UI自动化之登录验证码识别

使用selenium进行自动化测试过程中，存在网站登录的时候需要输入验证码，由于是线上环境无法关闭，故使用tesseract工具辅助识别，但是较为复杂的验证码无法识别。

一、安装tesseract工具

1. 双击安装tesseract-ocr-w64-setup-v5.0.0.20190623.exe，需要记住安装路径，后续会使用上,并加入到环境变量，cmd命令窗口输入tesseract -v 验证是否安装正确

下载链接：Index of /tesseract

1.cmd中执行pip install pytesseract -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple (存在python虚拟环境的话需要先进入虚拟环境，电脑安装了loadrunner，使用pip3 install pytesseract -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple)

3.在python的安装目录下的Lib\site-packages中找到修改python中pytesseract依赖中修改的pytesseract.py文件中的tesseract_cmd路径为第一步中的安装路径+tesseract.exe

centos安装tesseract，目前能找到的帖子一般都是让自己下载包，用./configure形式安装，这样太复杂。

测试可以直接用yum install tesseract方式搞定。步骤如下

1. 安装opencv

直接pip install opencv-python

2. yum install tesseract

会出现很多需要安装的依赖库，如leptonica等等，敲y，就一路安装到complete。

3.安装pytesseract

直接pip install pytesseract

具体实现验证码识别代码如下(每次识别可能出现识别不对的情况，可进行循环识别调用该方法即可，直到识别正确登录成功即可break)：

import time
from PIL import Image
import pytesseract

def get_code(self):screenImg = "f.png"# 浏览器页面截屏self.dr.save_screenshot(screenImg)# 定位验证码位置及大小location = self.dr.find_element_by_xpath('//img[@class="code-img"]').locationsize = self.dr.find_element_by_xpath('//img[@class="code-img"]').sizerangle = (int(location['x']/0.8),int(location['y']/0.8),int(location['x']/0.8) + size['width']/0.8,int(location['y']/0.8) + size['height']/0.8,)  # 我们需要截取的验证码坐标（ps:如果电脑屏幕缩放比例不是100%，需要作出对应比例变更，我电脑屏幕缩放比例是推荐的125%，。可以在电脑的显示设置里面查看）i = Image.open('f.png')  # 整张网页verifycodeimage = i.crop(rangle)  # 从网页截图截取验证码区域verifycodeimage.save('f2.png')im = Image.open('f2.png')  # 验证码区域code = pytesseract.image_to_string(im, config='--psm 10 --oem 3 -c tessedit_char_whitelist=0123456789')  #由于测试的网站是数字验证码，所以这里设置验证码识别范围# 输入识别的验证码self.dr.find_element_by_xpath('//input[@placeholder="请输入验证码"]').clear()self.dr.find_element_by_xpath('//input[@placeholder="请输入验证码"]').send_keys(code.strip()) #输入验证码self.dr.find_element_by_xpath('//button[@class="el-button login-btn el-button--primary el-button--large"]').click() #登录sleep(1)time.sleep(2)

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