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自动化测试中6种常见验证码的处理方式

作者：博为峰 来源：博为峰 2024/7/23 17:17:03

UI自动化测试时，需要对验证码进行识别处理，有很多方式，每种...

UI自动化测试时，需要对验证码进行识别处理，有很多方式，每种方式都有自己的特点，以下是一些常用处理方法，仅供参考。01去掉验证码从自动化的本质上来讲，主要是提升测试效率等，但是为了去研究验证码以及提升验证码的识别效率，是需要投入比较大的时间的；去掉验证码无疑是*简单的方式，而且对于开发而言这样做，工作量也不是很大；但是建议在测试环境使用，生产环境禁用，因为存在安全问题。02设置码这个是笔者刚开始做自动化时的一个处理方法；因为既测试到了验证码的功能，而且也不用投入太大的精力去研究如何进行验证码识别；另外对于开发来说，内置一个验证码也是非常简单的事情；对于写自动化脚本的人来说也是非常的方便，效率也高；但这个验证码仅限相关人员知道，避免存在安全隐患。03保留一个资源有点验证码实则就是图片资源；其实就是在制定的文件夹资源库中随机抽取一张，那么只需要将服务器上的所有图片删除，仅保留一张即可；说白了就相当于固定验证码。04光学字符识别其实就是通过Python-tesseract模块来只能识别图片中的验证码；Python-tesseract是光学字符识别Tesseract OCR的python封装类；其能够读取大部分常规图片文件，比如JPG、GIF、PNG、TIFF等；这个笔者也尝试过，因为现在的图片验证码越来越复杂，其实有时候识别率并不高；下边我们尝试着使用一下。4.1 识别对象我们收集了几个图片验证码（来源于网络，仅供参考）：从左到右依次是image01.jpg-image04.jpg:4.2 pytesseract安装直接使用命令安装即可：pip install pytesseract4.3 Pillow安装直接使用命令：pip install Pillow4.4 OCR安装直接在官网下载即可：OCR官网https://github.com/UB-Mannheim/tesseract/wiki选择对应的版本下载即可：按照提示安装完成：配置环境变量，将其根目录添加到path环境变量中：4.5 识别原理基本思路是通过图片降噪、图片切割等，输出图像文本；图片降噪就是将图片中一些不需要的信息去除，比如背景、干扰像素、干扰线等。如果验证码是彩色的背景，其实就是把每个像素放在五维空间，即X、Y、R、G、B；X、Y是像素的二维平面坐标，RGB代表像素所对应的颜色。4.6 处理过程4.6.1 转灰度处理导入需要的包：from PIL import Image打开需要分析的图像：image = Image.open("./image01.jpg")将彩色图像转化为灰度图像（RGB转为HSI色彩空间），采用L分量：# 彩色转灰度img_01 = image.convert("L")img_01.show()以上完整代码为（使用image01.jpg）：# -*- coding:utf-8 -*-# 作者：虫无涯# 日期：2023/11/14# 文件名称：test_tesseract.py# 作用：OCR验证码识别# 联系：VX# 博客：https://blog.csdn.net/NoamaNelson# 导入Image包from PIL import Image# 打开图像image = Image.open("./image01.jpg")# 彩色转灰度img_01 = image.convert("L")img_01.show()转灰度后图像如下：4.6.2 二值化处理图像分割常用的方法就是二值化处理；二值化处理就是二值化图像时，将大于某个临界灰度值的像素灰度设置为灰度的极大值，把小于这个值的像素灰度设为灰度的极小值，取值范围一般为0-1；二值化算法不同，可分固定阈值和自适应阈值，比如这个固定阈值如下（使用image02.jpg）：# -*- coding:utf-8 -*-# 作者：虫无涯# 日期：2023/11/14# 文件名称：test_tesseract.py# 作用：OCR验证码识别# 联系：VX# 博客：https://blog.csdn.net/NoamaNelson# 导入Image包from PIL import Image# 打开图像image = Image.open("./image02.jpg")# 二值化处理img_02 = image.point(lambda x:0 if x<143 else 255)img_02.show()二值化后的效果：我们结合前两种方法，把image03.jpg先灰度再二值化处理后输出对应的文字：# -*- coding:utf-8 -*-# 作者：虫无涯# 日期：2023/11/14# 文件名称：test_tesseract.py# 作用：OCR验证码识别# 联系：VX# 博客：https://blog.csdn.net/NoamaNelson# 导入Image包from PIL import Imagefrom pytesseract import pytesseract# 打开图像image = Image.open("./image03.jpg")# 灰度处理img_new = image.convert("L")# 二值化处理img_03 = img_new.point(lambda x:0 if x<143 else 255)img_03.show()out_img = pytesseract.image_to_string(img_03)print(out_img)image03.jpg原图和处理后效果：结果输出：4.6.3 图像增强为了排除更多的干扰，我们可以使用将图片增强显示，或者将图片转成黑白；我们在以上代码继续添加：from PIL import ImageEnhanceimg_enh = ImageEnhance.Contrast(img_03)img_enh01 = img_enh.enhance(4)img_enh01 .show()out_img = pytesseract.image_to_string(img_enh01)4.6.4 完整代码我们使用image04.jpg输出完整代码：# -*- coding:utf-8 -*-# 作者：虫无涯# 日期：2023/11/14# 文件名称：test_tesseract.py# 作用：OCR验证码识别# 联系：VX# 博客：https://blog.csdn.net/NoamaNelson# 导入Image包from PIL import Imagefrom pytesseract import pytesseractfrom PIL import ImageEnhance# 打开图像image = Image.open("./image04.jpg")# 灰度处理img_new = image.convert("L")# 二值化处理img_04 = img_new.point(lambda x:0 if x<143 else 255)# 图像增强img_enh = ImageEnhance.Contrast(img_04)img_enh01 = img_enh.enhance(4)# 处理后图片img_enh01.show()# 提取图片文字out_img = pytesseract.image_to_string(img_enh01)print(out_img)处理前后的效果：05打码平台另外我们可以通过打码平台来实现图片文字提取，比如超人、图鉴、斐斐等等；
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