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一種頁面測試方法及裝置.pdf

摘要
申請專利號:

CN201510300326.0

申請日:

2015.06.03

公開號:

CN105068918A

公開日:

2015.11.18

當前法律狀態:

授權

有效性:

有權

法律詳情: 授權|||實質審查的生效IPC(主分類):G06F 11/36申請日:20150603|||公開
IPC分類號: G06F11/36 主分類號: G06F11/36
申請人: 中國人民財產保險股份有限公司
發明人: 楊潔; 邵利鐸; 何棟; 楊理國; 鄧朝健; 辛新
地址: 100022北京市朝陽區建國門外大街2號院2號樓中國人保大廈
優先權:
專利代理機構: 北京同達信恒知識產權代理有限公司11291 代理人: 黃志華
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法律狀態
申請(專利)號:

CN201510300326.0

授權公告號:

||||||

法律狀態公告日:

2017.11.17|||2015.12.16|||2015.11.18

法律狀態類型:

授權|||實質審查的生效|||公開

摘要

本發明公開了一種頁面測試方法及裝置,該方法包括:獲取實際頁面的第一頁面對象;提取所述第一頁面對象的第一圖像特征;將提取的所述第一圖像特征和圖像特征庫中存儲的第二圖像特征比對;在比對結果符合設定條件時,計算所述實際網頁的位置信息。用于解決現有基于Web的自動化測試中,通用性較差的問題。

權利要求書

1.一種頁面測試方法,其特征在于,包括:
獲取實際頁面的第一頁面對象;
提取所述第一頁面對象的第一圖像特征;
將提取的所述第一圖像特征和圖像特征庫中存儲的第二圖像特征比對;
在比對結果符合設定條件時,計算所述實際網頁的位置信息。
2.如權利要求1所述的方法,其特征在于,按照下述方式確定所述圖像
特征庫中的第二圖像特征:
接收用戶在原型頁面中輸入的操作指令;
獲取所述原型頁面中與所述操作指令對應的第二頁面對象;
提取所述第二頁面對象的第二圖像特征;
存儲所述原型頁面與所述第二圖像特征。
3.如權利要求2所述的方法,其特征在于,獲取所述原型頁面中與所述
操作指令對應的第二頁面對象,包括:
確定所述原型頁面中與所述操作指令對應的位置的位置信息,和顯示所述
原型頁面時屏幕的分辨率;
基于圖像分割算法,根據所述位置信息和所述分辨率,獲取所述原型頁面
中與所述操作指令對應的第二頁面對象。
4.如權利要求3所述的方法,其特征在于,所述圖像分割算法包含區域
生長算法;
基于圖像分割算法,根據所述位置信息和所述分辨率,獲取所述原型頁面
中與所述操作指令對應的第二頁面對象,包括:
將所述位置信息記為像素坐標(X0,Y0);
以像素坐標(X0,Y0)為中心,基于區域生長算法,獲取所述原型頁面
中與所述操作指令對應的第二頁面圖像;
計算所述第二頁面圖像的質心坐標;以及
計算所述質心坐標與所述像素坐標(X0,Y0)之間的相對偏移量;
將所述質心坐標、所述相對偏移量以及所述分辨率作為第二頁面對象存
儲。
5.如權利要求1所述的方法,其特征在于,計算所述實際網頁的位置信
息,包括:
確定所述實際網頁的質心坐標;
獲得實際頁面的分辨率;
根據存儲的第二圖像特征,和所述分辨率,計算所述實際網頁的位置信息。
6.一種頁面測試裝置,其特征在于,包括:
圖像分割模塊,用于獲取實際頁面的第一頁面對象;
特征提取模塊,用于提取所述第一頁面對象的第一圖像特征;
圖像匹配模塊,用于將提取的所述第一圖像特征和圖像特征庫中存儲的第
二圖像特征比對;
計算模塊,用于在比對結果符合設定條件時,計算所述實際網頁的位置信
息。
7.如權利要求6所述的裝置,其特征在于,所述圖像匹配模塊,還用于
按照下述方式確定所述圖像特征庫中的第二圖像特征:接收用戶在原型頁面中
輸入的操作指令;獲取所述原型頁面中與所述操作指令對應的第二頁面對象;
提取所述第二頁面對象的第二圖像特征;存儲所述原型頁面與所述第二圖像特
征。
8.如權利要求7所述的裝置,其特征在于,所述圖像匹配模塊,具體用
于確定所述原型頁面中與所述操作指令對應的位置的位置信息,和顯示所述原
型頁面時屏幕的分辨率;基于圖像分割算法,根據所述位置信息和所述分辨率,
獲取所述原型頁面中與所述操作指令對應的第二頁面對象。
9.如權利要求8所述的裝置,其特征在于,所述圖像分割算法包含區域
生長算法;
所述圖像匹配模塊,具體用于將所述位置信息記為像素坐標(X0,Y0);
以像素坐標(X0,Y0)為中心,基于區域生長算法,獲取所述原型頁面中與
所述操作指令對應的第二頁面圖像;計算所述第二頁面圖像的質心坐標;以及
計算所述質心坐標與所述像素坐標(X0,Y0)之間的相對偏移量;將所述質
心坐標、所述相對偏移量以及所述分辨率作為第二頁面對象存儲。
10.如權利要求6所述的裝置,其特征在于,所述計算模塊,具體用于確
定所述實際網頁的質心坐標;獲得實際頁面的分辨率;根據存儲的第二圖像特
征,和所述分辨率,計算所述實際網頁的位置信息。

