图像识别，这个领域放在我们测试界内，其实应用无非以下几个地方： 1. 验证码识别 2. ui自动化的断言和执行过程 3. 人工智能通过图像控制方法 不过第三种ai技术我们可能绝大部分测试者暂时接触不到，第一个验证码识别我们接触的也不多。 应用最多的就是第二种，ui自动化中。 当然，我们本文不讨论airtest是怎么进行图像相似比对的，毕竟其实很多测开同学都自己在实际自动化测试中，写过图片相似度的算法，毕竟测开面临的需求总是各种各样的，难免会碰到需要在图片上下手的需求。 其实，一张图片上，我们要做的通常无非就是要找到目标物而已，比如一个按钮，一串文案，或者识别出某个物体。 这就要从图片的本质上下手，图片是什么？ 当然要进行切割滑块处理，按仿生学来说，就是相当于你的眼睛视角，在一张大图上找到自己要的那个小按钮，应该是一块区域 一块区域，平滑的移动，搜索全图，直到找到要的按钮。
自动化测试使用过程中，发现很多App无法获取到控件、资源ID等内部资源，而目前主要的移动端自动化测试工具基本都是基于获取内部控件元素来进行操作。 因此，传统的测试框架和工具无法满足项目组游戏自动化测试的需求。 这种情况下，只能通过点击坐标代替控件操作，而如何自动获取控件坐标就成了能否实现自动化的关键。 ，自动判断操作结果，完成自动化测试。 最后我们将整个过程封装成一个方法即可，方便在自动化项目中接入调试。
Vite学习指南，基于腾讯云Webify部署项目。
导语 在客户端自动化中，如果需要对UI进行操作，控件识别和操作是最基础的能力。 在大图(待识别图像 T) 滑动小图(模板 I) 进行匹配，滑动的意思是每次从左向右或者从上向下移动 1 个像素，最终找到最佳匹配。 所以我认为基于图像的自动化比较适用场景为： 1、 UI 比较稳定 2、 操作流程比较简单 3、或者弱业务流程的自动化，如随便点击测试 后记 虽然模板匹配 特征点识别相似的图片，但依靠某种算法的特征点还是太薄弱了 ，能否依赖机器学习的方式，让机器自动识别 button、radio、input area 等等，让机器拥有一定的泛化能力？ 让机器拥有学习的能力，可以自动地操作界面，根据反馈来识别操作控件，最终达到完全自动地测试程序的 UI，到时候才是真正的"自动化"测试吧。
今天想跟大家分享一个网易开发的 UI 界面自动化测试工具 - Airtest。 ? Airtest 项目是在 2018 年 Google 的 GDC 大会上公布的产品，主要使用图像识别技术来定位页面具体的 UI 元素，这也就意味着它可以在不使用任何代码注入的情况下完成自动化测试，在该产品发布前 相关报道：http://t.cn/E5BzczP 在使用过程中，开发者可以借助 AirtestIDE，通过在 IDE 中进行所见即所得的编码方式，来简化 App 图形界面的测试流程，除此之外，你还可以借助该工具来编写
导语 | GAME AI SDK 是腾讯 TuringLab 研发的首个开源项目，着重解决自动化测试工具中的通用性问题，最初主要用于游戏 AI 自动化测试服务，现在可用于手机 APP、PC 端游戏、软件等专项自动化测试 一、GAME AI SDK概述 自动化测试的好处显而易见，但自动化测试的投入成本大却是一个很大的障碍。 为了在游戏测试中引入自动化测试, 腾讯互娱 TuringLab 实验室研发了 Game AI SDK 自动化 AI 测试平台。 通过接入腾讯公司运营期或测试期的商业游戏，不停的测试优化，最后推出这款 AI 自动化测试平台。 平台搭建与工程实践》一书，此书将 TuringLab 团队基于深度学习的自动化AI测试框架基础的开发与应用经验，进行了详细的描述，分享了如何将AI技术与自动化测试相结合完成测试需求的。
自动化实现过程，UI框架的自动化往往不能满足所有场景的需求，比如:动态效果图片内容一致性检查；在全民AI的浪潮中，基于Caffe框架的AI图像识别结合QT4A自动化测试尝试，在企鹅电竞弹幕识别，以及表情业务自动化中动态图像识别有了落地 ，填补了自动化对动态图片内容精准检测的不足。 一、自动化检测结合AI图像识别效果图 效果：caffe训练的模型，企鹅电竞APP中对当前整个手机屏幕中的某一个特征弹幕识别率可达95%以上，其中表情的动态内容识别可达到100%。 二、AI识别结合自动化整体方案 整体的流程：在Caffer框架环境下，我们对训练好的模型生成服务，结合QT4A自动化框架，在用例中调用AI识别接口，回调给自动化检查结果，整个过程简单可分两部分：模型训练和自动化识别调用检查 8、部署模型 训练好的模型，可作为服务部署，供自动化调用： ? 9、自动化调用 ? 提供post方法供自动化用例传递识别校验图片： ?
