Jmeter接口测试--对图片验证码的识别

在Mac上使用JMeter实现图片验证码识别的完整方案
详细包括下载软件等步骤

一、接口现状

接口1：获取图片验证码

接口2：发送短信

接口3：短信验证码登录

二、步骤简介

• 把接口返回值转换成图片保存在本地
• 利用JSR223 后置处理程序、OCR工具识别图片上的数字
• 引用识别到的图片验证码
• 发送短信验证码
• 利用调试取样器、JSR223 后置处理程序实现收到验证码，先输入，再运行注册接口

三、环境准备与软件安装

1.安装Tesseract OCR（核心识别引擎）

# 使用Homebrew安装Tesseract
brew install tesseract

# 安装中文语言包（如需识别中文验证码）
brew install tesseract-lang

2. 安装图像处理工具（提高识别率）

# 安装ImageMagick用于图像预处理
brew install imagemagick

# 安装Ghostscript（依赖项）
brew install ghostscript

3. 验证安装结果

# 检查Tesseract安装
tesseract --version
tesseract --list-langs  # 应能看到eng/chr_sim等语言包

# 检查ImageMagick安装
convert --version

4.权限配置

# 检查临时目录权限
ls -ld /tmp
# 确保JMeter有权限访问临时目录
sudo chmod -R 777 /tmp

5.环境变量配置

# 编辑~/.zshrc文件
nano ~/.zshrc

# 添加以下内容
export TESSDATA_PREFIX=/usr/local/share/tessdata
export PATH="/usr/local/bin:$PATH"

# 使配置生效
source ~/.zshrc

# 强制刷新环境变量
exec $SHELL

6.验证语言包路径

# 查看语言包实际存放位置
ls /usr/local/share/tessdata/
ls /usr/share/tesseract-ocr/tessdata/

7.检查ImageMagick环境变量​

# 检查convert命令路径
which convert
（预期结果：/usr/local/bin/convert）

# 检查ImageMagick版本
convert --version
（应显示版本信息（如7.0.11））

# 检查支持的图片格式（可选）
convert -list format

四、jmeter结构配置

1、整体结构

2、json提取器

imgBase64
$.data.base64

imgKey
$.data.imgKey

3、JSR223 后置处理程序

import org.apache.commons.codec.binary.Base64
import java.nio.file.*

def captchaFile = null
def processedFile = null
def savePath = "/Users/测试地址/Downloads/code.jpg" // 指定保存路径

try {
    // 1. 获取并验证输入数据
    def base64Data = vars.get("imgBase64")
    def imgKey = vars.get("imgKey")
    
    log.info("开始处理验证码，imgKey: ${imgKey}")
    
    // 2. 检查关键数据是否存在
    if (imgKey == null || imgKey == "NOT_FOUND" || imgKey == "0") {
        def response = prev.getResponseDataAsString()
        def json = new groovy.json.JsonSlurper().parseText(response)
        base64Data = json.data?.base64
        imgKey = json.data?.imgKey
        
        if (!imgKey) {
            throw new Exception("无法从响应中提取imgKey")
        }
    }

    // 3. 检查Base64数据
    if (!base64Data?.contains(",")) {
        base64Data = "data:image/png;base64," + base64Data
    }

    // 4. 解码并保存图片
    def imageBytes = Base64.decodeBase64(base64Data.split(",")[1])
    def tempDir = System.getProperty("java.io.tmpdir")
    captchaFile = new File(tempDir, "jmeter_captcha_${System.currentTimeMillis()}.png")
    Files.write(captchaFile.toPath(), imageBytes)

    // 5. 将图片保存到指定路径（新增代码）
    def saveFile = new File(savePath)
    if (!saveFile.parentFile.exists()) {
        saveFile.parentFile.mkdirs()
    }
    Files.copy(captchaFile.toPath(), saveFile.toPath(), StandardCopyOption.REPLACE_EXISTING)
    log.info("验证码图片已保存到: ${savePath}")

    // 6. 图像预处理
    processedFile = new File(tempDir, "processed_${captchaFile.name}")
    def cmd = ["convert", captchaFile.path, "-threshold", "50%", processedFile.path]
    new ProcessBuilder(cmd).start().waitFor()

    // 7. OCR识别
    def tesseractCmd = ["tesseract", processedFile.path, "stdout", "--psm", "7"]
    def process = new ProcessBuilder(tesseractCmd).start()
    def verificationCode = process.inputStream.text.trim()
    verificationCode = verificationCode.replaceAll("[^0-9]", "")
    
    // 8. 验证结果
    if (verificationCode.matches("\\\\d{4}")) {
        vars.put("captchaCode", verificationCode)
        log.info("验证码识别成功: ${verificationCode}")
    } else {
        throw new Exception("识别结果不符合4位数字格式: ${verificationCode}")
    }

} catch (Exception e) {
    log.error("验证码处理失败: " + e.getMessage())
    throw e
} finally {
    // 清理临时文件（保留下载目录的文件）
    captchaFile?.delete()
    processedFile?.delete()
}

4、调试取样器

下面的JSR223 后置处理程序

// 在Debug Sampler后添加JSR223 PostProcessor
def userInput = javax.swing.JOptionPane.showInputDialog("请输入手机收到的4位验证码:")
vars.put("smsCode", userInput)

5、引用

（1）发送短信验证码

//接口本身
https://域名/api/mis-engine-eco-farm/sms/register?phone=19212345678&imgKey=71777123d42149548700378361a449e4&imgCode=4189

//引用
https://域名/api/mis-engine-eco-farm/sms/register?phone=19212345678&imgKey=${imgKey}&imgCode=${captchaCode}

（2）短信验证码注册用户

6、结果