计算机视觉是人工智能领域的一个重要分支，它旨在构建能够理解和处理图像、视频等视觉信息的计算机系统。在计算机视觉领域中，图像分类、图像识别和目标检测是三个重要的任务，当然目标跟踪、图像生成也是新的方向和延伸。
目前在测试领域中安卓UI自动化，维护成本是非常高的，那有什么方法可以降低维护成本呢？我个人看法有几个，通用的就是使用PO模式设计，跟开发约定命名规则，还有同一个控件可以多个元素定位，图像识别，开发录制工具，降低编写脚本门槛，AI自动化，这些是在排除功能需求频繁变更的因素之外，以下对大家比较有疑问的进行简单解释下： 同一个控件多个元素定位是指不同的版本中同一个按钮的元素如res-id不一样，这时候只要这个控件的定位输入多个res-id，这个没有找到就找下一个，这样脚本就可以在多个版本使用，脚本的复用性就很高了； 降低脚本编写门槛，就是通过简单培训，不需要有编程能力，人人都可以参与脚本的编写； AI自动化，就是通过操作app的规则生成文件，然后通过辅助apk把文件上传到服务器，进行热点分析，然后把数据推到自动化框架进行测试（弱弱地说，已实现，效果还不错，投入成本不高） 图像识别解决难定位元素以及webview，WindowManager 做的图标或者页面定位操作；
1. 图像识别与定位 图像的相关任务可以分成以下两大类和四小类： 图像识别，图像识别+定位，物体检测，图像分割。 图像的定位就是指在这个图片中不但识别出有只猫，还把猫在图片中的位置给精确地抠出来
介绍到这里会有人问，有了webdriver等ui自动化后为什么还要用图像识别呢？我认为主要有以下这几点：
图像识别市场估计将从2016年的159.5亿美元增长到2021年的389.2亿美元，在2016年至2021年之间的复合年增长率为19.5％。机器学习和高带宽数据服务的使用进步推动了这项技术的发展。 。电子商务，汽车，医疗保健和游戏等不同领域的公司正在迅速采用图像识别。根据MarketsandMarkets的报告，图像识别市场分为硬件，软件和服务。以智能手机和扫描仪为主的硬件部分可以在图像识别市场的增长中发挥巨大作用。越来越需要具有创新技术（例如监控摄像头和面部识别）的安全应用程序和产品。
Airtest Project是网易出品的一款自动化解决方案，它适用于任意游戏引擎和应用的自动化测试，支持Android和Windows。它不需要依赖被测对象的源码。
大数据文摘作品，转载要求见文末 作者 | Thimira Amaratunga 编译 | 宁云州、吴双、张伯楠 【深度学习】这个几年前还鲜为人知的术语，近期迅速蹿红，成为人尽皆知的大IP。不过在火起来之前，这个技术已经发展了十几年。人尽皆知前，深度学习是如何一步一步自我演化并走进公众视野的？ 1998年，Yann LeCun 发表Gradient-Based Learning Applied to Document Recognition，至今，深度学习已经发展了十几年了。以大家熟知的CNNs为代表的技术在
Airtest是一款网易出品的基于图像识别面向手游UI测试的工具，也支持原生Android App基于元素识别的UI自动化测试。主要包含了三部分：Airtest IDE、Airtest（用截图写脚本）和 Poco（用界面UI元素来写脚本）。来自Google的评价：Airtest 是安卓游戏开发最强大、最全面的自动测试方案之一。 图示为AirtestIDE中脚本运行范例 本文重点是针对Airtest中的图像识别进行代码走读，加深对图像识别原理的理解（公众号贴出的代码显示不全仅供参考，详细代码可以在git
Airtest Project是网易出品的一款自动化解决方案，它适用于任意游戏引擎和应用的自动化测试，并且支持Android和Windows。 Airtest 是一个自动化测试框架提供了利用图像识别技术，Airtest Project不需要依赖被测对象的源码。 Airtest Project是跨平台的API，它基本和所有Android移动应用程序和Windows游戏兼容。 在2018年3月26号的Google开发者日上，Google也宣布了这款由网易开发的项目，因此很值得一试。 Airtest Project提供了一个自动化测试编辑器Airtest IDE，Airtest IDE使用了基于图像识别的UI自动化测试框架—Airtest来进行控件定位;它同时集成了POCO框架，POCO框架是基于控件识别的UI自动化框架，支持主流游戏引擎：Cocos2d-x, Unity3d，支持Android原生应用。因此可以选择是用图像识别或者基于控件定位的方式来进行控件定位。
