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滑动验证是网站反爬虫、反作弊的升级，滑动验证也是机器学习在反爬虫、反作弊领域的应用；此前停止了每日一更的专题分享，进入了不定期的项目分享，本项目就是分享的第一个。
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本项目也是一个简单的全栈项目，使用tornado做的后端、Bootstrap4做的前端；核心的识别问题在此前讲过，因此不做原理上的介绍。
为了对大家有帮助，因此该项目已经部署上线并提供了直接返回json数据格式的api，地址是http://api.4xx3.cn/；同时为了方便大家的体验，也在网站上提供了上传识别图片和填写识别图片地址的菜单，可以在线体验识别效果。
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关于识别准确率的问题，目前测试的准确率是100%，识别出来的缺口距离偏差在2xp之间，大部分是零偏差，效果比较满意。同时生成的轨迹尽量模仿真实的滑动轨迹曲线，能通过绝大部分平台的识别。
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在api菜单下提供了两个完整的api接口文档，一个是上传滑块和背景图的url地址，一个是上传背景和滑块的bytes数据接口，识别成功后返回识别距离及生成的轨迹。
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注意：返回的轨迹未必能直接使用，轨迹是根据原图识别出来的，是参照原图的比例，但是在网页上的图片是经过缩放的，因此返回的轨迹都应该乘上缩放才是对应的滑动轨迹；同时有些识别滑块和背景图并不是左对齐的，部分滑块周边存在一圈透明像素，会产生偏差值，这个偏差值也应该传给api，在使用前请仔细看说明。
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该项目也在不断的完善中，有使用问题和优化建议请在公众号后台留言反馈。
点击阅读原文即可打开平台网址，在线体验，地址：
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