使用Fortran实现当前验证码自动化处理

Fortran是一种以数值计算为主的编程语言，虽然它通常用于科学计算，但我们也可以尝试用它来完成修正验证码的自动化解决方案。以下是实现过程。

步骤一：准备工作
使用Fortran需要安装编译器，例如gfortran。我们还需要一个额外的Fortran绑定库，用于处理HTTP请求与图像操作，例如FLIBS。

步骤二：实现HTTP请求并下载图片
Fortran本身不直接支持网络操作，因此我们需要借助第三方库实现请求：

program download_images
use flibs_http
implicit none

character(len=256) :: target_url, template_url
character(len=256) :: target_file, template_file

! 验证码图片链接
target_url = "https://example.com/target_image"
template_url = "https://example.com/template_image"

! 保存路径
target_file = "target.jpg"
template_file = "template.jpg"

! 下载图片
call http_get(target_url, target_file)
call http_get(template_url, template_file)

print *, "图片下载完成：", target_file, "和", template_file
end program download_images
步骤三：图像处理
Fortran可以调用外部工具（如ImageMagick）对图片进行处理。

禁止边框：
我们利用系统命令行调用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 *, "已裁剪图片边框并保存为 cropped_target.jpg"
end program remove_border
定位缺口：
为了实现验证码的模板匹配，我们需要调用Python脚本或外部库，例如OpenCV完成匹配。Fortran可以通过execute_command_line调用Python脚本：

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脚本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}")
步骤四：生成轨迹并模拟移动
我们在Fortran中生成加速曲线，模拟滑动操作：

program generate_tracks
implicit none
real :: distance, time_step
integer, dimension(