說明書

一種頁面測試方法及裝置

技術領域

本發明涉及計算式技術領域,尤其是涉及一種頁面測試方法及裝置。

背景技術

隨著Web應用的日漸龐大和復雜,Web應用的測試越來越得到重視。而
在Web應用的測試方法中,自動化測試因為具有比手工測試效率高、執行速度
快等優點獲得了測試技術人員的廣泛關注。

在基于Web的自動化測試中,獲取頁面對象的屬性是開發自動化測試腳本
最為重要的步驟,目前最常見的頁面對象獲取方法是通過自動化測試工具提供
的對象捕捉器。但是所有自動化測試工具都有自身的局限性,并不能識別所有
的頁面對象,因此那些識別不了的頁面對象就成為困擾自動化測試人員的難
題。通常情況下,解決自動化測試工具識別不了頁面對象的方法主要是調用自
動化工具提供的應用程序編程接口(ApplicationProgrammingInterface,,API)
編寫代碼處理頁面對象,該種方式需要測試人員對程序內部代碼有較深入的了
解,而且對于不同類型的頁面對象,沒有統一的方法獲取,需要每次編寫不同
的代碼進行處理。

由上述可知,現有基于Web的自動化測試中,通用性較差。

發明內容

本發明提供了一種頁面測試方法及裝置,用于解決現有基于Web的自動化
測試中,通用性較差的問題。

一種頁面測試方法,包括:獲取實際頁面的第一頁面對象;提取所述第一
頁面對象的第一圖像特征;將提取的所述第一圖像特征和圖像特征庫中存儲的
第二圖像特征比對;在比對結果符合設定條件時,計算所述實際網頁的位置信
息。

按照下述方式確定所述圖像特征庫中的第二圖像特征:接收用戶在原型頁
面中輸入的操作指令;獲取所述原型頁面中與所述操作指令對應的第二頁面對
象;提取所述第二頁面對象的第二圖像特征;存儲所述原型頁面與所述第二圖
像特征。

獲取所述原型頁面中與所述操作指令對應的第二頁面對象,包括:確定所
述原型頁面中與所述操作指令對應的位置的位置信息,和顯示所述原型頁面時
屏幕的分辨率;基于圖像分割算法,根據所述位置信息和所述分辨率,獲取所
述原型頁面中與所述操作指令對應的第二頁面對象。

所述圖像分割算法包含區域生長算法;基于圖像分割算法,根據所述位置
信息和所述分辨率,獲取所述原型頁面中與所述操作指令對應的第二頁面對
象,包括:將所述位置信息記為像素坐標(X0,Y0);以像素坐標(X0,Y0)
為中心,基于區域生長算法,獲取所述原型頁面中與所述操作指令對應的第二
頁面圖像;計算所述第二頁面圖像的質心坐標;以及計算所述質心坐標與所述
像素坐標(X0,Y0)之間的相對偏移量;將所述質心坐標、所述相對偏移量
以及所述分辨率作為第二頁面對象存儲。

