码，并提供易于使用的源代码。

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简介：
通过使用 YOLO 训练模型，神经网络得以实现对滑块缺口以及其他一系列验证码的精确识别。此外，该系统还能可靠地识别行人、汽车等各种视觉标注目标。

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  • 易语言源码：Yolo训练可识别滑块缺口等验证码
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    本项目提供了一种使用易语言开发的源码，通过YOLO算法训练模型来识别复杂的验证码类型，包括滑块缺口验证等多种形式。 YOLO训练的神经网络可以识别滑块缺口等一系列验证码，并能够识别行人、汽车等视觉元素。
     
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    简介：SliderYolo是一种创新方法，采用YOLO算法模型来高效地解决滑块验证码识别问题。该技术能够快速、准确地定位并识别滑块位置，极大提高了自动化处理效率。 SliderYolo是基于百度飞桨PPYolo训练的模型，能够识别易盾、云片、极验、腾讯等各种正方形滑块，识别率高达99.9999%。使用方法如下：下载整个项目后解压__params__.zip文件，并将解压出来的__params__文件放置在与__model__同目录下即可。要在slider_infer.py文件中查看返回的滑块坐标，请参考下面的函数： def infer(): config = Config(./) # 模型路径 detector = Detector(config, ./, use_gpu=False, run_mode=fluid) results = detector.predict(24487f4052354b988f5de1093b6e11c0.jpg, 0.5) # 0.5 是阈值
     
  • 腾讯滑块验证码缺口位置识别，利用opencv-python.zip
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    本项目采用Python与OpenCV库实现自动检测并定位腾讯滑块验证码中的缺口位置，有效提升自动化测试及登录效率。 OpenCV（开放源代码计算机视觉库）是一款专为图像与视频处理设计的开源工具包，在学术研究、工业应用及个人项目中有广泛应用。 ### 历史与发展 **起源：** OpenCV由英特尔公司在1999年发起，旨在推动计算机视觉技术的发展和商业化。该项目的目标是创建一个易于使用且高效的跨平台库，为开发者提供实现各种计算机视觉算法的基础工具。 **社区与支持：** 随着时间的推移，OpenCV吸引了全球众多开发人员及研究人员的关注，并形成了活跃的用户群体。目前该开源项目由非盈利组织OpenCV.org维护，并持续获得来自世界各地开发者、研究机构和企业的贡献和支持。 ### 主要特点 - **跨平台性:** OpenCV支持多种操作系统（如Windows, Linux, macOS等），确保代码在不同平台上可以无缝运行。 - **丰富的功能集：** 包含数千个高度优化的函数，覆盖了图像处理、特征检测与描述、物体识别和跟踪、视频分析等多个方面。例如SIFT/SURF/ORB用于特征点提取；Haar级联分类器/HOG/DNN实现对象检测等。 - **高效性能:** 通过多核CPU及GPU加速技术来提高计算速度，支持Intel IPP/OpenCL等硬件优化方案。 - **多种编程语言接口：** 虽然主要使用C++编写，但提供了广泛的API绑定以适应不同开发需求（如C、Python、Java、MATLAB和JavaScript）。 - **开源许可:** OpenCV遵循BSD许可证发布，允许用户免费下载及分发源代码而无需担心版权问题。 ### 架构与核心模块 OpenCV的架构基于一系列的核心模块构建，每个模块都提供不同的功能层次： - **Core**：包括基本的数据结构（如cv::Mat用于图像存储和操作）、基础的图像处理、矩阵运算以及文件I/O等。 - **ImgProc**: 提供了诸如滤波器应用、几何变换、形态学操作及直方图计算等功能。 - **HighGui**: 为用户提供图形界面支持，包括显示图片或视频帧、鼠标事件处理和简单的窗口管理功能。 - **VideoIO**：涉及各种格式的视频文件读写以及摄像头设备接口的支持。 - **Objdetect**: 集成了预训练模型（如用于人脸检测的Haar级联分类器）以实现目标识别任务。 - **Features2D**: 涉及特征点提取和匹配，支持SIFT、ORB等算法的应用场景。 - **Calib3d**：提供相机校准工具及相关计算方法，适用于立体视觉或多视角几何问题的研究与应用开发中。 - **ML（机器学习）:** 包含多种传统机器学习技术如支持向量机(SVM)、K近邻(KNN)和决策树等。 - **DNN（深度神经网络）**: 用于加载并运行预先训练好的深度学习模型，例如卷积神经网络(CNN)，从而实现复杂的视觉任务。
     
