ColorgetRandColor(intfc,intbc){//给定范围获得随机颜色Randomrandom=newRandom();if(fc>255)fc" />

怎么给验证码添加背景图片

怎么给验证码添加背景图片
怎么给验证码添加背景图片

怎么给验证码添加背景图片

如何给验证码添加背景图片?

有一段生成验证码的程序,想在背景上加上一副静态的图片,不知道该用什么方法。请各位大侠指教!一下是生成验证码的程序:

<%@ page contentType= "image/jpeg " import= "java.awt.*,

java.awt.image.*,java.util.*,javax.imageio.* " %>

<%!

Color getRandColor(int fc,int bc){//给定范围获得随机颜色

Random random = new Random();

if(fc> 255) fc=255;

if(bc> 255) bc=255;

int r=fc+random.nextInt(bc-fc);

int g=fc+random.nextInt(bc-fc);

int b=fc+random.nextInt(bc-fc);

return new Color(r,g,b);

}

%>

<%

//设置页面不缓存

response.setHeader( "Pragma ", "No-cache ");

response.setHeader( "Cache-Control ", "no-cache ");

response.setDateHeader( "Expires ", 0);

// 在内存中创建图象

int width=60, height=20;

BufferedImage image = new BufferedImage(width, height,

BufferedImage.TYPE_INT_RGB);

// 获取图形上下文

Graphics g = image.getGraphics();

//生成随机类

Random random = new Random();

// 设定背景色

g.setColor(getRandColor(200,250));

g.fillRect(0, 0, width, height);

//设定字体

g.setFont(new Font( "Times New Roman ",Font.PLAIN,18)); //画边框

//g.setColor(new Color());

//g.drawRect(0,0,width-1,height-1);

// 随机产生155条干扰线,使图象中的认证码不易被其它程序探测到g.setColor(getRandColor(160,200));

for (int i=0;i <155;i++)

{

int x = random.nextInt(width);

int y = random.nextInt(height);

int xl = random.nextInt(12);

int yl = random.nextInt(12);

g.drawLine(x,y,x+xl,y+yl);

}

// 取随机产生的认证码(4位数字)

String sRand= " ";

for (int i=0;i <4;i++){

String rand=String.valueOf(random.nextInt(10));

sRand+=rand;

// 将认证码显示到图象中

g.setColor(new

Color(20+random.nextInt(110),20+random.nextInt(110),20+random.nextInt(110))); //调用函数出来的颜色相同,可能是因为种子太接近,所以只能直接生成

g.drawString(rand,13*i+6,16);

}

// 将认证码存入SESSION

session.setAttribute( "rand ",sRand);

// 图象生效

g.dispose();

// 输出图象到页面

ImageIO.write(image, "JPEG ", response.getOutputStream());

%>

验证码识别常用算法

验证码识别常用算法 图像处理(验证码识别)程序中常用算法:灰度,二值化,去噪(1*1像素或者3*3像素等) 代码: view plaincopy to clipboardprint? //灰度 private void btnGray_Click(object sender, EventArgs e) { try { int Height = this.picBase.Image.Height; int Width = this.picBase.Image.Width; Bitmap newbitmap = new Bitmap(Width, Height); Bitmap oldbitmap = (Bitmap)this.picBase.Image; Color pixel; for (int x = 0; x < Width; x++) { for (int y = 0; y < Height; y++) { pixel = oldbitmap.GetPixel(x, y); newbitmap.SetPixel(x, y, Gray(pixel)); } } this.picBase.Image = newbitmap; } catch (Exception err) { MessageBox.Show("灰度化失败原因:" + err.Message); } } //灰度化算法 protected static Color Gray(Color c) { int rgb = Convert.ToInt32((double)(((0.3 * c.R) + (0.59 * c.G)) + (0.11 * c.B))); return Color.FromArgb(rgb, rgb, rgb); } //灰度 private void btnGray_Click(object sender, EventArgs e) { try { int Height = this.picBase.Image.Height; int Width = this.picBase.Image.Width; Bitmap newbitmap = new Bitmap(Width, Height); Bitmap oldbitmap = (Bitmap)this.picBase.Image; Color pixel; for (int x = 0; x < Width; x++) { for (int y = 0; y < Height; y++) { pixel = oldbitmap.GetPixel(x, y);