計算所述實際網頁的位置信息,包括:確定所述實際網頁的質心坐標;獲
得實際頁面的分辨率;根據存儲的第二圖像特征,和所述分辨率,計算所述實
際網頁的位置信息。

一種頁面測試裝置,包括:圖像分割模塊,用于獲取實際頁面的第一頁面
對象;特征提取模塊,用于提取所述第一頁面對象的第一圖像特征;圖像匹配
模塊,用于將提取的所述第一圖像特征和圖像特征庫中存儲的第二圖像特征比
對;計算模塊,用于在比對結果符合設定條件時,計算所述實際網頁的位置信
息。

所述圖像匹配模塊,還用于按照下述方式確定所述圖像特征庫中的第二圖
像特征:接收用戶在原型頁面中輸入的操作指令;獲取所述原型頁面中與所述
操作指令對應的第二頁面對象;提取所述第二頁面對象的第二圖像特征;存儲
所述原型頁面與所述第二圖像特征。

所述圖像匹配模塊,具體用于確定所述原型頁面中與所述操作指令對應的
位置的位置信息,和顯示所述原型頁面時屏幕的分辨率;基于圖像分割算法,
根據所述位置信息和所述分辨率,獲取所述原型頁面中與所述操作指令對應的
第二頁面對象。

所述圖像分割算法包含區域生長算法;所述圖像匹配模塊,具體用于將所
述位置信息記為像素坐標(X0,Y0);以像素坐標(X0,Y0)為中心,基于
區域生長算法,獲取所述原型頁面中與所述操作指令對應的第二頁面圖像;計
算所述第二頁面圖像的質心坐標;以及計算所述質心坐標與所述像素坐標(X0,
Y0)之間的相對偏移量;將所述質心坐標、所述相對偏移量以及所述分辨率作
為第二頁面對象存儲。

所述計算模塊,具體用于確定所述實際網頁的質心坐標;獲得實際頁面的
分辨率;根據存儲的第二圖像特征,和所述分辨率,計算所述實際網頁的位置
信息。

通過采用上述技術方案,當用戶希望在自動化測試腳本中對某個Web頁面
對象進行操作時,只需要在腳本中調用自定義的查詢函數即可,獲取實際頁面
的第一頁面對象;提取所述第一頁面對象的第一圖像特征;將提取的所述第一
圖像特征和圖像特征庫中存儲的第二圖像特征比對;在比對結果符合設定條件
時,計算所述實際網頁的位置信息。即實現了對實際頁面對象的操作,從而達
到降低用戶抓取頁面對象難度,提高自動化測試效率的目的。

附圖說明

圖1為本發明實施例中,提出的頁面測試方法流程圖;

圖2為本發明實施例中,提出的區域分割方法示意圖;

圖3為本發明實施例中,提出的頁面測試裝置結構組成示意圖。

具體實施方式

下面將結合各個附圖對本發明實施例技術方案的主要實現原理、具體實施
方式及其對應能夠達到的有益效果進行詳細地闡述。

本發明實施例提出了一種頁面測試方法,如圖1所示,其具體處理流程如
下述:

步驟11,確定圖像特征庫。

為便于闡述,本發明實施例提出的技術方案中,將頁面進行了劃分,區分
為實際頁面和原型頁面。其中,實際頁面是指用戶進行自動化測試時,操作的
Web頁面。原型頁面是指基于Web的自動化測試中,未經過變動的Web頁面。
為便于闡述,針對實際頁面操作時,實際頁面對應第一頁面對應、第一圖像特
征。針對原型頁面,該原型頁面操作時對應第二頁面對象、第二圖像特征。

本發明實施例提出的技術方案中,確定圖像特征庫。在確定圖像特征庫時,
時根據原型頁面來確定圖像特征庫的,其具體處理流程如下述:

步驟一,接收用戶在原型頁面中輸入的操作指令。

用戶可以在原型頁面上點擊操作Web頁面對象。

步驟二:獲取原型頁面中與操作指令對應的第二頁面對象。

首先,確定原型頁面中與操作指令對應的位置的位置信息,和顯示原型頁
面時屏幕的分辨率。

其次,基于圖像分割算法,根據位置信息和所述分辨率,獲取原型頁面中
與所述操作指令對應的第二頁面對象。

其中,圖像分割算法包含區域生長算法;

