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1.jmeter中借助OCR实现验证码的验证源码识别
2.Python OpenCV 过点击式和滑动式图形验证码的校验

jmeter中借助OCR实现验证码的识别

       在JMeter进行接口测试时，验证码处理是码识码验一个常见的挑战。虽然手动测试时，别平直接绕过或请求开发设置简单验证码是台源常见做法，但这并不适用于自动化测试。证码本文将介绍一种利用OCR技术在JMeter中识别验证码的识别grbl源码编译方法，但请注意，平台对于背景复杂干扰的验证源码，识别率可能不高，码识码验适合纯色底纹的别平情况。

       首先，台源通过JMeter模拟登录接口，证码csl 源码获取验证码。识别启动JMeter，平台创建线程组并配置HTTP和Debug采样器。验证源码启用监听器，将验证码保存为1.png文件。

       接着，使用Java编写脚本，将转换为Base格式，这包括导入sun.misc.BASEDecoder.jar包，创建包和文件，编写ToImage类，源码金币并导出为jar包。在Beanshell处理器中，导入此jar包并调用其方法处理验证码。

       对于验证码识别，推荐使用开源的jmeter-captcha插件，从Gitee下载jar包或源码进行二次开发。在JMeter的测试计划中，添加后置处理器，如Beanshell，配置OCR插件参数。简单验证码如纯数字、ets源码字母或汉字的识别率较高。

       尽管基础识别率可能有待提高，但通过优化OCR处理代码，可以提升识别效果。后续将分享干扰优化的技巧和深度学习方法，以进一步提升识别准确率。

       本文提供了一个基础的验证码识别框架，欢迎您持续关注并分享给有需要的朋友。

Python OpenCV 过点击式和滑动式图形验证码的校验

       在近期进行App抓包的过程中，我发现该App在特定时间会弹出验证码。完成验证后，源码彩电系统会提供token，此token是发起正常请求所必需的。

       文章源码地址：github.com/ThinkerWen/C...

       以下是验证码的截图：

       弹出验证码的Response如下：

       完成验证码的Request如下：

       通过观察，我发现只需将验证码的点击坐标发送至完成验证码的接口，即可获取到token。因此，现在的目标是提取坐标。

       观察发现，这个验证码相对简单，因为它没有图案扭曲，所以通过率较高。同时，我也回忆起之前解决滑动验证码的方法（一并展示）。

       要通过验证码，首先需要将目标图案在背景上定位，找到其像素点。为此，我使用了Python的OpenCV库进行识别。

       1.提取：首先，我发现目标都是黑色图案，背景为透明。当我使用cv2.imread(front_image)加载时，显示一片漆黑。即使后来我使用了保留透明通道的加载方式，结果依旧。

       为了解决这个问题，我决定剥离透明通道，将目标图案透明色设置为白色，这样目标图案就自然显现了。

       2.找到目标图的位置：接着，我将目标的三个图案分割出来，分别找出它们的像素位置。由于图案排列位置固定，我直接记录坐标进行像素分割。

       分割后，我将目标图和背景图都转化为灰度，以防止颜色干扰。

       然后进行最佳匹配。然而，匹配结果并不理想，无法准确找到所有三个目标图案，因此需要进一步优化。

       3.优化匹配方案：继续观察后，我发现背景中的目标图案总是白色的，因此我决定保留背景上的白色部分，其余部分转为黑色。

       为了尽可能保留完整的图案，我经过多次尝试，发现-区间的RGB颜色可以保留大部分目标图案的白色。

       同时，我将黑色的目标图案反转为白色。

       由于需要获取的是点击坐标，我将左上角坐标(x1,y1)进行+的偏移，以移动到图案本身上面。

       经过验证，现在的识别方法可以正常通过点击验证码。

       滑动验证码的解决方案与点击验证码类似，甚至现在常见的一种滑动验证码已经有了通用的代码。

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