我们在性能测试中总会时不时地遭遇到来自于应用系统的各种阻碍,图片验证码就是一类最常见的束缚,登录或交易时需要按照图片中的内容输入正确的验证信息后,数据才可以提交成功,这使得许多性能测试工具只能望而却步.网上也出现了一些LoadRunner的解决方案,但结合LoadRunner对于C脚本内存控制和识别成功率低下等诸多问题,这些方案没有什么实际用途.然而,为JMeter开发插件却给我们提供了一条可行的道路来冲破图片验证码的束缚! 选择一个理想的第三方图形图像识别工具在此我们首先需要一个比较理想的图形…

字符型图片验证码识别完整过程及Python实现 1   摘要 验证码是目前互联网上非常常见也是非常重要的一个事物,充当着很多系统的 防火墙 功能,但是随时OCR技术的发展,验证码暴露出来的安全问题也越来越严峻.本文介绍了一套字符验证码识别的完整流程,对于验证码安全和OCR识别技术都有一定的借鉴意义. 2   关键词 关键词:安全,字符图片,验证码识别,OCR,Python,SVM,PIL 3   免责声明 本文研究所用素材来自于某旧Web框架的网站 完全对外公开 的公共图片资源. 本文只做了该网…

字符型图片验证码识别完整过程及Python实现 1   摘要 验证码是目前互联网上非常常见也是非常重要的一个事物,充当着很多系统的 防火墙 功能,但是随时OCR技术的发展,验证码暴露出来的安全问题也越来越严峻.本文介绍了一套字符验证码识别的完整流程,对于验证码安全和OCR识别技术都有一定的借鉴意义. 2   关键词 关键词:安全,字符图片,验证码识别,OCR,Python,SVM,PIL 3   免责声明 本文研究所用素材来自于某旧Web框架的网站 完全对外公开 的公共图片资源. 本文只做了该网…

http://my.cnki.net/elibregister/CheckCode.aspx每次刷新该网页可以得到新的验证码进行测试 以我本次查看的验证码图片为例,右键保存图片为image.jpg 下面用代码来对该图片验证码进行识别: #!usr/bin/env python # coding:utf-8 import tesserocr from PIL import Image image = Image.open(r'C:\Users\fengyun\Desktop\image.jpg')…

文章内容转载于:http://lib.csdn.net/article/softwaretest/25700,并且加上个人一些截图 本篇将开启为JMeter开发插件之旅,我们选择以Function(函数)组件作为插件开发的入手对象,在前面的章节我们将其划分为非GUI组件,选择它的理由不仅仅是因为Function插件在开发方面是极简的,而且在实际运用JMeter执行测试时,对于Function组件的应用会极大的为你的测试带来便利,有些甚至是必不可少的. 什么是Function组件? 我们还是有必要…

# 图片验证码识别 环境安装# sudo apt-get install -y tesseract-ocr libtesseract-dev libleptonica-dev# pip install tesserocr pillowimport tesserocrfrom PIL import Image image = Image.open('code2.jpg')result = tesserocr.image_to_text(image)print(result) import tess…

更新后续篇:Captcha服务(后续1) 使用.Net Core 2.1开发Captcha验证码服务 开发工具:Visual Studio 2017 15.7.3 开发平台:64位 Windows 10 目标框架:.NET Core 2.1 完成度:已实现 Github地址:https://github.com/PuzzledAlien/Captcha 准备开发环境,新建项目 安装SDK 打开下载页面 https://www.microsoft.com/net/download/windows…

本文转载于http://blog.csdn.net/column/details/12925.html,作者:xreztento 作者写的很精华,我打算在此系列操作一遍后,加多点截图,便于更多人更快上手插件开发 为什么选择使用JMeter 当被问到这个问题的时候,也许你会在脑海里产生很多的理由,比如: Apache基金会下的开源项目,没有版权问题: 为数不多的还在持续更新的开源性能自动化测试工具: 支持协议丰富,是商用测试工具最佳替代品: 有专门的插件项目做支撑,使得你在实践中有更多的选择,比如…

图片验证码基本上是有数字和字母或者数字或者字母组成的字符串,然后通过一些干扰线的绘制而形成图片验证码. 例如:知网的注册就有图片验证码 首先我们需要获取验证码图片,通过开发者工具我们可以得到验证码url链接 其次就是通过Pillow类库和tesserocr进行识别,代码如下: # -*- coding:utf-8 -*- import tesserocr from PIL import Image import requests # 通过url链接获取验证码图片,并写入本地文件夹里 def ge…

def __save_screenshot(self): self.driver.save_screenshot('full_snap.png') self.page_snap_obj = Image.open('full_snap.png') return self.page_snap_obj def __request_re(self): self.img = self.driver.find_element_by_xpath('//*[@id="verifyImg"]') sel…