随着对基于深度学习的图像识别算法的大量研究与应用，我们倾向于将各种各样的算法组合起来快速进行图片识别和标注。 优化后的算法在内存的使用和模型训练上表现越来越好，但当这些算法应用于模糊的、意义不确定的图像时，它们的表现又会如何呢? 罗夏墨迹测试 罗夏墨迹测验是现代心理测验中最主要的投射测验，于1921年由瑞士精神病学家洛夏（H.Rorschach）所研制，是侧重于精神动力学理论来研究人格的一种方法。 施测时按10张图片顺序一张一张地交给受试者，要他说出在图中看到了什么，不限时间，尽可能多地说出来，这一阶段称联想阶段；看完10张图，再从头对每一回答询问，问受试者看到是整图还是图中的哪一部分，为什么这些部位像所说的内容 对于这些复杂图像的识别就比较难以理解了，比如第10张卡片竟被认为是托盘。
自动化过程中对于Windows弹出框，一般使用AutoIT制作脚本进行操作， 之前写过章介绍，可以复习一下： Java+Selenium2+AutoIt实现右键文件另存为功能 上传也是同样的方法，使用AutoIt http://www.sikulix.com/ 这里介绍一下另外一种解决方案：使用Sikuli进行图片识别，来对Windows弹出框或者其他Windows窗口进行一系列的操作。 原理：在当前页面中识别目标图片，并对目标图片进行点击、输入、等待显示、判断是否存在等操作。 流程： 1、识别文本输入框，并输入文件名； 2、识别Open按钮，点击Open按钮。 ? ? System.out.println("**********1 file has been successfully uploaded.**********"); } } 总结： 其实Sikuli还可以用作一些其他的图片识别的自动化测试 ，但是Sikuli对分辨率有一定的要求，基于像素识别，所以指定要找的目标图片很少变动时就可以使用Sikuli，像上面例子中上传文件文本输入框和Open按钮变动就基本不变；但是对于多变动的目标图片还是不适合使用
自动化包括一切通过工具的方式来代替或辅助手工测试的行为都可以看做自动化，包括性能测试工具或自己所写的一段程序。 ? 测试邦 揭示UI自动化测试 UI自动化 UI层的自动化测试，这个大家应该再熟悉不过了，大部分测试人员的大部分工作都是对UI层的功能进行测试. UI自动化测试工具 Robot Framework: 接口测试，request web UI自动化，seleniumLibrary app UI自动化，AppiumLibrary Appium: 移动平台测试自动化的要求的： 1）不应该因为需要自动化测试应用而去重新编译或者修改你的app 2）不应该固定在一门特定的语言和一个特定的框架上去实现和运行你的测试 3）当说到测试自动化APIs的时候，一个移动测试框架不应该做 结论 对有app的UI自动化测试而言，Appium既可以支持ios也能支持android，是一款适合做移动端自动化测试的框架。
手动测试和自动化测试之间的区别 参数 自动化测试 手动测试 定义 自动化测试使用自动化工具来执行测试用例。 在手动测试中，测试用例由人工测试人员和软件执行。 执行时间 自动测试比手动方法要快得多。 手动测试无法批量进行。 编程知识 编程知识是自动化测试中必不可少的。 无需在手动测试中进行编程。 设置 自动化测试要求进行的测试执行较为简单。 自动化测试的利弊 自动化测试的优点： 自动化测试可帮助您找到比人工测试人员更多的错误 由于测试过程的大部分是自动化的，因此您可以快速高效地进行测试 可以记录自动化过程。 测试维护成本很高。 关键区别 手动测试由质量检查分析师（人为）手动完成，而自动化测试则由测试人员使用脚本，代码和自动化工具（计算机）完成。 没有编程知识就可以进行手动测试，而没有编程知识就不能进行自动化测试。 手动测试允许随机测试，而自动化测试则不允许随机测试。
