一、selenium截取验证码
import json
from io import BytesIO
import time
from test.testBefore.testDriver import driver
from test.util.test_pytesseract import recognize
from PIL import Image
import allure
import unittest
'''
/处理验证码
'''
# 要截图的元素
element = driver.find_element_by_xpath('//*[@id="imgVerifyCode"]')
# 坐标
x, y = element.location.values()
# 宽高
h, w = element.size.values()
# 把截图以二进制形式的数据返回
image_data = driver.get_screenshot_as_png()
# 以新图片打开返回的数据
screenshot = Image.open(BytesIO(image_data))
# 对截图进行裁剪
result = screenshot.crop((x, y, x + w, y + h))
# 显示图片
# result.show()
# 保存验证码图片
result.save('VerifyCode.png')
# 调用recognize方法识别验证码
code = recognize('VerifyCode.png')
# 输入验证码
driver.find_element_by_xpath('//*[@id="txtcode"]').send_keys(code)
'''
处理验证码/
'''
- 注意：driver是引用我自己写的文件，可以自己随便写一个。识别图片的代码单独放在util文件夹下面的，参考标题三的代码，需要时引用。以上代码定位元素都需要根据自己的项目定位元素修改。
二、安装识别环境pytesseract+Tesseract-OCR
- 如果没有输出，又不确定你的pytesseract环境是否安装好，可以用一张没有干扰的图片识别看看能不能有输出结果，以下样例在我的环境中可以直接输出识别结果8fnp
验证识别环境是否正常
- 直接使用pytesseract识别图片
- 001.png
text = pytesseract.image_to_string('./001.png')
print(text)
三、处理验证码图片
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()看看每一步处理后的图片是不是符合预期，如果效果不好调一下参数。另外在学习过程中发现有童鞋说识别不出来把图片使用cv2.resize()这个方法放大就能识别，可以参考Python中图像的缩放 resize（）函数的应用
- 实际截取的图片
- 处理后的图片
- test_pytesseract.py
import pytesseract
from fnmatch import fnmatch
import cv2
import os
def clear_border(img, img_name):
'''
去除边框
'''
h, w = img.shape[:2]
for y in range(0, w):
for x in range(0, h):
# if y ==0 or y == w -1 or y == w - 2:
if y < 2 or y > w - 2:
img[x, y] = 255
# if x == 0 or x == h - 1 or x == h - 2:
if x < 1 or x > h - 1:
img[x, y] = 255
return img
def interference_line(img, img_name):
'''
干扰线降噪
'''
h, w = img.shape[:2]
# ！！！opencv矩阵点是反的
# img[1,2] 1:图片的高度，2：图片的宽度
for r in range(0, 2):
for y in range(1, w - 1):
for x in range(1, h - 1):
count = 0
if img[x, y - 1] > 245:
count = count + 1
if img[x, y + 1] > 245:
count = count + 1
if img[x - 1, y] > 245:
count = count + 1
if img[x + 1, y] > 245:
count = count + 1
if count > 2:
img[x, y] = 255
return img
def interference_point(img, img_name, x=0, y=0):
"""点降噪
9邻域框,以当前点为中心的田字框,黑点个数
:param x:
:param y:
:return:
"""
# todo 判断图片的长宽度下限
cur_pixel = img[x, y] # 当前像素点的值
height, width = img.shape[:2]
for y in range(0, width - 1):
for x in range(0, height - 1):
if y == 0: # 第一行
if x == 0: # 左上顶点,4邻域
# 中心点旁边3个点
sum = int(cur_pixel) \
+ int(img[x, y + 1]) \
+ int(img[x + 1, y]) \
+ int(img[x + 1, y + 1])
if sum <= 2 * 245:
img[x, y] = 0
elif x == height - 1: # 右上顶点
sum = int(cur_pixel) \
+ int(img[x, y + 1]) \
+ int(img[x - 1, y]) \
+ int(img[x - 1, y + 1])
if sum <= 2 * 245:
img[x, y] = 0
else: # 最上非顶点,6邻域
sum = int(img[x - 1, y]) \
+ int(img[x - 1, y + 1]) \
+ int(cur_pixel) \
+ int(img[x, y + 1]) \
+ int(img[x + 1, y]) \
+ int(img[x + 1, y + 1])
if sum <= 3 * 245:
img[x, y] = 0
elif y == width - 1: # 最下面一行
if x == 0: # 左下顶点
# 中心点旁边3个点
sum = int(cur_pixel) \
