验证码识别解决方案

对于web应用程序来讲，处于安全性考虑，在登录的时候，都会设置验证码，验证码的类型种类繁多，有图片中辨别数字字母的，有点击图片中指定的文字的，也有算术计算结果的，再复杂一点就是滑动验证的。诸如此类的验证码，对我们的系统增加了安全性的保障，但是对于我们测试人员来讲，在自动化测试的过程中，无疑是一个棘手的问题。

1、web自动化验证码解决方案

一般在我们测试过程中，登录遇到上述的验证码的时候，有以下种解决方案:

• 第一种、让开发去掉验证码
• 第二种、设置一个万能的验证码
• 第三种、通过cookie绕过登录
• 第四种、自动识别技术识别验证码

 

2、自动识别技术识别验证码

前三种解决方案，想必大家都比较了解，本文重点阐述第四种解决方案，也就是验证码的自动识别，关于验证码识别这一块，可以通过两个方案来解决，

• 第一种是：OCR自动识别技术，
• 第二种是：通过第三方打码平台的接口来识别。

OCR识别技术

OCR中文名称光学识别， tesseract是一个有名的开源OCR识别框架，它与Leptonica图片处理库结合，可以读取各种格式的图像并将它们转化成超过60种语言的文本，可以不断训练自己的识别库，使图像转换文本的能力不断增强。如果团队深度需要，还可以以它为模板，开发出符合自身需求的OCR引擎。那么接下来给大家介绍一下如何使用tessract来识别我们的验证码。

关于OCR自动识别这一块，需要大家安装Tesseract，并配置好环境，步骤如下

1)、安装tesseract

适用于Tesseract 3.05-02和Tesseract 4.00-beta的

Windows安装程序下载地址：https://github.com/UB-Mannheim/tesseract/wik。

2)、加入培训数据

tesseract 默认只能识别英文，如果您想要识别其他语言，则需要下载相应的培训数据

下载地址：https://github.com/tesseract-ocr/tesseract/wiki/Data-Files，

• 下图为中文数据包

我们只做中文，暂时下载一个中文的文字训练数据就可以 ，然后将.traineddata文件复制到安装之后的'tessdata'目录中。C:\OCR\Tesseract-OCR\tessdata

3)、配置环境变量

要从任何位置访问tesseract-OCR，您可能必须将tesseract-OCR二进制文件所在的目录添加到Path变量中C:\OCR\Tesseract-OCR。

• 安装后tesseract之后 ，并不能直接在python中使用，我们要想在python中使用，需要安装pytesseract模块我们可以通过 pip 安装

pip install pytesseract

• python中识别验证码图片内容

 

安装好后。找一张验证码图片，如下图（命名为test.jpg），放在当前python文件同级目录下面，

使用 PIL中的Image中的open方法打开验证码图片，调用pytesseract.image_to_string方法，可以识别图片中的文字，并且转换成字符串，如下面代码所示。

import pytesseract
from PIL import Image
pic = Image.open('test.jpg')
# pic 为打开的图片,lang指定识别转换的语言库
text = pytesseract.image_to_string(pic,lang='chi_sim')
print(text)

 

通过上述方法能识别简单的验证码，但是存在一定的问题，识别的精度不高，对于一些复杂一点，有干扰线的验证码无法正确识别出结果。

接下来给大家介绍一下第二种识别的方案，第三方的打码平台识别

• 打码平台识别验证码

第三方的打码平台相对于OCR来讲，优势在于识别的精准度高，网络上的第三方打码平台很多，百度随便一搜就有几十个，这个给大家列举几个，如下所示：

 

网络上的第三方打码平台众多，这里小编选择超级鹰这个第三方的平台来给大家做演示。

首先登录我们需要注册登录超级鹰这个网站 www.chaojiying.com，进入之后我们找到python对应的开发文档并下载，

• 下载开发文档

• 下载之后解压缩，得到如下文件

• 第三方打码平台的接口分析

• 我们打开chaojiying.py这个文件后，会发现这个文件中给出了的接口非常简单，如下所示

• 

 

首先第一步创建一个用户对象：三个参数（账号，密码，软件ID），账号密码就是该网站的账号密码，那么软件ID呢？软件ID我们可以在用户中心找到软件ID，然后进去点击生成一个软件ID（如下图），

第二行代码就是打开一个要识别的验证码图片，并读取内容，

第三行，调用PostPic方法识别验证码，两个参数（验证码图片内容，验证码类型），关于验证码类型，请参考该网站的价格体系（如下图）,根据验证码类型选择对应的数值传入。

结果提取：

PostPic返回的是一个字典类型的数据，识别的验证码在该字典中的pic_str这个键中

res = cjy.PostPic(im, 1902)  # 1902 验证码类型  官方网站>>价格体系 3.4+版 print 后要加()
data = res['pic_str'] 
print(data)

第三方接口给大家介绍到这里，接下来我们实际应用到登录中去。

提示:打码平台一般都是收费的（差不多是一分钱，识别一次）

3、自动识别验证码登录案例

• 登录案例

  接下来以超级鹰这个网站为列，使用web自动化测试框架selenium来实现验证码识别自动登录，

• 需要用到的库有selenium、pillow、time，和我们上面下载的超级鹰的接口文件

  环境安装

• 1、selenium安装

  pip install selenium

• 2、chromedriver 安装下载地址 http://chromedriver.storage.googleapis.com/index.html

• 下载和自己chrome浏览器对应的chromedriver版本，

• 配置环境变量

• 3、pillow模块安装（处理图像的库）

  pip install pillow

• 实现步骤分析

• 1、获取账号密码输入框：输入账号密码

• 2、获取验证码图片

• 将当前页面截图
• 选择图片元素，获取上下左右位置
• 使用PIL模块对页面图片进行再次截图（获取验证码图片）
• 将验证码图片保存

• 3、调用第三方接口识别验证码

• 4、输入验证码结果

• 5、点击登录

• 具体代码实现

• 具体代码实现

• 1、selenium打开登录页面

import time
from selenium import webdriver
from PIL import Image
from chaojiying import Chaojiying_Client
 
