Pace自动化框架中的图像比较

Question

在PAF中使用哪个标签来比较使用计算机视觉的图像?例如，我想检查图像是否存在于web应用程序的全屏，而自动化。标签应该能够返回精度。

Answer 1

CV tag可以使用计算机视觉API来比较图像。这将帮助我们自动化静态UI测试。它的工作方式如下:

1. 要验证的屏幕区域的截图将在编写脚本时被捕获。
2. 全屏截图将在运行时拍摄
3. 创建脚本时捕获的屏幕区域将与运行时捕获的屏幕截图进行比较。
4. 输出将是一个屏幕截图，其中匹配的图像将在屏幕截图中标记，x和y坐标(变量)和匹配精度(变量)。
5. 一般来说，当图像匹配时，精度在0.995以上。在构建脚本时，我们需要检查精度数，并使用验证标签验证。

语法:

<cv screenshotFile="" fileToMatch="" outputFile="" resultVarName="" locXVarName="" locYVarName="" desktop=""></cv>

1. screenshotFile -包含屏幕截图的位置运行时保存

2. fileToMatch -包含的屏幕区域图像的路径需要在截图中检查

3. outputFile -包含图像的输出文件的路径匹配结果需要保存

4. resultVarName -包含
   匹配精度输出的变量名

5. locXVarName -将包含x的变量的名称图片在屏幕截图中匹配的位置

6. locYVarName -将包含y的变量的名称图片在屏幕截图中匹配的位置

7. 桌面-截图是否为机器人截图。如果
   为false，它将使用selenium在浏览器中截取屏幕截图。如果为true，它将使用机器人截图。