【文件属性】：
文件名称：SliderYolo:滑块验证码Yolo识别！
文件大小：165.62MB
文件格式：ZIP
更新时间：2021-05-31 10:43:30
Python
SliderYolo
SliderYolo是采用百度飞桨PPYolo训练而来，可以识别易盾，云片，极验，腾讯等各种正方形滑块！识别率99.9999%！
滑块识别交流
使用方式
下载整个项目，然后解压__params__.zip文件，将解压出来的__params__文件放在和__model__同目录下即可！
返回滑块坐标
在slider_infer.py文件中可以看到下面的函数：
def infer():
config = Config('./') # 模型路径
detector = Detector(config, './', use_gpu=False, run_mode='fluid')
results = detector.predict('24487f4052354b988f5de1093b6e11c0.jpg', 0.5) # 0.5 是阈值
【文件预览】：
SliderYolo-main
----__params__.zip.004(24MB)
----37cb03648f0f4e1da1c4a9d7f4a13b3a.jpg(8KB)
----visualize.py(9KB)
----infer_cfg.yml(477B)
----471e4b32ad7c45768d79dd48577d4671.jpg(17KB)
----cap_union_new_getcapbysig.jpg(15KB)
----__params__.zip.006(24MB)
----__params__.zip.003(24MB)
----asdasdasdasdasd.jpg(12KB)
----slider_infer.py(17KB)
----__params__.zip.002(24MB)
----output()
--------37cb03648f0f4e1da1c4a9d7f4a13b3a.jpg(12KB)
--------471e4b32ad7c45768d79dd48577d4671.jpg(24KB)
--------fc8572b93baa42d689bf4915065b8c7a.jpg(24KB)
--------0f8646a42ecf425689906bd47f03885f.jpg(11KB)
--------2020-06-24_13-25-28.png(16KB)
--------24487f4052354b988f5de1093b6e11c0.jpg(13KB)
----__params__.zip.001(24MB)
----fc8572b93baa42d689bf4915065b8c7a.jpg(17KB)
----__params__.zip.007(21.38MB)
----preprocess.py(8KB)
----.gitignore(2KB)
----0f8646a42ecf425689906bd47f03885f.jpg(8KB)
----24487f4052354b988f5de1093b6e11c0.jpg(9KB)
----README.md(3KB)
----__model__(1.27MB)
----infer.py(21KB)
----__params__.zip.005(24MB)
----d70219c7316c4a28acf2e6d4b03f9281.jpg(6KB)