（1）模擬曲線似合。
模擬曲線擬合是我實現的第乙個版本。從上圖可以看見，指定曲線有特定的顏色，因為可以用python的處理庫在圖表截中搜尋特定的點。同時結合最右典的刻度尺，就能夠大概推算出當天的指數值。
這種方式有如下缺陷：
a - 指數在坡度變化大的地方推算出來的值誤差較大。
b - 需要處理的細節很多。如在a\b\c\d\e\f等拐點處，這幾個點的顏色與線條的顏色完全一樣，因此需要做特殊處理。
c - 找點顏色演算法的效率。我當初採用的方案是從上到下、從右到右。先找到最左右的第乙個點，然後在附近查詢。因為點是連續的。一般情況下一定能找到乙個就近點。若因或其它干擾因素沒有找到怎麼處理呢？ 那麼就先找下乙個點，然後推算出當前缺失的點。
流程一般是： 截圖 -> 擷取刻度尺-> 找點 -> 估值。
（2）文字識別
這種採集效率太低，而且準確率不高。
* 間隔時間1天誤差: 0.1%
* 間隔時間10天誤差: 0.2% 建議採用該間隔！
* 間隔時間30天誤差：1%
（3）最近研究出來的新方法 （採集100%精準，而且採集速度很快。乙個詞只需要幾秒鐘）
支援天模式、周模式、月模式、年模式。輸出為csv格式。
效果如下所示：
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