opencv 拼图验证

2024-11-03

python3 使用OpenCV计算滑块拼图验证码缺口位置

前言滑块拼图验证码的失败难度在于每次图片上缺口位置不一样,需识别图片上拼图的缺口位置,使用python的OpenCV库来识别到环境准备 pip 安装 opencv-python pip installl opencv-python OpenCV(Open Source Computer Vision Library)是一个开源的计算机视觉库,提供了很多处理图片.视频的方法. OpenCV库提供了一个方法(matchTemplate()):从一张较大的图片中搜索一张较小图片,计算出这张大图上各

乱序拼图验证的识别并还原-puzzle-captcha

一.前言乱序拼图验证是一种较少见的验证码防御,市面上更多的是拖动滑块,被完美攻克的有不少,都在行为轨迹上下足了功夫,本文不讨论轨迹模拟范畴,就只针对拼图还原进行研究. 找一个市面比较普及的顶像乱序拼图进行验证,它号称的防御能力4星,用户体验3星,通过研究发现,它的还原程度相当高,思路也很简单,下面一步步的讲解还原过程. 二.环境准备 1.依赖采集模拟 selenium 特征匹配 python+opencv 2.安装环境 !pip install setuptools !pip install

鸿蒙第三方组件——SwipeCaptcha滑动拼图验证组件

目录:1.组件效果展示2.Sample解析3.<鸿蒙第三方组件>系列文章合集前言基于安卓平台的滑动拼图验证组件SwipeCaptcha( https://github.com/mcxtzhang/SwipeCaptcha),实现了其核心功能的鸿蒙化迁移和重构,代码已经开源到(https://gitee.com/isrc_ohos/SwipeCaptcha),欢迎各位下载使用并提出宝贵意见! 背景在页面登录或者注册的时候,为了确保不是机器人操作,会让用户手动验证.验证方式分为滑动拼图验证和

C# 滑动验证码|拼图验证|SlideCaptcha

使用背景: 关于滑动验证码的使用场所还是非常多的,如: 调取短信接口之前,和注册请求之前或者频繁会调用的接口都需要加这个拼图验证.这里先上一下效果图吧(心中无码,自然高清). 话不多说,开撸! 实现分析: 滑动验证码的逻辑也很简单.大概说一下: 1,服务器生成主图+附图(从主图裁剪下来的不需要管y坐标)并且存储X坐标: 2,前端传入本地X坐标到服务器. 3,服务器进行计算存储X坐标和本地X坐标相差值: 4,验证相差值是否在 0-2 之间,判断 true | false 后端代码: 准备:

极验3.0滑动拼图验证的使用--java

[ 前言: 在登录其他网站的时候,看到有个滑动拼图的验证觉得挺好玩的,以前做一个图片验证的小demo,现在发现很多网站都开始流行滑动拼图的验证了,今天也想自己动手来弄一个. 废话不多说,开始撸起来! ] 第一步:到官网把sdk的demo下载下来 https://docs.geetest.com/install/deploy/server/java/ 第二步:在自己项目上做测试,自己搭个SSM项目这个不用我多说了. 从官网上会下载一个gt3-java-sdk的文件夹,我只用到了其中的三个文件:lo

【CSS】拼图验证练习

抄自B站Up主CodingStartup起码课 <!DOCTYPE html> <html lang="en"> <head> <meta charset="UTF-8"> <meta http-equiv="X-UA-Compatible" content="IE=edge"> <meta name="viewport" content=&

opencv图像识别技术在自动化测试中的应用

在自动化测试中,基于xpath.js选择器.css选择器进行元素定位及判定的技术已经比较成熟.在实际应用中,无论是web端还是移动端,仍有很多时候需要根据页面内容.页面中的图像进行定位及判定,这里介绍一下基于opencv的图像识别技术在自动化测试中的应用. 这里我们使用selenium驱动测试,使用opencv进行页面元素判定. OpenCV是一个基于BSD许可(开源)发行的跨平台计算机视觉库,可以运行在Linux.Windows和Mac OS操作系统上.它轻量级而且高效——由一系列 C 函数和