+ int(img[x + 1, y]) \
+ int(img[x + 1, y - 1]) \
+ int(img[x, y - 1])
if sum <= 2 * 245:
img[x, y] = 0
elif x == height - 1: # 右下顶点
sum = int(cur_pixel) \
+ int(img[x, y - 1]) \
+ int(img[x - 1, y]) \
+ int(img[x - 1, y - 1])
if sum <= 2 * 245:
img[x, y] = 0
else: # 最下非顶点,6邻域
sum = int(cur_pixel) \
+ int(img[x - 1, y]) \
+ int(img[x + 1, y]) \
+ int(img[x, y - 1]) \
+ int(img[x - 1, y - 1]) \
+ int(img[x + 1, y - 1])
if sum <= 3 * 245:
img[x, y] = 0
else: # y不在边界
if x == 0: # 左边非顶点
sum = int(img[x, y - 1]) \
+ int(cur_pixel) \
+ int(img[x, y + 1]) \
+ int(img[x + 1, y - 1]) \
+ int(img[x + 1, y]) \
+ int(img[x + 1, y + 1])
if sum <= 3 * 245:
img[x, y] = 0
elif x == height - 1: # 右边非顶点
sum = int(img[x, y - 1]) \
+ int(cur_pixel) \
+ int(img[x, y + 1]) \
+ int(img[x - 1, y - 1]) \
+ int(img[x - 1, y]) \
+ int(img[x - 1, y + 1])
if sum <= 3 * 245:
img[x, y] = 0
else: # 具备9领域条件的
sum = int(img[x - 1, y - 1]) \
+ int(img[x - 1, y]) \
+ int(img[x - 1, y + 1]) \
+ int(img[x, y - 1]) \
+ int(cur_pixel) \
+ int(img[x, y + 1]) \
+ int(img[x + 1, y - 1]) \
+ int(img[x + 1, y]) \
+ int(img[x + 1, y + 1])
if sum <= 4 * 245:
img[x, y] = 0
return img
def _get_dynamic_binary_image(filedir, img_name):
'''
自适应阀值二值化
'''
filename = './' + img_name.split('.')[0] + '-binary.png'
img_name = filedir + '/' + filename
im = cv2.imread(img_name)
im = cv2.cvtColor(im, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
th1 = cv2.adaptiveThreshold(im, 255, cv2.ADAPTIVE_THRESH_GAUSSIAN_C, cv2.THRESH_BINARY, 21, 1)
return th1
def recognize(image):
filedir = './' # 验证码路径
for file in os.listdir(filedir):
if fnmatch(file, image):
img_name = file
# 自适应阈值二值化
im = _get_dynamic_binary_image(filedir, img_name)
# # 去除边框
im = clear_border(im, img_name)
# 对图片进行干扰线降噪
im = interference_line(im, img_name)
# 对图片进行点降噪
im = interference_point(im, img_name)
filename = './' + img_name.split('.')[0] + '-interferencePoint.png' # easy_code为保存路径
cv2.imwrite(filename, im) # 保存图片
text = pytesseract.image_to_string(im, lang="eng",
config='--psm 6 digits') # config=digits只识别数字
return text
'''
--psm 参数含义
0：定向脚本监测（OSD）
1： 使用OSD自动分页
2 ：自动分页，但是不使用OSD或OCR（Optical Character Recognition，光学字符识别）
3 ：全自动分页，但是没有使用OSD（默认）
4 ：假设可变大小的一个文本列。
5 ：假设垂直对齐文本的单个统一块。
6 ：假设一个统一的文本块。
7 ：将图像视为单个文本行。
8 ：将图像视为单个词。
9 ：将图像视为圆中的单个词。
10 ：将图像视为单个字符。
'''
关于Python技术储备
学好 Python 不论是就业还是做副业赚钱都不错，但要学会 Python 还是要有一个学习规划。最后大家分享一份全套的 Python 学习资料，给那些想学习 Python 的小伙伴们一点帮助！
一、Python所有方向的学习路线
Python所有方向路线就是把Python常用的技术点做整理，形成各个领域的知识点汇总，它的用处就在于，你可以按照上面的知识点去找对应的学习资源，保证自己学得较为全面。
二、学习软件
工欲善其事必先利其器。学习Python常用的开发软件都在这里了，给大家节省了很多时间。
三、入门学习视频
我们在看视频学习的时候，不能光动眼动脑不动手，比较科学的学习方法是在理解之后运用它们，这时候练手项目就很适合了。
四、实战案例
光学理论是没用的，要学会跟着一起敲，要动手实操，才能将自己的所学运用到实际当中去，这时候可以搞点实战案例来学习。
五、面试资料
我们学习Python必然是为了找到高薪的工作，下面这些面试题是来自阿里、腾讯、字节等一线互联网大厂最新的面试资料，并且有阿里大佬给出了权威的解答，刷完这一套面试资料相信大家都能找到满意的工作。
这份完整版的Python全套学习资料已经上传优快云，朋友们如果需要可以微信扫描下方优快云官方认证二维码免费领取【保证100%免费】
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