在自动化测试或者安全渗透测试中，Captcha验证码的问题经常困扰我们，还好现在OCR和AI逐渐发展起来，在这块解决上越来越支撑到位。

我推荐的几种方式，一种是对于简单的验证码，用开源的一些OCR图片处理包即可，对于复杂的识别率要求非常高的，可以考虑百度等公司的OCR有偿服务（当然注册后好像每天可以免费试用上百次，普通测试够用了）。

 

本人环境： win10,python3.x, pip( python3安装版会自带), pycharm, tesseract-ocr-setup-3.02.02.exe，

                  pytesser3 ，pytesseract ,selenium(chrome浏览器以及匹配版本的浏览器驱动geckodriver.exe),pillow 5.3,pillow-PIL 0.1 

 

注意事项： 

A.务必单独下载安装tesseract-ocr-setup-3.02.02.exe（会自动配置好PATH环境变量），安装好后可以运行DOS命令执行

tesseract  G:\temp\captcha\image_code.png  g:\temp\abc_123  digits_numbers

tesseract 要识别的图片  识别出来后字符的保存文件，默认为.txt ，  tesseract安装后Tesseract-OCR\tessdata\configs\路径有个digits文件，可以定义识别白名单，比如只识别数字等，使用后可以提高识别率，可以在原来文件直接改，我这里是复制后修改并且重新命名为digits_numbers，如果不使用白名单命令行可以不加digits_numbers

 

B.在pytesser3目录下的__init__.py文件里，要修改好以下这行，主要是配置好tesseract.exe的安装路径，注意.exe不需要写

#请务必修改下面的tesseract的name 换成你安装的ocr路径，谢谢！
tesseract_exe_name = \'D:\\programs\\Tesseract-OCR\\tesseract\' # Name of
#tesseract_exe_name = \'c:\\Program Files (x86)\\Tesseract-OCR\\tesseract\'

 

以下是pycharm下的工程包和OCR核心源码，至于后续识别后如何登陆就是普通的接口测试或者selenium等UI自动化范畴了，此处省略一万字。如果连UI自动化都不精，不建议直接做这个，赶快回家看书去。

 

 

from selenium import webdriver
import pytesser3
import os
import sys, time
from PIL import Image, ImageEnhance

url = "http://登陆的URL"

driver = webdriver.Chrome()

time.sleep(2)

driver.get(url)

time.sleep(5)

try:
    account = driver.find_element_by_id(\'_account\')
    password = driver.find_element_by_id(\'_password\')
    region = driver.find_element_by_id(\'_regionId\')
    captcha = driver.find_element_by_id(\'_captcha\')
except:
    print("查找元素出现异常")

#  网页截图 + 验证码截图
try:
    driver.get_screenshot_as_file(\'G:\\temp\\page\\loginPage1.png\')  # 比较好理解
    im = Image.open(\'G:\\temp\\page\\loginPage1.png\')
    box = (884, 684, 1024, 734)  # 设置要裁剪的区域，这个坐标是验证码图片这个长方形的左上角坐标和右下角坐标，不懂可以问UI美工，用图形编辑工具很容易获得
    region = im.crop(box)  # 此时，region是一个新的图像对象。
    region.save("G:\\temp\\captcha\\image_code.png")
except:
    print("网页截图 + 验证码截图出现异常")

driver.close()
# --------------------图片增强+自动识别简单验证码-----------------------------
# 防止图片还没保存好，就开始识别
time.sleep(3)
im = Image.open("G:\\temp\\captcha\\image_code.png")
imgry = im.convert(\'L\')  # 图像加强，二值化
sharpness = ImageEnhance.Contrast(imgry)  # 对比度增强
sharp_img = sharpness.enhance(2.0)
sharp_img.save("G:\\temp\\captcha\\image_code.png")


time.sleep(2)

def image_file_to_string(file):
    cwd = os.getcwd()
    try:
        os.chdir("D:\\programs\\Tesseract-OCR")
        return pytesser3.image_file_to_string(file)
    finally:
        os.chdir(cwd)

# code即为识别出的图片数字str类型
code = image_file_to_string("G:\\temp\\captcha\\image_code.png")
time.sleep(1)
print(code)

后续省略一万字，自己用次code去完成接下来的自动化登陆即可.... 
有些复杂点的图片验证码识别率不高，是的，一开始我就说了，







改进参考： 

1. 真正应用的时候可以考虑把打开浏览器，截图等事情换个实现方式，使用内核浏览器操作，而非真正打开可见的浏览器，这样更快。

2. OCR识别部分还需要用你要实现产品的验证码样本进行tesseract的进一步学习训练，或者换用商用OCR工具，识别率更高