软件自动化测试的脚本在操作应用出现异常时只要记录错误信息，再进行一些截屏，这样就已经够了。 软件自动化测试对脚本要经常维护，例如被测应用更新后，自动化测试脚本也要做相应的更新，修改相对频繁。而RPA脚本应用在成熟的系统之上，一旦构建完成且稳定运行，就尽量不修改，修改频度较低。 （4）对象识别方面。软件自动化测试中自动化技术主要是对象识别，通过对象直接操作元素，通常会避免用图像识别，因为图像识别的脚本不容易维护。 而RPA因为要跨多种类型应用，对象识别有时不能在所有的应用上工作，而且部署后一般不修改，所以采用图像识别的机会较多。 （5）迭代周期方面。 RPA属于高级版的自动化测试，RPA可以实现更广层面，更深入操作系统级别的操作
作者：朱伟鸿 前言 也许我们使用过Uiautomator编写过自动化测试脚本，也许我们也使用过Monkey来测试过应用的稳定性。 二、图像识别及算法介绍 也许图像识别对于我们来说也不怎么陌生，或多或少都有所接触，但能把图像识别直接应用到我们测试工作中的同学好像并不是特别多。 对于测试来说就是通过“识别”让计算机辅助我们测试，让计算机代替我们进行测试。 以下将就如何去“识别”的问题，介绍笔者在使用图像识别作为辅助工具所采用到的一些算法与算子。 ，能基本实现遍历的自动化操作。 四、总结 对于图像识别用于测试的路子本文仅为抛砖引玉篇，希望能在后面能在图像识别中加入机器学习与神经网络等当前热门的技术，并将其应用到测试工具的开发中。
测试与图像识别 活动时间：2016年3月16日 QQ群视频交流 活动介绍：TMQ在线沙龙第十七期分享 本次分享的主题是：测试与图像识别 共有43位测试小伙伴报名参加活动，在线观看视频人数 28人~想知道活动分享了啥吗 分享主题 什么是图像识别 图像识别中所运用要的算法 如何运用图像识别进行测试 问答环节 (1) 问题：请问为什么要使用图像识别的方法来写测试脚本？ 答：与基于页面基本元素的脚本相比，用图像识别的方法的使用场景可以更多样化，因为它不用基于uiautomator，所以能在H5以及游戏的测试上使用。 节点的遍历与跳转是通过图像识别的方法来进行计算的，主要是判读截图是否有变化来断定当前页面是否有跳转。 (5) 去除偏离大部队的噪点，具体如何实施？ 获奖名单 ID：周欣 270***823 恭喜以上一位同学获得TMQ本次沙龙活动听众奖； 本次奖品是由TMQ 官方出品《移动APP性能评测与优化》新书哦
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 ，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 ，检查等操作； 整体4399AT的脚本编写，图像识别用例生成，工具执行，请详情查看视频： 其中同一个元素有两个ID，就是如下图这样配置。 以上就是关于4399AT安卓UI自动化的图像识别功能使用讲解，如对您有帮助，欢迎点赞，收藏，分享~
每种测试的优缺点 一、UI自动化测试 大家所在公司都属于互联网公司，最大的特点就是快——产品需要不停的迭代，迭代时间基本在15天左右。 UI自动化测试的优点是，能够实际模拟真实用户的行为，直接验证软件的商业价值；缺点是用例的维护和执行代价很大。另外，UI自动化测试的稳定性问题，是长期以来阻碍GUI测试发展的重要原因。 在快速迭代的情况下，页面的改动可能会很频繁，而UI自动化测试本身基于页面元素，前端小小的改动可能需要测试的大大改。 二、接口测试 相比于UI自动化测试，接口测试更稳定，更具有价值。 效率。 接口测试是通过测试数据验证请求【request】与响应【response】是否符合预期。因此，接口测试开发和调试的效率会比ui自动化测试高很多。 稳定性。如果接口改动，那基本属于业务重新设计。 所以接口测试用例执行的稳定性很高。 实用性。UI自动化测试验证的主要是页面显示，而接口测试验证的主要是数据。
