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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:
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:
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()
load_image
函数用于加载并转换图片为灰度图像。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。driver.save_screenshot
方法获取当前屏幕截图并保存为文件。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。
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