图形验证码的破解与设计

图形验证码的破解与设计 图形验证码设计目的是利用人脑的不可模拟性来防止机器自动识别.但是一个设计低级的图形 验证码(可以被快速破解)除了增加网络流量以外没有任何意义.网上太多的”生成验证码”的教程把 重点放在如何生成图片上,而实用性却几乎为零.生成图形本身是零基础技能,任何平台都提供内存 图形环境和设备上下文(DC)让你操作,vc中的CDC,java/.NET中的Graphics,都提供比你需要的还要 多的绘图API.可以说介绍这些东西根本没有必要.(竟然还在某些地方看到图形叠加叫做水印的,图 片水印是指可分离的但合成后不可视的图形透明通道,用于象电子印章之类的加密验证技术).设计 一个复杂的难以破解的图形验证码需要了解 常规的可以破解图形验证码的技术种类. 利用session生存期来凭肉眼设别一次后无限次使用同一图形验证码并不算图形验证码的破解.这只是没有经验的程序员设计上的逻辑BUG.即图形验证码的session存活期是全局的.而不是针对某次验证过程的.具体过程如下: 客户端请求一个图形验证码.服务器生成一个图形验证码并将验证码的内容放在session中.当 客户端凭肉眼识别通过输入框提交验证码内容后,服务端和session中的内容比较通过.用户其它信 息校验成功后成功登录.但这时验证码的session还没有过期,客户端用相同的内容还可以为另一次 验证使用.所以每个验证过的验证码的session应该立即销毁.这种逻辑上的BUG可以被没有任何技术经验的人所破解.真正的对图形识别码进行破解,大多数是对验证码进行切割比对.假设图形验证码 生成的图片上数字是1234 一.切割:首先利用一定算法可以将其切割成最小的四张图片.将四周的空白最大可能地去除. 二.退色:将彩色图片退色成黑白的.用两极法,在0-255中小于128的视为黑色,128到255视为白色. 三.去躁点,将连续黑色范围小于某值,比如小于最小笔划中点的区域做成白色. 四.再进行最小切割. 五.比对,利用已经做好的图形库进行象素比对.因为经过上面的处理,图象都成了黑白两色,以 尺寸最匹配的图片进行比对.先拿图形库中干净的标本图片和没有去躁点的目标比对,看标本图片中每个黑色象素在目标中是否存在,如果都存在比对通过.目标图片中的黑点在标本图片中没有的应该为躁点.然后拿去躁后的目标图片的黑色象素去标本图片比对,看是标本图片中是否存在,如果都存 在为通过.有可能去躁不切底,这个过程只能作为参考,通过则为充分条件,不通过不是必要否决条件.从上面比对过程我们可以看出.比对的最重要的一步是切割,如何能保证目标图片被成功要割成已有标本图的大小匹配是最关键的技术.如果你的图片内容生成时本身就是按规则生存有,比如drawString时把一行内容串完整地画出来.那么间隔都是固定的,字符大小也是固定的.即使每次只 画一个字,每个字意隔不同,但只要按最小切割,也就是把所有的行列中没有有效点的空白去切去,再以一套按最小切割的标本图来比较就很容易了.字体大小和样式(斜体,下划线,加粗),体型(黑体,宋体)的变化对增加难度不大,只要按不同字号和式样以及体型多备几套标本库,当然变化越多比对出 错可能性越大,但从字体大小和式样上变化不是根本手段.如果你的验证码本身只有黑白两色那真正是让破解者太感谢了.复杂的颜色可以让其在退色过程中增加出错几率.长条形类似笔画的躁点,在 比对时并不起多大作用,因为可以以标本图的象素去找目标图对应象素,躁点就是多余出来的.但长 条形类型笔画的躁点加上不规则间隔对切割起到了巨大的阻碍作用.最最关键的要点是重叠技术. 两个字之间的部份重叠对于肉眼识别基本上没有障碍,但对于依赖切割比对的机器而言却是致 命的克星.所以保证你的验证码内容中有一些文字内容部份的重叠.如果字数较长,比如8位,其中有 两至三处的重叠,那么基本破解程序就死掉了.有些高级的破解程序利用色差切割,两个字的相交处 的不同颜色来作为切割界限,在这里可以将重叠的字设同色.增加切割难度. 只要无法切割,那么其它方法就无计可施.所以设计一个难以切割的验证码是保证不被破解的最有力的保证.文字内容只增加比对时间而已,你用18030个中文字符和用10个数字,比对过程可能会增加1000多倍,对于机器比对而言难度不大,但很大地加强了标本图库的制作的难度. 下面是我用c#做的一个简单例子.复杂的设计用简单来说明,其实抓住最关键的地方就是至少保证有一次重叠,因为只是例子.真正实用的时候我会做出三次以上重叠.我用不同字号来何证间隔的 不规则性.将原始阿位佰数字和转换后的数字都保存起来,用户可以根据图片内容只输入阿位佰数字或图片上的内容都可以.注意如果输入的内容中有不好输入的字应该提供一个软键盘之类的输入界

