vs2005下彩色验证码的实现(可自由定义是否加入干扰点、验证码位数等验证码显示效果)

本文介绍如何在 ASP.NET 应用程序中生成并显示验证码图片,包括自定义验证码的样式、尺寸及干扰元素等特性。
一、效果如下:

二、项目中添加一个类命名为(可任选)在此类中添加代码
using System;
using System.Web;
using System.IO;
using System.Drawing;

/// <summary>
/// Class1 的摘要说明
/// </summary>

public class zhangming
{
    
public class VerifyCode
    
{

        
验证码长度(默认5个验证码的长度)

        
验证码字体大小(默认10像素)

        
边框补(默认1像素)

        
是否输出燥点(默认不输出)

        
输出燥点的颜色(默认灰色)

        
自定义背景色(默认白色)

        
自定义随机颜色数组

        
自定义字体数组

        
自定义随机码字符串序列(使用逗号分隔)

        
生成校验码图片

        
将创建好的图片输出到页面

        
生成随机字符码

    }

}

三、新建GetImageCode.aspx页面前台添加代码(实际前台代码无内容)
<body>
    
<form id="form1" runat="server">
    
<div>
    
    
</div>
    
</form>
</body>

四、添加GetImageCode.aspx.cs后台代码
using System;
using System.Data;
using System.Configuration;
using System.Collections;
using System.Web;
using System.Web.Security;
using System.Web.UI;
using System.Web.UI.WebControls;
using System.Web.UI.WebControls.WebParts;
using System.Web.UI.HtmlControls;
using System.IO;
using System.Drawing;

public partial class Default4 : System.Web.UI.Page
{
    
#region 验证码长度(默认5个验证码的长度)
    
int length = 5;
    
#endregion


    
验证码字体大小(默认10像素)

    
边框补(默认1像素)

    
是否输出燥点(默认输出)

    
输出燥点的颜色(默认灰色)

    
自定义背景色(默认白色)

    
自定义随机颜色数组

    
自定义字体数组

    
自定义随机码字符串序列(使用逗号分隔)

    
protected void Page_Load(object sender, EventArgs e)
    
{
        zhangming.VerifyCode v 
= new zhangming.VerifyCode();

        v.Length 
= this.length;

        v.FontSize 
= this.fontSize;

        v.Chaos 
= this.chaos;

        v.BackgroundColor 
= this.backgroundColor;

        v.ChaosColor 
= this.chaosColor;

        v.CodeSerial 
= this.codeSerial;

        v.Colors 
= this.colors;

        v.Fonts 
= this.fonts;

        v.Padding 
= this.padding;

        
string code = v.CreateVerifyCode();                //取随机码

        v.CreateImageOnPage(code, 
this.Context);        // 输出图片

        
//Session["CheckCode"] = code.ToLower();            // 使用Session["CheckCode"]取验证码的值
        Response.Cookies.Add(new HttpCookie("CheckCode", code.ToLower()));// 使用Cookies取验证码的值

    
    }

}

五、验证码的使用(在Test.aspx页面加入<asp:Image id="Image1" runat="server" ImageUrl="~/GetVerifyCode.aspx"></asp:Image>)即实现验证码

<form id="form1" runat="server">
    
<div>
        
<asp:TextBox ID="TextBox1" runat="server"></asp:TextBox>
&nbsp; &nbsp;
<asp:Image id="Image1" runat="server" ImageUrl="GetImageCode.aspx"></asp:Image>
        
&nbsp; &nbsp;
        
<asp:Button ID="Button1" runat="server" OnClick="Button1_Click"
            Text
="Button" />
<br />
        
<asp:Label ID="Label1" runat="server"></asp:Label></div>
    
</form>

六、Test.aspx.cs后台代码

protected void Page_Load(object sender, EventArgs e)
    
{
        
if (!Page.IsPostBack)
        
{
            
//Session["CheckCode"] = "";
            Response.Cookies.Add(new HttpCookie("CheckCode"""));
        }

    }

protected void Button1_Click(object sender, EventArgs e)
    
{

        
if (Request.Cookies["CheckCode"== null)
        
{
            Label1.Text 
= "您的浏览器设置已被禁用 Cookies,您必须设置浏览器允许使用 Cookies 选项后才能使用本系统。";
            Label1.Visible 
= true;
            
return;
        }


        
if (String.Compare(Request.Cookies["CheckCode"].Value, TextBox1.Text.ToString().Trim(), true!= 0)
        
{
            Label1.Text 
= "验证码错误,请输入正确的验证码。";
            Label1.Visible 
= true;
            
return;
        }

        
else
        
{
            Label1.Text 
= "验证码OK。";
            Label1.Visible 
= true;
        }



        

    }

 
内容概要:本文介绍了一个基于冠豪猪优化算法(CPO)的无人机三维路径规划项目,利用Python实现了在复杂三维环境中为无人机规划安全、高效、低能耗飞行路径的完整解决方案。项目涵盖空间环境建模、无人机动力学约束、路径编码、多目标代价函数设计以及CPO算法的核心实现。通过体素网格建模、动态障碍物处理、路径平滑技术和多约束融合机制,系统能够在高维、密集障碍环境下快速搜索出满足飞行可行性、安全性与能效最优的路径,并支持在线重规划以适应动态环境变化。文中还提供了关键模块的代码示例,包括环境建模、路径评估和CPO优化流程。; 适合人群:具备一定Python编程基础和优化算法基础知识,从事无人机、智能机器人、路径规划或智能优化算法研究的相关科研人员与工程技术人员,尤其适合研究生及有一定工作经验的研发工程师。; 使用场景及目标:①应用于复杂三维环境下的无人机自主导航与避障;②研究智能优化算法(如CPO)在路径规划中的实际部署与性能优化;③实现多目标(路径最短、能耗最低、安全性最高)耦合条件下的工程化路径求解;④构建可扩展的智能无人系统决策框架。; 阅读建议:建议结合文中模型架构与代码示例进行实践运行,重关注目标函数设计、CPO算法改进策略与约束处理机制,宜在仿真环境中测试不同场景以深入理解算法行为与系统鲁棒性。
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