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带有标注的滑块验证码图片及转换后的标签信息

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简介:
本项目包含一系列附有标注的滑块验证码图像及其对应的标签信息。这些数据旨在帮助开发人员训练机器学习模型识别和解决滑块验证问题。 直接使用YOLOv5进行训练,专门用于滑块验证码识别。

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    本项目包含一系列附有标注的滑块验证码图像及其对应的标签信息。这些数据旨在帮助开发人员训练机器学习模型识别和解决滑块验证问题。 直接使用YOLOv5进行训练,专门用于滑块验证码识别。
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    本项目提供一种创新的安全验证方式——带有标签的验证码图片,旨在提高用户体验的同时增强系统的安全性。通过结合图像识别与用户交互设计,该技术不仅能够有效防止自动化攻击,还便于视障人士使用语音描述功能进行访问,确保了广泛人群的可用性。 8000多张带标注的验证码图片可用于机器学习训练模型。
  • Vue动版本
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    本插件为Vue组件,提供滑块验证、图片验证和图片旋转验证功能,采用滑动方式增强用户体验与安全性。 在获取验证码之前会进行一些验证措施以防止短信盗刷。常见的验证方式包括滑块验证、图片验证以及旋转图片验证等多种形式的滑动验证方法。
  • 改为极
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    本文介绍了采用极验滑块验证码后的新体验,分析了其便捷性、安全性及用户体验,并分享了一些使用心得。 验证码已经从传统的代答方式改为使用极验的滑块验证码。以前我们通常通过代答来解决验证码问题。
  • 数据集辅助代
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    这是一个包含详细分类和注释的图像数据库,每个图片都带有特定标签以方便识别与检索,并配有辅助代码帮助用户快速上手使用。 深度学习离不开数据集,该代码用于辅助人工快速增加标签或评估结果质量,并根据评价将数据保存到相应的文件夹中。
  • 将 .NET 中 SVG 格式
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    本工具或文章讲解了如何使用.NET技术将SVG标签代码转换成图片格式,提供详细的步骤和示例供开发者参考。 在 .NET 中可以将 SVG 标签代码转换为图片格式,在 Visual Studio 2012 中可以直接运行包含 Svg.DLL 的项目来实现这一功能。
  • 火焰数据集
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    本数据集包含大量带有详细标注的火焰图像和视频帧,适用于火灾检测与分析研究。 火焰的数据集包含1553张图片,并附有标注好的txt和xml文件。自己进行标注后用yolov5训练模型,得到mAP@0.5为0.953,mAP@0.5:0.95为0.679的成绩。
  • 火焰数据集
    优质
    本数据集包含大量带有详细标注信息的火焰图像和视频帧,旨在促进火灾检测与分析领域的算法研究及模型训练。 我有一个火焰的数据集,包含1553张图片,并且每张图片都有对应的txt和xml文件。这些数据是我自己进行标注的,在使用yolov5训练模型后,mAP@0.5达到了0.953,而mAP@0.5:0.95为0.679。
  • Java实现功能
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    本项目采用Java编程语言实现了网页中常见的滑块图片验证功能,利用图像处理技术与前端交互设计来增强网站的安全性。 在Java编程领域,拖动滑块图片验证是一种常见的安全机制,用于防止自动化脚本或机器人进行非法操作,如批量注册、恶意登录等。这种验证方式通常涉及到图像处理、用户交互以及随机性,使得人类用户可以轻松完成,而对机器则形成了一道屏障。 我们需要理解拖动滑块验证的基本工作原理:它由三部分组成——基础背景图片、可移动的小滑块图片和一个空缺区域。用户需要将小滑块拖动到正确的位置上,使背景图与小滑块拼接成完整的图像。服务器端会生成包含正确位置信息的随机验证密钥,在客户端完成拖动后发送给服务器进行验证。 实现这一功能主要包括以下步骤: 1. **图片处理**:使用Java中的`java.awt.image`和`javax.imageio`包读取背景图与滑块,根据服务端生成的密钥确定滑块的目标位置,并创建合成图像。 2. **用户交互**:通过监听鼠标事件实现拖动效果。利用`java.awt.event.MouseEvent`类处理鼠标的点击、移动及释放等动作,在用户操作过程中更新滑块的位置。 3. **图形用户界面(GUI)**:使用Java的`javax.swing`包来构建一个可以显示背景图和小滑块,并允许鼠标拖动的简单UI。具体来说,就是在JPanel上覆盖自定义绘画逻辑以展示图片并设置监听器处理鼠标事件。 4. **网络通信**:利用Java中的`java.net`和`java.io`包进行客户端与服务器之间的数据传输。用户完成验证后,将合成图像的信息(如滑块的最终位置)及服务端密钥打包成请求发送给服务器;如果验证成功,则返回响应信息。 5. **安全性考虑**:为了提高安全级别,生成的服务端随机验证密钥应具有唯一性且仅在单次使用有效。此外还可以通过加入图片变形或添加噪声等方法增加破解难度。 6. **性能优化**:当面对大量用户请求时需要注意提升处理效率。例如可以采用缓存策略减少重复加载图像的操作,并利用异步机制避免阻塞主线程。 实际开发中还可能涉及错误处理、用户体验改进和多线程等问题,理解上述步骤后可以根据具体需求进行调整或扩展功能,如添加触摸屏支持或者自定义验证逻辑等。
  • 中文短数据集
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    这是一个包含各类标签的中文短信数据集合,旨在支持垃圾短信识别等相关自然语言处理任务的研究与应用。 本数据集可用于进行文本分类与信息检索的自然语言处理实验,共包含80万条短信。其中:原始数据集data.txt每行为1条短信,格式为“标签\t短信内容”,标签=0表示正常短信,标签=1表示垃圾短信。train.csv和test.csv是拆分后的训练集与测试集,拆分代码位于train_test_split.py文件中。stopwords.txt包含使用的停用词列表。有关基于该数据集的文本分类的具体方法,请参阅相关文章;关于信息检索的相关内容也有详细说明。 示例如下: 0 商业秘密的秘密性是其商业价值和垄断地位的重要前提条件之一。 1 《依林美容》三八节特惠活动正在进行中!超值套餐等你来拿,详情请咨询店内工作人员。