验证码的作用

验证码的作用 验证码的作用:有效防止这种问题对某一个特定注册用户用特定程序暴力破解方式进行不断的登陆尝试,实际上是用验证码是现在很多网站通行的方式(比如招商银行的网上个人银行,腾讯的QQ社区),我们利用比较简易的方式实现了这个功能。虽然登陆麻烦一点,但是对社区还来说这个功能还是很有必要,也很重要。但我们还是提醒大家主要保护自己的密码,尽量使用混杂了数字、字母、符号在内的6位以上密码,不要使用诸如1234之类的简单密码或者与用户名相同、类似的密码。不要因为只是来iclub问问问题,就随意设置密码,保护你自己的密码也是保护你自己,免得你的账号给人盗用给自己带来不必要的麻烦。~ (1).验证码一般是防止批量注册的,人眼看起来都费劲,何况是机器。二像百度贴吧未登录发贴要输入验证码大概是防止大规模匿名回帖的发生目前,不少网站为了防止用户利用机器人自动注册、登录、灌水,都采用了验证码技术。所谓验证码,就是将一串随机产生的数字或符号,生成一幅图片,图片里加上一些干扰象素(防止OCR),由用户肉眼识别其中的验证码信息,输入表单提交网站验证,验证成功后才能使用某项功能。 (2).一般注册用户ID的地方以及各大论坛都要要输入验证码 (3).常见的验证码 1,四位数字,随机的一数字字符串,最原始的验证码,验证作用几乎为零。 2,CSDN网站用户登录用的是GIF格式,目前常用的随机数字图片验证码。图片上的字符比较中规中矩,验证作用比上一个好。没有基本图形图像学知识的人,不可破!可惜读取它的程序,在CSDN使用它的第一天,好像就在论坛里发布了,真是可怜! 3,QQ网站用户登录用的是PNG格式,图片用的随机数字+随机大写英文字母,整个构图有点张扬,每刷新一次,每个字符还会变位置呢!有时候出来的图片,人眼都识别不了,厉害啊… 4,MS的hotmail申请时候的是BMP格式, 随机数字+随机大写英文字母+随机干扰像素+随机位置。 5,Google的Gmail注册时候的是JPG格式,随机英文字母+随机颜色+随机位置+随机长度。6,其他各大论坛的是XBM格式,内容随机。 (4)意义:不少网站为了防止用户利用机器人自动注册、登录、灌水,都采用了验证码技术。所谓验证码,就是将一串随机产生的数字或符号,生成一幅图片,图片里加上一些干扰象素(防止OCR),由用户肉眼识别其中的验证码信息,输入表单提交网站验证,验证成功后才能使用某项功能。

验证码识别技术论文.

验证码识别技术论文 验证码识别平台介绍 1、验证码识别的需求 对于打码,首先要了解你的需求是什么?打码赚钱是很多人需要的,无利不起早,利益这个并不是什么不好的东西,也是我们生存的需要。但是对于打码市场有两种不一样的需求,一种是通过自己进行打码进行赚钱,还有一种打码是需要自动识别输入验证码。现在的打码软件也分成两种,一种就是打码输入平台,一种是打码输出平台。目前比较明显的就是人工打码的任务发放,和另外一种如答题吧打码平台的验证码自动输入。 2、验证码识别的目的 打码的目的,根据上述的分析,就是打码的需求不一样,那么进行打码的目的也是不一样的。一种是全人工的手动输入,主要就是各种打码平台对于各种验证码题源的获取,然后雇请网络上的人员进行验证码的人工输入,以达到各种平台对于验证码的自动解答。另外一种的目的就是通过对于这种题源的解答的引用,加上国外验证码识别技术的应用,进行的验证码的自动解答。 3、验证码识别的要求 人工打码的要求就是要求任务的领取与完成,这个的时间是比较的长,需要的成本也是比较大的。而且必须是正确的才能够进行计费,还有就是也有任务也是有时间限定的。另外的打码软件就是随时随地的自动识别,但是要求有第三方软件作为连接才能够进行操作。 4、验证码识别的结果

人工的相对比较的智能,能够对于各种验证码进行识别,识别的正确率也是相当的大的,毕竟这个世界上最聪明的就是人类了。但是另外一种的就是对于验证码的自动识别,也是人工打码资源的应用,识别的是有针对性的。 验证码识别平台有两种形式,一种是我们说熟知的进行任务发放的,人工打码,还有一种就是智能识别验证码的平台 验证码识别平台平台正确率更高的网站验证码识别平台平台正确率是关系着很多使用者最直观的感受的,若正确率太低,还不如不使用此款软件。 在以往用户很难寻找到真正的准确率较高的验证码识别平台,但是在现在已有答题吧验证码识别平台为用户提供优质服务,正确率最高可达99.1%。 提供高速稳定的识别服务: 在中国顶级IDC机房拥有超过20台服务器来保证您的高速稳定。 答题吧自动打码软件优势 1 免费测试:全平台支持免费验证码识别测试,登陆账号后上传图片验证码即可; 2 识别率高:集成各大验证码识别代答商资源的全自动验证码识别平台,企业式管理答题,验证码识别率99.1%; 3 高分成比:最完善的分成系统为开发者提供全天24小时高额分成,最高返50%; 4 价格实惠:为用户提供全网性价比最高,价格更低的图像识别服务; 5 精准计费:计费精准透明,多种查询方式方便轻松 答题吧自动打码软件的原理

Unity3D游戏开发之添加背景图片

Unity3D游戏开发之添加背景图片 每个游戏在开始前都有登陆注册界面,但是登陆注册界面不只是几个Label,几个Button 组成的,还要有背景图片,可以怎么我们在只学习了GUI的前提下,怎么添加背景图片呢?我今天主要的任务就是做登陆注册界面,登陆注册界面要想好看点就要有背景图片,在unity中添加背景图片有两种方法,一种是通过代码来完成,还有一种是手动添加,我们都 来看看吧。 先来看看效果图: 通过代码完成: 1.//声明一张图片 2.public Texture2D img; 3. 4.//通过OnGUI方法执行下面操作 5.void OnGUI() 6.{ 7. string aa = ""; 8. 9. //构造一个空的GUIStyle 10. GUIStyle bb = new GUIStyle(); 11. 12. //设置bb正常显示时是背景图片