selenium滑块验证

使用selenium模拟登录解决滑块验证问题本次主要是使用selenium模拟登录网页端的TX新闻,本来最开始是模拟请求的,但是某一天突然发现,部分账号需要经过滑块验证才能正常登录,如果还是模拟请求,需要的参数太多了,找的心累.不过好在TX的滑块验证是他们自己开发的,没有极验那么复杂,当然相反的,想要模拟就得自己去一点点探索了,毕竟对极验滑块的破解,网上已经可以找到现成的代码来用了.下面说一下模拟的实现过程和我遇见的问题. 1.登录入口我是通过点击打开链接来当做登录入口的部分代码实现:

CAFFE（二）：Ubuntu 下安装OpenCv 3.4.1

一步:进入OpenCv官网选择 3.4.1 版本的 source , 下载 opencv-3.4.1.zip ,如下图选择Sources下载解压缩到home目录.并执行如下代码: { cd ~/opencv-3.4.1 mkdir build cd build cmake -D CMAKE_BUILD_TYPE=Release .. 然后编译并安装 make -j8 } 或者执行 { cd ~/opencv-3.4.1 mkdir build # 创建编译的文件目录 cd build cma

Java图像灰度化的实现过程解析

概要本文主要介绍了灰度化的几种方法,以及如何使用Java实现灰度化.同时分析了网上一种常见却并不妥当的Java灰度化实现,以及证明了opencv的灰度化是使用“加权灰度化”法 24位彩色图与8位灰度图首先要先介绍一下24位彩色图像,在一个24位彩色图像中,每个像素由三个字节表示,通常表示为RGB.通常,许多24位彩色图像存储为32位图像,每个像素多余的字节存储为一个alpha值,表现有特殊影响的信息[1]. 在RGB模型中,如果R=G=B时,则彩色表示一种灰度颜色,其中R=G=B的值叫灰度值

Jetson TX2（2）ubutu1604--安装opencv3.4.0

1安装OpenCV3.4.0+contrib 1 在终端中敲入以下两句sudo rm /var/cache/apt/archives/locksudo rm /var/lib/dpkg/lock sudo apt-get update 进入官网 : http://opencv.org/releases.html , 选择 3.4.0 版本的 sources , 下载 opencv-3.4.0.zip . unzip opencv-3.4.0.zip unzip opencv_contrib.3.

Pyhthon爬虫其之验证码识别

背景现在的登录系统几乎都是带验证手段的,至于验证的手段也是五花八门,当然用的最多的还是验证码.不过纯粹验证码识已经是很落后的东西了,现在比较多见的是滑动验证,滑动拼图验证(这个还能往里面加广告).点击图片特定位置确认(同样能放广告),再或者谷歌的No-CAPTCHA.总之纯粹的验证码效果不好,成本也不如一众新型验证码,迟早是要被全部淘汰的,但现在仍然有很多地方在使用传统的图片验证码.所以提到自动模拟登录,验证码识别肯定也是需要进行研究的. 思路由于我此前并没有接触过验证码识别的相关知识,所

ubuntu18+gtx1060 +cuda9+cudnn-v7+opencv3.1.0 配置深度学习环境

将笔记本的ubuntu系统更新到18版本后重新配置深度学习环境,在此记载方便日后参考具体配置为 Ubuntu18.04+gtx1060+opencv-3.1 第1步安装依赖包 sudo apt-get install libprotobuf-dev libleveldb-dev libsnappy-dev libopencv-dev libhdf5-serial-dev protobuf-compiler sudo apt-get install --no-install-recommend

ubuntu16.04 caffe（GPU模式）安装

历时5天终于完成了,配置中出现了各种各样的Error,这里记录一下,希望能为正在安装的人提供一点帮助. 配置中主要参考博客:http://blog.csdn.net/yhaolpz/article/details/71375762#reply 安装硬件: GeForce GTX 1070/PCIe/SSE2 安装流程细分为如下10个步骤: 1.安装依赖包 2.禁用 nouveau 3.配置环境变量 4.NVIDIA驱动安装 5.安装 CUDA 8.0 6.验证 CUDA 8.0 是否安装成功 7

