日前,瑞芯微Rockchip正式发布基于RK3399平台的Android 8.1 Neural Networks API (NNAPI)优化SDK,提供模型更通用、性能更强大的AI运算支持。
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。
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。
这段时间垃圾分类相关小程序、APP的上线,让图像识别又一次进入人们的视线,我国图像识别技术在全世界都排在前列。
对于安卓app专项性能测试中的页面加载/启动时间测试,对于测试方法的选择主要考虑技术,成本和测试项;对于启动时间/页面加载时间目前主要测试方法有五种,第一种是通过Android Device Monitor 通过筛选包名和Displayed关键字,来看启动时间;第二种是通过获取APP的启动activity,然后通过adb shell am start -W 包名/xxxActivity启动页面,然后输出的的时间有This time,Totaltime和Waittime三个时间;第三种是通过高速摄像机和QuickTime Player 来测试;第四种是通过自动化和图像识别来统计时间;第五种是让开发在代码插桩来进行统计;其中第五种是依赖开发或者依赖代码,并且存在无法判断元素是否加载完成,存在误差,综合以上,根据能力的区别和成本投入,前面四种测试方法都有人选择,而对于第三种应该是最准确,也是对于高要求的公司在使用,基本高速摄像头,一般1s都有240张图,可以测试的很精准,可以真正的测试到用户感知的页面加载完成的时间;对于成本投入小,精度要求不是特别高的,我建议是使用自动化和图像识别,这个是最好的;
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:
图像输入无非就是图片识别嘛,再通俗一点就是识别手机中的照片,分析里面的物品,然后进行垃圾分类。图像识别还是有很多的SDK可以使用的,这里面我目前用过的就是百度的图像识别,感觉还是蛮好的,而且有我之前的文章做普遍,那么本文是属于APP功能编写,这与单独写介绍SDK使用的文章完全是两回事。那么就来看看实践中怎么插入这个图像识别了。
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
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。
一 从移动时代迈向 AI 时代 本届 Google I/O 开发者大会于北京时间2017年5月18日凌晨1点,在美国加州山景城的海岸线圆形剧场准时开始。本次 I/O 大会现场参与人数超过7000人,在58个国家同步直播,全球开发者们一起见证 Google 带来的科技盛宴。 在过去的一年中,全球已经有10亿人在使用Google的服务,有超过5亿人使用Google photo, 全球活跃 Android 设备量已超过20亿台。在移动时代,Google 无疑是行业巨头,而在今年,CEO Sundar Picha
最近朋友问我能不能写一个自动化,帮他解放一下双手。我想了想,在我知识里很多辅助脚本制作工具,想想那些可能会有一堆局限性,想到了Python有自动化测试游戏框架或者工具,但是一直没有了解,搜了下资料,突然发现了AirTest,嗯…还是小几年前的东西,于是我面无表情的点击了进去。
有关TensorFlow的介绍建议看官网,如果懒的话可以直接看我上篇文章。官方告诉我们,入门TensorFlow lite的最好姿势是学习他的demo,这里从第一个例子,图片识别开始。
最近朋友问我能不能写一个自动化,帮他解放一下双手。我想了想,在我知识里很多辅助脚本制作工具,想想那些可能会有一堆局限性,想到了Python有自动化测试游戏框架或者工具,但是一直没有了解,搜了下资料,突然发现了AirTest,嗯...还是小几年前的东西,于是我面无表情的点击了进去。