基于圖像分割算法,根據位置信息和所述分辨率,獲取原型頁面中與所述
操作指令對應的第二頁面對象,包括:

首先,將位置信息記為像素坐標(X0,Y0)。

其次,以像素坐標(X0,Y0)為中心,基于區域生長算法,獲取原型頁
面中與操作指令對應的第二頁面圖像。

再次,計算第二頁面圖像的質心坐標,計算質心坐標與像素坐標(X0,
Y0)之間的相對偏移量。

最后,將質心坐標、相對偏移量以及分辨率作為第二頁面對象存儲。

步驟三:提取第二頁面對象的第二圖像特征;

步驟四:存儲原型頁面與第二圖像特征。

具體地,首先,用戶在原型頁面上點擊操作Web頁面對象時,記錄該頁面
對象的位置信息,該位置信息可以是x、y的像素坐標,記為(X0,Y0),以
及當前屏幕分辨率。

其次,定位位置信息之后,使用圖像分割算法將第二對象在原型頁面中分
割出來,獲取原型頁面中與操作指令對應的第二頁面圖像。

圖像分割算法是圖像識別和計算機視覺至關重要的預處理,常用的圖像分
割算方法有閾值分割、區域分割、邊緣分割、直方圖法等等。

一種較佳地實施方式,本發明實施例提出的技術方案中,用戶在原型頁面
中點擊Web頁面對象(即第二頁面對象)時,記錄了該第二頁面對象的位置信
息,因此采用區域分割中的區域生長方法將該第二頁面對象分割出來。其中,
區域生長算法是根據同一物體區域內像素的相似性質來聚集像素點的方法,從
初始區域(例如用戶點擊該第二頁面對象的位置)開始,將相鄰的具有同樣性
質的像素或其他區域歸并到目前的區域中從而逐步增長區域,直至沒有可以歸
并的點或其他小的區域為止,區域內像素的相似性度量采用平均灰度值信息。

其中,區域生長算法的實現步驟如下述:

A:確定記錄的像素坐標(X0,Y0)。

一種較佳地實施方式,該像素坐標可以是絕對坐標。

B:以像素坐標(X0,Y0)為中心,針對像素坐標(x0,y0)的4個鄰域像素
坐標(x,y),如果(x0,y0)滿足生長準則,將鄰域像素坐標(x,y)與(x0,y0)合并(在
同一區域內),同時將鄰域像素坐標(x,y)壓入堆棧。

C:針對壓入堆棧中的任一一個像素坐標,將該像素坐標作為像素坐標
(X0,Y0),返回執行B。

D:返回循環執行B~C,直至堆棧中所有像素坐標的相鄰像素坐標都不能
合并,生長結束。

再次,計算第二頁面圖像的質心坐標。

具體地,區域生長算法將得到該第二頁面圖像f(x,y),對第二頁面圖像進
行二值化后,計算第二頁面圖像的質心坐標:

C x = u 1,0 u 0 , 0 , C y = u 0,1 u 0,0 ]]>

其中,Cx是第二頁面圖像的質心坐標的橫坐標,Cy第二頁面圖像的質心
坐標的縱坐標,u0,0是第二頁面圖像的零階矩,可以通過下述公式獲得:

u 0 , 0 = Σ x = 0 w Σ y = 0 h f ( x , y ) ]]>

其中,w表示第二頁面圖像寬度,h表示第二頁面圖像高度。

u1,0,u0,1是第二頁面圖像一階矩,可以通過下述公式獲得:

