【技术实现步骤摘要】
本公开涉及自动化测试，尤其涉及一种自动化测试方法、装置、电子设备、存储介质及产品。
技术介绍
1、相关基于图像识别的自动化测试方法中，没有考虑到目标图像中目标要素的准确性，导致目标图像的识别准确率低，进而影响自动化测试的效率。
技术实现思路
1、本公开提供一种自动化测试方法、装置、电子设备、存储介质及产品，以解决相关技术中的问题。
2、本公开的第一方面实施例提出了一种自动化测试方法，该方法包括：
3、获取目标图像，所述目标图像至少包括一个目标要素；
4、对所述目标图像进行预处理，得到所述目标图像对应的高灰度图像；
5、对所述目标图像对应的高灰度图像进行分割，得到至少一个目标要素图，所述目标要素图至少包括一个目标要素；
6、从所述目标要素图中截取目标要素区域图；
7、识别所述目标要素区域图，得到所述目标图像的识别信息；
8、将所述识别信息与预设目标图像信息进行对比，得到对比结果。
9、在一实施例中，对所述目标图像进行预处理，得到所述目标图像对应的高灰度图像，包括：
10、对所述目标图像进行范式化处理，得到范式化图像；及对所述目标图像进行修正，得到修正图像；
11、将所述范式化图像和所述修正图像进行融合，得到所述目标图像对应的高灰度图像。
12、在一实施例中，对所述目标图像进行范式化处理，得到范式化图像，包括：
13、对所述目标图像进行卷积操作
14、对所述特征图像进行向下采样，生成不同层级的金字塔图像，所述不同层级的金字塔图像包括低层级图像和高层级图像；
15、将所述金字塔图像中低层级图像与所述金字塔图像中高层级图像进行差分，得到差分图像；
16、对所述差分图像进行范式化处理，得到范式化图像。
17、在一实施例中，对所述目标图像进行修正，得到修正图像，包括：
18、获取所述目标图像中预设区域内不同灰度像素点的数量和所述目标图像中灰度像素点的数量；
19、将所述目标图像中预设区域内不同灰度像素点的数量与所述目标图像中灰度像素点的数量作比，得到第一比值；
20、基于所述预设区域内不同灰度像素点的数量和预设像素点的数量阈值，确定与所述第一比值对应的目标动态修正尺寸；
21、按照所述与所述第一比值对应的目标动态修正尺寸对所述目标图像进行修正，得到修正图像。
22、在一实施例中，对所述目标图像对应的高灰度图像进行分割，得到至少一个目标要素图，包括：
23、获取所述目标图像对应的高灰度图像中每个像素点的灰度值；
24、基于目标要素的灰度值与背景要素的灰度值，得到至少一个第一分割阈值；
25、按照每个所述第一分割阈值，确定目标要素的灰度值与背景要素的灰度值之间的方差；
26、确定所述目标要素的灰度值与背景要素的灰度值之间的方差最大时的所述第一分割阈值为第二分割阈值；
27、按照所述第二分割阈值分割所述高灰度图像，得到至少一个目标要素图。
28、在一实施例中，将所述识别信息与预设目标图像信息进行对比，得到对比结果，包括：
29、将所述识别信息与预设目标图像信息进行对比；
30、若所述识别信息与预设目标图像信息对比成功，则获取对比结果；
31、若所述识别信息与预设目标图像信息对比失败，则对所述目标图像进行预处理。
32、本公开的第二方面实施例提出了一种自动化测试装置，该装置包括：
33、获取单元，用于获取目标图像，所述目标图像至少包括一个目标要素；
34、预处理单元，用于对所述目标图像进行预处理，得到所述目标图像对应的高灰度图像；
35、分割单元，用于对所述目标图像对应的高灰度图像进行分割，得到至少一个目标要素图，所述目标要素图至少包括一个目标要素；
36、截取单元，用于从所述目标要素图中截取目标要素区域图；
37、识别单元，用于识别所述目标要素区域图，得到所述目标图像的识别信息；
38、对比单元，用于将所述识别信息与预设目标图像信息进行对比，得到对比结果。
39、本公开的第三方面实施例提出了一种电子设备，包括：
40、至少一个处理器；以及与至少一个处理器通信连接的存储器；其中，存储器存储有可被至少一个处理器执行的指令，指令被至少一个处理器执行，以使至少一个处理器能够执行本公开第一方面实施例中描述的方法。
41、本公开的第四方面实施例提出了一种存储有计算机指令的非瞬时计算机可读存储介质，其中，计算机指令用于使计算机执行本公开第一方面实施例中描述的方法。
42、本公开的第五方面实施例提出了一种计算机程序产品，包括计算机程序，计算机程序在被处理器执行时实现本公开第一方面实施例中描述的方法。
43、综上，本公开提出了一种自动化测试方法，该方法包括：获取目标图像，所述目标图像至少包括一个目标要素；对所述目标图像进行预处理，得到所述目标图像对应的高灰度图像；对所述目标图像对应的高灰度图像进行分割，得到至少一个目标要素图，所述目标要素图至少包括一个目标要素；从所述目标要素图中截取目标要素区域图；识别所述目标要素区域图，得到所述目标图像的识别信息；将所述识别信息与预设目标图像信息进行对比，得到对比结果。
44、根据本公开提供的方案，通过获取目标图像，所述目标图像至少包括一个目标要素；对所述目标图像进行预处理，得到所述目标图像对应的高灰度图像，可以增强目标图像中目标要素的对比度、轮廓和细节信息；通过对所述目标图像对应的高灰度图像进行分割，得到至少一个目标要素图，可以实现目标要素和除目标要素之外的目标图像的分割；通过从所述目标要素图中截取目标要素区域图，可以确定目标图像中明显区别于其他目标要素的区域；通过识别所述目标要素区域图，得到所述目标图像的识别信息，可以提高目标图像识别的准确率；通过将所述识别信息与预设目标图像信息进行对比，得到对比结果，可以提升基于目标图像识别的自动化测试的效率。
45、应当理解的是，以上的一般描述和后文的细节描述仅是示例性和解释性的，并不能限制本公开。
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1.一种自动化测试方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述对所述目标图像进行预处理，得到所述目标图像对应的高灰度图像，包括：
3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述对所述目标图像进行范式化处理，得到范式化图像，包括：
4.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述对所述目标图像进行修正，得到修正图像，包括：
5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述对所述目标图像对应的高灰度图像进行分割，得到至少一个目标要素图，包括：
6.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述将所述目标图像的识别信息与预设目标图像信息进行对比，得到对比结果，包括：
7.一种自动化测试装置，其特征在于，包括：
8.一种电子设备，其特征在于，包括：
9.一种存储有计算机指令的非瞬时计算机可读存储介质，其特征在于，所述计算机指令用于使所述计算机执行权利要求1至6中任一项所述的方法。
10.一种计算机程序产品，包括计算机程序，所述计算机程序在被处理器执行时实现权利要
...【技术特征摘要】
1.一种自动化测试方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述对所述目标图像进行预处理，得到所述目标图像对应的高灰度图像，包括：
3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述对所述目标图像进行范式化处理，得到范式化图像，包括：
4.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述对所述目标图像进行修正，得到修正图像，包括：
5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述对所述目标图像对应的高灰度图像进行分割，得到至少一个目标要素图，包括...
【专利技术属性】
技术研发人员：付宇，
申请(专利权)人：中移苏州软件技术有限公司，
类型：发明
国别省市：
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