验证码和滑块破解

本文介绍了如何使用trwebocr工具处理验证码,以及通过图像匹配和边缘检测解决滑块验证的方法。虽然trwebocr识别率高,但存在不准确性,可以结合opencv+CNN优化。此外,对于滑块验证码,通过获取和匹配图片来完成验证的挑战。文章强调这些技术仅用于学习,不应用于非法目的。

摘要生成于 C知道 ,由 DeepSeek-R1 满血版支持, 前往体验 >

在这里插入图片描述Frida可视化工具Dwarf2已经开源,大家有什么问题,可以一起交流。

本文内容仅用于学习,严禁用作非法目的。

验证码

作用

验证码作为一种人机识别手段,其终极目的,就是区分正常人和机器的操作。 区分人机行为的作用不言而喻。互联行为的注册、登录、发帖、领优惠券、投票等等应用场景,都有被机器刷造成各类损失的风险,如果不对各类机器垃圾的行为加以防范,灌水内容、垃圾注册、恶意登录、刷票、撞库、活动作弊、垃圾广告、爬虫、羊毛党等用户行为一旦发生,将对产品自身发展、用户体验造成极大的影响。

搞定验证码

很多网站都使用了验证码进行人机识别,给爬虫带来了一定的困扰。常见的验证码如下:
在这里插入图片描述

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