AutoRunner自动化测试工具-新版本智能识别算法之视觉识别技术

视觉识别是一种通过计算机技术对图像或视频进行分析和理解的方法。这种算法能够将图像中的特征和模式与已知的类别进行比较，从而实现物体、人脸、动作等内容的识别和分类。

视觉识别算法通常包括图像预处理、特征提取和分类三个主要步骤。首先，图像会经过去噪、增亮、锐化等预处理操作，以提高后续分析的准确性。然后，特征提取算法会从图像中提取关键的视觉特征，如颜色、纹理、形状等。最后，利用分类器对提取到的特征进行分类，将图像归入不同的类别。

视觉识别算法在生活中有广泛应用。例如，人们可以利用它来进行人脸识别、文字识别、车牌识别等。同时，该算法也可以应用于监控系统、自动驾驶、智能家居等领域，为人们的生活提供更多便捷和安全。

在自动化测试过程中，总是会遇到一些非标准控件，用传统的录制方式录制不到或者回放不成功，对于这种类型控件，往往需要集成代码或者第三方组件才能正常进行操作。

泽众AutoRunner（简称AR）是国内专业的支持C/S、B/S各种技术框架的、基于组件识别的自动化测试工具，实现7*24小时的自动化回归测试和功能测试，让测试更智能。

AR集成了视觉识别功能，通过视觉识别，可以很轻松的录制标准控件以及非标控件，并且支持基于图标或者基于文字对控件进行操作，极大的方便了自动化脚本的制作及调试。

那么AR新版本中是怎么使用视觉识别的呢？

使用流程：

首先，开始录制后，需要选择录制窗口并选择截图，等待工具自动视觉分析完成：

筛选录制：在截图的界面上进行自定义操作，将会生成对应操作脚本，对象库中也只会抓取操作的组件属性信息；

对象库、脚本展示：

全部录制：默认将当前截图的所有内容识别生成组件并保存到对象库中，不会生成脚本，需要自行配置脚本内容；

对象库展示：

操作命令展示：