自动化测试是，把人对软件的测试行为转化为由机器执行测试行为的一种实践。 自动化测试的优势 自动化测试可以替代大量的手工机械重复性操作，测试工程师可以把更多的时间花在更全面的用例设计和新功能的测试上； 自动化测试可以大幅提升回归测试的效率，非常适合敏捷开发过程； 自动化测试可以更好地利用无人值守时间 ，去更频繁地执行测试，特别适合现在非工作时间执行测试，工作时间分析失败用例的工作模式； 自动化测试可以高效实现某些手工测试无法完成或者代价巨大的测试类型，比如关键业务 7×24 小时持续运行的系统稳定性测试和高并发场景的压力测试等 测试优先级的建议 自动化测试的目标 错误的预期 1.不清楚自动化测试的目标，以及为达到目标所计划的投入 2.对自动化测试抱有不切实际的幻想型期望，认为自动化测试能够干很多活同时省很多钱 自动化测试的第一目标从来都不是节省测试的人力成本 ，系统测试，验收测试 自动化测试，测试点窄深度深，需要准备时间长，效果相对一般，工业化高 兼容性测试，接口测试，单元测试，线上监控测试，性能测试，稳定性测试，回归测试 当前的自动化实践 从自动化测试的范畴来看一下我们当前的自动化测试状态
开发了那么多年，还从来没有让自己的代码跑过自动化测试，一般项目也不会去使用自动化测试，毕竟编写测试用例代码所花费的时间比开发还要多很多。今天只是了解一些自动化测试的几个概念。 所谓自动化测试，就是你开发完需求，可以自动帮你检测代码是否存在问题。 一般类或者库会去编写测试代码，当你对一个库扩展或者修复bug，要保证之前的代码不会因为这次的修改出现不可预测的问题，所以对之前的代码要进行自动化测试，保证之前的代码不会受影响。 能够通过自动化测试的代码一般质量很高，出现bug的机率很低，就算出现了问题，对于定位问题和解决修复也能很快响应。整体来说对代码的维护性很有帮助。 今天只是分享自动化测试的几个概念，真正编写测试用例是很复杂的，就我自己认知中，要对项目进行单元测试几乎不可能，如果是对类库编写测试用例，还算合理。 （完）
1.Selenium/Appium 自动化工具概述 实施自动化测试之前，我们总会调研哪些工具易用，免费，容易和其他工具或者框架集成。 做 Web 自动化测试我们经常选择Selenium，因为它开源免费，支持不同的开发语言，还有录制功能，从一定程度上减少了测试人员开发脚本的成本；做App自动化测试我们通常选择 Appium，它也是开源免费 这个工具支持不同层次技能的测试开发人员使用，有很少编码经验的测试人员也可以很快的上手一个自动化测试项目，编码经验丰富的测试人员可以基于该工具做扩展，灵活的实现所需功能。 2.2.1 提供一个完整的自动化测试解决方案 Katalon Studio 支持Web，Mobile，API 类型的自动化测试，它同时可以管理页面元素、测试数据、测试案例、生成自动化测试报告，可以集成到 CI/CD 过程中，兼容流行的质量处理工具，包括qTest，JIRA等，只需要使用 Katalon Studio 一个测试工具，就可以完成整个自动化测试流程。
本次教程将教大家如何用monkeyrunner进行android的自动化测试，包括环境的搭建、monkeyrunner和uiautomatorviewer工具的使用。 现在可以执行一些自动化测试的命令啦，这里以点击界面的命令做讲解。 首先是引入monkeyrunner相关的包。 然后是连接刚才运行的模拟器。 ? 在模拟器里打开你要测试的应用。 ? 至此我们已经学完简单的自动化测试了，这里将列出相关的其它一些比较常用的命令： 1、按下HOME键 device.press(‘KEYCODE_HOME’,MonkeyDevice.DOWN_AND_UP monkeyrunner_concepts.htmlunner_concepts.html 上面我们演示的那些命令也可以放在python脚本里面，然后通过运行monkeyrunner 你的脚本名字.py来实现整个过程的自动化 上面我们演示的那些命令也可以放在python脚本里面，然后通过运行monkeyrunner 你的脚本名字.py来实现整个过程的自动化。 好了，关于monkeyrunner工具的介绍就到此结束了。
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