13. bb.normal.background = img; 14. https://www.360docs.net/doc/9b5576900.html,bel(new Rect(0, 0, 1370, 780), aa, bb); 15.} 手动添加: 1、先创建一个新的摄像机,命名为Background Camera; 2、新建一个GUI Texture,命名为Background Image; 3、在Background Image的Inspector面板【狗刨学习网】中点击Layer下拉窗口, 选择“Add Layer”添加一个新的层名称为“Background Image”; 4、选中Background Image,做如下操作: 5、该GameObject的Layer值设置为之前你添加的Background Image; 6、选中Background Camera,进行如下操作:

数字图像__验证码识别

一、数字图像处理基础 一幅图像可以定义为一个二维数组f(x,y),这里x,y是空间坐标,而在任何一对空间坐标(x,y)上的幅值f称为该点图像的强度或灰度。当x,y和幅值f为有限的、离散的数值时,称该图像为数字图像。 自然界呈现在人眼中的图像是连续的模拟信号,在计算机处理前,必须用图像传感器把光信号转换为表示亮度的电信号,再通过取样和量化得到一副数字图像。取样是对图像在坐标上进行离散化的过程,每一个取样点称为一个像素。量化是对图像灰度上的离散化过程。取样后将得到M*N个像素,每个像素量化得到一个灰度值L,以L表示灰度值的允许取值范围,则数字图像存储需要的比特数b可以表示为: 图像的灰度值取值范围被称为图像的动态范围。把占有灰度级全部有效段的图像称为高动态范围图像,高动态范围图像有较高的对比度。相反,地动态范围的图像看上去是冲淡了的灰暗格调。 二、图像的预处理: 主要是对图像进行灰度化、二值化、抑噪(滤波)等技术。 1、图像的灰度化 RGB系统中一个颜色值由3个分量组成,这样的图像称为彩色图像,RGB系统称为颜色空间模型。常见的颜色空间模型还有HSI、CMYK 等。如果一幅图像的颜色空间是一维的(一个颜色值只有一个颜色分

量),则这幅图像就是一副灰度图。在位图图像中,一般以R=G=B来显示灰度图像。 图 1 原始图片 常用的灰度化方法有以下三种: (2.1) (2.2) (2.3) 其中,公式(2.1)的方法来源于I色彩空间中I分量的计算公式,公式(2.2)来源于NTSC色彩空间中Y分量的计算公式。公式(2.3)是基于采用保留最小亮度(黑色)的方法。 图 2 用公式2.2灰度化后的图片 RGB彩色图像可以看成是由3副单色的灰度图像构成的,可以直 接取RGB通道中的任一个通道得到灰度化图像,如,前提是图像中目标像素的亮度信息主要分布在B通道上,否则灰度化结果将是亮度信息的大量丢失。灰度图像又叫亮度图像,由归一化的取值表示亮度,最大取值表示白色,最小取值表示黑色。

Java程序添加漂亮背景图片的方法

整理后可执行代码如下: importjava.awt.*; importjavax.swing.*; public class TestBackgroundColor extends JFrame { public static void main(String[] args) { // TODO Auto-generated method stub TestBackgroundColortbc = new TestBackgroundColor(); tbc.setVisible(true); } privateJPanelimagePanel; privateImageIcon background; publicTestBackgroundColor() { background = new ImageIcon("渐变背景14.png");//背景图片 JLabel label = new JLabel(background);//把背景图片显示在一个标签里面 //把标签的大小位置设置为图片刚好填充整个面板 label.setBounds(0,0,background.getIconWidth(),background.getIconHeight()); //把内容窗格转化为JPanel,否则不能用方法setOpaque()来使内容窗格透明 imagePanel = (JPanel)this.getContentPane(); imagePanel.setOpaque(false); //内容窗格默认的布局管理器为BorderLayout imagePanel.setLayout(new FlowLayout()); imagePanel.add(new JButton("测试按钮")); this.getLayeredPane().setLayout(null); //把背景图片添加到分层窗格的最底层作为背景 this.getLayeredPane().add(label,new Integer(Integer.MIN_VALUE)); this.setDefaultCloseOperation(JFrame.EXIT_ON_CLOSE); this.setSize(background.getIconWidth(),background.getIconHeight()); this.setVisible(true);

图片式验证码

a.jsp <%@page contentType="image/jpeg" %> <% String str = image.getCertPic(0,0,response.getOutputStream()); session.setAttribute("certCode", str); %> session.setAttribute("certCode", str); 是为了你的输入的时候和验证码是否相等 比如:在check.jsp中 String code=request.getParamerer("certCode"); If(code.equals((String)session.getAttribute("certCode"))) makeCertPic.java package util; import java.awt.Color; import java.awt.Font; import java.awt.Graphics; import java.awt.image.BufferedImage; import java.io.IOException; import java.io.OutputStream; import java.util.Random; import javax.imageio.ImageIO; /** * @author dzy * 生成验证码图片 */ public class makeCertPic { //验证码图片中可以出现的字符集,可根据需要修改 private char mapTable[]={ 'a','b','c','d','e','f', 'g','h','i','j','k','l', 'm','n','o','p','q','r', 's','t','u','v','w','x', 'y','z','0','1','2','3', '4','5','6','7','8','9'}; /** * 功能:生成彩色验证码图片 * 参数width为生成的图片的宽度,参数height为生成的图片的高度,参数os为页面的

