Fortran是一種以數值計算為主的程式語言，雖然它通常用於科學計算，但我們也可以嘗試用它來完成修正驗證碼的自動化解決方案。以下是實現過程。
步驟一：準備工作
使用Fortran需要安裝編譯器，例如gfortran。我們還需要一個額外的Fortran繫結庫，用於處理HTTP請求與影像操作，例如FLIBS。
步驟二：實現HTTP請求並下載圖片
Fortran本身不直接支援網路操作，因此我們需要藉助第三方庫實現請求：
program download_images
use flibs_http
implicit none
character(len=256) :: target_url, template_url
character(len=256) :: target_file, template_file
! 驗證碼圖片連結
target_url = "https://example.com/target_image"
template_url = "https://example.com/template_image"
! 儲存路徑
target_file = "target.jpg"
template_file = "template.jpg"
! 下載圖片
call http_get(target_url, target_file)
call http_get(template_url, template_file)
print *, "圖片下載完成：", target_file, "和", template_file
end program download_images
步驟三：影像處理
Fortran可以呼叫外部工具（如ImageMagick）對圖片進行處理。
禁止邊框：
我們利用系統命令列呼叫ImageMagick的convert工具：
program remove_border
implicit none
character(len=256) :: command
command = "convert target.jpg -crop 90%x90%+0+0 cropped_target.jpg"
call execute_command_line(command)
print *, "已裁剪圖片邊框並儲存為 cropped_target.jpg"
end program remove_border
定位缺口：
為了實現驗證碼的模板匹配，我們需要呼叫Python指令碼或外部庫，例如OpenCV完成匹配。Fortran可以透過execute_command_line呼叫Python指令碼：
program match_gap
implicit none
character(len=256) :: command
command = "python match_gap.py"
call execute_command_line(command)
print *, "缺口定位完成！"
end program match_gap
Python指令碼match_gap.py示例：
import cv2
import numpy as np
def match_gap(target, template):
target_img = cv2.imread(target, 0)
template_img = cv2.imread(template, 0)
res = cv2.matchTemplate(target_img, template_img, cv2.TM_CCOEFF_NORMED)
_, _, _, max_loc = cv2.minMaxLoc(res)
return max_loc[0]
if name == "main":
gap = match_gap("cropped_target.jpg", "template.jpg")
print(f"缺口位置: {gap}")
步驟四：生成軌跡並模擬移動
我們在Fortran中生成加速曲線，模擬滑動操作：
program generate_tracks
implicit none
real :: distance, time_step
integer, dimension(😃, allocatable :: tracks
distance = 50.0 ! 缺口距離
time_step = 0.1 ! 時間步長
allocate(tracks(ceil(distance / time_step)))
call generate_ease_out_tracks(distance, time_step, tracks)
print *, "軌跡生成完成！"
end program generate_tracks
subroutine generate_ease_out_tracks(distance, time_step, tracks)
real, intent(in) :: distance, time_step
integer, dimension(😃, intent(out) :: tracks
integer :: i
real :: ease_value
do i = 1, size(tracks)更多內容訪問ttocr.com或聯絡1436423940
ease_value = 1.0 - (1.0 - (i * time_step / distance)) ** 4
tracks(i) = int(ease_value * distance)
end do
end subroutine generate_ease_out_tracks
步驟五：整合所有模組
最後，我們將上述模組整合到一個主程式中，完成整個驗證碼破解流程。