ゆっくりでいいさ

nhd-seeding.user.js

這是一個用於NexusHD的Greasemonkey User Script，用於在torrents.php頁面標示出哪些種子是已在做種的。因為自己經常忘記NHD上的某個種子是否已經下載過，每次都要點開details.php頁面看看有沒有自己，所以想到了寫個腳本搞定這個問題。每次訪問userdetails.php頁面的時候，都會自動更新做種列表，然後在torrents.php里修改正在做種種子的背景色以示區別。使用這個腳本的時候請把uid改成自己的。

ACFUN上经常有一些考验暂停党的图集视频，内含各种哔哔和◯◯，但是对于反射弧比较长，暂停苦手的人们来说，只得反复折腾得肉牛满面。而我这种暂停四级考试完全不合格的人更是鸭梨很大。于是想到求助perl, imgseek和mplayer，把视频中的所有图片提取出来。思路很简单，就是首先用mplayer将视频内容转为一帧一帧的png或jpg图片(视频分帧)，再用Image::Seek来通过图片内容的相似度比较去除重复图片。写了一段简单的perl代码(wapauser.pl)：

#!/usr/bin/perl

use strict;
use constant SCORE => -30;
use File::Temp qw(tempfile tempdir);
use Image::Imlib2;
use Image::Seek qw(loaddb cleardb add_image query_id remove_id);
use POSIX ':sys_wait_h';

our ($id, $db, $dir);

sub init {
	$id = 0;
	$dir = tempdir('wapauserXXXX', CLEANUP => 1, DIR => '.');
	$db = tempfile('wapauserXXXX', DIE => $dir, SUFFIX => 'db');
	loaddb($db);
	cleardb();
}

sub gao {
	my $file = shift;
	my $img = Image::Imlib2->load($file);
	add_image($img, $id);
	my @result = query_id($id, 2);
	if (!$id || $result[1]->[1] > SCORE) {
		++$id;
		link $file, sprintf './output/%04d.png', $id;	# or `cp`
	} else {
		remove_id($id);	# important
	}
}

sub wapauser {
	my ($file, @args) = @_;
	init();
	if (my $pid = fork) {
		wait;
		opendir(my $dh, $dir);
		my @pngs = grep {/\.png/} readdir($dh);
		closedir($dh);
		for my $png (sort @pngs) {
			gao("$dir/$png");
		}
	} else {
		chomp(my $path = `which mplayer`);
		unshift @args, '-vo', "png:outdir=$dir", '-nosound';
		print STDERR "path = $path\nfile = $file\n", join("  ", @args), "\n";
		close STDOUT;
		close STDERR;
		exec $path, $file, @args;
	}
}

wapauser(@ARGV);

拿某个长度4min的flv视频测试了一下，第一步和第二部分别花了4min的时间，最后从6000多帧中提取了70多张不同的图片。实验表明，SCORE的阀值大概取到-25~-30比较合适，具体的值还是要反复尝试。大多数相同的图结果都在-35以上，但也有可能只有-31。不同的图通常区别都在-15以内，但是只有一些小区别的几张图（你们懂的）之间的区别可能有负的二十多。总的来说还有以下问题：

• 视频分帧结束后才开始图片去重，实际上两步可以同时进行，分步的结果就是得先消耗很大的临时空间来存储成千上万帧的图片，上面的测试就吃掉了4G的硬盘；
• 生成的图片是非常大png，这也是为什么会吃掉那么多磁盘的原因，当然这可以通过设置参数z=<0-9>改成压缩较高的png，或者用参数-vo jpeg，并设置参数quality=<0-100>改成较小的jpg；
• 这种方法只能处理完全静态的图集视频，对其它视频要么无能为力，要么作用很有限；
• 生成的图片质量取决的视频质量，所有除非是高清视频，否则图片质量不会太好；
• SCORE阀值的设置……凡是涉及到阀值的问题总是很头疼的，稍微高点低点，效果可能就差很多，这就像调试蓝田的热水一般（典故见附件）。