在自动化测试、UI设计和其他一些需要模拟人工输入行为的场景中，我们常常需要编写程序来模拟鼠标移动、键盘输入等操作。PyAutoGUI是一个Python库，它提供了一组简单而强大的函数，用于实现自动化操作。本文将介绍如何使用PyAutoGUI来进行自动化操作。
计算机视觉系统相当于给计算安装上相机和算法，使得计算机可以感知环境的能力，从而实现目标识别、跟踪、测量等，并进一步进行图像处理。让其转化为更适合人们观察或者仪器检测的图像，最终为人们的日常生活提供帮助！
对于喜欢玩游戏的同学来说，无论是大型pc网络游戏，还是手游。最烦的应该就是做每日任务了吧？
随着计算机与人工智能技术的不断发展，图像识别已经成为一项重要而具有挑战性的任务。卷积神经网络（Convolutional Neural Network，CNN）作为一种深度学习算法，在图像识别领域取得了巨大的成功。本文将详细介绍CNN在图像识别中的应用，并探讨一些优化策略，以提高其性能和效果。
红外探测系统具有隐蔽性强、探测距离远以及抗干扰能力强等优点，广泛应用于舰船、航空器等目标的识别与跟踪。红外系统主要包含目标探测以及图像识别两部分：其中目标探测是红外系统的硬件基础；图像识别算法能够实现图像内容的判别和目标定位，是后续跟踪任务的前提，具体如图1所示：
图像识别技术是信息时代的一门重要的技术，其产生目的是为了让计算机代替人类去处理大量的物理信息。随着计算机技术的发展，人类对图像识别技术的认识越来越深刻。图像识别技术的过程分为信息的获取、预处理、特征抽取和选择、分类器设计和分类决策。简单分析了图像识别技术的引入、其技术原理以及模式识别等，之后介绍了神经网络的图像识别技术和非线性降维的图像识别技术及图像识别技术的应用。从中可以总结出图像处理技术的应用广泛，人类的生活将无法离开图像识别技术，研究图像识别技术具有重大意义。 1、图像识别技术的引入 图像识别是人
经过前六章的阅读，我从三个世界、数据法则、信息纽带、知识升华、自然智能以及人工智能六个方面对于信息科学技术与创新有了深层次的认识与了解。从对于三个世界的描述中，我了解到了物理、生物和数字世界的区别和联系。同时也明白了物质、能量与数据构成了人类所赖以生存和发展的客观和主观世界。通过这样的三个世界基本底层架构的认知，展开了之后的讨论，之后详细地了解到数据的作用，例如数据在生命的产生与演化中起着至关重要的作用，在生命体内DNA中的数据就记录了遗传的基本信息，大脑中的储存数据量与神经元细胞和它们的数量存在着正相关的关系。 数据之间的快速传导使各网络之间可以不考虑地理上的联系而重新组合在一起。信息的传递和交换也变得日益频繁。而在之后对于信息的定义及作用介绍之中，通过对于信息法则的介绍以及对于信息编码过程的展示，让我明白了信息的结构、含义与效用。信息的提取与升华成为知识，我对知识的描述性与程序性、显性与隐性、公共性与私密性有了进一步的认识。由知识的不断进化集合的过程中，自然智能也逐渐彰显出其作用，自然智能也拥有其法则。无独有偶，针对于自然智能的研究也不断启发着人工智能的发展。上一章重点讲述了人工智能的历史、概念、算法以及人工智能的面临障碍。使我对于人工智能的理解有了很大提升。本章就人工智能的应用技术进行了更深层次的分析与讲解。同时本章讨论的课题如下：
背景 自动化测试从最早期的录制回放技术开始，逐步发展成DOM对象识别与分层自动化，以及基于POM（Page Object Model）来提高用例复用，到当前火热的基于AI技术的自动化，体现了自动化测试的发展趋势是更加智能，更加精准，更加高效。在这里我们给大家介绍两种在业界已经有广泛使用的智能自动化测试技术： 自愈（Self-Healing）技术 机器学习（Machine Learning）技术 自愈技术 1.1 什么是自愈技术 自愈（Self-Healing）技术在计算机术语中是指：一种自我修复的管理机制。
