在自动化测试中,基于xpath.js选择器.css选择器进行元素定位及判定的技术已经比较成熟.在实际应用中,无论是web端还是移动端,仍有很多时候需要根据页面内容.页面中的图像进行定位及判定,这里介绍一下基于opencv的图像识别技术在自动化测试中的应用. 这里我们使用selenium驱动测试,使用opencv进行页面元素判定. OpenCV是一个基于BSD许可(开源)发行的跨平台计算机视觉库,可以运行在Linux.Windows和Mac OS操作系统上.它轻量级而且高效——由一系列 C 函数和

为什么需要UI自动化测试 移动端APP是一个复杂的系统,不同功能之间耦合性很强,很难仅通过单元测试保障整体功能.UI测试是移动应用开发中重要的一环,但是执行速度较慢,有很多重复工作量,为了减少这些工作负担,提高工作效率,需要引入可持续集成的自动化测试方案. 为什么选择Appium Appium是一款开源测试工具,可以用来测试安卓/iOS/Windows端的原生应用和Web混合应用. 为了应对快速迭代的移动端应用功能,越来越多的App采用混合模式,即将部分功能交给应用内嵌的Web页面实现.Appi

业务接口+UI层的设计(基于Castle实现的Repository) Repository层设计的文章见:[http://www.cnblogs.com/yomho/p/3297042.html]   一.概要设计 上面Reposity 应该为 Repository 特此更正,也不打算作图更正了.   二.业务Server层 业务层Server是承Repository层,启UI层的重要层, UI层的数据和Repository层的数据传递必须经过它 业务层的扩展非常必要 所以采用IServer<T

测试自动化程序的任务 基于反射的ui测试自动化程序,要完成的6项任务: 通过某种方式从测试套件程序中运行待测程序(AUT: Applicaton Under Test),以便于两个程序之间进行通信 操纵应用程序的窗体,从而模拟用户对窗体所实施的moving和resizing操作 检查应用程序窗体,确定应用程序的状态是否准确 操纵应用程序控件的属性,从而模拟用户的一些操作,比如模拟在一个TextBox控件里输入字符 检查应用程序控件的属性,确定应用程序的状态是否准确 调用应用程序的方法,从而模拟一

UI指的是用户可以用肉眼可以看到的页面. UI层自动化测试的原理.不论是web端还是移动端,原理都是一样的,就是基于页面元素的识别和定位来进行模拟用户行为. 首先识别到某个元素,比如一个按钮,然后定义一个动作,比如点击,这样就通过代码模拟完成了一次按钮的点击,代替了人工去点击.如果后期再加入数据驱动和Page Object思想就基本形成了一个UI层自动化测试框架了 UI层自动化测试的适用范围:不建议做大规模的应用,主要几个原因: 1.UI变化频繁,计划根本赶不上变化 2.初期见效太慢 3.前端开

基于Appium.Python的自动化测试环境部署和实践   第一章 导言 1.1 编制目的 该文档为选用Appium作为移动设备原生(Native).混合(Hybrid).移动Web(Mobile Web)应用UI自动化测试的相关自动化测试人员.开发人员等提供参考. 1.2 预期读者 自动化测试人员.测试代表.开发人员等. 第二章 概述 2.1 Appium设计哲学 不需要为了自动化而且重新编译或修改测试app: 不应该让移动端自动化测试限定在某种语言和某个具体的框架:也就是说任何人都可以使用

摘抄自 从去年10月份开始,学了几个月的领域驱动设计(Domain Driven Design,简称DDD).主要是学习领域驱动设计之父Eric Evans的名著:<Domain-driven design:领域驱动设计:软件核心复杂性应对之道>,以及另外一本Martin Flower的<企业应用架构模式>,学习到了不少关于如何组织业务逻辑方面的知识.另外,在这个过程中也接触到了一些开源的架构和一些很好的思想.如:命令查询职责分离(Command Query Responsibil

        基于OpenCV编写图像处理项目,除了算法以外,比较重要一个问题就是界面设计问题.对于c++语系的程序员来说,一般来说有QT/MFC两种考虑.QT的确功能强大,特别是QML编写android界面很有一套(https://www.cnblogs.com/jsxyhelu/p/8286476.html),在树莓派上进行设计也很方便(https://www.cnblogs.com/jsxyhelu/p/7839062.html):但是使用QT的一个现实问题就是和现有平台的结合,比如客户

Java基于opencv实现图像数字识别(二)-基本流程 做一个项目之前呢,我们应该有一个总体把握,或者是进度条:来一步步的督促着我们来完成这个项目,在我们正式开始前呢,我们先讨论下流程. 我做的主要是表格中数字的识别,但这个不是重点.重点是通过这个我们可以举一反三,来实现我们自己的业务. 图像的识别主要分为两步:图片预处理和图像识别:这两步都很重要 图像预处理: 1. 图像灰度化:二值化 2. 图像降噪,去除干扰线 3. 图像腐蚀.膨胀处理 4. 字符分割 5. 字符归一化 图像识别: 1.