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    本段代码采用易语言编写，旨在实现对腾讯平台滑块验证码的自动化处理。通过精易浏览器插件模拟真实用户操作，有效提高验证效率与用户体验。适合开发者研究及应用开发参考。 易语言腾讯滑块验证码识别源码（通过精易浏览器模拟滑动）。修复了原版在多次滑动后出现繁忙的问题，但找不到原始出处，请找到后告知以便添加。此版本的识别率尚可，缺点是只能单线程运行。使用的精易浏览器库为1.6版本。 关键词：腾讯滑块验证码模块源码 腾讯滑块识别 腾讯滑块识别算法
     
  • 京东滑块验证码识别之易语言版
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    这是一组专为自动化测试和开发设计的滑块验证码图片集合，旨在帮助开发者们模拟真实环境下的用户体验，提升应用的安全性和用户体验研究。 滑块验证码图片包,测试用滑块验证码图片包,测试用滑块验证码图片包,测试用滑块验证码图片包,测试用滑块验证码图片包,测试用滑块验证码图片包,测试用滑块验证码图片包,测试用滑块验证码图片包,测试用滑块验证码图片包,测试用滑块验证码图片包,测试用滑块验证码图片包,测试用滑块验证码图片包,测试用滑块验证码图片包,测试用滑块验证码图片包,测试用滑块验证码图片包,测试用滑块验证码图片包,测试用滑块验证码图片包,测试用滑块验证码图片包,测试用滑块验证码图片包,测试用滑块验证码图片包,测试用滑块验证码图片包,测试用滑块验证码图片包,测试用滑块验证码图片包,测试用滑块验证码图片包,测试用滑块验证码图片包,测试用滑块验证码图片包,测试用
     
  • 基于CNN的验证码识别训练模型
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    本研究构建了一个基于卷积神经网络(CNN)的验证码识别系统，通过深度学习技术自动识别各类复杂背景下的字符和图形验证码，显著提升了验证码破译效率与准确率。 验证码识别是计算机视觉领域中的一个常见任务，主要目的是防止自动化程序的滥用，在网站登录、注册等场景下尤为关键。本项目利用卷积神经网络（CNN）这一深度学习技术来训练模型，专门用于特定类型验证码的识别。 在训练过程中，首先需要收集大量包含不同字体、颜色和背景噪声特征的验证码图像作为数据集，并进行预处理操作如尺寸标准化、灰度化或彩色转换及去除噪声。接下来是构建CNN架构：卷积层负责提取图像特征；池化层减少计算量并保留重要信息；全连接层将这些特征映射至目标类别，最终输出四个字符的预测结果。 训练阶段采用反向传播算法和优化器（如Adam或SGD）调整模型参数以最小化损失函数。常用的损失函数是交叉熵，用于衡量模型预测与真实标签之间的差异性。为防止过拟合现象发生，在此期间还会应用正则化策略例如Dropout或L2正则化。 验证阶段通过将未参与训练的数据输入至模型中来评估其性能表现，以确保良好的泛化能力。如果观察到验证损失持续上升或者训练速度变慢，则可能需要考虑早停机制或是调整网络复杂度等措施进行优化处理。 项目提供的压缩包文件内包含了已经过充分训练的CNN权重或架构信息，可以直接用于新验证码图像识别而无需重复训练过程。输入待检测图片后模型将输出每个字符的概率分布，并据此得出完整的验证码结果。 总而言之，此项目展示了利用深度学习技术解决实际问题的方法之一——通过构建和优化卷积神经网络来完成复杂的验证码识别任务。这不仅加深了对CNN原理的理解，还为图像处理领域提供了新的解决方案思路。
     
  • 极验滑动验证码本地识别源码——易语言
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