[发明专利]一种基于图像识别技术的UI自动化测试方法

说明书

本发明公开的基于图像识别技术的UI自动化测试方法，涉及软件测试技术领域，根据产品的业务流程，建立目标图像库，在产品的运行过程中，对不同的UI界面进行截图，生成多个截图图像，分别将多个截图图像划分为多个区域图像，根据多个区域图像，分别将多个截图图像与目标图像库中当前流程步骤下的目标图像做比较，判断目标图像是否存在于截图图像中，若是，则计算该目标图像在截图图像中的位置并根据处于位置的功能元素，对产品进行操作，当需求更新或者版本迭代后，不需要对自动化测试脚本进行更新调试，也不需要单独搭建自动化测试框架，降低了维护成本，提高了效率及适用性。

技术领域

本发明涉及软件测试技术领域，具体涉及一种基于图像识别技术的UI自动化测试方法。

背景技术

自动化测试是将人为驱动的测试转化为机器执行的方案，该方案需要持续集成维护，使机器执行跟随产品版本迭代更新。自动化测试分为单元自动化测试、接口自动化测试、UI自动化测试三种。

目前的UI自动化测试方法主要采用Robot Framework、Selenium、Appium等自动化测试工具。虽然工具众多，但基本方式都是通过遍历界面中的各个功能元素，获得进行业务流程测试的关键功能元素的实现的。搭建自动化测试框架，根据界面中已知的功能元素和业务流程逻辑编写脚本，通过业务流程确定每个界面需要进行的操作，通过已知的功能元素进行UI自动化测试，但存在以下缺陷：

(1)当需求更新或者版本迭代后，需要对自动化测试脚本进行更新调试，维护成本高；

(2)无法一体覆盖Android和IOS两端的UI测试，Android和IOS两端的UI测试必须单独搭建框架，使用各自适配技术，适用性不强；

(3)部分自动化测试工具需要获取较多权限，对产品进行深入测试，需要修改应用程序代码，必须要人工介入，效率低。

发明内容

为解决现有技术的不足，本发明实施例提供了一种基于图像识别技术的UI自动化测试方法，该方法包括以下步骤：

S1根据产品的业务流程，建立目标图像库；

S2在产品的运行过程中，对产品运行过程中的UI界面进行截图；

S3分别将所述多个截图图像划分为多个区域图像；

S4根据所述多个区域图像，分别将所述多个截图图像与所述目标图像库中当前流程步骤下的目标图像做比较，判断目标图像是否存在于截图图像中；

S5若是，则计算所述目标图像在所述截图图像中的位置并根据处于所述位置的功能元素，对所述产品进行操作；

S6重复执行S2-S5步骤，直至完成整个业务流程测试。

优选地，根据产品的业务流程，建立目标图像库包括：

获取产品对应的业务流程中的各个关键操作，建立一个独立的内存空间；

根据所述各个关键操作，生成相应的目标图像并将所述目标图像存储于独立的内存空间，生成目标图像库。

优选地，根据所述多个区域图像，分别将所述多个截图图像与所述目标图像库中的各个目标图像做比较，获取与各个目标图像匹配的截图图像包括：

利用图像识别技术，分别获取各个目标图像的像素信息和各个截图图像中区域图像的像素信息；

根据各个目标图像的像素信息和各个截图图像中区域图像的像素信息，分别获取与各个目标图像匹配的截图图像。

优选地，计算各个目标图像在所述截图图像中的位置包括：

获取所述截图图像中与所述目标图像匹配的区域图像边界点的坐标；