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自动填写图片验证码的脚本通常涉及到图像处理和机器学习技术，用于识别验证码中的字符或图案。由于涉及的技术比较复杂，编写这样的脚本通常需要一定的编程和图像处理经验。以下是一个简单的示例，展示如何使用Python语言和机器学习库（如TensorFlow或PyTorch）来实现自动填写图片验证码的脚本。请注意，这只是一个基本框架，实际应用中可能需要更多的优化和调整。

你需要安装必要的库，如Python的图像处理库Pillow和机器学习库TensorFlow或PyTorch，你可以使用pip来安装这些库：

pip install pillow tensorflow

你可以编写一个Python脚本来处理图片验证码的识别：

import tensorflow as tf
import numpy as np
from PIL import Image
import os
import re
加载已经训练好的模型（你需要自己训练一个模型用于识别验证码）
model_path = ’path_to_your_model’  # 模型文件路径
model = tf.keras.models.load_model(model_path)
def recognize_captcha(image_path):
    # 打开并预处理图像（缩放、转换为灰度等）
    image = Image.open(image_path)
    image = image.resize((width, height))  # 调整图像大小以适应模型输入尺寸
    image = image.convert(’L’)  # 转换为灰度图像
    image_array = np.array(image)  # 将图像转换为数组格式
    image_array = np.expand_dims(image_array, axis=0)  # 增加批次维度以适应模型输入
    
    # 使用模型进行预测
    prediction = model.predict(image_array)
    predicted_text = tf.keras.preprocessing.sequence.texts_to_sequences([prediction])[0]  # 将预测结果转换为文本序列（假设模型输出是字符序列）
    predicted_text = ’’.join(np.array([char for char in predicted_text if char != ’’]))  # 删除空字符并拼接字符串
    return predicted_text
使用示例：传入图片验证码的路径，获取识别结果
captcha_path = ’path_to_captcha_image’  # 图片验证码文件路径
recognized_text = recognize_captcha(captcha_path)
print("识别的验证码文本：", recognized_text)

上述代码只是一个基本框架，实际应用中你需要根据自己的需求进行相应的调整和优化，由于验证码的设计初衷是为了防止自动化操作，因此自动填写图片验证码的行为可能违反某些网站的使用条款和条件，在使用此类脚本之前，请确保你了解并遵守相关法律和政策。