python模拟网页填表

更新:加入有结果发邮件函数,具体见:python发送邮件.
在等签证结果,很着急.我每天都要刷个无数遍,那个网页想自动化实现,需要填4组数据.
用python做自动化正合适.一般网页用httpFox看到post数据,然后伪装浏览器,
做header和data这2个字典就行,注意data要用urllib.urlencode()编码.
但是这个网页要求SSL链接,如何做安全SSL我还不会.只好搜索,找到了Selenium,
这个东西真的很强大,有点儿类似按键精灵之类,可以录制所有浏览器操作
包括填表数据,然后自动化生成java,c#,python,php...很多语言的原生代码
也有很多人推荐cPAMIE来模拟ie访问数据.
最后找到的解决办法是用win32com来模拟ie,可以分析documents的元素来模拟ie,
这个办法的好处是比较直观,容易理解,mark一下.

import win32com
import time
refnum = "签证reference号码"
strdate = "日期"
strmon = "月份"
stryear = "年份"
url = "https://www.vfs.org.in/UKG-PassportTracking-PPT/ApplicantTrackStatus.aspx?Data=eQhlWV1635htWhLZVVgaKw==〈=XlDVhFJC4oE="

ie = win32com.client.Dispatch("InternetExplorer.Application")
ie.Visible = 0
ie.Navigate(url)
state = ie.ReadyState
print "正在查询..."
while 1:
    state = ie.ReadyState
    if state==4:
        break
time.sleep(1)
print "查询成功!"
state = None
ie.Document.getElementByID("txtRefNO").value = refnum
ie.Document.getElementByID("txtDat").value = strdate
ie.Document.getElementByID("txtMont").value = strmon
ie.Document.getElementByID("txtYea").value = stryear
ie.Document.getElementByID("cmdSubmit").click()
while 1:
    state = ie.ReadyState
##    print state,
    if state==4 and str(ie.LocationURL)=="https://www.vfs.org.in/UKG-PassportTracking-PPT/ApplicantTrackStatus.aspx?Data=eQhlWV1635htWhLZVVgaKw%3d%3d〈=XlDVhFJC4oE%3d":
## 注释掉的这句可以显示整个网页的代码
##        print ie.Document.body.innerHTML 
        print ie.Document.getElementByID("lblScanStatus").innerHTML
        break
time.sleep(1)

另,如果你用pythonwin运行,可能会出现乱码,这时pythonwin的环境造成
需要的地方这样即可

u = u"你好"
print u.encode("utf8")

OpenCV图像、矩阵、数组

OpenCV图像、矩阵、数组

一、结构

IplImage
  |-- int  nChannels;     // Number of color channels (1,2,3,4)
  |-- int  depth;         // Pixel depth in bits:
  |                       //   IPL_DEPTH_8U, IPL_DEPTH_8S,
  |                       //   IPL_DEPTH_16U,IPL_DEPTH_16S,
  |                       //   IPL_DEPTH_32S,IPL_DEPTH_32F,
  |                       //   IPL_DEPTH_64F
  |-- int  width;         // image width in pixels
  |-- int  height;        // image height in pixels
  |-- char* imageData;    // pointer to aligned image data
  |                       // Note that color images are stored in BGR order 这就是传说中的数据矩阵
  |-- int  dataOrder;     // 0 - interleaved color channels,
  |                       // 1 - separate color channels
  |                       // cvCreateImage can only create interleaved images
  |-- int  origin;        // 0 - top-left origin,
  |                       // 1 - bottom-left origin (Windows bitmaps style)
  |-- int  widthStep;     // size of aligned image row in bytes
  |-- int  imageSize;     // image data size in bytes = height*widthStep
  |-- struct _IplROI *roi;// image ROI. when not NULL specifies image
  |                       // region  to be processed.
  |-- char *imageDataOrigin; // pointer to the unaligned origin of image data
  |                          // (needed for correct image deallocation)
  |
  |-- int  align;         // Alignment of image rows: 4 or 8 byte alignment
  |                       // OpenCV ignores this and uses widthStep instead
  |-- char colorModel[4]; // Color model - ignored by OpenCV

矩阵：

CvMat                      // 2维矩阵
  |-- int   type;          // 元素类型(uchar,short,int,float,double)
  |-- int   step;          // 一行所占字节长度
  |-- int   rows, cols;    // 尺寸大小
  |-- int   height, width; // 备用尺寸参照
  |-- union data;
     |-- uchar*  ptr;     // 针对unsigned char矩阵的数据指针
      |-- short*  s;       // 针对short矩阵的数据指针
      |-- int*    i;       // 针对integer矩阵的数据指针
      |-- float*  fl;      // 针对float矩阵的数据指针
      |-- double* db;      // 针对double矩阵的数据指针