基于GO的图片验证码识别api调用代码实例

基于GO的图片验证码识别api调用代码实例 代码描述:基于GO的图片验证码识别api调用代码实例 代码平台:聚合数据 package main import( "io/ioutil" "net/http" "net/url" "fmt" "encoding/json" ) //---------------------------------- // 验证码识别调用示例代码-聚合数据 // 在线接口文档:https://www.360docs.net/doc/9b5576900.html,/docs/60 //---------------------------------- const APPKEY = "*******************"//您申请的APPKEY func main(){ //1.识别验证码 Request1() //2.查询验证码类型代码 Request2() } //1.识别验证码 func Request1(){ //请求地址 juheURL :="https://www.360docs.net/doc/9b5576900.html,/vercode/index" //初始化参数 param:=url.Values{} //配置请求参数,方法内部已处理urlencode问题,中文参数可以直接传参param.Set("key",APPKEY) //您申请到的APPKEY

param.Set("codeType","") //验证码的类型,<a href="http://www. https://www.360docs.net/doc/9b5576900.html,/docs/api/id/60/aid/352" target="_blank">查询&l t;/a> param.Set("image","") //图片文件 param.Set("dtype","") //返回的数据的格式,json或xml,默认为json //发送请求 data,err:=Post(juheURL,param) if err!=nil{ fmt.Errorf("请求失败,错误信息:\r\n%v",err) }else{ var netReturn map[string]interface{} json.Unmarshal(data,&netReturn) if netReturn["error_code"].(float64)==0{ fmt.Printf("接口返回result字段是:\r\n%v",netReturn["result "]) } } } //2.查询验证码类型代码 func Request2(){ //请求地址 juheURL :="https://www.360docs.net/doc/9b5576900.html,/vercode/codeType" //初始化参数 param:=url.Values{} //配置请求参数,方法内部已处理urlencode问题,中文参数可以直接传参 param.Set("key",APPKEY) //您申请到的APPKEY param.Set("dtype","") //返回的数据的格式,json或xml,默认为json //发送请求 data,err:=Get(juheURL,param) if err!=nil{ fmt.Errorf("请求失败,错误信息:\r\n%v",err) }else{ var netReturn map[string]interface{} json.Unmarshal(data,&netReturn) if netReturn["error_code"].(float64)==0{ fmt.Printf("接口返回result字段是:\r\n%v",netReturn["result "])

(完整word版)修改BUTTON背景颜色

//定义色彩 const COLORREF CLOUDBLUE = RGB(128, 184, 223); const COLORREF WHITE = RGB(255, 255, 255); const COLORREF BLACK = RGB(1, 1, 1); const COLORREF DKGRAY = RGB(128, 128, 128); const COLORREF LTGRAY = RGB(192, 192, 192); const COLORREF YELLOW = RGB(255, 255, 0); const COLORREF DKYELLOW = RGB(128, 128, 0); const COLORREF RED = RGB(255, 0, 0); const COLORREF DKRED = RGB(128, 0, 0); const COLORREF BLUE = RGB(0, 0, 255); const COLORREF DKBLUE = RGB(0, 0, 128); const COLORREF CYAN = RGB(0, 255, 255); const COLORREF DKCYAN = RGB(0, 128, 128); const COLORREF GREEN = RGB(0, 255, 0); const COLORREF DKGREEN = RGB(0, 128, 0); const COLORREF MAGENTA = RGB(255, 0, 255); const COLORREF DKMAGENTA = RGB(128, 0, 128); //在.h文件定义彩色按钮 CColorButton m_btnUp; //在.cpp文件调用函数着色 VERIFY(m_btnUp.Attach(IDC_BUTTON1, this, RED, WHITE, DKRED)); //CColorButton 类原型 //colorbtn.h #ifndef __COLORBTN_H__ #define __COLORBTN_H__ class CColorButton : public CButton { DECLARE_DYNAMIC(CColorButton) public: CColorButton(); virtual ~CColorButton(); BOOL Attach(const UINT nID, CWnd* pParent, const COLORREF BGColor = RGB(192, 192, 192), // gray button const COLORREF FGColor = RGB(1, 1, 1), // black text const COLORREF DisabledColor = RGB(128, 128, 128), // dark gray disabled text const UINT nBevel = 2

验证码大全

验证码 以下是目前主流验证码,如无特殊要求,请务必使用小写录入,切记不要使用大写! xyxkkejwh gkghhzdx 以上验证码来自https://www.360docs.net/doc/9b5576900.html,(全球最大交友网),7-10个字母,输入时间限制很很短(20秒左右),需要快速录入,否则无效! rs4jr9g9 f5hqwp8r q53tgqcv 以上验证码来自https://www.360docs.net/doc/9b5576900.html,,网站设定的输入时间限制较长,需要慢慢的准确输入。 lifolid 上图尤其要引起注意,这种类型的验证码是纯字母的,看到像数字7的一定是字母L,所以不要输错,毕竟打错是影响准确率的!

