不会飞的鸟

local tkey ={A=0,B=0,C=0,D=0,E=0,F=0,G=0,H=0,I=0,J=0,K=0,L=0,M=0,N=0,O=0,P=0,Q=0,R=0,S=0,T=0,U=0,V=0,W=0,X=0,Y=0,Z=0};
 
--在字典中添加所有数字键
for i =0,9,1 do
    tkey[ tostring(i) ] = 0; 
end;

--如果一个字符有多个样本，例如 5A.jpg 5B.jpg 5C.jpg
for k,v in pairs(tkey) do 
    if((#k)~=2)then --如果元素键名不是两位字符
        tkey[k.."A" ]=0;
        tkey[k.."B" ]=0;
        tkey[k.."C" ]=0;
        tkey[k]=nil;--删除单字符的键名
    end;
end;
 
--k参数为键,v参数表示值 一个典型的tkeyle迭代器回调函数
loadtkey = function(k,v) 
    local img = image.new();
    
    img:load("C:\\test\\"..k..".jpg");
    assert(img:ok(),"C:\\test\\"..k..".jpg".."\n不是有效的图片");
    
    img:bpp(1);
    img:bpp(24);
    --通过上面两句，轻松去掉验证码上的杂色杂点
    
    img:Crop( 1 , 0 , 9 , 10);--修剪单个字符
    img:median(2);--中值滤波进一步去杂点
    
    tkey[k]= string.encode( img:getBytes("*.jpg") , ""); --因为转换到字符串还是二进制，所以用base64进行编码
    image.del(img);
end;
 
--遍历表tkey的所有元素，调用loadtkey加载图片文件 
for k,v in pairs(tkey) do 
    loadtkey(k,v);
end;
 
--把所有图片保存到数据岛，
ape:saveTable(tkey,"验证码样本")

--从数据区块读取base64编码的图片数据
codekey = ape:loadTable("验证码样本");
local timg = {}; --这是一个图像数组，用来储存还原后的验证码样本的图片数据
--必须进行一个转换，因为codekey里面只是base64编码的普通字符串，而timg 将是真正的图片对象(二进制数据)
 
--还原到图片对象
toImage = function(k,v)
    local img = image.new();
    local str = string.decode( v ,"");--首先进行base64解码，将纯文本转换为二进制数据
    img:setBytes( str ,"*.jpg");--将二进制数据还原为图像
    timg[k] = img; 
end;
 
--载入验证码样本
tkey = ape:loadTable("验证码样本");
for k,v in pairs(tkey) do  --验证样本
    toImage(k,v); --转换为图像
end;
    
--转换图片验证码到字符串的函数
function ImgToString(img)
    function test(imgX) --test是一个被包含在函数中的内部函数
        sleep(0); 
        local limit = (60 * 20) + (60 * 20); --最小相似度 local关键字声明为局部变量
        local chr = "A"; --读取的字符
    
    
        --testimg是一个被包含在函数中的内部函数，作为table.foreach的回调函数,k参数表示键，v参数表示值
        testimg = function(k,v)

            --调用image.testXX()函数得出相似度，类似的函数还有image.testX() image.test() 
            local n = imgX:testXX(timg[k]); 
            if(n<limit)then --比较最小相似度
                  limit = n;
                  chr = k.."";
            end;
        end;
    
        --遍历timg表，并调用testimg函数
        for k,v in pairs(timg) do  
           testimg(k,v);  
        end;

        return string.left(chr,1); --返回读取到的字符串首字符(如果每个字符有多个样本)
    end;
    
    
    --修剪图片    
    image.Crop(img, 4 ,3 , 56 ,18 )
    img:bpp(1);
    img:bpp(24);
    --上面的过程必须与下载样本时的代码完全一致。
    
    --使用split函数分割图片
    local img2,img3,img4,img5 = img:split(1,4);
    win.messagePrint("正在检测图片，请稍候....");
    return test(img2)..test(img3)..test(img4)..test(img5);
 
end;

img = image.new()
img:getURL("http://www.***.com/test.asp","*.jpg")

--因为刷新了验证码与页面不一致，把验证码画到屏幕上
local x,y = mouse.getPos()
img:paint(x,y,60 ,20 )

local str = ImgToString(img);

--下面我们把验证码的每个字符都转换为大写，并控制键盘顺序按键
code1 = string.upper( string.sub(str,1,1) ); 
code2 = string.upper( string.sub(str,2,2) ); 
code3 = string.upper( string.sub(str,3,3) ); 
code4 = string.upper( string.sub(str,4,4) );
key.press(100,code1,code2,code3,code4);

ele = wb:getEle("验证码控件名字");
ele:setAttribute("value",str)

img:bpp(1)
img:bpp(24)

