前言
在我们的日常测试工作中，验证码绝对是很让我们头疼的一个东西，图形验证码，滑块验证码等场景阻碍着我们自动化测试的执行。那么，我们一直说的万能的Python，能不能帮我们解决让我们无比头疼的验证码问题呢？答案是肯定的，可以。下面我们就介绍一下Python的简单实用的识别验证码的库 ddddocr ，这个库简称带带弟弟ocr。
环境安装
ddddocr库目前支持的版本为Python3.9以下，所以版本太高的Python暂时是使用不了这个库的。
ddddocr支持Windows，Linux，Mac等系统，但是对M系列芯片的Mac电脑有限制，如下：
注：暂时不支持Macbook M1(X)，M1(X)用户需要自己编译onnxruntime才可以使用
安装命令，还是一样的pip命令安装
因为库比较大，所以建议使用国内源安装，速度会更快一些，使用如下命令：
pip install ddddocr -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple/
图形验证码识别
我们经常遇到的图形验证码主要是纯数字，纯字母，数字字母组合，下面我们通过ddddocr库来进行逐一的识别看看是否能够准确识别这三种验证码。
- 纯数字验证码
验证码图片如下：
代码如下：
import ddddocr # 导入 ddddocr
ocr = ddddocr.DdddOcr() # 实例化
with open('ocr1.jpg', 'rb') as f: # 打开图片
img_bytes = f.read() # 读取图片
res = ocr.classification(img_bytes) # 识别
print(res)
运行结果如下图：
- 纯字母验证码
验证码图片如下：
代码如下：
import ddddocr # 导入 ddddocr
ocr = ddddocr.DdddOcr() # 实例化
with open('ocr5.png', 'rb') as f: # 打开图片
img_bytes = f.read() # 读取图片
res = ocr.classification(img_bytes) # 识别
print(res)
运行结果如下图：
- 数字字母混合的验证码
验证码图片如下：
代码如下：
import ddddocr # 导入 ddddocr
ocr = ddddocr.DdddOcr() # 实例化
with open('ocr2.png', 'rb') as f: # 打开图片
img_bytes = f.read() # 读取图片
res = ocr.classification(img_bytes) # 识别
print(res)
输出结果如下图：
滑块验证码
滑块验证码也是目前很多网站的验证手段，ddddocr同样可以帮助我们识别到滑动的位置。
滑块验证码示例如下：
要解决滑块验证码的问题，就需要我们识别到拼图缺口的位置，将滑块滑动至缺口，使得拼图能够填充。
我们需要先提取出2张图片，分别为background.png 和 target.png
代码如下：
import ddddocr
det = ddddocr.DdddOcr(det=False, ocr=False, show_ad=False)
with open('target.png', 'rb') as f:
target_bytes = f.read()
with open('background.png', 'rb') as f:
background_bytes = f.read()
res = det.slide_match(target_bytes, background_bytes, simple_target=True)
print(res)
------------------------------------------
输出结果如下:
{'target_y': 0, 'target': [184, 58, 246, 120]}
target 的四个值就是缺口位置的左上角和右下角的左边位置。
中文验证码识别
中文验证码识别主要就是要求按顺序点击汉字等操作，ddddocr主要就是要识别图像上的汉字
图片如下：
代码如下：
import ddddocr
import cv2
det = ddddocr.DdddOcr(det=True)
with open("ocr4.png", 'rb') as f:
image = f.read()
poses = det.detection(image)
im = cv2.imread("ocr4.png")
for box in poses:
x1, y1, x2, y2 = box
im = cv2.rectangle(im, (x1, y1), (x2, y2), color=(0, 0, 255), thickness=2)
cv2.imwrite("result.jpg", im)
生成的图片如下：
总结
本文主要介绍了使用ddddocr进行验证码识别的方法，我们识别了纯数字、纯字母、字母数字混合、滑块验证码以及汉字识别的方法，希望能够帮助大家更好地完成自动化测试的工作。