# 创建一个浏览器
browser = webdriver.Chrome()
# 访问登录页面
url = 'http://www.chaojiying.com/user/mysoft/'
browser.get(url)
time.sleep(1)  # 暂停一秒钟

  2、获取账号密码输入框：输入账号密码

# 选择账号、密码输入栏，输入对应的账号密码
input_user=browser.find_element_by_xpath('/html/body/div[3]/div/div[3]/div[1]/form/p[1]/input')
# 输入账号
input_user.send_keys('账号')
input_pwd=browser.find_element_by_xpath('/html/body/div[3]/div/div[3]/div[1]/form/p[2]/input')
# 输入密码
input_pwd.send_keys('密码')

2、获取验证码图片

• 将当前页面截图

  # 对当前页面进行截图
  browser.save_screenshot('login.png')

• 选择图片元素，获取上下左右位置

# 选择验证码图片的元素
yzm_btn = browser.find_element_by_xpath('/html/body/div[3]/div/div[3]/div[1]/form/div/img')
# 获取图片元素的位置
loc = yzm_btn.location
# 获取图片的宽高
size = yzm_btn.size

• 获取验证码上下左右的位置,此处要注意查看电脑显示的缩放比列（如下图），根据比列乘以相应的系数，我这边的显示比列是125，那么对于的系数就是1.25（如果你的是150，那么就乘以1.5）

left = loc['x']*1.25  # 计算左边界
top = loc['y']*1.25   # 计算上边界
right = (loc['x'] + size['width'])*1.25     # 计算右边界
botom = (loc['y'] + size['height'])*1.25    # 计算下边界
# 将上下左右边界值放到元祖中（注意顺序：左 上 右  下）
local = (left, top, right, botom)

 

• 使用PIL模块对页面图片进行再次截图（获取验证码图片），将验证码图片保存

pic = PIL.Image.open('file')
pic.crop(local)
pic.sava('zym,png')

 

3、调用第三方接口识别验证码

# 识别验证码
cjy = Chaojiying_Client('账号', '密码', '软件ID')  # 用户中心>>软件ID 生成一个
im = open('yzm.png', 'rb').read()  # 本地图片文件路径 来替换 a.jpg 有时WIN系统须要//
res = cjy.PostPic(im, 1902)  # 1902 验证码类型  
data = res['pic_str']
print(data)

4、输入验证码结果

# 在输入框输入验证码
yzm_input = browser.find_element_by_xpath('/html/body/div[3]/div/div[3]/div[1]/form/p[3]/input')
yzm_input.send_keys(data)

5、点击登录

# 点击登录
submit = browser.find_element_by_xpath('/html/body/div[3]/div/div[3]/div[1]/form/p[4]/input')
submit.click()

完整代码如下(账号密码自行修改）：

import time
from selenium import webdriver
from PIL import Image
from chaojiying import Chaojiying_Client
 
# 创建一个浏览器
browser = webdriver.Chrome()
# 访问登录页面
url = 'http://www.chaojiying.com/user/mysoft/'
browser.get(url)
time.sleep(1)  # 暂停一秒钟
# 选择账号、密码输入栏，输入对应的账号密码
input_user = browser.find_element_by_xpath('/html/body/div[3]/div/div[3]/div[1]/form/p[1]/input')
input_user.send_keys('账号')
input_pwd = browser.find_element_by_xpath('/html/body/div[3]/div/div[3]/div[1]/form/p[2]/input')
input_pwd.send_keys('密码')
# 获取验证码的图片，并进行识别，将识别的结果，输入到验证码输入框中
# 对当前页面进行截图
browser.save_screenshot('login.png')
# 选择验证码图片的元素
yzm_btn = browser.find_element_by_xpath('/html/body/div[3]/div/div[3]/div[1]/form/div/img')
# 获取图片元素的位置
loc = yzm_btn.location
# 获取图片的宽高
size = yzm_btn.size
# 获取验证码上下左右的位置
left = loc['x']*1.25
top = loc['y']*1.25
right = (loc['x'] + size['width'])*1.25
botom = (loc['y'] + size['height'])*1.25
val = (left, top, right, botom)
# 打开网页截图
login_pic = Image.open('login.png')
# 通过上下左右的值，去截取验证码
yzm_pic = login_pic.crop(val)
yzm_pic.save('yzm.png')
 
# 识别验证码
cjy = Chaojiying_Client('账号', '密码', '软件ID')  # 用户中心>>软件ID 生成一个替换 96001
im = open('yzm.png', 'rb').read()  # 本地图片文件路径 来替换 a.jpg 有时WIN系统须要//
res = cjy.PostPic(im, 1902)  # 1902 验证码类型  官方网站>>价格体系 3.4+版 print 后要加()
data = res['pic_str']
print(data)
 
# 在输入框输入验证码
yzm_input = browser.find_element_by_xpath('/html/body/div[3]/div/div[3]/div[1]/form/p[3]/input')
yzm_input.send_keys(data)
 
 
# 点击登录
submit = browser.find_element_by_xpath('/html/body/div[3]/div/div[3]/div[1]/form/p[4]/input')
submit.click()

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