e2e自动化集成测试架构实例WebStormNode.jsMochaWebDriverIOSeleniumStepbystep（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 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 = 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 {
for (int j = 0; 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 {
for (int j = 0; 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 = ImageHelper.ComputeThresholdValue(bmpobj);

Color piexl;
Bitmap bmp = new Bitmap(bmpobj);
int nearDots = 0;
//逐点判断
for (int i = 0; i for (int j = 0; 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 if (bmpobj.GetPixel(i, j - 1).R if (bmpobj.GetPixel(i + 1, j - 1).R if (bmpobj.GetPixel(i - 1, j).R if (bmpobj.GetPixel(i + 1, j).R if (bmpobj.GetPixel(i - 1, j + 1).R if (bmpobj.GetPixel(i, j + 1).R if (bmpobj.GetPixel(i + 1, j + 1).R }

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 = {
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;

};