图片滑块小例子

最新推荐文章于 2025-07-03 12:22:13 发布
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本文介绍了一种实现图片循环播放的技术方案，并附带示例图片进行说明。通过该方法，用户可以轻松实现图片的连续自动播放效果。
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可以循环播放
滑块验证java代码根据原图生成滑块图片和抠图后的图片工具类
j1805l1377的博客
09-10 683
工具类执行效果如下,我用到原图是300x150的,可以根据实际情况修改参数,第二版简化了配置参数,对抠图做了灰化滤镜 绝对有效,欢迎评论留言 代码如下: import org.springframework.stereotype.Component; import javax.imageio.ImageIO; import javax.imageio.ImageReadPara...
python爬虫基础（9：验证识别之滑块验证）
Jeeson_Z的博客
08-25 3万+
上篇我们借助 tesserocr 库解决了图片码的识别验证，但在实际生活中，用得更多的是滑动验证，这篇就来解决滑动验证的问题 滑动验证 大部分网站都采用的是滑动验证，就是拖动滑块拼接图片，其中又大都采用极验（http://www.geetest.com/）所提供的技术，官方网页如下 本篇案例选用哔哩哔哩动画验证登录（https://passport.bilibili.com/login）...
终于搞定selenium图片滑块验证码了！！
朱雀随云记的博客
06-18 1163
因为背景图片中的残缺块位置和原始残缺图的亮度有所差异，直接对比两张图片相似的地方，往往得不到令人满意的结果，在此要对两张图片进行一定的处理，为了避免这种亮度的干扰，笔者这里将两张图片。在对极验验证码进行学习中，有的网站对移动轨迹进行了验证，如果滑动太快，也会被识别出机器操作，为了模拟人工操作，出色的程序员写出了一个魔幻移动轨迹。点击开始找到谷歌图标==》右键更多==》打开文件位置==》右键谷歌快捷方式==》属性 ==》打开文件所在的位置 ==》复制路径。神奇的事情是，坑来了，没有匹配成功。
Selenium图片滑块验证码
weixin_71807218的博客
06-11 824
因为种种原因没能实现愿景的目标，在这里记录一下中间结果，也算是一个收场吧。这篇文章主要是用selenium打开浏览器指定网站将残缺块图片和背景图片下载到本地对比两张图片的相似地方，计算要滑动的距离规划路线，移动滑块点击开始找到谷歌图标==》右键更多==》打开文件位置==》右键谷歌快捷方式==》属性 ==》打开文件所在的位置 ==》复制路径打开网页进入，找到图片位置。
图片滑块验证码的解决
热门推荐
武凯凯
11-23 5万+
其他的不多说,直奔主题:本次是以微信注册中所遇到滑块验证码为例,主要的目的就是让脚本实现自动识别阴影部分的位置,然后计算出距离拖动滑块完成验证操作 想要从1处滑动到2处,就需要知道1处和2处的中间点的x轴坐标位置,1点的坐标基本是固定的,2点的坐标是不断在变化的.我的方法也是在网上查到的,思路就是得出原图,然后和有阴影的图片进行对比从而得出阴影部分的位置.图片只需要得到3位置的部分就可以了.左边的
终于搞定selenium图片滑块验证码了！
okcross0的博客
07-22 1291
因为背景图片中的残缺块位置和原始残缺图的亮度有所差异，直接对比两张图片相似的地方，往往得不到令人满意的结果，在此要对两张图片进行一定的处理，为了避免这种亮度的干扰，笔者这里将两张图片先进行灰度处理，再对图像进行高斯处理，最后进行边缘检测。在对极验验证码进行学习中，有的网站对移动轨迹进行了验证，如果滑动太快，也会被识别出机器操作，为了模拟人工操作，出色的程序员写出了一个魔幻移动轨迹。关于第二个问题，这里没有找到很好的测量工具测量出来，好在验证码对位置精确度要求不高，就一个个试数吧。
滑块缺口识别
锅炉房刘大爷的博客
08-04 1485
带缺口的图片长这样： 缺口图片： 识别过程： # -*- coding: utf-8 -*- import cv2 from matplotlib import pyplot as plt # 带有缺口的图片 path1 = r"jietu_1.png" # 模板图片 path2 = r"jietu_2.png" def pic2gray(pic_path, new_path=''): # 转灰度图 pic_path_rgb = cv2.imread(pic_path).
实现JS滑块拖动对比图片效果的详细教程
weixin_42509720的博客
07-03 865
在构建一个图片对比功能时，首先要考虑的是如何通过HTML结构来定义所需的元素，并为它们设置合适的布局。这样做不仅有助于搜索引擎优化（SEO），也对用户体验（UX）至关重要。在上述CSS代码中，.container类定义了一个容器，它将包含我们的图片对比元素。这里使用了来使容器在页面中水平居中，为后续的绝对定位提供了参照点。
爽，我终于掌握了selenium图片滑块验证码
apex_eixl的博客
01-04 641
因为种种原因没能实现愿景的目标，在这里记录一下中间结果，也算是一个收场吧。这篇文章主要是用selenium解决滑块验证码的个别案列。
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易语言-京东注册滑块验证码例子
06-29
对于京东的滑块验证码，我们可能需要发送一个GET请求到特定的API接口，获取验证码图片和初始滑块位置的数据。这通常涉及到URL编码、参数构造以及解析返回的JSON或XML数据。 接下来是图像处理部分。获取到验证码图片...
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易语言-网易CC简单滑块登录例子
06-29
《易语言-网易CC简单滑块登录例子》 在IT领域，尤其是编程和网络安全部分，滑块登录验证已经成为一种常见的防止机器人和自动化攻击的安全机制。本文将深入探讨使用易语言实现网易CC简单滑块登录的例子，帮助开发者...