Cebus possession Hotchkiss 60-48s. $523.514 Linehan 此类验证码来自https://www.360docs.net/doc/9b5576900.html,,需要区分大小写!即看到大写就录入大写,看到小写就小写录入!输入时两段码之间打一个空格。 比较繁琐的验证码,有空格,有"-",还有小数点"."和“$”等等符号。 3tx2x6u5 t3gtn8cs g6t5xhna hotmail的验证码系列,主流码出码在TT LA BO里,固定的8个字符(字母加数字混合),输入时间限制很长,可以慢慢输入。 bbyume4h ny8bp4 https://www.360docs.net/doc/9b5576900.html,(雅虎)的验证码系列(字母加数字混合),输入时间限制很较短,需要快速录入,所以容易吃码。

FCYVEA 4DZTDT EEV3EW 此种验证码比较少见,来自荷兰egv网,具体是否必须区分大小写,不得而知,可以首选大写录入! rabresub miadocaill flystra frfajiv 这种类型的验证码是https://www.360docs.net/doc/9b5576900.html,(谷歌)和其旗下https://www.360docs.net/doc/9b5576900.html,(优兔贝视频站)的,红绿蓝三种颜色,东倒西歪,熟练了蛮好打的,小写输入。 grocery johntra forms 这也是超级繁琐的验证码,一般情况下上不多见,不必理会。 fihWnTO 注意:这类型的验证码需要区分大小写,PF类型验证码,即看到大写字母就输入大写字母,看到小写就小写,必须严格按照图片显示的字母输入!

图片验证码识别打码软件使用教程

图片验证码识别打码软件 使用教程 目录 一、简介 (2) 二、运行原理 (2) 三、菜单功能 (3) 四、使用流程 (6) 五、注意事项 (9)

一、简介 其实图片验证码识别打码软件是依托一个验证码自动识别平台,根据用户及软件开发者的需求进行平台对接之后自动将软件遇到的验证码进行自动的识别,从而减少验证码给双眼带来的压力,节省验证码识别的时间。其中可以自动识别输入的验证码有数字,字母,数字字母组合,汉字等,但是特殊类型的需要与客服沟通。在目前国内已有的验证码识别的技术的基础上,加入验证码题库,大大提高了验证码识别的准确率。像比较常见的就是对接好答题吧打码平台进行电脑打码。 二、运行原理 1、答题打码平台开发研究要重点研究了用于字符识别的BP神经网络、卷积神经网络和形状上下文算法,给出详细的推导。 2、采用分段线性变换去除图像模糊,利用局部OSTU二值化,得到了比全局阈值更好的分割结果。对传统的投影分割法改进,提出了极小值分割算法,有效解决了验证码字符粘连的问题。并采用简化后的卷积神经网络进行字符训练和识别,达到了99.1%的高识别率。 3、聚类算法和竖直投影结合的方式完成分割,解决了字符叠加和粘连的难题。对单个字符以简化后的卷积神经网络进行训练和识别,识别率达到了53%。 4.对已有的难以分割的验证码,提出了基于形状上下文整体识别

验证码的方法,破解率达到了27.7%。这种整体识别的思想也给其 他较难分割的验证码提供了一个新的识别思路。 三、菜单功能 1、识别测试 在对接操作之前,让用户进行免费测试了解平台的识别准确率的 窗口。将用户名,密码进行填写之后上传测试的图片验证码就可以进 行测试识别。(ps:在线识别测试只支持普通英文、数字或者汉字验 证码,选择题及特殊类型请联系客服) 2、VIP体系 详细介绍了不同的VIP等级享受的福利不一样。基本上是充值的 越多,送的也就越多。一般来说,识别验证码的价格是十分的划算的。 3、价格类型 1)识别验证码类型 纯数字,纯英文字母,字母数字组合,纯汉字,数字英文汉字 三混合。 2)价格详情 1.纯数字 编码类型白天收费点数夜间收费点数超时时间44位纯数字10.0014.0060 61位纯数字10.0012.0060

基于目标检测方法的验证码识别方法及系统与制作流程

图片简介: 本技术涉及一种基于目标检测方法的验证码识别方法及系统,其中方法包括:A.收集不同形状的滑块图片并建立数据集,通过selenium库操控浏览器进行网页请求操作,并进行模拟登陆,对验证码图片进行截图;B.对滑块图片进行RGBA四通道转透明通道处理,得到不透明滑块图片,对带缺口的验证码图片进行灰色处理;C.通过OpenCV中的函数对图片进行匹配,计算出不透明滑块图片和带缺口的验证码图片缺口处的坐标,得到滑块图片的位移量; D.通过selenium库模拟鼠标,按照先快后慢的人工滑动规律移动滑块图片,对验证码进行解析。为在各大网站收集数据做前期准备工作,实现自动识别滑动拼图验证码,提高验证码识别的准确率。 技术要求