基于 OpenCV 的人脸识别 一点背景知识 OpenCV 是一个开源的计算机视觉和机器学习库.它包含成千上万优化过的算法,为各种计算机视觉应用提供了一个通用工具包.根据这个项目的关于页面,OpenCV 已被广泛运用在各种项目上,从谷歌街景的图片拼接,到交互艺术展览的技术实现中,都有 OpenCV 的身影. OpenCV 起始于 1999 年 Intel 的一个内部研究项目.从那时起,它的开发就一直很活跃.进化到现在,它已支持如 OpenCL 和 OpenGL 的多种现代技术,也支持如 iOS

原文:基于事件驱动的DDD领域驱动设计框架分享(附源代码) 补充:现在再回过头来看这篇文章,感觉当初自己偏激了,呵呵.不过没有以前的我,怎么会有现在的我和现在的enode框架呢?发现自己进步了真好! 从去年10月份开始,学了几个月的领域驱动设计(Domain Driven Design,简称DDD).主要是学习领域驱动设计之父Eric Evans的名著:<Domain-driven design:领域驱动设计:软件核心复杂性应对之道>,以及另外一本Martin Flower的<企业应用架

一.什么是Selenium? Selenium是一个基于浏览器的自动化测试工具,它提供了一种跨平台.跨浏览器的端到端的web自动化解决方案.Selenium主要包括三部分:Selenium IDE.Selenium WebDriver 和Selenium Grid. Selenium IDE:Firefox的一个扩展,它可以进行录制回放,并把录制的操作以多种语言(例如java.python等)的形式导出成测试用例. Selenium WebDriver:提供Web自动化所需的API,主要用作浏览

        基于OpenCV编写图像处理项目,除了算法以外,比较重要一个问题就是界面设计问题.对于c++语系的程序员来说,一般来说有QT/MFC两种考虑.QT的确功能强大,特别是QML编写android界面很有一套(https://www.cnblogs.com/jsxyhelu/p/8286476.html),在树莓派上进行设计也很方便(https://www.cnblogs.com/jsxyhelu/p/7839062.html):但是使用QT的一个现实问题就是和现有平台的结合,比如客户

对于自动化测试,尤其是UI的自动化测试.是很多做黑盒功能测试的同学,入门自动化测试一个最为直观的或者说最容易理解的途径之一. 对于手工测试和自动化测试的优劣,网上有很多论述,在这里不作展开讨论.但是,让测试人员解放生产力,提高效率,把精力关注与最为重要的核心业务逻辑与测试设计上,是每个测试团队所必需要关注的.因此,在适当的范围内开展自动化测试,是可以提高整个测试团队的生产率的. 对于Selenium,这个东西是一个浏览器应用程序测试工具.之所以选择它做WebUI的自动化测试主要是因为它有以下两大

参考链接 [ 基于opencv 识别.定位二维码 (c++版) ](https://www.cnblogs.com/yuanchenhui/p/opencv_qr.html) OpenCV4.0.0二维码识别代码简析 1.使用Qrdetector实现二维码检测 opencv中的QRCodeDetector类可以实现二维码的定位,识别功能,由于本项目使用的是自己设计的二维码,因此暂时只使用到QRCodeDetector的检测功能 函数接口 bool detect (InputArray img,

zhcc 基于vue(element ui) + ssm + shiro 的权限框架 引言 心声 现在的Java世界,各种资源很丰富,不得不说,从分布式,服务化,orm,再到前端控制,权限等等玲琅满目,网上有句话说,语言框架迭代太快了,我学不动了,不如回去搬砖吧,可是天这么热,砖烫手啊.程序搞起来很容易,就是有点头冷. 程序员的两大世界难题 重复轮子 语言框架迭代太快,没错,就简单来说高级语言就有几十种,虽然流行的就那么几种,语言就是重复之一,从语言想表达的作用上来看,都是为了操作计算机,我想未

卡尔曼滤波器及其基于opencv的实现 源地址:http://hi.baidu.com/superkiki1989/item/029f65013a128cd91ff0461b 这个是维基百科中的链接,比较详细了,如果想详细了解应该看下那篇开篇论文,已经有人翻译成了中文. http://zh.wikipedia.org/zh/%E5%8D%A1%E5%B0%94%E6%9B%BC%E6%BB%A4%E6%B3%A2 卡尔曼滤波器 – Kalman Filter 1．    什么是卡尔曼滤波器(Wh

基于ZigBee的家居控制系统的设计与应用 PPT简介:http://pan.baidu.com/s/1i38PC6D 摘  要 智能家居是未来家居的发展方向,其利用先进的网络技术.计算机技术和无线通信技术等将家居中的各种电子电气设备连接起来,统一管理.远程监控和资源共享,实现了高效.便利的生活环境.近些年互联网的迅猛发展,网络的稳定性.安全性和网络带宽都有了长足的发展,由互联网提供的各种服务已经深入到人们生活的方方面面,因此将智能家居系统同互联网结合起来,为用户提供远程控制服务,延伸智能家居系

GOCVHelper(GreenOpen Computer Version Helper )是我在这几年编写图像处理程序的过程中积累下来的函数库.主要是对Opencv的适当扩展和在实现Mfc程序时候的功能增强.     这里将算法库开放源代码,并且编写一系列blog对函数实现进行说明.目的是在于“取之于互联网,用之于互联网”.并且也希望该库能够继续发展下去.     由于算法库基于Opencv和Mfc进行编写,所以要求阅读使用者具备一定基础.     最终提交的是GOCVHelper.h 和GO

基于OpenCv从视频文件到摄像头的人脸检测 在OpenCv中读取视频文件和读取摄像头的的视频流然后在放在一个窗口中显示结果其实是类似的一个实现过程. 先创建一个指向CvCapture结构的指针 CvCapture *capture; 再用两个函数就可以分别获取到视频文件或者摄像头的一些状态信息,然后把这些信息放进去之前指向的结构体 视频文件 capture = cvCreateCameraCapture(0); 打开摄像头 capture = cvCreateFileCapture(argv[