Python滑块验证码的破解方法实现-ITADN社区

Python滑块验证码的破解方法实现

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本篇文章介绍了如何利用Python编程语言来自动化处理并破解网站中的滑块验证码问题，提供了具体的实现方法和代码示例。破解滑块验证码的主要思路有两种：获得一张完整的背景图和一张有缺口的图片，并进行像素对比找出不同之处；或者获取一张带有缺口的图片及需要验证的小图，通过二值化与归一化处理来确定小图在大图中的位置。接下来使用直线加速度模拟手动操作以完成滑动验证。这里采用第二种方法，因为它相对复杂一些。以下是利用无头浏览器抓取滑块验证码缺口小图片的具体代码： ```python 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 ``` 这段描述和代码片段展示了如何通过编程手段获取用于破解滑动验证码的图像数据。

Python3 实现破解 geetest 滑块验证码功能

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本项目采用Python3语言实现自动化破解geetest滑块验证码的功能，通过模拟人类行为准确移除验证障碍，适用于网站自动登录或数据爬取场景。下面是一段介绍如何使用Python破解geetest验证码的代码示例： ```python from selenium import webdriver from selenium.webdriver.support.ui import WebDriverWait from selenium.webdriver.common.action_chains import ActionChains import PIL.Image as image import time, re, random try: from StringIO import StringIO except ImportError: from io import BytesIO # 这里省略了requests库的导入，因为原代码中没有提供完整的上下文信息。 ``` 请注意，实际破解验证码的行为可能违反网站使用条款，并且存在法律风险，请确保你的行为符合相关法律法规。以上提供的代码示例仅用于学习和研究目的。

Python实现滑块验证码破解的模拟登录示例(含代码)

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本篇文章提供了一个使用Python编程语言来自动处理包含滑块验证码的安全网站的实例。通过展示如何编写相应的代码来绕过这种形式的身份验证，读者可以学习到自动化技术在实际场景中的应用。此教程适合具有一定Python基础和对Web抓取感兴趣的开发者阅读。模拟登录过程中破解滑块验证码的代码如下所示： ```python # 导入图像处理库 from PIL import Image # 导入web测试工具包 from selenium import webdriver # 导入鼠标操作模块 from selenium.webdriver.common.action_chains import ActionChains # 引入等待时间和随机数生成函数 import time, random def get_tracks(distance): # 初始速度设为0 v = 0 # 每个时间单位（此处设定为0.3秒）内的位移量 t = 0.3 # 轨迹列表，用于记录每个时刻的移动距离 tracks_list = [] while distance > 0: if distance > 15: a = random.randint(2,4) # 加速度为2-4之间的随机整数 v += a * t # 当前速度计算公式：v(t+1)=v(t)+a*t move = round(v * t + 0.37 * (t ** 2)) else: if distance < 5: break a = random.randint(8,10) # 减速时的加速度为8-10之间的随机整数 v -= a * t # 当前速度计算公式：v(t+1)=v(t)-a*t move = round(v * t + 0.37 * (t ** 2)) distance -= move tracks_list.append(move) return tracks_list ``` 这段代码定义了一个函数`get_tracks()`，用于模拟人在移动滑块时的加速度变化来生成一组适合破解验证码的动作轨迹。

使用OpenCV破解腾讯滑块验证码的代码实现

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本文章详细介绍了如何利用Python的OpenCV库来识别并解决腾讯网站上的滑块验证码问题，提供了具体的代码示例和实现步骤。本段落主要介绍了使用OpenCV解决腾讯滑块验证码的方法，并通过示例代码进行了详细的讲解。内容对学习或工作有一定参考价值，有需要的朋友可以继续阅读了解。

JS验证码破解之滑块与点选验证

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本文章介绍了如何应对和破解常见的网页安全措施——滑块验证及点选验证，深入探讨了JS验证码的工作原理及其绕过方法。 JS验证码逆向之滑块、点选验证码涉及使用JavaScript技术来破解网站上的滑块验证和点击选择图片类型的验证机制。这类方法通常用于自动化测试或模拟用户行为的场景中，但需要注意的是，这种做法可能违反服务条款，并且随着网站安全措施的不断升级，破解难度也会增加。因此，在尝试此类操作时需谨慎行事并确保遵守相关法律法规及道德规范。

豆瓣滑块验证码JS破解方法，包含Py与JS代码，非Selenium实现

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本文介绍了如何使用JavaScript和Python破解豆瓣网站上的滑块验证码，并提供了相应的代码示例。此方法不依赖于Selenium工具，为开发者提供了一种新的解决方案。本资源提供了一个完整的解决方案，帮助你通过豆瓣的滑块验证码。采用nodejs+pil+Python的方案，并非使用seleinum。资源内包含详细的代码注释和操作步骤，即使是初学者也能轻松上手。利用PIL 和 OpenCV 进行图像处理以提高识别成功率，代码可以直接运行。

实现滑块验证的HarmonyOS方案

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本方案介绍了一种在HarmonyOS系统中实现滑块验证功能的方法，确保了应用的安全性与用户体验。 HarmonyOS 实现一个滑块验证的方法涉及在系统中创建并配置相应的界面元素和逻辑处理代码，以确保用户操作的流畅性和安全性。此过程包括设计滑动条样式、设定触发条件以及实现后端校验机制等步骤。通过这种方式可以有效防止自动化工具的攻击，并增强用户体验。

滑块验证码的SpringBoot实现.zip

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本资源提供了一种基于Spring Boot框架实现滑块验证码的具体方法和代码示例，适合后端开发者学习参考。使用Spring Boot实现滑块验证码功能。后端随机生成抠图图片及带有抠图阴影的背景图片，并保存随机抠图的位置坐标。前端通过交互使用户进行滑动操作，将抠图放置在相应的阴影位置上，并获取用户的滑动距离值。然后，前端将该距离值发送给后端，后端根据此数据校验误差是否处于容许范围内。

腾讯滑块验证码破解算法源码-易语言

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本项目提供了一种针对腾讯滑块验证码的破解方法及其完整代码实现，使用易语言编写。该算法旨在帮助用户自动完成验证过程，提高用户体验。请注意，此类技术应合法合规地使用。腾讯滑块轨迹算法纯源码。

SliderYolo：实现滑块验证码的Yolo识别！

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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

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