本文目录一览：
- 1、手把手教你做有验证码的登录接口测试
- 2、Python图片文本识别—基于tesseract和**实现
- 3、Python语音识别实践【**AI平台】
- 4、在选择**api来进行语音识别前我们需要安装哪个库
手把手教你做有验证码的登录接口测试
为了实现验证码识别，需安装**ocr库，使用pip安装：`pip install baidu-aip`。接下来，调用接口进行识别，将验证码图片路径传入，实现识别过程。若识别结果非四位或失败，需增加重试机制以确保正确识别验证码。有时，接口返回的验证码可能不是图片格式，而是base64字符串。
获取验证码 验证码处理脚本编写 配置JMeter中的验证码处理脚本 识别验证码 以项目登录模块中的验证码接口为例。
pom.xml中引入官方依赖包。 设置配置文件为properties或yml格式。 创建配置类，确保SpringBoot启动时扫描到。 创建默认实现类，与application.yml配置相关。
刷新页面时是否更新验证码。1 验证验证码有效性的时效性。1 用户登录成功后，操作超时是否重新导向登录页面。1 不同权限用户登录后，权限是否正确。1 页面默认焦点是否在用户名输入框。 Tab、Enter等快捷键是否可用。
提供的测试网址为： http：// 使用Chrome浏览器，先将浏览器的cookies缓存清空。
最后，验证从JSON中抽取的验证码字段与实际图片验证码上的内容是否匹配一致。如果验证结果无误，说明验证码处理流程运行正确。此时，可以将提取到的验证码值传至登录接口中，完成登录操作。
Python图片文本识别—基于tesseract和**实现
1、方法一baidu-aip：基于Tesseract OCR的图片文本识别 Tesseract OCR是一个备受推崇的图片识别项目baidu-aip，由Google开源，广受17000+Star的赞誉。它支持Unicode（UTF-8），能识别超过100种语言的文本。Tesseract支持多种输出格式，包括纯文本、hocr（html）、pdf、tsv和不可见文本pdf。
2、方法一：pytesseract 第一步：下载并安装Tesseract-OCR 访问指定网址下载Tesseract-OCR，并将其安装在你的计算机上。第二步：配置环境变量 将Tesseract-OCR的路径添加到系统环境变量中，确保Python能够访问到Tesseract的执行文件。
3、光学字符识别（Optical Character Recognition，OCR）技术通常用于将图片转化为文本。Python中实现OCR的方法有多种，其中easyocr和pytesseract是比较常见的选择，但各有优缺点。方法一：easyocreasyocr是基于深度学习的模块，但安装过程中可能出现与opencv版本不兼容的问题，因此需要谨慎考虑。
Python语音识别实践【**AI平台】
利用Python进行语音识别体验，我选择了**AI平台来实践，希望在愉快的尝试后，未来再深入研究开源免费的语音识别库。为了进行语音识别实践，首先在**智能云上创建一个应用。
首先需要打开**AI语音系统，开始编写代码，如图所示，编写好回车。然后接下来再试一下16k.pcm的音频，开始编写成功回车，如图所示的编写。最后，查看音频c的属性，可以看到音频持续28秒，这样就是用python调用**语音识别成功解决问题。
需要安装的库是baidu-aip。**AI平台提供了丰富的API接口供开发者使用，其中包括语音识别、图像识别、自然语言处理等多项功能。为了使用这些API，**官方提供了一个统一的Python SDK，即baidu-aip库。这个库封装了与**AI平台交互的常用功能，使得开发者可以更加便捷地调用**的AI服务。
语音识别是将语音信号转变为相应的文本或命令的技术，如微信语音转文字和Siri指令。**语音识别API通过REST API方式提供通用HTTP接口，支持任意操作系统、编程语言调用。调用流程在**官方文档中详细说明。使用本地音频数据，可通过麦克风录制语音为wav格式文件，实现实时语音识别。
在语音识别领域，PaddlePaddle提供了端到端的语音识别工具，开发者可以利用该工具快速搭建和训练语音识别模型。 baidu-aip库：`baidu-aip`是**AI开放平台（AI Open Platform）的Python SDK，它封装了**AI开放平台提供的各种API接口，包括语音识别、自然语言处理、图像识别等。
在选择**api来进行语音识别前我们需要安装哪个库
1、选择**API进行语音识别前，需要安装的库是`paddlepaddle`和`baidu-aip`。 PaddlePaddle库：PaddlePaddle（飞桨）是由**公司自主研发的产业级深度学习平台，以多年深度学习技术研究和业务应用为基础，集深度学习核心训练和推理框架、基础模型库、端到端开发套件、丰富的工具组件于一体。
2、需要安装的库是baidu-aip。**AI平台提供了丰富的API接口供开发者使用，其中包括语音识别、图像识别、自然语言处理等多项功能。为了使用这些API，**官方提供了一个统一的Python SDK，即baidu-aip库。这个库封装了与**AI平台交互的常用功能，使得开发者可以更加便捷地调用**的AI服务。
3、为了进行语音识别实践，首先在**智能云上创建一个应用。步骤如下：打开**智能云产品人工智能短语音识别立即使用创建应用在创建应用后，平台会分配AppID、API Key、Secret Key等关键凭证，这些是应用开发的核心信息。**短语音识别功能适用于60秒以下的音频识别，适合语音对话、语音控制、语音输入等场景。
4、在电脑上或手机上打开**语音**。 点击“注册”（如果您还没有**账号），或者点击“登录”并输入您的**账号和密码。 进入**语音控制台，点击“创建应用程序”来创建您自己的应用程序。 根据您的需要选择合适的语音识别接口，填写应用名称、描述等相关信息。
5、安装mod_vbr模块：借助命令行操作完成安装。 注册**API：获取API Key和Secret Key。 配置mod_vbr：在配置文件中替换API Key和Secret Key。 编写Dialplan：调用vbr与detect_speech，处理语音识别流程。 启用音频流调谐：调整配置文件以激活此功能。