1.?验证源码?֤??ƽ̨Դ??
2.前端图形学实战: 从零开发一款轻量级滑动验证码组件(vue3 + vite版)
3.什么叫源码
4.Python OpenCV 过点击式和滑动式图形验证码的校验
5.jmeter中借助OCR实现验证码的识别

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       uniapp直播商城中的自定义验证码输入框设计巧妙地隐藏了光标，实现方式如下：

       首先，码平码验通过CSS定位技巧，台源淘网将input标签设置为绝对定位，证码使其相对于父元素左移%，平台宽度和高度占满，验证源码影视解析源码从而视觉上实现隐藏。码平码验当需要输入时，台源淘网动态设置input的证码focus属性，触发键盘弹出。平台

       为了模拟输入区域，验证源码会在input的码平码验同级使用for循环创建5个正方形的view标签，并绑定点击事件。台源淘网当点击其中一个view时，证码input的平台focus状态会被设置为true，允许用户输入。此时，input的输入值会实时同步到view中，即使input本身并未显示。

       在验证失败时，利用v-model双向绑定，清空输入并展示错误提示，同时改变输入框的样式，以增强用户体验。这种设计使得输入过程更为简洁且不易察觉光标位置，-59源码提升商城直播的交互体验。

       以上是关于uniapp直播商城自定义验证码输入框的详细实现，更多实用技巧请继续关注后续文章。

前端图形学实战: 从零开发一款轻量级滑动验证码组件(vue3 + vite版)

       徐小夕与你一起深入探索前端图形学实战：亲手打造一款轻量级滑动验证码组件，用Vue3和vite书写代码艺术。

       在第五篇实战篇章中，我们将聚焦于这个实用且有趣的组件设计，实现直观的验证流程。

核心要点：

       遵循组件设计原则：可读性、可用性、复用性与维护性，追求极致性能

       滑动验证码的核心功能，如API调用：显示/隐藏、尺寸调整、自定义样式、提示文本和事件回调

       要使用这款组件，只需简单引入代码片段：

<vertify width="" height="" l="" r="5" />

       滑动验证的过程，从逻辑布局到用户交互，每一个细节都精心设计，确保流畅体验。

自定义验证逻辑部分，允许开发者根据项目需求进行扩展，onCustomVertify函数为你的应用增添个性化触点。

       如果你也对这个主题感兴趣，源码时光不要错过徐小夕的其他文章：轻量级滑动验证码插件开发，那里有更多技术分享和实践经验。

       代码仓库地址在GitHub：/MrXujiang/vue-slider-vertify，欢迎查阅源码，参与讨论和贡献。

视觉呈现与部署：

       通过深度复盘，一步步了解完整的开发流程，包括dist目录结构和npm发布指导

       通过示例代码，轻松集成到项目中，实现验证码功能

       我们不仅关注基础功能，还寻求创新。未来，我们将探索图形可视化新领域，如3D图形和图表编辑工具，更多灵感来自这里。

最后，如果你对这篇文章有所启发，请不要吝啬你的赞与评论，让我们一起在前端的世界里探索无尽的可能。

什么叫源码

       源程序是指未编译的文本代码。

       验证码主要是为防止暴利破解，所以需要防止识别。所以验证码一般情况下为书写不正规，且有随机的17源码背景杂点，或杂线

       源代码（也称源程序），是指一系列人类可读的计算机语言指令。

       在现代程序语言中，源代码可以是以书籍或者磁带的形式出现，但最为常用的格式是文本文件，这种典型格式的目的是为了编译出计算机程序。计算机源代码的最终目的是将人类可读的文本翻译成为计算机可以执行的二进制指令，这种过程叫做编译，通过编译器完成。

       作用

       源代码主要功用有如下2种作用：

       生成目标代码，即计算机可以识别的代码。

       对软件进行说明，即对软件的编写进行说明。为数不少的初学者，甚至少数有经验的程序员都忽视软件说明的编写，因为这部分虽然不会在生成的程序中直接显示，也不参与编译。但是说明对软件的学习、分享、维护和软件复用都有巨大的好处。因此，书写软件说明在业界被认为是能创造优秀程序的良好习惯，一些公司也硬性规定必须书写。

       需要指出的菠菜 源码是，源代码的修改不能改变已经生成的目标代码。如果需要目标代码做出相应的修改，必须重新编译。

       代码组合

       源代码作为软件的特殊部分，可能被包含在一个或多个文件中。一个程序不必用同一种格式的源代码书写。例如，一个程序如果有C语言库的支持，那么就可以用C语言；而另一部分为了达到比较高的运行效率，则可以用汇编语言编写。

