【Python】Selenium自动化测试之动态识别验证码图片方法（附静态图片文字获取）
1 .保存截图信息 使用driver.save_screenshot 2.同时对保存的图片进行截取保存 ,先确定图片的坐标(left top right,height)确认X及Y抽数据,及大小,这里涉及到了两个方法 元素的size 及location 属性 3.然后针对截取的图片进行截取 使用设定对象的crop(left top right,height)进行保存,使用save方法保存即可 4.针对...
直接截图的验证码图片存在噪点或者干扰线等,直接使用pytesseract识别可能会没有输出结果,如果环境正常,但没有输出结果,那多半是因为图片没有处理好,识别不出来,可以多尝试一些处理图片的方式,以下代码处理我截图这种类似的图片效果比较好。 图片处理识别 对图片处理的过程: 图片处理过程中可以多用im.show()看看每一步...
im=Image.open("F:\\testAndStudy\\test\\page.png") #根据上面获取到的图片验证码在页面的坐标,将图片验证码剪切出来,保存为verifyCode.png region=im.crop(cut_img) region.save("F:\\testAndStudy\\test\\verityCode.png") defprint_verityCode(): #图片验证码处理及打印内容 sleep(1) verityCode=Ima...
验证码识别技术 例如可以通过 Python-tesseract 来识别图片验证码,Python-tesseract 是光学字符识别 Tesseract OCR 引擎的 Python 封装类。 能够读取任何常规的图片文件(JPG, GIF ,PNG , TIFF 等)。不过,目前市面上的验证码形式繁多,目前任何一种验证码识别技术,识别率都不是100% 。
三、Selenium 原理 上图所示Selenium Client Library就是我们平时使用的编码语言,包括 java、python、C#等。可以看到这些语言并没有直接与 Browser Drivers 进行通信,而是通过了 JSON WireProtocol,这就是 webdriver 协议。 简单的说他定义了一套接口规范,以我们最熟悉的点击操作为例,他对应的接口协议是: ...
首先,列举下进行OCR识别的步骤。 (1)下载图片或者截图地址到本地。 (2)对图片进行处理(如降噪,灰度等),根据识别图片的特点。 (3)使用Tess4J进行图片处理,获取识别结果,返回识别文本。 今天,着重讲下第三部分,上一篇实战里已经说了,可以使用Tesseract-ocr方式进行识别,但是由于需要下载软件,安装配置等,个人觉得移植...
seleniumUI 自动化 问题 在做ui 自动化时,遇到的第一个问题肯定是 “如何识别随机验证码图片”? 解决方案 此系统中验证码为个位数计算型,首先分析验证码格式 “a +(—*/) b=”,获取 code 通过运算符进行分隔 a、b,运算最后求值 defcalculate_code(img_codes):print("截取前:"+img_codes)img_code=img_...
应用场景:Selenium广泛应用于Web应用程序的自动化测试、数据爬取、性能监测等领域。 2Captcha: 概念:2Captcha是一个提供人工验证码识别服务的平台,可以帮助开发者解决自动化程序中遇到的图片验证码问题。 优势:2Captcha提供了简单易用的API接口,可以将需要识别的图片验证码发送给2Captcha平台,平台上的人工工作者会进行识...
所以此时我们用图片的base64数据就行了。 再回到Selenium里面,我们怎么才能获取到验证码那张图片呢? 思考一下: 1、读取img标签的src,然后下载图片,保存图片文件再转为base64 很显然这个方法行不通,为什么呢? 因为img的src属性就是刚才这个url,你去获取一遍url,它同样会变化。