先自我介绍一下，小编浙江大学毕业，去过华为、字节跳动等大厂，目前阿里P7
深知大多数程序员，想要提升技能，往往是自己摸索成长，但自己不成体系的自学效果低效又漫长，而且极易碰到天花板技术停滞不前！
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正文
我总感觉它在向我说：来呀，你来呀！
我想了想，好吧…，那我试一下。
一、测试步骤
1、使用tess4j编写验证码图片识别方法
2、编写jmeter测试脚本：
包括获取验证码接口、响应的验证码图片保存、验证码图片识别、获取手机验证码请求接口等这几个重要步骤的编写
3、进行Jmeter验证码图片识别，获取手机验证码
4、接口压力测试
二、使用tess4j实现验证码图片识别
打开Eclipse，新建一个java项目，项目中添加tess4j的jar包，以及tessdata等文件。
代码完成的功能为，输入验证码图片的路径，输出验证码图片的识别结果，结果是一个字符串类型
具体代码如下，注释中已经对每一行代码进行了讲解，主要是为了提高图片字符识别的准确率。
大概的图片识别处理步骤是：设置字符的识别方式是英文和数字，将图片按区域识别每一个字符，把每一个字符截取下来，做灰度处理以及锐化，并且把这个字符对应区域的图片放大。最后识别这个经过处理的图片。
package qingkeCode;
import java.awt.Color;
import java.awt.image.BufferedImage;
import java.io.ByteArrayInputStream;
import java.io.File;
import java.io.FileInputStream;
import java.io.IOException;
import java.io.InputStream;
import javax.imageio.ImageIO;
import net.sourceforge.tess4j.Tesseract;
import net.sourceforge.tess4j.TesseractException;
import net.sourceforge.tess4j.util.ImageHelper;
import net.sourceforge.tess4j.util.LoadLibs;
public class PicToData {
/*public static void main(String []args){
for (Integer i=1; i<44; i++){
System.out.println(GetData(i.toString()));
}
}*/
public static String GetData(String picPath) {
File file = new File(picPath);
Tesseract instance = new Tesseract();
//设置tess配置的路径
File testDataFolderFile = LoadLibs.extractTessResources(“tessdata”);
//设置识别的方式为英文和数字
instance.setLanguage(“eng”);
//加载配置
instance.setDatapath(testDataFolderFile.getAbsolutePath());
// 将验证码图片的内容识别为字符串
String result = “”;
//对每一个字符单独识别
for (int i = 1; i < 5; i++) {
String c = “”;
try {
c = instance.doOCR(change(file, i));
} catch (Exception e) {
// TODO Auto-generated catch block
e.printStackTrace();
}
if (c.length()>0){
}
if (c.length()>0){
result += c.substring(0, 1);
}
}
return result;
}
public static BufferedImage change(File file, int i) throws Exception {
// 读取图片字节数组
BufferedImage textImage = null;
try {
InputStream in = new FileInputStream(file);
BufferedImage image = ImageIO.read(in);
//包括左右的空白处，分为6个区域
int subWidth = image.getWidth() / 6;
//截取第i个字符的图片，并将图片灰度化
textImage = ImageHelper.convertImageToGrayscale(ImageHelper
.getSubImage(image, subWidth * i, 0, subWidth+3,
image.getHeight())); // 对图片进行处理
//图片锐化
textImage = ImageHelper.convertImageToBinary(textImage);
//放大图片，放大的倍数为5倍
textImage = ImageHelper.getScaledInstance(textImage,
textImage.getWidth() * 5, textImage.getHeight() * 5); // 将图片扩大5倍
} catch (IOException e) {
e.printStackTrace();
}
//返回识别后的单个字符的值
return textImage;
}
}
编写好以上代码后，简单测试一下接口是否可用。结果如下，说明接口可用，将main函数注释
然后将项目导出为Jar
导出时设置以下选项，并且直接将jar包导出到Jmeter的ext路径下
三、jmeter编写测试脚本
1、Jmeter中测试java验证码识别接口可用
新建测试计划，在测试计划中将jar包qingkeCode.jar添加进来。
添加BeanShell Sample，编写以下脚本，脚本的功能为导入jar包，并且识别路径“D:\code\vcode_src\8.jpeg”中的图片验证码的值。并且把值保存到了变量vcode中。
import qingkeCode.*;
String code = “D:\code\vcode_src\8.jpeg”;
String d = PicToData.GetData(code);
vars.put(“vcode”,d);
添加Debug Sample和察看结果树，以便观察运行结果。
运行脚本，察看运行结果。结果没有报错，并且输出了路径“D:\code\vcode\8.jpeg”中的图片验证码的值，说明Java接口可以调用。
2、查看接口：使用F12开发者工具，查看http请求的流程，可以得到两个需要的相关接口
获取验证码图片的GET请求，请求参数“d”是一个以毫秒为单位的时间戳
http://www.qk365.com/security/captcha.do?d=1527660630370
还有一个接口是发送手机验证码的POST请求接口，包括请求头和请求体
// 请求头
http://www.qk365.com/security/sendMobileCode.do
// 请求体，captcha为图片验证码的值，func为请求接口，mobile为手机号
captcha=DYJE
func=register
mobile=18569845214
编写获取验证码的http请求
返回如下消息表示请求接口编写成功
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[外链图片转存中…(img-ZxWhksWR-1713140155562)]文章来源：https://www.toymoban.com/news/detail-855300.html
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