1.一种基于目标检测方法的验证码识别方法,其特征包括: A.收集不同形状的滑块图片并建立滑块图片数据集,通过selenium库操控浏览器进行网页请求操作,并进行模拟登录,对带缺口的验证码图片进行截图,提取带缺口的验证码图片; B.对数据集中的滑块图片进行RGBA四通道转透明通道处理,得到不透明滑块图片,对所提取的带缺口的验证码图片进行灰色处理; C.通过OpenCV的matchTemaplate函数对所述不透明滑块图片和所述带缺口的验证码图片进行匹配,设置相似度阀值,通过OpenCV中的cv2.TM_CCOEFF_NORMED得到与带缺口的验证码图片最相匹配的不透明滑块图片,计算出不透明滑块图片和带缺口的验证码图片缺口处的坐标,得到不透明滑块图片移动到带缺口的验证码图片缺口处的位移量distance; D.通过selenium库模拟鼠标点击所述滑块图片,并保持模拟鼠标按键的点压状态,按照先快后慢的人工滑动规律移动所述滑块图片,实现将滑块图片移动到所述带缺口的验证码图片的缺口处进行验证码解析。 2.根据权利要求1所述的一种基于目标检测方法的验证码识别方法,其特征在于:步骤B 中,对所述的滑块图片和带缺口的验证码图片进行处理时,对滑块图片进行RGBA四通道转透明通道处理,将RGB三通道的数值设为0,透明通道“A”的数值设置为220,仅保留滑块图的边缘部分;对所述带缺口的验证码图片进行RGB三通道转单通道的灰度处理。 3.根据权利要求1所述的一种基于目标检测方法的验证码识别方法,其特征在于:步骤D 中,所述进行验证码解析的步骤包括: D1.设置阈值mid=distance×3/4,初始滑块位置current=0,时刻t=0.2,初始速度V=0,加速度a=0; D2.初始滑块位置current小于位移量distance时,进入循环: 若当前滑块位置current小于阀值mid时, a=2; 若当前滑块位置current大于阀值mid时, a=-3;

给电脑的右键菜单添加背景图片

给电脑的右键菜单添加背景图片 有了电脑,要让电脑好看些,这就需要多多美化电脑了。现在说下,怎样给右键菜单添加背景图片,你可以给自己的右键背景图片修改成美女哦。那多爽眼啊。嘻嘻。 开始: 第一步,下载动态链接库文件 先下载并解压添加右键菜单背景图片动态链接库文件(下载地址 https://www.360docs.net/doc/9b5576900.html,/soft/utilitie/systems/133/407633.shtml )。打开解压文件夹,里面的“ContextBG.dll”文件就是即将用到的动态链接库文件。为方便使用,将此文件复制到“C:\\Windows”文件夹中。 第二步,添加右键弹出菜单背景图片 依次单击“开始”→“运行”,打开“运行”对话框。在“运行”对话框中输入 “regsvr32 c:\\windows\\ContextBG.dll”(不包括引号),单击确定,弹出一个regsvr32加载成功的对话框。这时,再右击桌面上的图标,你就发现弹出菜单已经有虎哥的背景图片了(图1)。

小贴士:遗憾的是,右击我的电脑、盘符等系统图标弹出菜单不能出现背景图片。第三步,取消右键菜单背景图片 如果要取消右键菜单背景图片,同样在“运行”对话框中输入“regsvr32 /u c:\\windows\\ContextBG.dll”,单击确定,出现加载成功对话框,完成对图片的卸载。 如果看倦了虎哥的图片该怎样更换呢?你可以通过附带下载的ResHacker 工具软件来修改“ContextBG.dll”库文件进行图片的更换。 打开ResHacker工具软件,依次单击“文件→打开”,弹出打开文件对话框,指定并打开C盘Windows文件夹下的“ContextBG.dll”动态链接库文件。然后,单击“操作”菜单下的“替换位图”命令,弹出“替换位图”对话框(图2)。在对话框的右上角,可以清楚地看到虎哥的图片,单击“打开新位图文件”按钮,弹出“打开”文件对话框,指定打开事先准备好的一张位图图片(*.bmp格式图片),单击“替换”按钮完成图片替换。最后,单击“文件”菜单中“保存”命令,保存替换图片后的动态链接库文件。

验证码新技术趋势

0x00 简介 验证码作为一种辅助安全手段在Web安全中有着特殊的地位,验证码安全和web应用中的众多漏洞相比似乎微不足道,但是千里之堤毁于蚁穴,有些时候如果能绕过验证码,则可以把手动变为自动,对于Web安全检测有很大的帮助。 全自动区分计算机和人类的图灵测试(英语:Completely Automated Public Turing test to tell Computers and Humans Apart,简称CAPTCHA),俗称验证码,是一种区分用户是计算机和人的公共全自动程序。在CAPTCHA测试中,作为服务器的计算机会自动生成一个问题由用户来解答。这个问题可以由计算机生成并评判,但是必须只有人类才能解答。由于计算机无法解答CAPTCHA的问题,所以回答出问题的用户就可以被认为是人类。(from wikipedia) 大部分验证码的设计者都不知道为什么要用到验证码,或者对于如何检验验证码的强度没有任何概念。大多数验证码在实现的时候只是把文字印到背景稍微复杂点的图片上就完事了,程序员没有从根本上了解验证码的设计理念。 验证码的形式多种多样,先介绍最简单的纯文本验证码。 纯文本验证码 纯文本,输出具有固定格式,数量有限,例如: ?1+1=? ?本论坛的域名是? ?今天是星期几? ?复杂点的数学运算

