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求教滑动验证码最佳匹配算法

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  •   xmpkg · 1 天前 · 1369 次点击

    00c5cb23ac6beea6ecaace43380dfbeb.png cbc0d3325667fc372d28147e8b79fdf9.png

    看到一位大佬晒出滑动验证码的匹配结果图,据称“Python 破解滑动验证码的最高境界是 100%的准确率”

    请假各位网友,使用什么样的匹配算法能做到百分之百的准确率? 是使用深度学习还是其他的匹配算法? 之前一个项目使用轮廓分析+色度方差,只有 60%的准确率,求教万能的网友。

    7 条回复    2025-03-03 20:35:52 +08:00
    NoOneNoBody
        1
    NoOneNoBody  
       1 天前
    opencv template matching

    没必要 100%,人类做不到每次 100%,大部分拖到接近位置也能过的
    ila
        2
    ila  
       1 天前 via iPhone
    100%
    机器人
    249239432
        3
    249239432  
       1 天前
    这种简单的一楼的 opencv template matching 都可以过
    但是那种有干扰的模板匹配会有几率不成功

    最好还是深度学习
    Kimipoker
        4
    Kimipoker  
       15 小时 53 分钟前
    京东的滑块验证码 我之前用的 ddddocr 作为服务. 给缺口和背景图可以给出位置信息.
    ddczl
        5
    ddczl  
       15 小时 26 分钟前
    早些年我做过,
    最开始一类方案是背景图对比,后来验证码也聪明了,一开始就返回的有缺口的。不在能对比;
    第二类,就是找缺口,就是遍历整张背景图,代码按像素分析找出四个直角;
    第三类,就是四个直角特征不在明显,改成了阴影,我还没做过这类;
    youngbin0514
        6
    youngbin0514  
       10 小时 56 分钟前
    匹配算法并不是最难的,最难的是模拟人的滑动轨迹
    xmpkg
        7
    xmpkg  
    OP
       4 小时 47 分钟前
    @ddczl 厉害,能找到四角特征,你已经超越 90%的程序员
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