隨著互聯網的飛速發展，驗證碼驗證已成為保護網站安全的重要手段。但是由于一些原因，驗證碼的強度越來越強，隨之而來的是驗證碼識別的難度增加。而在這個過程中，javascript驗證碼識別也成為了研究的重點。

例如，對于普通的文字驗證碼，我們可以使用JS識別驗證碼，實現自動化登錄。具體做法如下：

function getVerificationCode() {
var codeImg = document.getElementById("codeImg");  //獲取驗證碼圖片
var canvas = document.createElement("canvas");   //創建canvas元素
var ctx = canvas.getContext("2d");
canvas.width = codeImg.width;  //比照驗證碼圖片的尺寸
canvas.height = codeImg.height;
ctx.drawImage(codeImg, 0, 0);   //將驗證碼圖片繪制到canvas上
var imgData = ctx.getImageData(0,0,canvas.width,canvas.height);  //獲取canvas中的像素信息
var data = imgData.data;
var code = "";
for(var i=0;i<data.length;i+=4) {
code += (data[i]+data[i+1]+data[i+2])/3<100 ? "1":"0";  //根據像素信息計算出驗證碼中的數字
}
//將計算結果返回給函數調用者
return code; 
}

但是，強度更高的驗證碼，我們通過JS識別難度就會增加。例如，夾雜滑塊驗證的圖片識別。

滑塊驗證碼一般分為兩部分：缺口滑塊和滑塊背景。首先我們需要將缺口滑塊與滑塊背景分離，代碼如下：

function getOffset(img1, img2) {
var canvas1 = document.createElement("canvas");   //創建canvas元素
var ctx1 = canvas1.getContext("2d");
var canvas2 = document.createElement("canvas");  
var ctx2 = canvas2.getContext("2d");
canvas1.width = img1.width;  
canvas1.height = img1.height;
canvas2.width = img2.width;  
canvas2.height = img2.height;
ctx1.drawImage(img1, 0, 0);   //將圖片繪制到canvas上
ctx2.drawImage(img2, 0, 0);
var imgData1 = ctx1.getImageData(0,0,canvas1.width,canvas1.height);  //獲取canvas中的像素信息
var data1 = imgData1.data;
var imgData2 = ctx2.getImageData(0,0,canvas2.width,canvas2.height);  
var data2 = imgData2.data;
var res = null;
for(var i=0;i<data1.length;i+=4) {
if(data1[i]!=data2[i] || data1[i+1]!=data2[i+1] || data1[i+2]!=data2[i+2]) {
res = (i/4)%img1.width;   //尋找缺口的位置
break;
}
}
return res;
}

通過計算滑塊缺口的位置，我們就可以在不人工干預的情況下自動識別滑塊驗證碼。

但是，由于驗證碼技術的不斷發展，當前已經出現了可以完全抵抗JS識別的驗證碼。例如，圖片驗證碼的驗證碼圖片可能有扭曲變形，有時還會存在干擾線、噪聲點等影響識別的因素。這時候，我們需要通過其他技術手段，如機器學習、深度學習等來解決這個問題。

總而言之，JS驗證碼識別對于一般的驗證碼而言是可行的。但當驗證碼越來越復雜時，我們需要采用更加高級的技術手段來解決這個問題。