在接口測試、自動化測試工作中，你一定會遇到驗證碼處理的問題，很多初入測試、甚至測試老鳥的處理方式都比較粗暴，要么找開發設置為萬能驗證碼或者直接測試環境取消驗證碼，說實話這種方式也非常實用，畢竟驗證碼不是我們項目核心，手工測試一下就可以了，何必自動化實現呢?
今天給大家介紹一種Jmeter接口測試時對驗證碼自動識別的方式，先說在前頭，該方式對于背景干擾的圖片識別率還是有點低，但是對于純色底紋的識別率基本100%，請擇情使用。
主要思路步驟如下：
1、通過接口獲取驗證碼
2、驗證碼處理腳本
3、jmeter中配置驗證碼處理腳本
4、識別驗證碼
一、驗證碼接口案例介紹
在我們項目的登錄模塊中就帶有驗證碼，我們就以這個接口為例講解。
我們可以在jmeter中實現這個接口，步驟如下。
1、啟動jemter
2、創建線程組->http采樣器、debug采樣器，http采樣器設置如下
3、添加監聽器->HTTP采樣器->保存結果到文件，配置如下，幾個選項都不勾選，默認文件名為1.png
4、添加監聽器->查看結果樹，保存、運行腳本。
二、驗證碼處理代碼
現在驗證碼文件已經保存在本地了，需要將其讀取為base64加密格式，然后才能進行后續的驗證碼識別。
下面我們將使用java，編寫圖片文件處理的文件，實現將base64加密的數據轉文圖片文件，也可以將圖片文件處理為base64加密文件，并將其導出為jar包備用。
1、eclipse創建java工程
2、導入sun.misc.BASE64Decoder.jar包，需自行下載
創建文件夾lib
復制sun.misc.BASE64Decoder.jar包到lib文件夾下
選擇sun.misc.BASE64Decoder.jar，右鍵build path->add build path
3、創建包、java文件，目錄結構如下
4、java文件ToImage內容如下，如果文件名或者類名不同，需要調試代碼，注意事項。
聲明類一定為public，否則jmeter調用會出現找不到類的問題
main方法為調試代碼，導出包之前可以注釋掉
package com.qf;
import java.io.FileInputStream;
import java.io.FileNotFoundException;
import java.io.FileOutputStream;
import java.io.IOException;
import java.io.InputStream;
import java.io.OutputStream;
import Decoder.BASE64Decoder;
import Decoder.BASE64Encoder;
public class ToImage {
public static void main(String[] args){
// String base64Str = "iVBORw0KGgoAAAANSUhEUgAAAKAAAAA8CAIAAABuCSZCAAAACXBIWXMAAA7EAAAOxAGVKw4bAAAOq0lEQ·········
// boolean b=false;
// try {
// b = GenerateImage(base64Str, "D:/gg.jpg");
// } catch (IOException e) {
// // TODO Auto-generated catch block
// e.printStackTrace();
// }
// System.out.println(b);
String aa = GetImageStr("E:/3-Learning/Deep-Learning-master/imageVerydow/1.png");
System.out.println(aa);
}
/**
* 圖片轉化成base64字符串
* @param imgPath
* @return
*/
public static String GetImageStr(String imgPath) {// 將圖片文件轉化為字節數組字符串，并對其進行Base64編碼處理
String imgFile = imgPath;// 待處理的圖片
InputStream in = null;
byte[] data = null;
String encode = null; // 返回Base64編碼過的字節數組字符串
// 對字節數組Base64編碼
BASE64Encoder encoder = new BASE64Encoder();
try {
// 讀取圖片字節數組
in = new FileInputStream(imgFile);
data = new byte[in.available()];
in.read(data);
encode = encoder.encode(data);
//加密代碼后的字符串會自動化換行，通過該句取消掉換行
encode = encode.replaceAll("\r\n", "");
} catch (IOException e) {
e.printStackTrace();
} finally {
try {
in.close();
} catch (IOException e) {
// TODO Auto-generated catch block
e.printStackTrace();
}
}
return encode;
}
/**
* base64字符串轉化成圖片
*
* @param imgData