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京东注册滑块验证码例子-易语言
06-12
滑块验证码通常包含两个部分：一个不完整的图片和一个可移动的滑块。用户需要将滑块拖动到正确的位置，使图片中的两个部分拼接起来，以此证明他们具备人类的视觉识别和手动操作能力。这种验证码类型相比传统的文本...
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易语言过阿里X82YX5SEC滑块UA算法例子2022.6.3
06-03
这些文件可能包含了解析滑块图片、模拟用户拖动行为、处理加密验证响应等功能的源代码。开发者可能通过分析阿里滑块验证的网络请求和响应，理解其工作原理，并利用易语言实现相应的模拟过程。 "客户端-1.6.exe" ...
【医学图像处理】基于openslide的SVS切片多尺度分析：病理AI研究中的高分辨率图像处理与批量裁剪技术应用
01-03
内容概要：本文是一份关于使用openslide处理显微镜病理SVS切片的全流程技术教程，涵盖从环境搭建、基础读取与可视化，到进阶裁剪、批量处理以及科研级应用拓展。文章详细介绍了SVS切片的特点和openslide库的功能，提供了Python代码示例，实现切片多层级图像提取、感兴趣区域裁剪、大批量SVS文件自动化处理，并进一步引导读者结合深度学习模型进行病变分割、细胞计数、多尺度分析及交互式可视化报告开发。同时附带常见问题避坑指南，帮助用户应对内存不足、坐标错乱和格式兼容等问题。; 适合人群：计算机或生物医学工程相关专业，正在进行病理图像分析方向毕业设计的学生，具备一定Python编程和图像处理基础的研发人员。; 使用场景及目标：① 掌握openslide对超大SVS切片的高效读取与多层级可视化方法；② 实现病理图像的精准裁剪与批量预处理，为AI模型训练准备数据；③ 构建从全切片到局部细节的多尺度分析流程，提升毕设的技术深度与科研价值。; 阅读建议：建议边实践边学习，配合提供的代码链接动手操作，优先在小样本上验证流程，并结合ImageScope软件进行坐标定位与结果验证，注意处理大文件时的内存优化策略。
update9-20260103.5.211.slice.img.7z.003
01-03
小雉系统分卷源码
QT学习 实例 QLineEdit QLCDNumber
01-03
下载方式：https://pan.quark.cn/s/f4ef8119fda2 通过QT学习实例，可以展示QLineEdit的多样化应用方式，并运用QLCDNumber来以类似液晶显示屏的数字形式呈现数值
半监督和无监督极限学习机（SS-US-ELM）（Matlab代码实现）
01-03
半监督和无监督极限学习机（SS-US-ELM）（Matlab代码实现）内容概要：本文档主要介绍了一种半监督和无监督极限学习机（SS-US-ELM）的Matlab代码实现方法，属于机器学习与深度学习领域的前沿探索内容。文中强调该技术在时序预测、分类识别、回归分析等方面的应用，并指出其适用于缺乏充足标签数据的实际科研场景。资源还涵盖了极限学习机（ELM）系列算法与其他智能优化算法、神经网络模型的结合应用，展示了其在电力系统、负荷预测、电池健康状态评估等多个工程领域的实践价值。此外，文档附带了多个Matlab仿真实例及相关网盘资源链接，便于读者复现和扩展研究。; 适合人群：具备一定Matlab编程基础，从事科研工作或研究生阶段的学习者，尤其适合研究机器学习、电力系统优化、智能算法应用等相关方向的人员。; 使用场景及目标：①用于解决标签数据稀缺情况下的分类与预测问题；②结合智能优化算法提升极限学习机性能；③应用于电力负荷预测、新能源系统调度、电池状态估计等实际工程问题的研究与模型构建。; 阅读建议：建议读者结合提供的Matlab代码实例进行实践操作，优先掌握ELM基本原理后再深入SS-US-ELM的实现逻辑，同时利用网盘资源完成代码复现与参数调优，以达到理论与实践相结合的学习效果。
电机控制基于Simulink的永磁同步电机模型预测控制仿真：FCS-MPCC算法实现与动态性能分析
最新发布
01-03
内容概要：本文详细介绍了一种基于Simulink的表贴式永磁同步电机（SPMSM）有限控制集模型预测电流控制（FCS-MPCC）仿真系统。通过构建PMSM数学模型、坐标变换、MPC控制器、SVPWM调制等模块，实现了对电机定子电流的高精度跟踪控制，具备快速动态响应和低稳态误差的特点。文中提供了完整的仿真建模步骤、关键参数设置、核心MATLAB函数代码及仿真结果分析，涵盖转速、电流、转矩和三相电流波形，验证了MPC控制策略在动态性能、稳态精度和抗负载扰动方面的优越性，并提出了参数自整定、加权代价函数、模型预测转矩控制和弱磁扩速等优化方向。; 适合人群：自动化、电气工程及其相关专业本科生、研究生，以及从事电机控制算法研究与仿真的工程技术人员；具备一定的电机原理、自动控制理论和Simulink仿真基础者更佳； 使用场景及目标：①用于永磁同步电机模型预测控制的教学演示、课程设计或毕业设计项目；②作为电机先进控制算法（如MPC、MPTC）的仿真验证平台；③支撑科研中对控制性能优化（如动态响应、抗干扰能力）的研究需求； 阅读建议：建议读者结合Simulink环境动手搭建模型，深入理解各模块间的信号流向与控制逻辑，重点掌握预测模型构建、代价函数设计与开关状态选择机制，并可通过修改电机参数或控制策略进行拓展实验，以增强实践与创新能力。
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