最近，图像识别领域发布了白皮书，简单翻译一下做个总结。 ---- 目录 [1] Introduction 1.1 Exponential Growth of Image and Video 1.2 Statistics [2] Image Recognition [3] Recent Innovations 3.1 Approaches 3.2 Deep Neural Networks [4] Applications 4.1. Inform
利用计算机图像识别、地址库、合卷积神经网提升手写运单机器有效识别率和准确率，大幅度地减少人工输单的工作量和差错可能。
上篇，给大家介绍了一款自动化测试框架——airobots。今天给大家演示怎么用airobots做web自动化。
Airtest 通过图像识别已经可以编写大部分的测试脚本，页面上需要点哪个元素直接截图，非常方便。 但是在某些特殊情况下，例如App里的动态元素，通过图像识别定位较为困难。所以Airtest Project解决方案也提供了另外一种基于UI控件搜索的自动化框架 Poco UI识别方式，分别是基于两个框架：
“视觉”承担着我们80%的信息摄入工作。在解决“听”“说”问题的同时，我们也要教会计算机“看”，也就是图像识别，以识别一朵花为例，用户将图片上传后，计算机将它转化成“0101”的数字流，然后输入深度神经网络，经过层层分析、层层抽象，对包括像素在内的各层信息与现有的大数据进行比对，才能重新还原并识别出它是一朵花。这种方法其实和人类眼睛的功能是近似的。 📷 这一切都要建立在预先对图片分类的基础上。目前世界上最大的图像识别数据库ImageNet的图片分类有1000多类。在百度的图片数据库的分类已经达到了4万类。这
随着疫情的出现，线上会议的应用越来越广泛，相关的技术也越来越成熟，但当前的线上会议系统大都基于电脑和手机，便于个人使用，但由于其摄像头拍摄方向固定，当会议一端有多人参与时，就需要每人都单独开一个窗口才能有较好的效果，较为不便。基于此，我们设计了一个新的会议系统，以更好地适应多人会议的需求。
计算机视觉（CV）是用机器来理解和分析图像的过程，是人工智能中一个重要分支。在 CV 的各个研究领域中，细粒度图像分析（fine-grained image analysis, FGIA）是一个长期存在的基础性问题，而且在各种实际应用（比如鸟的种类、汽车模型、商品识别等）中无处不在。由细粒度特性造成的类间（inter-class）小变化和类内（intra-class）大变化使得这一问题具有极大的挑战性。由于深度学习的蓬勃发展，近年来应用了深度学习的 FGIA 取得了显著的进步。
杨净 丰色 发自 凹非寺 量子位 报道 | 公众号 QbitAI 你算个什么鸟？ 面对上面这两张图，一个AI发出了灵魂拷问。 左边桃面牡丹鹦鹉，右边费氏牡丹鹦鹉。 一眼识破的它早就看到左边的鸟的喙部和眼圈与右边的不一样。 不行，再来！再来看这组。（文末揭晓答案） 好，我放弃了。 这个来自浙大计算机学院和阿里安全的“找茬”选手，识别准确率达到了91.3%，已经是业内最优水平。研究成果已被多媒体国际顶会ACM MM 2021收录。 不光鸟，阿猫阿狗也能行，甚至花草植物也能行。 看看这连两张照片，吉娃
选自code.Facebook 作者：Dhruv Mahajana、Ross Girshick、Vignesh Ramanathan、Manohar Paluri、Laurens van der Maaten 机器之心编译 参与：路、张倩 人工标注数据需要耗费大量人力成本和时间，对模型训练数据集的规模扩大带来限制。Facebook 在图像识别方面的最新研究利用带有 hashtag 的大规模公共图像数据集解决了该问题，其最佳模型的性能超越了之前最优的模型。 图像识别是 AI 研究的重要分支之一，也是 F
本篇博文基于MATLAB实现人脸识别，基于几何特征的算法，对人脸从图像采集、预处理、到特征点定位提取，校验通过；主要利用YCbCr肤色模型，通过连通分量提取算法定位人脸；对RGB图像通过形态学图像处理算法选定区域，再进行细化算法，找到其人脸坐标并提取出来；然后利用PCA与特征脸算法计算特征值完成识别。
