首页 > 代码库 > e2e 自动化集成测试 架构 京东 商品搜索 实例 WebStorm Node.js Mocha WebDriverIO Selenium Step by step (二) 图片验证码的识别
e2e 自动化集成测试 架构 京东 商品搜索 实例 WebStorm Node.js Mocha WebDriverIO Selenium Step by step (二) 图片验证码的识别
上一篇文章讲了“e2e 自动化集成测试 架构 京东 商品搜索 实例 WebStorm Node.js Mocha WebDriverIO Selenium Step by step 一 京东 商品搜索”
关于图片验证码的识别, 有多种方法, 之前有在Google, baidu上找了非常多的文章, 有非常多的方法去实现 ,但我学得使用 Google赞助的tesseract 工具,是比较不错的选择。tesseract是一个exe, 其实本文章实际上与Node.js已经没有太大的关系。因为我们要做的是如果调用这个exe.
保存验证码图片
WebdriverIo, 提供了一个接口为 saveScreenshot 就是可以保证当前页面的屏幕截图。 如下:
首先是打开一个新的窗口, captchaUrl,就是图片验证码的url地址, 如JD的是 https://authcode.jd.com/verify/image?a=1&acid=72c69aa3-7ffc-4934-b8cc-199750307af6&uid=72c69aa3-7ffc-4934-b8cc-199750307af6&yys=1413969656908%22, 放在IE中, F5,不停的刷新,你会发现,他在不停的变化。
就是保存屏幕截图。将图片存放在本地, Node.js 支持调用本地的exe, 请参考 http://nodejs.org/api/process.html 实际上就是执行CMD命令。tesseract 执行如 CMD > tesseract z:\snapshot.pgn result 执行后会在当前目录生成一个txt文件,内容就是识别后的文本。
但是在此, 为了提高识别的概率, 我会先将图片灰度化,然后再生成一张黑白图片, 最后给tesseract 支识别, 使用Node.js会比较麻烦, 所以我使用的.net c#实现, 然后做成一个服务 API, 然后,让Node.js去调用。
C#的内容如下:
[RoutePrefix("api/CaptchaDecoder")]
public class CaptchaDecoderController : ApiController
{
ILog log = LogManager.GetLogger("AppLog");
TesseractService _tesseract;
public CaptchaDecoderController()
{
log4net.Config.DOMConfigurator.Configure();
_tesseract = new TesseractService();
}
public CaptchaDecoderController(TesseractService tesseract)
{
_tesseract = tesseract;
}
[HttpPost]
public ServicePostResponse CaptchaDecoder(ServicePostRequest<CaptchaModel> request)
{
var response = new ServicePostResponse();
try
{
if(request == null)
{
throw new Exception("request is null");
}
if (string.IsNullOrEmpty(request.ExtraData.SystemId))
{
throw new Exception("request.ExtraData.SystemId is null or empty");
}
if (string.IsNullOrEmpty(request.ExtraData.FilePath))
{
throw new Exception("request.ExtraData.FilePath is null or empty");
}
var filePath = request.ExtraData.FilePath;
if (!File.Exists(filePath))
{
throw new Exception("File:" + request.ExtraData.FilePath + " doesn‘t exist");
}
using (Bitmap sourceBmp = new Bitmap(filePath))
{
GetGrayBitmap(sourceBmp);
GetBackWhiteBitmapNew(sourceBmp);
Bitmap bmp = ClearNoise(sourceBmp, 3);
bmp.Save(filePath + "_new.jpg");
fnOCR(@_tesseract.exePath, @filePath + "_new.jpg " + filePath + "_result nobatch digits");
if (File.Exists(filePath + "_result.txt"))
{
using (StreamReader file = File.OpenText(filePath + "_result.txt"))
{
response.ExtraData = http://www.mamicode.com/file.ReadLine();
file.Close();
}
}
else
{
throw new Exception("generate the result fail");
}
bmp.Dispose();
sourceBmp.Dispose();
}
response.IsSuccess = true;
response.Total = 1;
}
catch (Exception ex)
{
log.Error(ex);
response.Errors = ex.Message;
response.IsSuccess = false;
response.Total = 0;
}
finally
{
}
return response;
}
private string GetCurrentSeqValue()
{
return System.DateTime.Now.Month.ToString("00");
}
private void GetGrayBitmap(Bitmap bmp)
{
for (int i = 0; i < bmp.Width; i++)
{
for (int j = 0; j < bmp.Height; j++)
{
//获取该点的像素的RGB的颜色
Color color = bmp.GetPixel(i, j);
//利用公式计算灰度值
int gray = (int)(color.R * 0.3 + color.G * 0.59 + color.B * 0.11);
Color newColor = Color.FromArgb(gray, gray, gray);