CvMatND                    // N-维矩阵
  |-- int   type;          // 元素类型(uchar,short,int,float,double)
  |-- int   dims;          // 数组维数
  |-- union data;
  |   |-- uchar*  ptr;     // 针对unsigned char矩阵的数据指针
  |   |-- short*  s;       // 针对short矩阵的数据指针
  |   |-- int*    i;       // 针对integer矩阵的数据指针
  |   |-- float*  fl;      // 针对float矩阵的数据指针
  |   |-- double* db;      // 针对double矩阵的数据指针
  |
  |-- struct dim[];        // 每个维的信息
      |-- size;            // 该维内元素个数
      |-- step;            // 该维内元素之间偏移量

通用数组:

CvArr*     // 仅作为函数参数，说明函数接受多种类型的数组，例如：
           //    IplImage*, CvMat* 或者 CvSeq*. 
           // 只需通过分析数组头部的前4字节便可确定数组类型

二、修改单个像素：

1.3通道时：

CV_IMAGE_ELEM(image, unsigned char, i, j*3+k) = gray_val;            //0<=k<3

2.单通道时：

CV_IMAGE_ELEM(image, unsigned char, i, j) = gray_val;

3.通用方法：

CvScalar s;
                 s=cvGet2D(img,i,j); // get the (i,j) pixel value

                 s.val[0]=111;         //单通道就只有这个有效
                 s.val[1]=111;
                 s.val[2]=111;
                 cvSet2D(img,i,j,s);//set the (i,j) pixel value

三、图像到矩阵 方式一、cvGetMat方式：

CvMat mathdr, *mat = cvGetMat( img, &mathdr );

mathdr只是根据img生成一个矩阵头，而其数据指向img的数据。 但只是把原来图像img头变成了CvMat头，数据体部分并没有复制，所以如果此时Release了img，则再访问mat就会出现错误。 方式二、cvConvert方式：

CvMat *mat = cvCreateMat( img->height, img->width, CV_64FC3 );
cvConvert( img, mat );
// #define cvConvert( src, dst )  cvConvertScale( (src), (dst), 1, 0 )

四、从一幅图像中截出一小块，把它转成一维向量

cvSetImageROI(srcImg,blockRect);//blockRect为CvRect类型
 cvCopy(srcImg,block);//srcImg为IplImage类型，block为CvMat类型
 cvResetImageROI(srcImg);
 CvMat vecHead,*vec;
 vec=cvReshape( block, &vecHead, 0, 1 );//vec是得到的一维向量

说明： 1 同样大小的IplImage和CvMat,IplImage->widthStep不等于CvMat->step； 2 cvGetMat和cvReshape都只生成一个新的矩阵头，而数据都指向原来的地址，所以是两个矩阵共有一组数据，这一点在使用中要注意，原来的数据撤消是否会影响后生成的矩阵的使用。 3 cvGetMat得到的矩阵的step，等于原来IplImage的widthStep,再调用cvReshape时会出错。 4 cvReshape是按行形成向量，如果想按列形成向量，就先调用cvTranspose对矩阵进行转置,再调用cvReshape. 5 用cvCopy可以在IplImage和CvMat之间转换，比cvGetMat好，但其数据必须是同样的type和size. 6 如果是不同的type之间转换，可以用cvScale. 五、矩阵元素操作 一般的，对于1通道的数组：

CvMat* M = cvCreateMat( 4, 4, CV_64FC1 );
CV_MAT_ELEM( *M, double, row, col ) = 3.0;

注意double要根据数组的数据类型来传入。 对于两通道和四通道而言：

CvMat* vector = cvCreateMat( 1, 3, CV_32SC2 );
CV_MAT_ELEM( *vector, CvPoint, 0, 0 ) = cvPoint(100,100);

CvMat* vector = cvCreateMat( 1, 3, CV_64FC4 );
CV_MAT_ELEM( *vector, CvScalar, 0, 0 ) = cvScalar(0,0,0,0);

 

六、数组到矩阵

// 3 channels
CvMat mathdr, *mat;
double data[] = { 111, 112, 113, 121, 122, 123,
211, 212, 213, 221, 222, 223 };
CvMat* orig = &cvMat( 2, 2, CV_64FC3, data );
//(111,112,113) (121,122,123)
//(211,212,213) (221,222,223)