多模态机器学习，英文全称 MultiModal Machine Learning (MMML)，旨在通过机器学习的方法实现处理和理解多源模态信息的能力。目前比较热门的研究方向是图像、视频、音频、语义之间的多模态学习。
一个偶然的机会，36氪和“优图团队”进行了接触，他们是腾讯内部专注于图像处理、模式识别、机器学习、数据挖掘等领域的核心技术团队，由毕业自清华、北大、中科院、上海交大等院校的博士、硕士组成。 腾讯优图团队隶属于腾讯社交网络事业群，基于整个腾讯的社交网络平台，为QQ空间、腾讯地图、腾讯游戏、等50多款产品提供图像技术支持。每天QQ空间有2亿上传图片的活跃用户，团队单日最多处理照片达6亿张，累计已经分析处理了超过300亿张照片 36氪：作为纯粹的技术团队，怎么平衡技术和产品之间的矛盾？ 我们首先会对一些关键技术，
汽车要实现真正的无人驾驶，它必须能够感知和识别周围的物体，并且要知道自己的确切位置。这两方面都是无人驾驶技术的核心。 英国剑桥大学的一个团队利用图像识别和深度学习技术在这两个方面取得了一定的突破。他们
缤果盒子发布的‘小范 FAN AI’将会用图像识别技术取代RFID，新款的收银台也会通过图像识别、超声波、传感器等多重交叉验证实现多个商品同时识别的准确率超过99%。 近日、缤果盒子在北京举办品牌战略
近日，36氪和“优图团队”进行了接触，他们是腾讯内部专注于图像处理、模式识别、机器学习、数据挖掘等领域的核心技术团队，由毕业自清华、北大、中科院、上海交大等院校的博士、硕士组成。 腾讯优图团队隶属于腾讯社交网络事业群，基于整个腾讯的社交网络平台，为 QQ 空间、腾讯地图、腾讯游戏、等 50 多款产品提供图像技术支持。每天 QQ 空间有 2 亿上传图片的活跃用户，团队单日最多处理照片达 6 亿张，累计已经分析处理了超过 300 亿张照片 36氪：作为纯粹的技术团队，怎么平衡技术和产品之间的矛盾？ 我们首先会对
翻译 | Serene 编辑 | 阿司匹林 出品 | 人工智能头条（公众号ID：AI_Thinker） 2017 年 7 月，最后一届 ImageNet 挑战赛落幕。 为何对计算机视觉领域有着重要贡献的 ImageNet 挑战赛，会在 8 年后宣告终结？ 毕竟计算机系统在图像识别等任务上的准确率已经超过人类水平，每年一次突破性进展的时代也已经过去。 近日，FAIR（Facebook AI Research） 的 Ross Girshick 、何恺明等大神联手，在 ImageNet-1k 图像分类数据集上取得
在计算机视觉领域，图像识别这几年的发展突飞猛进，但在进一步广泛应用之前，仍然有很多挑战需要我们去解决。本文中，微软亚洲研究院视觉计算组的研究员们为我们梳理目前深度学习在图像识别方面所面临的挑战以及具有未来价值的研究方向。
（CV）是用机器来理解和分析图像的过程，是人工智能中一个重要分支。在 CV 的各个研究领域中，细粒度图像分析（fine-grained image analysis, FGIA）是一个长期存在的基础性问题，而且在各种实际应用（比如鸟的种类、汽车模型、商品识别等）中无处不在。由细粒度特性造成的类间（inter-class）小变化和类内（intra-class）大变化使得这一问题具有极大的挑战性。由于深度学习的蓬勃发展，近年来应用了深度学习的 FGIA 取得了显著的进步。
目前在零售行业的实际运营过程中，会产生巨大的人力成本，例如导购、保洁、结算等，而其中，尤其需要花费大量的人力成本和时间成本在识别商品并对其进行价格结算的过程中，并且在此过程中，顾客也因此而需要排队等待。这样一来零售行业人力成本较大、工作效率极低，二来也使得顾客的购物体验下降。
社交媒体已经从基于文字分享逐步转化为视觉分享媒体。因为可即时从任何设备上传图片到社交媒体，人们在社交媒体上分享的照片比以往任何时候都要多。根据德勤发布的数据， 2016年有2.5万亿张照片被分享或存储在网上。可以肯定地说，这个数字还将不断增长。
【新智元导读】移动AI，尤其是智能手机上的计算机视觉应用，已经成为人们生活中重要的一部分。本文将会从最新趋势、未来机会、用户将如何使用手机上的AI等方面进行分析。本人作者是PicsArt的联合创始人兼