bmp.SetPixel(i, j, newColor);
}
}
}
private void GetBackWhiteBitmap(Bitmap bitmap)
{
int v = ImageHelper.ComputeThresholdValue(bitmap);
ImageHelper.PBinary(bitmap, v);
}
private void GetBackWhiteBitmapNew(Bitmap bmp)
{
int average = 0;
for (int i = 0; i < bmp.Width; i++)
{
for (int j = 0; j < bmp.Height; j++)
{
Color color = bmp.GetPixel(i, j);
average += color.B;
}
}
average = (int)(average * 1.0 / (bmp.Width * bmp.Height));
}
public Bitmap ClearNoise(Bitmap bmpobj, int MaxNearPoints)
{
int dgGrayValue = http://www.mamicode.com/ImageHelper.ComputeThresholdValue(bmpobj);
Color piexl;
Bitmap bmp = new Bitmap(bmpobj);
int nearDots = 0;
//逐点判断
for (int i = 0; i < bmpobj.Width; i++)
for (int j = 0; j < bmpobj.Height; j++)
{
piexl = bmpobj.GetPixel(i, j);
if (piexl.R <= dgGrayValue)
{
nearDots = 0;
//判断周围8个点是否全为空
if (i == 0 || i == bmpobj.Width - 1 || j == 0 || j == bmpobj.Height - 1) //边框全去掉
{
bmp.SetPixel(i, j, Color.White);
}
else
{
if (bmpobj.GetPixel(i - 1, j - 1).R < dgGrayValue) nearDots++;
if (bmpobj.GetPixel(i, j - 1).R < dgGrayValue) nearDots++;
if (bmpobj.GetPixel(i + 1, j - 1).R < dgGrayValue) nearDots++;
if (bmpobj.GetPixel(i - 1, j).R < dgGrayValue) nearDots++;
if (bmpobj.GetPixel(i + 1, j).R < dgGrayValue) nearDots++;
if (bmpobj.GetPixel(i - 1, j + 1).R < dgGrayValue) nearDots++;
if (bmpobj.GetPixel(i, j + 1).R < dgGrayValue) nearDots++;
if (bmpobj.GetPixel(i + 1, j + 1).R < dgGrayValue) nearDots++;
}
if (nearDots <= MaxNearPoints)
bmp.SetPixel(i, j, Color.White); //去掉单点 && 粗细小3邻边点
}
else //背景
bmp.SetPixel(i, j, Color.White);
}
return bmp;
}
private void fnOCR(string v_strTesseractPath, string v_Arguments)
{
using (Process process = new System.Diagnostics.Process())
{
process.StartInfo.FileName = v_strTesseractPath;
process.StartInfo.Arguments = v_Arguments;
process.StartInfo.UseShellExecute = false;
process.StartInfo.CreateNoWindow = true;
process.StartInfo.RedirectStandardOutput = true;
process.Start();
process.WaitForExit();
}
}
}
public class TesseractService
{
public virtual string exePath { get {
return @"C:\Program Files (x86)\Tesseract-OCR\tesseract.exe";
} }
}
上面的代码是ASP.NET WEBAPI应用。
最后,通Node.js的Http模块的功能,可以调用这个服务如下:
var http = require(‘http‘)
, fs = require(‘fs‘)
function decoderCaptchaECommerce(siteName, callback){
var requestData = http://www.mamicode.com/{
ExtraData: {
SystemId : siteName,
FilePath : ‘Z:\\snapshot.png‘
}
};
var requestDataString = JSON.stringify(requestData);
var headers = {
‘Content-Type‘: ‘application/json‘,
‘Content-Length‘: requestDataString.length
};
var options = {
host: ‘127.1.1.1‘
, port: 80
, path: ‘/api/CaptchaDecoder/CaptchaDecoder‘
, method : ‘POST‘
, headers: headers
};
var responseString = ‘‘;
var req = http.request(options, function(res){
res.setEncoding(‘utf-8‘);
res.on(‘data‘, function(data){
responseString += data;
console.log("验证服务结果:"+responseString);
});
res.on(‘end‘, function(){
var resultObject = JSON.parse(responseString);
callback(resultObject.ExtraData);
})
});
req.on(‘error‘, function(e) {
// TODO: handle error.
});
req.write(requestDataString);
req.end();
return responseString;
};
e2e 自动化集成测试 架构 京东 商品搜索 实例 WebStorm Node.js Mocha WebDriverIO Selenium Step by step (二) 图片验证码的识别