识别字体软件测试,2行代码帮你搞定自动化测试的文字识别

前言

Airtest是一款 基于图像识别原理 的跨平台UI自动化测试框架，它能够根据大量的 特征点 来识别一个截图在当前画面中的位置，但是它并不能识别出截图中具体包含了什么文字。

而在自动化测试的过程中，我们会经常遇到需要进行文字识别的场景，比如 识别验证码、识别截图中的文字、读取截图中的数值 等等，遇到这些情况时我们可以如何处理呢p>

今天教大家用一款免费的开源图像OCR文字识别软件 — Tesseract-OCR 来处理上述情况。

1.安装Tesseract-OCR.exe

在 上搜索“Tesseract”，我们可以找到很多Tesseract-OCR的下载链接和安装教程，大家可以选择其中一个版本下载到本地即可。

下载完成后双击进入安装，需要特别注意的是，在选择安装的组件时，我们需要把 Additional language data(download) 这一选项勾上，目的是 安装各个版本的语言包，后续我们就不用手动下载语言包来安装了。

另外一个要新增的环境变量是 TESSDATA_PREFIX ，如下图所示，未设置在识别过程中会 Please make sure the TESSDATA_PREFIX environment variable is set to the parent directory of your “tessdata” directory 的错误：

2.在本地python环境中安装pytesseract

因为我们最终要在python环境中使用 airtest 和 tesseract ，所以需要在本地的python环境中安装上 airtest 库和 pytesseract 库：

pip install airtest

pip install pytesseract

安装完毕后可以在命令行输入 pip list 检查安装结果：

以之前官 提供的 poco demo的界面为例，我们用 airtest 把红框部分的截图截取下来，然后再利用 tesseract 把截图中的文字识别并打印出来：

知识点：

① G.DEVICE.snapshot()，对当前设备画面进行截图并保存在内存中。

② crop_image()，局部截图的方法，需要传入俩个参数，一个是内存中的截图，就像这里的 screen，另一个是截取偏移 [x_min, y_min, x_max ,y_max]。

③ Image.open()，用来直接读取给定路径指向的图片

④ image_to_string()，用来解析图片中的文字

4.识别验证码

以下述验证码截图为例，该截图的保存路径为 D:/test/7364.jpg ：

5.识别中文文字

识别中文的方法和识别数字与英文基本一致，但比较特别的是，我们需要在 image_to_string() 方法中指定中文的语言参数(示例代码中指定了简体中文来识别截图)：

相关资源：SRTApp:学生投票追踪器-其它代码类资源-CSDN文库