视频图像智能识别系统根据优化算法对项目现场封闭地区开展监控和防卸，对项目现场实时全天候监控识别分析，当监测到有人的身体进入时，视频图像智能识别系统会全自动警报和警示，适用三种颜色智能展现不一样情况，数据可视化监管 。在项目施工作业区域开展侵入监管，如安全防护网、防护栏、低路基工程段、路基斜坡、施工进出口识别、隧道、公路桥梁段、公交车铁路线等道路，在监测到出现异常工作人员闯入时开展时实警报，保证项目施工作业现场的安全性。
像Google和Microsoft这样的大公司在图像识别方面已经超越了人类基准[1，2]。平均而言，人类大约有5％的时间在图像识别任务上犯了错误。截至2015年，微软的图像识别软件的错误率达到4.94％，与此同时，谷歌宣布其软件的错误率降低到4.8％[3]
近日，2023第十二届中国智能产业高峰论坛（CIIS 2023）在江西南昌顺利举行。大会由中国人工智能学会、江西省科学技术厅、南昌市人民政府主办，南昌市科学技术局、中国工程科技发展战略江西研究院承办。本次大会重点关注AI大模型、生成式AI、无人系统、智能制造、数字安全等领域，汇集了来自中国工程院、国际欧亚科学院、国际核能院等多个学术机构的院士进行主题报告演讲、专题论坛研讨。近200位人工智能领域专家学者同场交流分享，吸引了线上线下超千万人次观会。
ps:4399AT是基于appium定制改造的安卓UI自动化工具，可以用于全自动化多设备兼容测试，压力测试，遍历测试，功能测试，覆盖安装测试等，定位方式除了常规定位方式，包含多xpath定位，图像识别来解决webview及同一个apk不同版本控件定位问题；功能多多，就不再描述，自行查看订阅号文章；
本文简单介绍一下成像和图像分析的基本内容，希望对有兴趣解决图像类问题的同学有所帮助。
图像处理一般指数字图像处理，大多数依赖于软件实现。 其目的是去除干扰、噪声，将原始图像编程为适合计算机进行特征提取的形式。 图像处理主要包括图像采集、图像增强、图像复原、图像编码与压缩和图像分割。
最近两天，公司有个PC客户端的测试任务，除了最基础的功能测试外，还包括稳定性测试和兼容性测试需求。刚好去年接触过Sikuli这款基于GUI图像识别框架的自动化测试工具，于是便应用于测试工作中，辅助测试任务。初步试用下来，总体效果还算差强人意，也间接助我发现了一个致命级别的大bug（后续会介绍）。
无论是擎天柱、伊娃和瓦力或是今年大火的大白，电影中人类往往把机器想象成无所不能的“超人”，但现实呢？人类一些听、看、触摸、感知世界等最基本的能力，对机器而言都有难度，比如——视觉。或许你会说“摄像头”就是机器之眼呀，但过去摄像头的核心作用只有一个：记录影像。李彦宏在2012年KDD（知识发现世界年会）上提出9大待解技术问题之一，“基于内容的的视觉搜索”指的就是这一技术难题。而现在百度率先实现了计算机视觉领域“三维识图”技术的突破，这个难题离彻底解决又迈出了关键一步。 计算机看见的世界与人眼有何不同？ 目前
GAIR 今年夏天，雷锋网将在深圳举办一场盛况空前的“全球人工智能与机器人创新大会”（简称GAIR）。大会现场，雷锋网将发布“人工智能&机器人Top25创新企业榜”榜单。目前，我们正在四处拜访人工智能、机器人领域的相关公司，从而筛选最终入选榜单的公司名单。如果你的公司也想加入我们的榜单之中，请联系：2020@leiphone.com 在让计算机理解世界上，或许理解了什么并不重要，重要的是理解的能力。于是图普科技想到让它理解“小黄图”。 图普是一家图像识别云服务公司，接入它的API，上传图片，服务器就能以一
本文主要介绍一些2021年新发表的多标签图像识别工作，多标签图像识别早些时候的研究工作可以看另一篇文章
图像处理算法和技术在计算机视觉和图像处理领域发挥着重要作用，通过对图像进行分析、增强和转换，可以提取出有用的信息并解决实际问题。本文将以图像处理算法和技术的应用实践为中心，为你介绍一些常见的图像处理算法和技术，并通过实例展示它们在实际应用中的应用和效果。
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