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python处理滑块验证的轨迹计算问题

在上一回中说了五行代码找图中滑块验证的缺口位置《python五行代码解决滑块验证的缺口距离识别,破解滑块验证》,本章讲轨迹相关的问题。 滑块验证核心是后台验证轨迹参数,效验轨迹取点的分布,正常情况是如下图的离散分布 如果横坐标x是时间、纵坐标y是位移,那么每个点的切线就是加速度,会发现这样的一个规律,加速度由小变大,再又大变小,这是最主要的特征之一。 速度的变化率如下: 对速度而言肯定是先加速在减速,但加速度不会是固定的,应该是变变加速和变变加速,不过目前实际应用中的情况来说,是以速度变化情况为主要判别依据,因为在以恒加减速度生成的轨迹应用中一样可以通过检测,就说明目前没有对是否恒定加速度来鉴别机器和人工。 知道上面的两点后我们就应该明白滑块验证的关键,并且可以预测它的下一步优化方式将是对加速度变化的验证,收集了两种轨迹生成方式:一种是以加减速为主的物理学生成方式,另一种是根据轨迹离散分布生成的数学生成。 defgenerate_tracks(S): """ :paramS:缺口距离Px :return: """ S+=20 v=0 t=0.2 forward_tracks=[] cu...

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