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

pip install ddddocr

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 

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 ddddocrocr = 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 ddddocrocr = 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 ddddocrocr = 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 ddddocrdet = 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 ddddocrimport cv2det = 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。