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。
起首,必要确保安装了必要的库:
- pip install opencv-python-headless
- pip install opencv-python
- pip install numpy
复制代码 然后,下面是一个示例代码,展示怎样使用Appium和OpenCV进行图片匹配断言:
- 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()
复制代码 代码分析
- 加载图片:load_image函数用于加载并转换图片为灰度图像。
- 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。
- 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。
- 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,以进步匹配的准确性。
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