【摘 要】
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目前进行移动端样式测试的自动化测试平台的主要实现方案是搭建虚拟手机环境,进行模拟点击,生成测试影像,由测试人员进行影像筛查,找到不符合预期的测试结果,这种自动化测试结合人工回归的方式难以真正节省测试人力。为解决这种测试人力不能得到节省的问题,本文所设计的自动化测试平台加入样式校验模块,不需要测试人员进行全量影像筛查,以节省测试人力。本平台使用Python语言实现整体框架,平台采用组件化的概念,包括
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目前进行移动端样式测试的自动化测试平台的主要实现方案是搭建虚拟手机环境,进行模拟点击,生成测试影像,由测试人员进行影像筛查,找到不符合预期的测试结果,这种自动化测试结合人工回归的方式难以真正节省测试人力。为解决这种测试人力不能得到节省的问题,本文所设计的自动化测试平台加入样式校验模块,不需要测试人员进行全量影像筛查,以节省测试人力。本平台使用Python语言实现整体框架,平台采用组件化的概念,包括环境操作层、逻辑处理层、应用程序层三个层次,实现工具与业务逻辑解耦,以保障平台的低耦合,提升工作性能。本文对移动端广告样式和交互功能的测试人员的需求进行分析,设计并实现测试任务触发模块、配置更新模块、样式渲染模块、样式校验模块和线上收入监控模块五大功能模块,这五个模块协同作用,分析测试人员输入的测试环境模块的配置信息、测试用例信息等信息,新建测试任务,调度手机资源进行样式展现、样式抓取,对生成的样式图像进行模板匹配,确定相似度。其中,在调度资源时,为了保证兼容不同尺寸的屏幕,利用时间片轮转算法选取不同品牌的四部手机进行样式抓取;将图像与基准图片进行模板匹配时,采取Hu不变矩用于计算特征值,Hausdorff距离算法用于计算相似度的方式,以提升自动化测试结果比对的成功率。为实现本自动化测试平台,本文对OCR识别技术、Hu不变矩、Hausdorff距离算法进行深入学习,并进行对测试平台的需求分析、设计、实现和测试工作,完成测试平台的开发。通过将新版本Hu不变矩结合Hausdorff距离算法进行样式校验的自动化测试平台与旧版本语义切割进行样式校验的自动化测试平台对比,能够得出的结论是:本文中不变矩算法结合Hausdorff距离算法进行模板校验的自动化测试平台在支持已经开发成熟的软件快速迭代的测试需求中,自动比对测试结果的成功率有所提升,且测试的稳定性和效率均由40%提升至90%以上,更适用于实际工程应用。
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