* 圖片編碼
* @param imgFilePath,存放到本地路徑
* @return
* @throws IOException
*/
@SuppressWarnings("finally")
public static boolean GenerateImage(String imgData, String imgFilePath) throws IOException { // 對字節數組字符串進行Base64解碼并生成圖片
if (imgData == null) // 圖像數據為空
return false;
BASE64Decoder decoder = new BASE64Decoder();
OutputStream out = null;
try {
out = new FileOutputStream(imgFilePath);
// Base64解碼
byte[] b = decoder.decodeBuffer(imgData);
for (int i = 0; i < b.length; ++i) {
if (b[i] < 0) {// 調整異常數據
b[i] += 256;
}
}
out.write(b);
} catch (FileNotFoundException e) {
// TODO Auto-generated catch block
e.printStackTrace();
} catch (IOException e) {
// TODO Auto-generated catch block
e.printStackTrace();
} finally {
out.flush();
out.close();
return true;
}
}
}
5、導出jar包
代碼調試通過后，導出該工程jar包備用(jmeter中Beanshell處理器可以導入jar包并使用其功能)。
選中工程名->export->jar file->配置導出的jar選項，如圖設置，點擊Finish完成導出。
至此，我們就擁有了一個ToImage.jar的文件，該文件提供兩個方法：
GetImageStr：圖片轉化成base64字符串
GenerateImage：base64字符串轉化成圖片
三、Jmeter實現驗證碼識別
實現驗證碼識別，需要借助OCR(Optical Character Recognition，光學字符識別)插件，我們可以通過gitee下載一個，當然可以自己實現識別代碼。
我們采用gitee上的開源的jmeter-captcha識別碼插件，可以下載其jar包直接使用，也可以下載源碼包二次開發。作者建議二次開發，因為不同驗證碼的底紋干擾不同，處理方式也不太一樣，如果是打包的jar包，識別率就會收到影響。
本文采用jar包直接演示，如需要可以直接找作者索要，源碼見gitee。
https://gitee.com/changpei12315/jmeter-captcha
1、下載jmeter-captcha，并配置到到{JMEMTER_HOME}/lib/ext/下
https://gitee.com/hyj-jmeter/jmeter-captcha/releases
2、下載tessdata語言包，為空默認在{JMEMTER_HOME}/lib/tessdata下
https://gitee.com/changpei12315/tessdata_fast
將下載的tessdata_fast中的文件復制到tessdata中即可。
3、jmeter中測試計劃設置
添加ToImage.jar包
添加sun.misc.BASE64Decoder.jar包
定義一個變量code，用于中轉存儲驗證碼數據
4、jmeter采樣器后置處理設置
線程組->后置處理器->Beanshell后置處理器，并設置如下：
import com.qf.ToImage;
//先將圖像文件讀入到此處，轉為base64
String aaa = ToImage.GetImageStr("E:/1.png");
System.out.println(aaa);
//使用put方法將加密的圖片數據輸出到code變量(測試計劃中定義)中
vars.put("code",aaa);
線程組->后置處理器->驗證碼識別插件(完成前兩步才有)，配置如下：
5、運行查看結果
其實本案例中的驗證碼的識別率很低，需要調整ocr對圖片的灰度、干擾線等代碼優化。
四、其他簡單驗證碼的識別
如果驗證碼圖片比較簡單，沒有復雜底紋和干擾的話，識別率還是挺高的。
1、白底純數字的驗證碼識別
驗證碼識別插件設置語言為：eng
Beanshell后置處理器設置讀入文件為：E:/sz.png
3、白底純字母的驗證碼識別
驗證碼識別插件設置語言為：eng
Beanshell后置處理器設置讀入文件為：E:/zm.png
4、白底純漢字的驗證碼識別
驗證碼識別插件設置語言為：chi_sim
Beanshell后置處理器設置讀入文件為：E:/hz.png
五、總結
后續持續更新一篇對干擾優化的文章，可以替換掉現有的jmeter-captcha.jar包。
以及一篇深度學習的文章，通過學習算法訓練學習，可以有效提升識別準確率。歡迎大家的持續關注和點贊。
更多關于軟件測試培訓的問題，歡迎咨詢千鋒教育在線名師，如果想要了解我們的師資、課程、項目實操的話可以點擊咨詢課程顧問，獲取試聽資格來試聽我們的課程，在線零距離接觸千鋒教育大咖名師，讓你輕松從入門到精通。
京公網安備 11010802030320號