在通往人工智能的路上,Google一直在不停地买买买。 谷歌在2011年成立AI部门,目前已经有100 多个团队用上了机器学习技术,包括Google搜索、Google Now、Gmail等, 并往其开源Android手机系统中注入大量机器学习功能(如用卷积神经网络开发Android手机语音识别系统) 。谷歌目前产品和服务依靠主要AI技术驱动,如谷歌使用深度学习技术改善搜索引擎、识别Android手机指令、鉴别其Google+社交网络的图像。 2015年8月,谷歌宣布架构重组,设立母公司Alphabet,谷歌
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;
非root方式发送屏幕触摸事件比较困难,研究中。。。,可能需要每种手机的rom编译一个apk包
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
Google 于2006年8月收购Neven Vision 公司 (该公司拥有 10 多项应用于移动设备领域的图像识别的专利),以此获得了图像识别的技术,并不是常快应用到免费的 Picasa 相冊管理程序中,提供基于人脸识别的相片管理功能,另外还推出了一个新项目叫Goggle ,能从照片中识别世界各地的地标建筑,相同Google 也把人脸识别功能加入�到了Android 中。只是因为个人隐私等相关因素,Google Goggles好像临时屏蔽了人脸识别功能 。
对焦,这里所说的“焦”是指“焦距”。在拍照时,一定是需要调焦的。一般会在目标位置最清晰的时候会停止对焦。最近在处理OpenCV进行图像识别时,需要连续的调焦(对焦),并在对焦完成后进行拍照,获取图片后进行图像识别。识别完成后摄像头不关闭继续进行扫描识别。整理成本文。
“跳一跳”外挂自动化 前言 在上一篇“跳一跳”游戏外挂原理详析(手动版)中,讨论了跳一跳外挂编写的原理,以及手动版的实现,但是在文章最后提到了不足,就是手动太累了,这篇文章通过图像处理的方法,实
在对安卓手机设计自动化测试用例的时候,判断一个测试场景是否可以自动化的依据在于其是否需要人的参与。对于wifi能否自动打开关闭,短信能否自动收发这样的场景,不需要人参与就可以通过程序来判断,因此对Wifi与短信这样的测试,可以通过程序来实现自动化测试。但是另外还有一些测试场景,需要人的眼睛来看,这种场景要实现自动化就比较困难。
如上图是由opensignal统计的2014年Android设备的数据,可以看到碎片化越来越严重,苹果相比Android来说稍微好点但最近几年由于创新乏力不断在屏幕尺寸上做文章也使得苹果的适配开始面临更多的挑战。
由于图像识别没有直接的Android SDK,因此本文将通过API访问进行图像的识别。
被Google以30亿美金收入囊中的Nest正式拿下了Dropcam,价格为5.55亿美金。对于收购目的,Nest联合创始人罗杰斯表示“Nest和Dropcam都希望能为客户提供整体化的使用体验,同时也都致力于帮助人们出门在外时仍然能与自己的家保持联系。”,Dropcam是目前最受欢迎的平民家居摄像头,并且开创了基于摄像头的云存储服务的“硬件即服务“模式。 一个是温控器+燃气报警器,另一个则是家庭监控摄像头。两个看上去本来不相关的公司之间的共同点在于,它们是都“智能家居”产品。智能家居单品之间的联合协作是必
几年前图片美颜教育了市场,到了直播时代,美颜同样成为直播平台的标配。女主播要是在直播中不能自动美颜,那只能靠更精致的妆容来补,而实时直播美颜技术恰好解决了这个问题。 目前最新的美颜技术已经发展到了2.
上个星期分享了《基于Sikuli GUI图像识别框架的PC客户端自动化测试实践》,但sikuli看起来怎么都像是上个世纪的界面风格,且功能过于简陋。而同样基于图像识别框架的Airtest,则无疑强大了许多,本次分享的内容是基于Airtest实现Windows应用的自动化测试,内容大纲:
曾在谷歌大脑实习的视觉搜索创业公司Clarifai CEO马修·塞勒称:“谷歌的一切都由机器学习驱动。”国外媒体近日撰文揭秘重塑谷歌帝国的人造大脑。文章指出,3年前创建的谷歌大脑项目表现越来越抢眼,其
近日,百度深度学习实验室主任林元庆在百度年终媒体分享会上做了《看懂AI-百度技术开放日》的演讲,从客观层面阐述了人工智能技术研发的四大支柱,为我们呈现了让人工智能更深层,更极致的方法论,下面是演讲精华
