在接口测试、自动化测试工作中，你一定会遇到验证码处理的问题，很多初入测试、甚至测试老鸟的处理方式都比较粗暴，要么找开发设置为万能验证码或者直接测试环境取消验证码，说实话这种方式也非常实用，毕竟验证码不是我们项目核心，手工测试一下就可以了，何必自动化实现呢?

　　今天给大家介绍一种Jmeter接口测试时对验证码自动识别的方式，先说在前头，该方式对于背景干扰的图片识别率还是有点低，但是对于纯色底纹的识别率基本100%，请择情使用。

　　主要思路步骤如下：

　　1、通过接口获取验证码

　　2、验证码处理脚本

　　3、jmeter中配置验证码处理脚本

　　4、识别验证码

　　一、验证码接口案例介绍

　　在我们项目的登录模块中就带有验证码，我们就以这个接口为例讲解。

　　我们可以在jmeter中实现这个接口，步骤如下。

　　1、启动jemter

　　2、创建线程组->http采样器、debug采样器，http采样器设置如下

　　3、添加监听器->HTTP采样器->保存结果到文件，配置如下，几个选项都不勾选，默认文件名为1.png

　　4、添加监听器->查看结果树，保存、运行脚本。

　　二、验证码处理代码

　　现在验证码文件已经保存在本地了，需要将其读取为base64加密格式，然后才能进行后续的验证码识别。

　　下面我们将使用java，编写图片文件处理的文件，实现将base64加密的数据转文图片文件，也可以将图片文件处理为base64加密文件，并将其导出为jar包备用。

　　1、eclipse创建java工程

　　2、导入sun.misc.BASE64Decoder.jar包，需自行下载

　　创建文件夹lib

　　复制sun.misc.BASE64Decoder.jar包到lib文件夹下

　　选择sun.misc.BASE64Decoder.jar，右键build path->add build path

　　3、创建包、java文件，目录结构如下

　　4、java文件ToImage内容如下，如果文件名或者类名不同，需要调试代码，注意事项。

　　声明类一定为public，否则jmeter调用会出现找不到类的问题

　　main方法为调试代码，导出包之前可以注释掉

　　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);

　　}

　　/**

　　* 图片转化成base64字符串

　　* @param imgPath

　　* @return

　　*/

　　public static String GetImageStr(String imgPath) {// 将图片文件转化为字节数组字符串，并对其进行Base64编码处理

　　String imgFile = imgPath;// 待处理的图片

　　InputStream in = null;

　　byte[] data = null;

　　String encode = null; // 返回Base64编码过的字节数组字符串

　　// 对字节数组Base64编码

　　BASE64Encoder encoder = new BASE64Encoder();

　　try {

　　// 读取图片字节数组

　　in = new FileInputStream(imgFile);

　　data = new byte[in.available()];

　　in.read(data);

　　encode = encoder.encode(data);

　　//加密代码后的字符串会自动化换行，通过该句取消掉换行

　　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字符串转化成图片

　　*

　　* @param imgData

　　*            图片编码

　　* @param imgFilePath,存放到本地路径

　　* @return

　　* @throws IOException

　　*/

　　@SuppressWarnings("finally")

　　public static boolean GenerateImage(String imgData, String imgFilePath) throws IOException { // 对字节数组字符串进行Base64解码并生成图片

　　if (imgData == null) // 图像数据为空

　　return false;

　　BASE64Decoder decoder = new BASE64Decoder();

　　OutputStream out = null;

　　try {

　　out = new FileOutputStream(imgFilePath);

　　// Base64解码

　　byte[] b = decoder.decodeBuffer(imgData);

　　for (int i = 0; i < b.length; ++i) {

　　if (b[i] < 0) {// 调整异常数据

　　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、导出jar包

　　代码调试通过后，导出该工程jar包备用(jmeter中Beanshell处理器可以导入jar包并使用其功能)。

　　选中工程名->export->jar file->配置导出的jar选项，如图设置，点击Finish完成导出。

　　至此，我们就拥有了一个ToImage.jar的文件，该文件提供两个方法：

　　GetImageStr：图片转化成base64字符串

　　GenerateImage：base64字符串转化成图片

　　三、Jmeter实现验证码识别

　　实现验证码识别，需要借助OCR(Optical Character Recognition，光学字符识别)插件，我们可以通过gitee下载一个，当然可以自己实现识别代码。

　　我们采用gitee上的开源的jmeter-captcha识别码插件，可以下载其jar包直接使用，也可以下载源码包二次开发。作者建议二次开发，因为不同验证码的底纹干扰不同，处理方式也不太一样，如果是打包的jar包，识别率就会收到影响。

　　本文采用jar包直接演示，如需要可以直接找作者索要，源码见gitee。

　　https://gitee.com/changpei12315/jmeter-captcha

　　1、下载jmeter-captcha，并配置到到{JMEMTER_HOME}/lib/ext/下

　　https://gitee.com/hyj-jmeter/jmeter-captcha/releases

　　2、下载tessdata语言包，为空默认在{JMEMTER_HOME}/lib/tessdata下

　　https://gitee.com/changpei12315/tessdata_fast

　　将下载的tessdata_fast中的文件复制到tessdata中即可。

　　3、jmeter中测试计划设置

　　添加ToImage.jar包

　　添加sun.misc.BASE64Decoder.jar包

　　定义一个变量code，用于中转存储验证码数据

　　4、jmeter采样器后置处理设置

　　线程组->后置处理器->Beanshell后置处理器，并设置如下：

　　import com.qf.ToImage;

　　//先将图像文件读入到此处，转为base64

　　String aaa = ToImage.GetImageStr("E:/1.png");

　　System.out.println(aaa);

　　//使用put方法将加密的图片数据输出到code变量(测试计划中定义)中

　　vars.put("code",aaa);

　　线程组->后置处理器->验证码识别插件(完成前两步才有)，配置如下：

　　5、运行查看结果

　　其实本案例中的验证码的识别率很低，需要调整ocr对图片的灰度、干扰线等代码优化。

　　四、其他简单验证码的识别

　　如果验证码图片比较简单，没有复杂底纹和干扰的话，识别率还是挺高的。

　　1、白底纯数字的验证码识别

　　验证码识别插件设置语言为：eng

　　Beanshell后置处理器设置读入文件为：E:/sz.png

　　3、白底纯字母的验证码识别

　　验证码识别插件设置语言为：eng

　　Beanshell后置处理器设置读入文件为：E:/zm.png

　　4、白底纯汉字的验证码识别

　　验证码识别插件设置语言为：chi_sim

　　Beanshell后置处理器设置读入文件为：E:/hz.png 

　　五、总结

　　后续持续更新一篇对干扰优化的文章，可以替换掉现有的jmeter-captcha.jar包。

　　以及一篇深度学习的文章，通过学习算法训练学习，可以有效提升识别准确率。欢迎大家的持续关注和点赞。

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