颜色是一个 int32 类型的数据，我们32位的处理器，一次就能处理一个颜色，很方便是吧？
一张 100x100 的图片，一共才 10000 个点，每个点都是一个颜色，也就是说，这张图片的本质，其实是一个颜色的数组。
你可以把它理解为一个 bitmap[10000] 的一维数组，也可以把它理解为一个 bitmap[100][100] 的二维数组。
这俩东西在memory里的本质其实是一样的。
这里我们用到了 bitmap 这个单词，什么是 bitmap？ bit 是位的意思，map 是图的意思，俩字连起来：位图。
Windows 系统里，管 bmp 这种格式的文件叫做位图文件，其实就是 bitmap picture 的缩写。
但实际上，在编程领域，这个单词代表的是像素点阵的意思，bmp只是一种存储格式，其核心要点，还是像素点阵。
我又要拿出这张图来了：
对于一些人来说，这种东西像是一座难以逾越的山峰，怎么识别？
学过我们前几期教程的人应该一眼就能看出来玄机了把？缺口处颜色发暗！
如果我们按照找图，或者找字的思路去做，颜色暗不一定就是缺口，因为被子的颜色也挺暗的，所以没办法二值化。
但就算阴影出现在被子上，我们的眼睛也能很好的识别到，因为被子更暗了！
所以其实这种验证码识别起来多简单啊？
他是不是给人看的？是！那就能识别，问题仅仅在于，现有的工具过于拉跨了，我们需要一套全新的工具来做这件事情。
什么工具？bitmap数据呀！
论坛里大漠也好，乐玩一号，鱼鱼也好，他们做的各种识别工具，其实都是基于 bitmap 数据开发的
使用 bitmap 数据来搞定这个东西，一下子难度就降下来了。
但是这里要先泼个冷水，按键精灵并不是一种擅长处理bitmap数据的语言，具体的事情还是得用C语言来做。
大家可以参考这篇教程：
http://bbs.anjian.com/showtopic-699075-1.aspxbitmap 处理主要有这几个概念：
width：也就是图像的宽度，因为bitmap数据通常是用一个一维数组来表示，那么访问每一个像素点的话，就需要宽度数据来确定第二行、第三行的位置
height：图像的高度，遍历像素点的时候用的
bpp：像素位宽，或者代指一个像素点的数据占多少个字节，一般在数据处理时，都会把图像转换为32位数据，占用4个字节
pitch：扫描行数据大小，就是一行像素点的数据大小，如果没有 pitch，每一个像素定位都需要用 width * 4，电脑计算乘法的性能是比较低的，因此一般会提前把这个数值计算出来。
bitmap[]：就是数据的数组了，这个数组在C语言里一般会定义为union，包括一个int32的颜色值，和4个byte的分量，方便拆分计算，这样可以少很多取分量的操作，提升性能。
一个典型的 bitmap 数据处理代码是这样的：
- for y = 0 to width - 1
- for x = 0 to height - 1
- int c = bitmap[pitch * y + x * bpp]
- // 这里的C就是循环到的颜色了，进行运算然后分析结果
- next
- next
这里再次给出拼图验证码识别的核心逻辑C语言代码来帮助大家理解 bitmap 数据处理：
- // 识别滑块拼图验证码（返回中心点坐标的位置）
- int CrackSliderVCode(char* sFile, int sw, int sh, int iTop)
- {
- // 滑块至少从 1/ 4 的位置开始，至少从拼图图形一半的地方结束
- ClImage* img = ffbot_LoadImage(sFile);
- int iPosS = sw;
- int iPosE = img->width - (sw / 2);
- int iOffsetY1 = iTop + (0.33 * sh);
- int iOffsetY2 = iTop + (0.67 * sh);
- int light = 255;
- int left = 0;
- for ( int i = iPosS; i < iPosE; i++ ) {
- int l1[43];
- int l2[43];
- int lt[43];
- for ( int p = 0; p < 43; p++ ) {
- int x = i - 21 + p;
- ClRgbQuad c1 = img->bitmapRGBA[ ((img->height - iOffsetY1) * img->width) + x ];
- ClRgbQuad c2 = img->bitmapRGBA[ ((img->height - iOffsetY2) * img->width) + x ];
- l1[p] = (max3(c1.rgbBlue, c1.rgbGreen, c1.rgbRed) + min3(c1.rgbBlue, c1.rgbGreen, c1.rgbRed)) / 2;
- l2[p] = (max3(c1.rgbBlue, c1.rgbGreen, c1.rgbRed) + min3(c1.rgbBlue, c1.rgbGreen, c1.rgbRed)) / 2;
- lt[p] = (l1[p] + l2[p]) / 2;
- }
- int lsum = 0;
- for ( int p = 0; p < 43; p++ ) {
- lsum += lt[p];
- }
- lsum = lsum / 43;
- if (lsum < light) {
- light = lsum;
- left = i;
- }
- //printf("%d, %d\n", i, lsum);
- }
- //printf("最终结果：%d, %d\n", left, light);
- ffbot_FreeBMP(img);
- return left;
- }
逻辑就是将RGB转换为HSV，然后统计V值（亮度），取平均最暗的位置，为拼图缺口位置。
学会 bitmap 处理，对于颜色来说，你已经成就太乙金仙，剩下的，就是在无尽的bitmap世界和需求中求索了。
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