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敝校的教务管理系统（貌似不止我们学校用呢），一到选课时间服务器各种崩不解释，有时为了选个课就要反复输入验证码，一想到千千万万的大学生把时间浪费在输入验证码上面，我就觉得，我有义务拯救一下人类。
搜了一下，看到这篇文章，3年前的文章了。我参考了前半部分，借助TamperMonkey这个插件，大概实现了想要的效果。可以在Userscript获取这个脚本，GitHub上面也有，代码写得丑，求debug，求指教。
说下思路：HTML 5中的canvas有个接口getImageData可以用来从验证码图像中取得像素数据。每一个像素有对应r,g,b,a四个值，r,g,b是红绿蓝三色，a是透明度。
观察到教务管理系统的验证码是5个数字，字体字号大小都不变，而且虽然背景虽然有干扰，但是很明显跟字体颜色有很大区别，所以就用了一个很粗糙的方法：我们知道，颜色越浅，rgb值越大，颜色越深，rgb值越少。于是我对每一个像素点进行判断，rgb的和小于350（这个值是测出来的）的就是属于字体的像素，为了方便观察，把它的rgb值都设置为255，否则设置为0。这样就获得了一个黑底白字的图片了。
代码如下：
var ctx = canvas.getContext('2d');
ctx.drawImage(img,0,0);
var c = ctx.getImageData(0,0,img.width,img.height);
for(i=0; ic.height; i++){
for(j=0; jc.width; j++){
var x = (i*4)*c.width+(j*4);
var r = c.data[x];
var g = c.data[x+1];
var b = c.data[x+2];
if(r+g+b 350){
c.data[x] = c.data[x+1] = c.data[x+2] = 0;
}
else{
c.data[x] = c.data[x+1] = c.data[x+2] = 255;
}
}
}
然后我用画图工具放大图片，观察了一下，得出每个数字是一个12*8像素的矩形，再之后就求出每一个数字对应的像素个数，发现0和8还有6和9的像素个数是一样的，就进行一下特判（比如正中间有像素的就肯定是8而不是0了）。然后还是观察一下每个数字对应的矩阵的坐标写出这个函数：
代码如下：
function getNum(imgData,x1,y1,x2,y2){
var num = 0;
for(i=y1; iy2; i++){
for(j=x1; jx2; j++){
var x = (i*4)*imgData.width+(j*4);
if(imgData.data[x] == 255)num++;
}
}
switch(num)
{
case 56:{
j = (x1+x2)/2;
i = (y1+y2)/2;
var x = (i*4)*imgData.width+(j*4);
if(imgData.data[x] == 255)
return 8;
else
return 0;
}
case 30:return 1;
case 50:return 2;
case 51:return 3;
case 48:return 4;
case 57:return 5;
case 58:{
i = y2-2;
j = x1;
var x = (i*4)*imgData.width+(j*4);
if(imgData.data[x] == 255)
return 9;
else
return 6;
}
case 37:return 7;
default:return 0;
}
}
原文用了神经网络来判断，准确率大大提高，我不会用，所以就没用了
我用这个方法获得的验证码准确率也有95%以上，暂时够用了。有空再研究一下神经网络好了。
有需要的同学可以拿去用，Chrome浏览器要先装TamperMonkey，Firefox则是GeaseMonkey，然后安装这个脚本就ok了。
