在appium中,如何通过匹配图片来进行断言?

在Appium中进行图片匹配断言,可以使用OpenCV来实现。以下是使用Appium和OpenCV进行图片匹配断言的示例代码。

首先,需要确保安装了必要的库:

bash 复制代码
pip install opencv-python-headless
pip install opencv-python
pip install numpy

然后,下面是一个示例代码,展示如何使用Appium和OpenCV进行图片匹配断言:

python 复制代码
import cv2
import numpy as np
from appium import webdriver

# 配置Appium服务器和设备
desired_caps = {
    'platformName': 'Android',
    'platformVersion': '10',
    'deviceName': 'Android Emulator',
    'app': '<path_to_your_app>',
    'automationName': 'UiAutomator2',
}

# 启动Appium客户端
driver = webdriver.Remote('<http://localhost:4723/wd/hub>', desired_caps)

def load_image(image_path):
    """
    加载图片并转换为灰度图像
    """
    image = cv2.imread(image_path, 0)
    if image is None:
        raise FileNotFoundError(f"Image file '{image_path}' not found.")
    return image

def find_image_in_screenshot(screenshot_path, template_path, threshold=0.8):
    """
    在屏幕截图中查找模板图片
    """
    screenshot = load_image(screenshot_path)
    template = load_image(template_path)

    result = cv2.matchTemplate(screenshot, template, cv2.TM_CCOEFF_NORMED)
    min_val, max_val, min_loc, max_loc = cv2.minMaxLoc(result)

    if max_val >= threshold:
        return True, max_loc
    else:
        return False, None

# 获取屏幕截图
screenshot_path = 'screenshot.png'
driver.save_screenshot(screenshot_path)

# 模板图片路径
template_path = 'template.png'

# 进行图片匹配断言
is_found, location = find_image_in_screenshot(screenshot_path, template_path)

if is_found:
    print(f"Template found at location: {location}")
else:
    print("Template not found in screenshot")

# 关闭Appium客户端
driver.quit()

代码说明

  1. 加载图片load_image函数用于加载并转换图片为灰度图像。
  2. 查找模板图片find_image_in_screenshot函数在屏幕截图中查找模板图片。使用OpenCV的matchTemplate方法进行模板匹配,如果匹配度超过指定的阈值(默认0.8),则返回匹配的位置。
  3. 获取屏幕截图 :通过driver.save_screenshot方法获取当前屏幕截图并保存为文件。
  4. 进行图片匹配断言 :调用find_image_in_screenshot进行图片匹配,并根据结果进行断言。

通过上述代码,可以在Appium测试中使用图片匹配进行断言。请确保模板图片和屏幕截图的分辨率和比例一致,以提高匹配的准确性。

相关推荐
PcVue China4 小时前
MQTT:物联网时代的数据桥梁
网络·科技·物联网·mqtt·安全·自动化·软件工程
金智维科技官方15 小时前
AI驱动的智能流程自动化是什么
人工智能·自动化
AI趋势预见1 天前
通过多层混合MTL结构提升股票市场预测的准确性,R²最高为0.98
开发语言·人工智能·语言模型·自然语言处理·金融·r语言·自动化
zhoupenghui1682 天前
linux环境自动化golang项目启动脚本解析
运维·自动化·github·sh·golang自动化部署
兔兔爱学习兔兔爱学习2 天前
使用Cline+deepseek实现VsCode自动化编程
ide·vscode·自动化
深蓝宇科技2 天前
激光工控机在自动化领域中有哪些作用?
计算机视觉·自动化·激光工控机
天才测试猿2 天前
Pytest+selenium UI自动化测试实战实例
自动化测试·软件测试·python·selenium·测试工具·ui·pytest
27669582922 天前
新版231普通阿里滑块 自动化和逆向实现 分析
java·python·node.js·自动化·go·231滑块·阿里231
测试大圣2 天前
2025最新软件测试面试大全
自动化测试·软件测试·python·测试工具·面试·职场和发展·测试用例
David WangYang2 天前
使用 Motor-CAD 脚本实现 Maxwell 电机模型的 Ansys 自动化
自动化