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自动填写图片验证码通常涉及到自动化脚本和机器学习技术，用于识别图像中的验证码字符。然而，我必须强调一点，自动填写验证码脚本可能违反了某些网站的使用协议，并且可能被视为滥用或恶意行为。在使用此类脚本之前，请确保您已经获得了合法授权，并了解相关风险。

以下是一个简单的示例脚本，用于自动填写基于图像验证码的示例，这只是一个基本示例，实际的实现可能会更加复杂，并且需要根据具体的验证码类型进行调整。

假设您使用的是Python语言，并且您已经安装了相关的图像处理库（如OpenCV）和机器学习库（如TensorFlow或PyTorch），您可以使用深度学习模型来识别验证码中的字符，以下是一个简化的流程：

1、导入所需的库和模块。

2、加载已经训练好的深度学习模型（例如卷积神经网络）。

3、对验证码图像进行预处理，例如裁剪、缩放、二值化等。

4、将处理后的图像传递给深度学习模型进行识别。

5、获取模型预测的结果（字符序列）。

6、将识别的字符序列自动填写到相应的输入框中。

以下是一个伪代码示例：

import cv2
import tensorflow as tf
import numpy as np
加载已经训练好的模型
model = tf.keras.models.load_model(’captcha_model.h5’)
读取验证码图像
image = cv2.imread(’captcha_image.jpg’)
对图像进行预处理
preprocessed_image = preprocess_image(image)  # 假设有一个预处理函数
将处理后的图像转换为模型所需的输入格式
input_data = preprocess_image_for_model(preprocessed_image)  # 假设有一个转换函数
使用模型进行预测
predictions = model.predict(input_data)
解析预测结果，得到字符序列
characters = decode_predictions(predictions)  # 假设有一个解码函数
将识别的字符序列填写到相应的输入框中（假设有一个函数可以实现）
fill_captcha(characters)  # 假设有一个填写函数

这只是一个简单的示例，实际的实现会更加复杂，自动填写验证码可能涉及到其他技术挑战，如字符分割、噪声干扰等，为了成功实现自动填写验证码的功能，您可能需要深入研究相关的技术和算法，请确保在使用此类脚本之前遵守相关的法律和规定。