u 1,0 = Σ x = 0 w Σ y = 0 h xf ( x , y ) u 0,0 ]]>

u 0,1 = Σ x = 0 w Σ y = 0 h yf ( x , y ) u 0,0 ]]>

其中x,y是第二頁面圖像的橫、縱坐標,f(x,y)是對第二頁面圖像進
行二值化之后的(x,y)坐標點的灰度值。

w表示第二頁面圖像寬度,h表示第二頁面圖像高度。

其次,將質心坐標、相對偏移量以及分辨率作為第二頁面對象存儲。

在得到質心坐標時,根據得到的質心坐標,計算質心坐標與像素坐標(X0,
Y0)之間的相對偏移量(Ox,Oy)。



其中,(Ox,Oy)是相對偏移量,Cx是第二頁面圖像的質心坐標的橫坐標,
Cy第二頁面圖像的質心坐標的縱坐標。

具體地,可以將得到的質心坐標、相對偏移量以及分辨率,和第二頁面對
象標識對應存儲在圖像特征庫中。

第二頁面對象標識可以是原型頁面標識。

在確定圖像特征庫時,針對原型頁面的圖像特征進行提取,將提取的圖像
特征、得到的質心坐標、相對偏移量以及分辨率,和第二頁面對象標識對應存
儲在圖像特征庫中。

其中,對圖像分類識別主要的方法是提取圖像的特征,圖像特征包括灰度、
顏色、形狀、紋理等等,特征提取是對圖像所包含的信息進行處理和分析,將
不易受隨機因素干擾的信息作為該圖像的特征提取出來。特征提取是去除冗余
信息的過程,具有提高識別精度、減少運算量、提高運算速度等作用。

一種較佳地實現方式,本發明實施例提出的技術方案中,采用顏色直方圖
法提取分割出的第二頁面對象的顏色特征,并將提取到的顏色信息以及確定出
的偏移量,存儲到圖像特征庫中。

顏色特征是在特征提取中應用較為廣泛的視覺特征,它描述了圖像或圖像
區域所對應的景物的表面性質。一般顏色特征是基于像素點的特征,此時所有
屬于圖像或圖像區域的像素都有各自的貢獻。與其他的視覺特征比,顏色特征
對圖像本身的尺寸、方向、視角的依賴性較小,從而具有較高的魯棒性。顏色
直方圖能簡單描述一幅圖像中顏色的全局分布,即不同色彩在整幅圖像中所占
的比例。顏色直方圖可以基于不同的顏色空間和坐標系,本發明實施例提出的
技術方案中,使用較為常用的RGB顏色空間,其中R、G、B分別為圖像紅、
綠、藍的亮度值,大小在0~255之間。RGB顏色直方圖描述了出現了哪些顏
色以及各種顏色出現的概率。其函數表達式如下:

H ( k ) = n k N , ( k = 0,1 , . . . , L - 1 ) ]]>

其中,k代表第二圖像的特征取值,L是特征可取值的個數,nk是圖像中
具有特征值為k的像素的個數,N是圖像像素的總數。

步驟12,獲取實際頁面的第一頁面對象。

步驟13,提取第一頁面對象的第一圖像特征。

在對實際頁面的第一頁面對象運行自動化測試時,因為不確定要操作對象
的位置,因此根據顏色圖像特征,將實際頁面分為若干區域,獲得分割后的圖
像信息。具體地,可以采用區域分裂合并算法將實際頁面進行分割。

其中,區域分裂合并算法的基本思想是先確定一個分裂合并的準則,即區
域特征一致性的測度,當圖像中某個區域的特征不一致時就將該區域分裂成4
個相等的子區域,當相鄰的子區域滿足一致性特征時則將它們合成一個大區
域,直至所有區域不再滿足分裂合并的條件為止。當分裂到不能再分的情況時,
分裂結束,然后它將查找相鄰區域有沒有相似的特征,如果有就將相似區域進
行合并,最后達到分割的作用。下面舉一例來進行詳細闡述:

如圖2所示,令R表示整幅圖像區域并選擇一個謂詞P,對R進行分割的
一種方法是反復將分割得到的結果圖像再次分為四個區域,直到對任何區域
Ri,有P(Ri)=TRUE。

如果P(R)=FALSE,就將圖像分割為4個區域。對任何區域如果P的值是
FALSE。就將這4個區域的每個區域再次分別分為4個區域,如此不斷繼續下
去。這種分割技術用所謂的四叉樹形式表示最為方便(就是說,每個非葉子節
點正好有4個子樹),其中樹的根對應于整個實際頁面,每個節點對應于劃分
的子部分,此時,只有R4進行了進一步的再細分。

具體地,特征一致性定義原則是指:如果在區域Ri內至少有80%的像素
具有zj-mi≤2σi的性質,就定義P(Ri)=TRUE,這里zj是Ri內第j個像素的
灰度級,mi是區域Ri的灰度級均值,σi是區域Ri內的灰度級的標準差。