附件：我刚进浙大不久时的一篇文章《走进浙大—揭开蓝田浴室之谜》，想起来当时我们一看见校医院的救护车从蓝田方向开来就会说“又有人洗澡被烫伤了”……

发信人: botanyh (botany), 信区: Joke
标 题: 走进浙大—揭开蓝田浴室之谜ZZ
发信站: 缥缈水云间 (Mon Oct 30 11:33:02 2006), 站内

专门针对某验证码写了个识别脚本，当然不是光为识别验证码而识别的咯，至于拿来干什么“坏事”，再说吧。识别验证码也算挑战大自然了，当年百度复赛那道验证码识别就让无数人肉牛满面，所幸这需要识别的验证码只有数字，而且字迹工整，颜色统一，格式规范，背景简单。识别脚本利用基于ImageMagick的Image::Magick处理验证码，分离出每个数字的二值图像，然后利用基于ImgSeek的Image::Seek通过相似度比较识别验证码。

todigits是将验证码图像文件转换成每个数字的二值图像的函数。首先将验证码转为灰度图，再选择合适的阀值，将图像二值化。最后把每个数字裁剪出来并去掉白边。硬编码万岁！

# todigits.pl
use strict;
use Image::Magick;

sub todigits {
    my ($n, $threshold, $w, $h, $x, $y) = /该信息已被绿坝屏蔽/;
    my $filename = shift @_;
    my @retval = ();
    my $image = Image::Magick->new;

    $image->Read($filename);
    $image->Quantize(colorspace => 'gray');
    $image->Threshold(threshold => $threshold, channel => 'All');
    for (my $i = 0; $i < $n; ++$i) {
        my $digit = $image->Clone();
        $digit->Crop(width => $w, height => $h, x => $x + $i * $w, y => $y);
        $digit->Trim();
        push @retval, $digit;
    }
    return @retval;
}

1;

准备足够多的验证码，用脚本测试一下todigits，同时也生成了ImgSeek所需的所有数字的二值图像样本。

As I cannot find any appropriate haskell brushes for SyntaxHighlighter, I developed one by myself. You can download it here, I do hope it will be helpful. If you find any bugs or have any suggestions, please comment here or email me.

SyntaxHighlighter提供了大多流行语言的Brush，但是相对而言支持的语言还是比较少的。如果你需要的某种语言不幸不在支持列表内，那么你还可以求助于第三方Brush，这里有一个更加丰富语言列表，不过不是所有的语言都有对应的Brush。更不幸的是，我需要的Haskell语言甚至都不在这个列表里。google了一下还是看到有别人写的Brush，不过功能实在有点弱，所以我开始按照Handy Custom Brushes Development Guide自己写一个Haskell Brush。

在Guide的指导下，在参考着其他语言的Brush和其他平台下Haskell的高亮配置文件，我自己的shBrushHaskell.js也有模有样的完成了。最后要做的就是把它加到wordpress的plugin里，参照Adding A New Brush (Language)便能很容易完成。事实上在在我使用的SyntaxHighlighter Evolved里只要先把shBrushHaskell.js上传到合适的位置，比如$plugin_dir/watashi-no-brushes，再对syntaxhighlighter.php做两处修改就好了：

1. 在一堆wp_register_script中间插入一句

   /* register my brush */
   wp_register_script('syntaxhighlighter-brush-haskell', plugins_url('syntaxhighlighter/watashi-no-brushes/shBrushHaskell.js'), array('syntaxhighlighter-core'), '20091224'); // ADD_THIS_LINE
   

2. 再添加映射

   $this->brushes = (array) apply_filters( 'syntaxhighlighter_brushes', array(
       /* ... */
       'haskell' => 'haskell', // ADD_THIS_LINE
   ) );
   

大功告成。

首先拿A + B Problem做个测试：

main = do
    input <- getContents
    putStr $ unlines $ map show $ doEMP $ map read $ words input

doEMP [] = []
doEMP (a:b:o) = a + b : doEMP o

再加两个demo，第一个是ProjectEuler的41：