1.按键精灵安卓版用百度云识别通过“算数验证码”
2.jmeter中借助OCR实现验证码的识别识别
3.Python OpenCV 过点击式和滑动式图形验证码的校验

按键精灵安卓版用百度云识别通过“算数验证码”

       百度云识别在简单文字识别上表现出色，因此我们尝试使用其识别算数验证码。验证源码先预览验证，码源码识如下所示：

       显示包含加减乘除四种运算，别验我们需要计算每个等式的证码结果。

       接下来是识别activemq 改源码运行效果演示。

       实现过程包含以下步骤：

       一、验证源码从模拟器中截图验证码。码源码识

       二、别验识别内容。证码例如，识别解析"-="，验证源码识别为字符串。码源码识

       三、别验判定算式类型。证码通过查找加号、java filed类源码减号、乘号、除号，判断运算符。

       四、提取数字。以"-="为例，通过减号分割为""和"="，然后去掉"="后的字符得到""。

       五、执行计算。依据判定的运算符计算结果。

       代码如下，使用了xiaomu.mql库进行操作：

       Import "xiaomu.mql"

       定义截图路径。

       输入百度云API和Secret。微信制作源码

       执行截图操作。

       使用百度云OCR识别功能。

       打印识别结果。

       定义计算函数，根据运算符计算结果。

       如果需要命令库，可以关注公众号并回复“命令库”获取。

       如需了解百度云文字识别源码及使用方法，可查看先前的文章《百度云文字识别源码分享》。

jmeter中借助OCR实现验证码的识别

       在JMeter进行接口测试时，验证码处理是一个常见的挑战。虽然手动测试时，直接绕过或请求开发设置简单验证码是常见做法，但这并不适用于自动化测试。本文将介绍一种利用OCR技术在JMeter中识别验证码的安卓源码汇方法，但请注意，对于背景复杂干扰的，识别率可能不高，适合纯色底纹的情况。

       首先，通过JMeter模拟登录接口，获取验证码。启动JMeter，创建线程组并配置HTTP和Debug采样器。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，php源码 考试系统创建包和文件，编写ToImage类，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、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，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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