博客
关于我
canvas绘制验证码
阅读量:482 次
发布时间:2019-03-06

本文共 495 字,大约阅读时间需要 1 分钟。

如果你手头有一个基于canvas的验证码生成工具,或者想了解如何实现一张随机的图形验证码,这篇文章会为你提供一些参考。以下是基于HTML5 Canvas技术实例代码的详细解析,以及如何优化验证码的绘制效果。

?>    
canvas绘制验证码
看不清,换一张

本实现提供了一个较为智能的图形验证码验证方案,结合了颜色、形状、文字排列等多重验证能力。系统通过以下步骤实现图形生成:

  • 创建CANVAS画布生成随机背景颜色
  • 添加随机干扰线条模糊效果
  • 自动发asalFromString点辐射
  • 多次重复显示随机字符并错位旋转 Rosenstein FAQ:问:为什么成磁式的颜色近似呢?答:颜色生成采用随机的RGB组合方式,确保每次生成的颜色足够独特。
  • 问:是否存在性能上的问题?答:由于采用了必须H5 Canvas特性,整体性能表现良好,适用于大层次的应用。

    如需实现additional验证位可以通过增加 Points、线条密度或者字体多样性,如点阵式验证或动态渐变发散距(Dynamic Gradient散遗制作)。

    希望本解答对你有所帮助!

    转载地址:http://jqxdz.baihongyu.com/

    你可能感兴趣的文章
    OpenCV 在 Linux 上的 python 与 anaconda 无法正常工作.收到未实现 cv2.imshow() 的错误
    查看>>
    Opencv 完美配置攻略 2014 (Win8.1 + Opencv 2.4.8 + VS 2013)上
    查看>>
    opencv 模板匹配, 已解决模板过大程序不工作的bug
    查看>>
    OpenCV 错误:(-215)size.width>0 &&函数imshow中的size.height>0
    查看>>
    opencv&Python——多种边缘检测
    查看>>
    opencv&python——高通滤波器和低通滤波器
    查看>>
    OpenCV+Python识别车牌和字符分割的实现
    查看>>
    OpenCV-Python接口、cv和cv2的性能比较
    查看>>
    OpenCV/Python/dlib眨眼检测
    查看>>
    opencv1-加载、修改、保存图像
    查看>>
    opencv10-形态学操作
    查看>>
    opencv11-提取水平直线和垂直直线
    查看>>
    opencv12-图像金字塔
    查看>>
    opencv13-基本阈值操作
    查看>>
    opencv14-自定义线性滤波
    查看>>
    opencv15-边缘处理
    查看>>
    opencv16-Sobel算子
    查看>>
    opencv17-laplance算子
    查看>>
    opencv18-canny检测算法
    查看>>
    opencv19-霍夫直线变化
    查看>>