这种验证码并不符合验证码的定义,因为只有自动生成的问题才能用做验证码,这种文字验证码都是从题库里选择出来的,数量有限。破解方式也很简单,多刷新几次,建立题库和对应的答案,用正则从网页里抓取问题,寻找匹配的答案后破解。也有些用随机生成的数学公式,比如随机数 [+-*/]随机运算符随机数=?,小学生水平的程序员也可以搞定…… 这种验证码也不是一无是处,对于很多见到表单就来一发的spam bot来说,实在没必要单独为了一个网站下那么大功夫。对于铁了心要在你的网站大量灌水的人,这种验证码和没有一样。 下面讲的是验证码中的重点,图形验证码。 图形验证码 先来说一下基础: 识别图形验证码可以说是计算机科学里的一项重要课题,涉及到计算机图形学,机器学习,机器视觉,人工智能等等高深领域…… 简单地说,计算机图形学的主要研究内容就是研究如何在计算机中表示图形、以及利用计算机进行图形的计算、处理和显示的相关原理与算法。图形通常由点、线、面、体等几何元素和灰度、色彩、线型、线宽等非几何属性组成。计算机涉及到的几何图形处理一般有2维到n维图形处理,边界区分,面积计算,体积计算,扭曲变形校正。对于颜色则有色彩空间的计算与转换,图形上色,阴影,色差处理等等。 在破解验证码中需要用到的知识一般是像素,线,面等基本2维图形元素的处理和色差分析。常见工具为: ?支持向量机(SVM) ?OpenCV ?图像处理软件(Photoshop,Gimp…) ?Python Image Library

给按钮添加背景图片

package background; import java.awt.Container; import java.awt.Graphics; import java.awt.Image; import javax.swing.ImageIcon; import javax.swing.JButton; import javax.swing.JFrame; import javax.swing.JPanel; public class JpanelBackgroundDemo extends JFrame{ MyPanel panel; JButton btn; Container c; public JpanelBackgroundDemo(){ setVisible(true); setSize(400,400); setLayout(null);// 不使用任何布局 c = getContentPane(); panel = new MyPanel(new ImageIcon("./src/images/chenhe.png").getImage()); panel.setBounds(0, 0, 300, 300); c.add(panel); btn = new JButton("测试按钮"); panel.add(btn); } public static void main(String[] args) { new JpanelBackgroundDemo(); } } // 重写容器类比如JPanel类的PaintComponent()方法 class MyPanel extends JPanel{ Image img;

验证码识别原理及实现方法

验证码识别原理及实现方法 验证码的作用:有效防止某个黑客对某一个特定注册用户用特定程序暴力破解方式进行不断的登陆尝试。其实现代的验证码一般是防止机器批量注册的,防止机器批量发帖回复。目前,不少网站为了防止用户利用机器人自动注册、登录、灌水,都采用了验证码技术。 所谓验证码,就是将一串随机产生的数字或符号,生成一幅图片,图片里加上一些干扰象素(防止OCR),由用户肉眼识别其中的验证码信息,输入表单提交网站验证,验证成功后才能使用某项功能。 我们最常见的验证码 1,四位数字,随机的一数字字符串,最原始的验证码,验证作用几乎为零。 2,随机数字图片验证码。图片上的字符比较中规中矩,有的可能加入一些随机干扰素,还有一些是随机字符颜色,验证作用比上一个好。没有基本图形图像学知识的人,不可破! 3,各种图片格式的随机数字+随机大写英文字母+随机干扰像素+随机位置。 4,汉字是注册目前最新的验证码,随机生成,打起来更难了,影响用户体验,所以,一般应用的比较少。 简单起见,我们这次说明的主要对象是第2种类型的,我们先看几种网上比较常见的这种验证码的图片. 这四种样式,基本上能代表2中所提到的验证码类型,初步看起来第一个图片最容易破解,第二个次之,第三个更难,第四个最难。 真实情况那?其实这三种图片破解难度相同。 第一个图片,最容易,图片背景和数字都使用相同的颜色,字符规整,字符位置统一。 第二个图片,看似不容易,其实仔细研究会发现其规则,背景色和干扰素无论怎么变化,验证字符字符规整,颜色相同,所以排除干扰素非常容易,只要是非字符色素全部排除即可。 第三个图片,看似更复杂,处理上面提到背景色和干扰素一直变化外,验证字符的颜色也在变化,并且各个字符的颜色也各不相同。看似无法突破这个验证码,本篇文章,就一这种类型验证码为例说明,第四个图片,同学们自己搞。 第四个图片,除了第三个图片上提到的特征外,又在文字上加了两条直线干扰率,看似困难其实,很容易去掉。 验证码识别一般分为以下几个步骤: 1.取出字模 2.二值化 3.计算特征 4.对照样本 1:取出字模 识别验证码,毕竟不是专业的OCR识别,并且,由于各个网站的验证码各不相同,所以,最常见的方法就是就是建立这个验证码的特征码库。去字模时,我们需要多下载几张图片,使这些图片中,包括所有的字符,我们这里的字母只有图片,所以,只要收集到包括0-9的图片即可。 2:二值化 二值化就是把图片上的验证数字上每个象素用一种数字表示1,其他部分用0表示。这样就可以计算出每个数字字模,记录下这些字模来,当作key即可。

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