       较为复杂的软件，一般需要数十种甚至上百种的源代码的参与。为了降低种复杂度，必须引入一种可以描述各个源代码之间联系，并且如何正确编译的系统。在这样的背景下，修订控制系统（RCS）诞生了，并成为研发者对代码修订的必备工具之一。

       还有另外一种组合：源代码的编写和编译分别在不同的平台上实现，专业术语叫做软件移植。

       版权

       如果按照源代码类型区分软件，通常被分为两类：自由软件和非自由软件。自由软件一般是不仅可以免费得到，而且公开源代码；相对应地，非自由软件则是不公开源代码。所有一切通过非正常手段获得非自由软件源代码的行为都将被视为非法。

       质量

       对于计算机而言，并不存在真正意义上的“好”的源代码；然而作为一个人，好的书写习惯将决定源代码的好坏。源代码是否具有可读性，成为好坏的重要标准。软件文档则是表明可读性的关键。

       效率

       虽然我们可以通过不同的语言来实现计算机的同一功能，但在执行效率上则存在不同。普遍规律是：越高级的语言，其执行效率越低。这也是为什么汇编语言生成的文件比用VB语言生成文件普遍要小的原因。

Python OpenCV 过点击式和滑动式图形验证码的校验

       在近期进行App抓包的过程中，我发现该App在特定时间会弹出验证码。完成验证后，系统会提供token，此token是发起正常请求所必需的。

       文章源码地址：github.com/ThinkerWen/C...

       以下是验证码的截图：

       弹出验证码的Response如下：

       完成验证码的Request如下：

       通过观察，我发现只需将验证码的点击坐标发送至完成验证码的接口，即可获取到token。因此，现在的目标是提取坐标。

       观察发现，这个验证码相对简单，因为它没有图案扭曲，所以通过率较高。同时，我也回忆起之前解决滑动验证码的方法（一并展示）。

       要通过验证码，首先需要将目标图案在背景上定位，找到其像素点。为此，我使用了Python的OpenCV库进行识别。

       1.提取：首先，我发现目标都是黑色图案，背景为透明。当我使用cv2.imread(front_image)加载时，显示一片漆黑。即使后来我使用了保留透明通道的加载方式，结果依旧。

       为了解决这个问题，我决定剥离透明通道，将目标图案透明色设置为白色，这样目标图案就自然显现了。

       2.找到目标图的位置：接着，我将目标的三个图案分割出来，分别找出它们的像素位置。由于图案排列位置固定，我直接记录坐标进行像素分割。

       分割后，我将目标图和背景图都转化为灰度，以防止颜色干扰。

       然后进行最佳匹配。然而，匹配结果并不理想，无法准确找到所有三个目标图案，因此需要进一步优化。

       3.优化匹配方案：继续观察后，我发现背景中的目标图案总是白色的，因此我决定保留背景上的白色部分，其余部分转为黑色。

       为了尽可能保留完整的图案，我经过多次尝试，发现-区间的RGB颜色可以保留大部分目标图案的白色。

       同时，我将黑色的目标图案反转为白色。

       由于需要获取的是点击坐标，我将左上角坐标(x1,y1)进行+的偏移，以移动到图案本身上面。

       经过验证，现在的识别方法可以正常通过点击验证码。

       滑动验证码的解决方案与点击验证码类似，甚至现在常见的一种滑动验证码已经有了通用的代码。

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jmeter中借助OCR实现验证码的识别

       在JMeter进行接口测试时，验证码处理是一个常见的挑战。虽然手动测试时，直接绕过或请求开发设置简单验证码是常见做法，但这并不适用于自动化测试。本文将介绍一种利用OCR技术在JMeter中识别验证码的方法，但请注意，对于背景复杂干扰的，识别率可能不高，适合纯色底纹的情况。

       首先，通过JMeter模拟登录接口，获取验证码。启动JMeter，创建线程组并配置HTTP和Debug采样器。启用监听器，将验证码保存为1.png文件。

       接着，使用Java编写脚本，将转换为Base格式，这包括导入sun.misc.BASEDecoder.jar包，创建包和文件，编写ToImage类，并导出为jar包。在Beanshell处理器中，导入此jar包并调用其方法处理验证码。

       对于验证码识别，推荐使用开源的jmeter-captcha插件，从Gitee下载jar包或源码进行二次开发。在JMeter的测试计划中，添加后置处理器，如Beanshell，配置OCR插件参数。简单验证码如纯数字、字母或汉字的识别率较高。

       尽管基础识别率可能有待提高，但通过优化OCR处理代码，可以提升识别效果。后续将分享干扰优化的技巧和深度学习方法，以进一步提升识别准确率。

       本文提供了一个基础的验证码识别框架，欢迎您持续关注并分享给有需要的朋友。