具體實現算法為:

A:對圖像中灰度級不同的區域,均分為四個子區域。

B:如果相鄰的子區域所有像素的灰度級相同(符合特征一致性原則),則
將其合并。

C:反復進行上兩步操作,直至不再有新的分裂與合并為止。

通過顏色直方圖方法,提取第一頁面對象的第一圖像特征。

步驟14,將提取的第一圖像特征和圖像特征庫中存儲的第二圖像特征比
對。

將提取的第一圖像特征,與圖像特征庫中存儲的原型頁面對應的第二圖像
特征的顏色直方圖進行匹配,匹配成功,則返回圖像特征庫匹配成功的圖像信
息。

具體地,本發明實施例提出的技術方案中,顏色直方圖的相似度量匹配方
法采用最常用的直方圖相交法,具體為:

P ( Q , D ) = Σ k = 0 L - 1 min [ H Q ( k ) , H D ( k ) ] Σ k = 0 L - 1 H Q ( k ) ]]>

其中,HQ(k)為原型頁面對應的第二頁面對象中某一區域圖像的顏色統計
直方圖,HD(k)為實際頁面對應的第一頁面對象中某一區域圖像的顏色統計直
方圖,P(Q,D)為第二頁面對象和第一頁面對象之間的匹配值,k代表圖像的特
征取值,L是特征可取值個數。

由上述公式可知,得到的結果P(Q,D)值越大,表示匹配程度越高,將獲
得P(Q,D)值最大的HD(k)所對應的圖像返回圖像特征庫。

步驟15,在比對結果符合設定條件時,計算實際網頁的位置信息。

首先,確定實際網頁的質心坐標。

根據圖像特征庫中匹配的第二圖像特征,確定實際網頁的質心坐標(C'x,
C'y)。

其次,獲得實際頁面的分辨率。

再次,根據存儲的第二圖像特征,和分辨率,計算實際網頁的位置信息。

具體地,可以通過下述公式計算實際網頁的位置信息:

Bx=C'x-Ox*實際頁面X分辨率

By=C'y-Oy*實際頁面Y分辨率

其中,(Bx,By)是實際網頁的坐標,(C'x,C'y)是實際網頁的質心坐標,
(Ox,Oy)是第二頁面對象對應的質心坐標與像素坐標(X0,Y0)之間的相對
偏移量。

本發明實施例上述提出的技術方案中,當用戶希望在自動化測試腳本中對
某個Web頁面對象進行操作時,只需要在腳本中調用自定義的查詢函數即可,
該查詢函數以用戶定義的頁面對象名稱為參數,在圖像特征庫的圖像存儲模塊
中進行查詢,返回實際頁面中對象的操作坐標,即實現了對實際頁面對象的操
作,從而達到降低用戶抓取頁面對象難度,提高自動化測試效率的目的。

相應地,本發明實施例還提出一種頁面測試裝置,如圖3所示,包括:

圖像分割模塊301,用于獲取實際頁面的第一頁面對象。

特征提取模塊302,用于提取所述第一頁面對象的第一圖像特征。

用戶進行自動化測試時,在實際頁面中點擊,根據顏色圖像特征,將實際
頁面分為若干區域,獲得分割后的圖像信息。具體地,可以采用區域分裂合并
算法將實際頁面進行分割。

其中,區域分裂合并算法的基本思想是先確定一個分裂合并的準則,即區
域特征一致性的測度,當圖像中某個區域的特征不一致時就將該區域分裂成4
個相等的子區域,當相鄰的子區域滿足一致性特征時則將它們合成一個大區
域,直至所有區域不再滿足分裂合并的條件為止。當分裂到不能再分的情況時,
分裂結束,然后它將查找相鄰區域有沒有相似的特征,如果有就將相似區域進
行合并,最后達到分割的作用。

圖像匹配模塊303,用于將提取的所述第一圖像特征和圖像特征庫中存儲
的第二圖像特征比對。

將提取的第一圖像特征,與圖像特征庫中存儲的原型頁面對應的第二圖像
特征的顏色直方圖進行匹配,匹配成功,則返回圖像特征庫匹配成功的圖像信
息。

具體地,本發明實施例提出的技術方案中,顏色直方圖的相似度量匹配方
法采用最常用的直方圖相交法,具體為:

