[发明专利]一种用于APP测试中验证码自动输入的方法及系统

权利要求书

1.一种用于APP测试中验证码自动输入的方法，应用于APP自动化测程序中，其特征在于，所述方法包括：

获取APP自动化测试程序中待输入的图像验证码；

对所述图像验证码灰化处理，得到灰度图像验证码；

基于所述灰度图像验证码计算最佳阈值，并根据最佳阈值对所述灰度图像验证码二值化处理，形成二值化图片；

识别并提取所述二值化图片中的关键字符串；

将所述关键字符串输入APP自动化测试程序，完成图像验证码的自动输入。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，获取APP自动化测试中待输入的图像验证码的方法包括：

监测APP自动化测试程序的进程；

在当前进程处于验证码输入步骤时，获取APP当前界面截图；

基于所述界面截图中验证码显示位置信息，提取图像验证码。

3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，对所述图像验证码灰化处理，得到灰度图像验证码的方法包括：

获取所述图像验证码中各像素对应的坐标值及RGB三原色值；

根据各像素对应的坐标值及RGB三原色值，采用灰度变换公式计算该像素的灰度变换值；

基于各像素的灰度变换值，得到灰度图像验证码。

4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述灰度变换公式为：

F(i，j)＝0.3*R(i，j)+0.59*G(i，j)+0.11*B(i，j)，其中，R(i，j)、G(i，j)、B(i，j)对应表示同一坐标像素对应RGB三原色值。

5.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，基于所述灰度图像验证码计算最佳阈值，并根据最佳阈值对所述灰度图像验证码二值化处理，形成二值化图片的方法包括：

基于所述灰度图像验证码的图像信息，采用大津算法计算最佳阈值；

分别将各像素的灰度变换值与最佳阈值做差值运算，运算值为正的像素归纳为非验证码字符像素集合中，运算值为负的像素归纳为验证码字符像素集合中；

将非验证码字符像素集合中的各像素设置为白色，以及将验证码字符像素集合中的各像素设置为黑色，得到二值化图片。

6.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，识别并提取所述二值化图片中的关键字符串的方法包括：

使用Tesseract工具识别所述二值化图片，并提取其中的关键字符串。

7.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，在步骤将所述关键字符串输入APP自动化测试程序，完成图像验证码的自动输入之后还包括：

将提取的关键字符串与APP当前界面截图中的实际验证码字符串比对，统计识别偏差率，并反馈至测试人员统计分析。

8.一种用于APP测试中验证码自动输入的系统，其特征在于，包括：

获取单元，用于获取APP自动化测试程序中待输入的图像验证码；

灰化处理单元，用于对所述图像验证码灰化处理，得到灰度图像验证码；

二值化处理单元，用于基于所述灰度图像验证码计算最佳阈值，并根据最佳阈值对所述灰度图像验证码二值化处理，形成二值化图片；

提取单元，用于识别并提取所述二值化图片中的关键字符串；

输入单元，用于将所述关键字符串输入APP自动化测试程序，完成图像验证码的自动输入。

9.根据权利要求8所述的系统，其特征在于，所述灰化处理单元包括：

像素信息获取模块，用于获取所述图像验证码中各像素对应的坐标值及RGB三原色值；

灰度计算模块，用于根据各像素对应的坐标值及RGB三原色值，采用灰度变换公式计算该像素的灰度变换值；

变换模块，用于基于各像素的灰度变换值，得到灰度图像验证码。

10.根据权利要求8所述的系统，其特征在于，所述二值化处理单元包括：

大津算法模块，用于基于所述灰度图像验证码的图像信息，采用大津算法计算最佳阈值；

分类模块，用于分别将各像素的灰度变换值与最佳阈值做差值运算，运算值为正的像素归纳为非验证码字符像素集合中，运算值为负的像素归纳为验证码字符像素集合中；

像素设置模块，用于将非验证码字符像素集合中的各像素设置为白色，以及将验证码字符像素集合中的各像素设置为黑色，得到二值化图片。