背景
UI自动化测试-验证码识别
验证码分析：图片上有折线，验证码有数字，有英文字母大小写，分类的时候需要更多的样本，验证码的字母是彩色的，图片上有雪花等噪点，因此识别改验证码难度较大。
方案对比
Tesseract OCR
- 缺点：这个安装比较麻烦，对新手不太友好，各个系统，不同的python环境下，坑比较多；需要额外设置环境变量等。
「我敢保证你一次肯定安装不成功」哈哈哈哈。
- 优点：是免费，较为易用；但其识别精度一般。
百度OCR
- 缺点：需要进行一系列的配置，新手一次搞不定；免费的api有调用次数限制而且需要联网【有限制】；离线sdk需要购买。
- 优点：识别准确率高
带带弟弟OCR
- 缺点：暂时没有缺点，和以上两个ocr相比；免费的忽略缺点【哈哈哈哈哈】
- 优点：「开箱即用，安装简单，大力推荐，识别率高」
实际操作
安装
安装过程相当简单，不会出现任何报错，版本不兼容的情况【python>=3.6】
pip install ddddocr
展示代码
# -*- coding: utf-8 -*- """ @Project ：demo @File ：test_ocr.py @Author ：lijiawei @Date ：2021/8/10 8:45 上午 """ import ddddocr def magic_ocr(img_path): """ ocr 识别 :param img_path: 验证码图片路径 :return: """ ocr = ddddocr.DdddOcr() with open(img_path, 'rb') as f: img_bytes = f.read() return ocr.classification(img_bytes)
实战
- 我们以【北京通】登录页面的验证为例
- 识别结果
1774 Process finished with exit code 0
验证码样本
用我们的验证码样本实战，平均识别速度在100ms以内，识别率100%
思考&反问
「大家觉得方便高效有没有质和量的区别？」
- 用【Tesseract OCR】进行验证码识别方不方便？也挺方便！
- 用【百度OCR】进行验证码识别方不方便？也挺方便！
- 用【带带弟弟OCR】进行验证码识别方不方便？好像也挺方便！
就经常问人，如果这三种方式能给够同样给你带来方便，也就是说这三 种方式你都欣赏过都使用过，你都觉得还不错对吧！
「那你觉得哪种方便更让你方便？」
总而言之，如果你需要进行验证码识别，以上3种识别方案都尝试过， 那么，带带弟弟OCR（ddddocr）这个库一定是你的首选方案~
下集预告
- 将验证码识别服务化
部署属于自己的 OCR API
