拼多多手势验证码/某多多手势验证码
我们常常在当下感到时间慢，觉得未来遥远，但一旦回头看，时间已经悄然流逝。对于未来，尽管如此，也应该保持一种从容的态度，相信未来仍有许多可能性等待着我们。
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某多多手势验证码，具体选择加拿大区域后触发，类型如下：
这种识别，还是姿势识别，提取13/23个骨架点 ，最终轨迹点插值，生产完整的轨迹，部分代码如下：
def generate_dense_trajectory_with_timestamp(points, num_dense_points=200, base_time_interval=15):"""生成带有时间戳的密集轨迹，时间戳包含随机变化以增强仿真人特性。参数：points (list of [x, y]): 输入的关键点轨迹num_dense_points (int): 生成的密集点总数base_time_interval (int): 时间戳的基础间隔（单位：毫秒）返回：dense_points (list of [x, y, timestamp]): 生成的密集轨迹（列表格式）"""# 将输入的关键点转换为 numpy 数组points = np.array(points)# 计算路径长度distances = np.sqrt(np.sum(np.diff(points, axis=0) ** 2, axis=1))cumulative_distances = np.insert(np.cumsum(distances), 0, 0) # 累积路径长度# 使用路径长度作为插值基准path_length = cumulative_distances[-1]interpolated_distances = np.linspace(0, path_length, num_dense_points)# 分别对 x 和 y 坐标进行插值x_dense = np.interp(interpolated_distances, cumulative_distances, points[:, 0])y_dense = np.interp(interpolated_distances, cumulative_distances, points[:, 1])# 生成密集的轨迹点，并包含时间戳dense_points = []start_timestamp = int(time.time() * 1000)timestamp = start_timestamp # 起始时间戳for i in range(num_dense_points):# 将 x 取到小数点后一位，固定为 .8x_val = round(x_dense[i], 0) + 0.8# 将 y 取到小数点后一位，固定为 .5y_val = round(y_dense[i], 0) + 0.5# 加入随机时间间隔波动time_interval = base_time_interval + random.randint(-5, 10)timestamp += time_intervaldense_points.append([x_val, y_val, timestamp])return dense_points结果验证：