Web前端图形滑块检验组件实现

组件渲染图形: 初始化: 滑到时: 验证成功: 验证失败: 适用场景: 相信大家看了此组件图片后已经明白它的使用场景

caffe环境配置2

参考链接: http://blog.csdn.net/enjoyyl/article/details/47397505 http://blog.csdn.net/baobei0112/article/details/77996369 写在前面:安装caffe的过程中一定要把caffe+cuda+cudnn+opencv以及linum的版本对应好,或者完全按照一个好用的教程操作,否则很容易出问题,博客里内容基本与http://blog.csdn.net/enjoyyl/article/detail

react使用ant design pro时的滑动图片组件

react的滑动图片验证,是基于https://segmentfault.com/a/1190000018309458?utm_source=tag-newest做的修改,改动的主要有以下几点: 1.将css的改为less,适配ant design 2.将图片进行初次加载就执行裁剪的方法 3.适配手机的滑动事件 // index.js /** * @name Index * @desc 滑动拼图验证 * @author darcrand * @version 2019-02-26 * * @pa

Flutter学习笔记（33）--GestureDetector手势识别

如需转载,请注明出处:Flutter学习笔记(33)--GestureDetector手势识别这篇随笔主要记录的学习内容是GestureDetector手势识别,内容包括识别单击.双击.长按.组件拖拽和缩放处理. 单击.双击.长按先看下demo,很简单,GestureDetector本身也是一个组件,GestureDetector识别其内部子组件的手势动作,GestureDetector的构造方法内给我们提供了onTap单击.onDoubleTap双击.onLongPress长按的是回调方法

3个必备cookie实用方法

今天跟大家介绍一下三种cookie的使用方法,selenium提供了我们add_cookie()方法来跳过验证码直接登录的方法.我们现在以博客园登录为例,都知道现在博客园登录要拼图验证. 先在网页打开到登录界面: 打开这个登录页面以后,打开你的fiddler: 点Remove all即可清除下面的信息. 然后回到博客园登录页面进行登录操作,登录成功以后,进入fiddler查看: 找上图方框的Host地址.点击,然后看右侧的cookie: 看下面Cookies标签,就是方框里面的内容,等号前面的是

Java + Selenium + OpenCV解决自动化测试中的滑块验证

最近工作过程中,一个常用的被测网站突然增加了滑块验证环节,导致整个自动化项目失效了. 为了解决这个滑块验证问题,在网上查阅了一些资料后,总结并实现了解决方案,现记录如下. 1.滑块验证思路被测对象的滑块对象长这个样子.相对而言是比较简单的一种形式,需要将左侧的拼图通过下方的滑块进行拖动,嵌入到右侧空槽中,即完成验证. 要自动化完成这个验证过程,关键点就在于确定滑块滑动的距离. 根据上面的分析,验证的关键点在于确定滑块滑动的距离.但是看似简单的一个需求,完成起来却并不简单. 如果使用自然逻辑来分

Geetest 极验验证验证图片拼图

今天要求做一个跟魅族官网登陆的一个验证效果一样的界面是一个拖动滑动图片进行拼图那个效果看着很好,刚开始拿到不知道好不好做从网上搜资料发现这是一种“极验验证码” 让用户通过滑动拼图来进行验证. 网上说在git中有demo,我就直接去下载demo了,刚开始下载的是一个php的demo 我需要使用的是.net的demo,就继续下载了.net的 demo地址贴出来:https://github.com/GeeTeam/gt-csharp-sdk 这个demo用webform编写的,大概看了一下实

opencv 拼图验证

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