AI(Artificial Intelligence)正在不断的改变着各个行业的形态和人们的生活方式,图像识别、语音识别、自然语言理解等 AI 技术正在自动驾驶、智能机器人、人脸识别、智能助理等领域中
众所周知,市面上有很多自动化测试工具,web自动化有selenium,robotframework,playwright等,接口自动化测试工具有httprunner,postman,jmeter等,性能测试有jmeter,loadrunner,locust,nGrinder等,移动端测试有appium,airtest等等。那有没有同时支持多端的工具呢?肯定是有的,airtest支持移动端和web测试,但不支持接口测试(当然可以自行编写脚本实现)。robotframework支持web端、移动端和接口测试,但不支持性能压测。另外,同类的测试工具,各个工具都有自身的特点,比如airtest支持图像识别控件,robotframework可以看成是selenium和appium的高级别封装,降低了代码编写成本,httprunner让接口测试用例通过配置化完成,降低了编写脚本的门槛,也可直接将接口用例转化为性能测试用例,利用locust实现性能测试。那有没有可能将这些工具都整合起来,放在一个框架里实现呢?基于此种构想,airobots诞生了。
你可以看到这个Token还是挺长的。对于这个Token,是有有效期的,基本上是一个月,所以你可以不用每次使用时都重新请求这个接口去获取Token,这里可以用缓存来解决这个问题。
Tengine 是 OPEN AI LAB 一款轻量级神经网络推理引擎,它针对 Arm 嵌入式平台进行了专门优化,对 Android、Linux 系统都提供了很好的支持。
李林 编译自 pyimagesearch 作者 Adrian Rosebrock 量子位 报道 | 公众号 QbitAI OpenCV是一个2000年发布的开源计算机视觉库,有进行物体识别、图像分割、
导读: 根据腾讯WeTest提供数据显示,70%的互联网用户已有3年以上的互联网经验,对应用内容的需求更加追求高效与个性化,需要产品长期稳定产出优质内容。而随着行业内容、信息“暗战”白刃化,只有最高品质的互联网产品才能从贴身肉搏中杀出新风口。 在“互联网+”时代的到来后,移动应用多样化场景和空闲时间分段化,已经催生了多样型用户需求。为了迎合这种多样型需求,移动应用愈发百花齐放,但同时这也意味着产品需要接受更多质量检验,品质为王的趋势致使开发者需要面对更多挑战。 根据Ericsson公开的最新报告显示,智能手
答应各位的GDOC现场分享终于整理成文了。特地精选了最重要、干货的部分呈现给大家。
之前写过一篇《这个中秋,我开发了一个识别狗狗的app》。图片识别可以算作是深度学习领域烂大街的主题,几乎每本书和教程都会拿来作为入门示例。移动端的图片识别的教程也很多,大多数都脱胎于Google的教程《TensorFlow for Poets》和《TensorFlow for Poets 2: Android》。有了现成的教程,我对实现狗狗的图像识别信心满满,认为重点在于信息的展示及狗狗信息的收集。
雷锋网按:本文内容来自涂图 CTO 邱彦林在硬创公开课的分享,在未改变原意的基础上进行了编辑整理。 几年前图片美颜教育了市场,到了直播时代,美颜同样成为直播平台的标配。女主播要是在直播中不能自动美颜,那只能靠更精致的妆容来补,而实时直播美颜技术恰好解决了这个问题。 目前最新的美颜技术已经发展到了 2.0 阶段,打个比方,如果美颜 1.0 只是化妆(磨皮、祛痘、肤色调整)的话,美颜 2.0 基本就能达到整容的效果——把眼睛变大,把圆脸变成瓜子脸。而实现这一效果的基础就是人脸识别。 硬创公开课特邀专攻直播美颜的
8月31日,华为发布了新一代顶级人工智能手机芯片——麒麟980,成为全球首款采用7nm制程工艺的手机芯片。麒麟980能做到人脸识别、物体识别、物体检测、图像分割、智能翻译等,实现AI识别质的飞跃。
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