--[[
用一个table结构{x=0; y=0}表示图像上的「坐标点」
用一组点构成table结构表示图像上的一条「线」。所有相连的黑色的点被认为是一条「连通线」。
找出最长的一条「连通线」，被认为是字符，其他的认为是杂点。
 
 
算法原理与种子填充算法相似。
 
首先让用img:bpp函数处理为黑白图片，并初步去除杂色。
 
先找到一个黑点，创建一个表示「坐标点」对象，并添加到「连通线」中。
然后在黑点周围8个点中，再找黑色的点，找到就添加到「连通线」，这样一直递归下去
直到遍历图像所有点，可能有几块。
 
清除杂点使用方法
image.scan(img);
 
清除杂点并切去掉周围的空白
image.scan(img,true);
--]]
function image.scan(img,crop)
   
    --用一个table数组记录所有的「连通线」
     assert(img:ok(),"image.scan 的参数必须是一个有效的图片");
    
     local tlines ={}; 
     
     --首先计算出图片的高度宽度，避免重复的调用
     local w = img:width();
     local h = img:height();
          
  
    --[[以table形式定义一个数组，对应图象中的每个点。
    作用相当一个开关，首先值为false，但黑点首次被遍历到时。把这个值变为true。
    下次，再找到这个点时忽略。避免重复加入连通线。  
    --]]
    local tchked ={};
    for i=0,w,1  do
        tchked[i]={};
        for j=0,h,1  do
            tchked[i][j]=false;
        end;
    end;
     
    -----去噪
    img:bpp(1);
    img:bpp(24);
     
    --首先计算出各点的颜色值，避免在循环递归中重复的取
    local tcl={};
    for i=0,w,1  do
        tcl[i]={};
        for j=0,h,1   do
            tcl[i][j]=img:getPos(i,j);
        end;
    end;
 
    
    --[[
    算点数函数
    参数x,y 坐标
    参数tab 所属连通线;
    --]] 
    local   function  seed(x,y,tab)
    
        ---出界了则返回
        if(x<0 or y<0 or x>w or y>h) then
            return;
        end;
              
        ---点的颜色为白色时，返回，不处理。
        if(tcl[x][y]==16777215)  then
            return;
        end;
        
        ---值为1，则计数加1，返回
        if ( tchked[x][y]) then
            return ;
        else
            table.insert(tab,{x=x,y=y} );--添加到连通线里
            tchked[x][y]=true;---当值为0时，把值置为1。
            seed(x+1,y-1,tab);
            seed(x,y-1,tab);
            seed(x-1,y-1,tab);
            seed(x-1,y,tab);
            seed(x+1,y,tab);
            seed(x-1,y+1,tab);
            seed(x,y+1,tab);
            return seed(x+1,y+1,tab); --这里可以用一个尾调用(参考教程中的函数部份),加快递归的速度。
        end;
    end;
 
    
    ---------------------------
       
    ----遍历图像中的所有点
    for i=0,w,1   do
        for j=0,h,1  do
            ---如果是黑色的点，而且没有被计过数，则调用seed函数。
            if(tcl[i][j]==0 and (not tchked[i][j])) then        
                local tab = {}
                seed(i,j,tab);
                table.insert(tlines,tab); --添加一条连通线
    
            end;
        end;
    end;
          
    --现在tlines 里记录了的有的连通线，我们现在需要根据连通线的长度排序  
    sproc =  function(l,l2)   
        return table.maxn(l) > table.maxn(l2);--长的连通线排到前面 
    end;
    table.sort(tlines,sproc)
               
    --把图像全部画成白色的点      
    for i=0,w,1  do
        for j=0,h,1  do
            img:setPos( i , j, 16777215);
        end;
    end;
          
    --然后把最长的一条连通线画上去
    for i,point in  ipairs(tlines[1])  do
        img:setPos( point.x, point.y , 0);   
    end;
    
  
    --如果需要去掉周围的空白
    if(crop)then
        local n = table.maxn(tlines[1])
            
        --排序最长连通线中的所有坐标点
        sproc =  function(pt,pt2)   
            return  (pt.x <pt2.x );--*左的排前面
        end;
        table.sort(tlines[1],sproc);
        local x,x2 = tlines[1][1].x, tlines[1][n].x;
    
        --排序最长连通线中的所有坐标点
        sproc =  function(pt,pt2)   
            return (pt.y <pt2.y );--*上的排前面
        end;
        table.sort(tlines[1],sproc);
        local y,y2 = tlines[1][1].y, tlines[1][n].y;
        
        img:Crop( x,y,x2+1,y2)
    end;
    
end;