图片验证码

本文详细介绍了如何使用PHP创建图像框并实现验证码生成与验证的功能。通过代码实例,展示了如何利用PHP生成随机字符串作为验证码,并将其显示在图像中。同时,通过sub.php文件接收前端输入的验证码进行比对验证,确保用户输入正确。此过程涉及到PHP中的session管理、图像处理(使用imagecreatetruecolor)、颜色设置、字符串写入图像等关键技术。实现了基本的验证码安全性增强,防止自动化攻击。

第一步创建图像框的php文件即,che.php

<?php
session_start();
for($i=0;$i<3;$i++){
$rand.= dechex(rand(1,50));
}
$_SESSION[check_pic]=$rand;
$im=imagecreatetruecolor(100,30);
//设置颜色
$bg=imagecolorallocate($im,0,0,0);//第一次调用调色板时的背景颜色,黑色
$te=imagecolorallocate($im,255,255,255);//第二次调用面板时的背景颜色,白色
//把字符串写在图像的左上角
imagestring($im,rand(1,6),rand(3,50),rand(3,16),$rand,$te);//imagestring(画板,字体,X,Y,内容,颜色);
//输出图像,不输入就不得行三,不知是啥子道理哟。
header("Content-type: image/jpeg");
imagejpeg($im);
?>
其次,创建sub.php调用以上php文件实现验证:

<?php
 session_start();
 if($_POST[check]){
  if($_POST[check]==$_SESSION[check_pic]){
   echo "密码正确".$_SESSION[check_pic];
   }else
   {
    echo "密码错误哈".$_SESSION[check_pic];
   }
 }
 ?>

  <form action="sub.php" method="post" >
  <img src="che.php"/><br>
  <input type="text" name="check" value="" /><br/>

  <input type="submit" name="submit" value="确认提交"/>


  </form>

结果如下图:


基于TROPOMI高光谱遥感仪器获取的大气成分观测资料,本研究聚焦于大气污染物一氧化氮(NO₂)的空间分布与浓度定量反演问题。NO₂作为影响空气质量的关键指标,其精确监测对环境保护与大气科学研究具有显著价值。当前,利用卫星遥感数据结合先进算法实现NO₂浓度的高精度反演已成为该领域的重要研究方向。 本研究构建了一套以深度学习为核心的技术框架,整合了来自TROPOMI仪器的光谱辐射信息、观测几何参数以及辅助气象数据,形成多维度特征数据集。该数据集充分融合了不同来源的观测信息,为深入解析大气中NO₂的时空变化规律提供了数据基础,有助于提升反演模型的准确性与环境预测的可靠性。 在模型架构方面,项目设计了一种多分支神经网络,用于分别处理光谱特征与气象特征等多模态数据。各分支通过独立学习提取代表性特征,并在深层网络中进行特征融合,从而综合利用不同数据的互补信息,显著提高了NO₂浓度反演的整体精度。这种多源信息融合策略有效增强了模型对复杂大气环境的表征能力。 研究过程涵盖了系统的数据处理流程。前期预处理包括辐射定标、噪声抑制及数据标准化等步骤,以保障输入特征的质量与一致性;后期处理则涉及模型输出的物理量转换与结果验证,确保反演结果符合实际大气浓度范围,提升数据的实用价值。 此外,本研究进一步对不同功能区域(如城市建成区、工业带、郊区及自然背景区)的NO₂浓度分布进行了对比分析,揭示了人类活动与污染物空间格局的关联性。相关结论可为区域环境规划、污染管控政策的制定提供科学依据,助力大气环境治理与公共健康保护。 综上所述,本研究通过融合TROPOMI高光谱数据与多模态特征深度学习技术,发展了一套高效、准确的大气NO₂浓度遥感反演方法,不仅提升了卫星大气监测的技术水平,也为环境管理与决策支持提供了重要的技术工具。 资源来源于网络分享,仅用于学习交流使用,请勿用于商业,如有侵权请联系我删除!
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