将纸质文档转换为数字文档有着巨大的需求,因为数字文档更容易检索。经过多年的探索和研究,OCR(Optical Character Recognition,光学字符识别)技术日趋成熟,OCR技术在印刷、打印行业应用广泛,可以快速的将纸质资料转换为电子资料。而近些年来,卷积神经网络(CNN)快速发展,是最先进的图像识别技术,其应用范围不仅仅局限于转化文档,在人脸识别、号码识别、自动驾驶等领域得到广泛应用。
【新智元导读】李飞飞加入谷歌是最近 AI 界的一件大事,反映了谷歌、微软、亚马逊、Facebook 等科技巨头正在积极重塑自己在人工智能领域的策略。这些公司不仅在内部推广 AI 技术,把 AI 应用于它们现有的产品,同时也致力于将这些技术推广到其他技术领域。本文梳理了这些大公司的最新动向和策略,无可置疑的是,他们都是认真的,AI 将在我们的未来发挥越来越大的作用。 李飞飞加入谷歌是最近 AI 界的一件大事。作为斯坦福大学人工智能和视觉实验室主任,李飞飞创建了全球最大的图像识别数据库 ImageNet,加速了
谷歌人工智能先驱Geoffrey Hinton公布了AI技术进展,可提高电脑正确识别图像的速度和较少的数据依赖。 Google公司公布了关于其人工智能先驱Geoffrey Hinton技术的进展。该技术提高了计算机识别图像的速度,且只需要较少的数据。Hinton是一位科研人员,他在人工神经网络方面的工作被看成机器学习商业化的基础。上个星期他在学术网站上匿名发表了两篇研究论文,详细介绍了这种被称为胶囊网络的方法。这种方法可能意味着电脑会能够识别与图像库中的已知图像有不同拍摄角度的照片。它也可以被应用于语音和视
01 框架介绍 APAIST是用于开发游戏自动化AI的开源框架(开源项目名为GameAISDK)。项目的特点是以游戏图像为输入,直接输出模拟触屏操作,不依赖游戏端提供任何API接口。 APAIST 框架 APAIST框架主要包括SDKTool(配置文件工具),AI SDK两部分。SDKTool帮助我们生成跟具体游戏相关的AI SDK所需要配置文件。如游戏运行过程中,整个流程中需要动作交互的UI,需要识别的游戏元素等。AI开发过程中用到的信息可来自于游戏图像(AIClient获取)或其他数据。ait
一天我在公司用手机看游戏直播,同事问我在玩什么游戏?我和他说在看直播,他恍然大悟:原来如此,我还纳闷你玩游戏,咋不用动手呢。。。。一语惊醒梦中人:玩游戏不用动手,怎样才能做到玩游戏不用手呢?我要去 GitHub 上找找~
多图预警、多图预警、多图预警。秋招季,毕业也多,跳槽也多。我们的职业发展还是要顺应市场需求,那么各门编程语言在深圳的需求怎么呢?工资待遇怎么样呢?一起来用 Python 分析一下,当前深圳的求职市场怎么样?顺便帮一下秋招的同学。于是便爬取了某拉钩招聘数据。以下是本次爬虫的样本数据:
随着手游行业的迅速发展,商业引擎的使用在手游研发中越来越普遍。在玩家们对游戏审美不断提高的同时,也需要游戏开发者拿出更精巧“绝技”。 在2017年下半年起,战术竞技游戏的爆发,便要求游戏开发者们在传统射击手游之上,实现更写实的“次世代”画面。因此,在画面设计上有出色表现力的虚幻系列引擎便成为最佳之选。而随着虚幻引擎4(Unreal Engine 4,以下简称UE4)免费开放,近年来正有越来越多的手游在开发中开始使用这款引擎。 2018年5月23日-24日,由Epic Games主办的“2018 Unreal
伴随着图像处理技术的飞速发展,推动了图像识别技术的产生和发展,并逐渐成为人工智能领域中重要的组成部分,并广泛地运用于面部识别、指纹识别、医疗诊断等等领域中,发挥重要作用。
顾名思义,图像识别就是对图像进行各种处理,分析,并最终确定我们要研究的目标。当今的图像识别不仅指人的肉眼,而且还指使用计算机技术进行识别。
现在社会中人工成本是非常大的,因为这种状况所以现在很多工作使用到的机器也越来越多,尽可能的减少人为操作,这样就可以减少总体的成本提升本身的竞争力,提到机器操作不得不说的就是人工智能技术,越来越多的企业开始接触以及使用人工智能技术,从而减少人工成本的支出,让机器代替人力操作,比如现在比较火热的智能识别图像识别技术,那么智能识别图像识别采用了什么原理?智能识别图像识别有哪些应用?
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