一直想不明白，公司内网的一个会议室系统为啥需要验证码登陆？难道就为了防止员工用工具刷会议室？(滑稽笑??)
并且既然做了验证码，居然还用的最原始的数字+字母形式，除了文字颜色，验证码图片中一点干扰信息也没有。。。
这也就给了我一个可乘之机
废话不多说，用十分钟搞定这个验证码吧！
验证码识别工具选取
一般而言，为了方便自动化测试，开发都会单独提供一个接口或者万能验证码。但本次是为了抢会议室，验证码只能靠自己搞定了。
识别验证码的过程其实就是图像识别，主要是ocr文字识别技术。市面上有许多免费的ocr引擎以及API，能够识别多种语言，不过一般识别率不是很高，若要追求识别率，甚至还有收费的人工打码平台。
对付公司的这种简单的验证码，用开源的ocr引擎就够用了。本次选用的是Google爸爸出品的ocr引擎----Tesseract，不仅功能强大而且使用简单，并且还是开源的。
Tesseract安装与使用
1、安装
安装过程比较简单，直接参看官方文档即可：安装tesseract方法
说明：windows下安装tesseract后需要将tesseract.exe路径加入系统path环境变量。
2、使用
tesseract的使用方式一般有两种：可以动态调用libtesseract或者直接使用tesseract.exe程序。本次为了方便偷懒，直接采用后者。使用方式如下：
#打开cmd窗口,直接使用以下命令
tesseract c:\code.png c:\result -l eng
以上命令表示用tesseract识别c盘目录下的code.png的内容，并将识别的结果输出到result.txt中，识别的语言为english。
获取验证码图片并识别
有了工具，就只差需要被识别的验证码图片了。
一开始准备直接抓取验证码的链接直接下载一份验证码图片，但后来发现不行，每次访问验证码的url都会动态生成新的验证码??。
所有只有两种方法获取验证码图片
1.从cookie中抓取
2.直接截图
为了方(偷)便(懒)，本次使用第二种截图的方式。
但采用截图获取验证码图片的话就面临一个问题，如何只截取含验证码的部分区域呢？
这个就得借助selenium的控件属性以及python的Image库了。
说明：python使用Image需要单独安装PIL
步骤：
1、使用selenium截取全屏图片
2、使用selenium定位到验证码控件，通过元素的.location属性获取该控件的绝对坐标，计算出验证码在屏幕的区域。
3、根据步骤2中的坐标，使用Image工具对步骤1中的全屏截图进行切割，最终得到只包含验证码部分的图片
4、剩下的就交给tesseract去识别了
实现代码（部分）：
import os,Image from selenium import webdriver path = os.path.dirname(os.path.realpath(__file__)) #全屏截图 driver.get_screenshot_as_file(path + '\screenshot.png') #获取验证码元素位置 element = driver.find_element_by_class_name('login_code_img') left = int(element.location['x']) top = int(element.location['y']) right = int(element.location['x'] + element.size['width']) bottom = int(element.location['y'] + element.size['height']) #通过Image处理图像 im = Image.open(path + '\screenshot.png') im = im.crop((left, top, right, bottom)) im.save(path + '\code.png') #执行识别操作 cmd = "tesseract %s\code.png %s\code -l eng" % (path, path) os.system(cmd) #读取最终的结果 f = open(self.path + "\code.txt") code = f.read().replace(" ", "").replace("\n", "") f.close |
补充说明
通过以上两步操作就以及完成验证码的识别了。不过实现比较粗糙，为了提升识别率还可以做更多，比如：
1、将验证码图片进行二值化处理，提升识别率
2、对tesseract进行识别训练，让其更加智能化。
3、对于识别出的结果做一些判断，比如验证码位数不对或者登陆失败，就刷新页面继续识别。多用几次异常处理提升登陆的成功率
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