P ( Q , D ) = Σ k = 0 L - 1 min [ H Q ( k ) , H D ( k ) ] Σ k = 0 L - 1 H Q ( k ) ]]>

其中,HQ(k)為原型頁面對應的第二頁面對象中某一區域圖像的顏色統計
直方圖,HD(k)為實際頁面對應的第一頁面對象中某一區域圖像的顏色統計直
方圖,P(Q,D)為第二頁面對象和第一頁面對象之間的匹配值,k代表圖像的特
征取值,L是特征可取值個數。

由上述公式可知,得到的結果P(Q,D)值越大,表示匹配程度越高,將獲
得P(Q,D)值最大的HD(k)所對應的圖像返回圖像特征庫。

計算模塊304,用于在比對結果符合設定條件時,計算所述實際網頁的位
置信息。

具體地,上述圖像匹配模塊303,還用于按照下述方式確定所述圖像特征
庫中的第二圖像特征:接收用戶在原型頁面中輸入的操作指令;獲取所述原型
頁面中與所述操作指令對應的第二頁面對象;提取所述第二頁面對象的第二圖
像特征;存儲所述原型頁面與所述第二圖像特征。

具體地,上述圖像匹配模塊303,具體用于確定所述原型頁面中與所述操
作指令對應的位置的位置信息,和顯示所述原型頁面時屏幕的分辨率;基于圖
像分割算法,根據所述位置信息和所述分辨率,獲取所述原型頁面中與所述操
作指令對應的第二頁面對象。

所述圖像分割算法包含區域生長算法;具體地,上述圖像匹配模塊303,
具體用于將所述位置信息記為像素坐標(X0,Y0);以像素坐標(X0,Y0)
為中心,基于區域生長算法,獲取所述原型頁面中與所述操作指令對應的第二
頁面圖像;計算所述第二頁面圖像的質心坐標;以及計算所述質心坐標與所述
像素坐標(X0,Y0)之間的相對偏移量;將所述質心坐標、所述相對偏移量
以及所述分辨率作為第二頁面對象存儲。

本發明實施例提出的技術方案中,確定圖像特征庫。在確定圖像特征庫時,
時根據原型頁面來確定圖像特征庫的,其具體處理流程如下述:

步驟一,接收用戶在原型頁面中輸入的操作指令。

用戶可以在原型頁面上點擊操作Web頁面對象。

步驟二:獲取原型頁面中與操作指令對應的第二頁面對象。

首先,確定原型頁面中與操作指令對應的位置的位置信息,和顯示原型頁
面時屏幕的分辨率。

其次,基于圖像分割算法,根據位置信息和所述分辨率,獲取原型頁面中
與所述操作指令對應的第二頁面對象。

其中,圖像分割算法包含區域生長算法;

基于圖像分割算法,根據位置信息和所述分辨率,獲取原型頁面中與所述
操作指令對應的第二頁面對象,包括:

首先,將位置信息記為像素坐標(X0,Y0)。

其次,以像素坐標(X0,Y0)為中心,基于區域生長算法,獲取原型頁
面中與操作指令對應的第二頁面圖像。

再次,計算第二頁面圖像的質心坐標,計算質心坐標與像素坐標(X0,
Y0)之間的相對偏移量。

最后,將質心坐標、相對偏移量以及分辨率作為第二頁面對象存儲。

步驟三:提取第二頁面對象的第二圖像特征;

步驟四:存儲原型頁面與第二圖像特征。

具體地,首先,用戶在原型頁面上點擊操作Web頁面對象時,記錄該頁面
對象的位置信息,該位置信息可以是x、y的像素坐標,記為(X0,Y0),以
及當前屏幕分辨率。

其次,定位位置信息之后,使用圖像分割算法將第二對象在原型頁面中分
割出來,獲取原型頁面中與操作指令對應的第二頁面圖像。

圖像分割算法是圖像識別和計算機視覺至關重要的預處理,常用的圖像分
割算方法有閾值分割、區域分割、邊緣分割、直方圖法等等。

一種較佳地實施方式,本發明實施例提出的技術方案中,用戶在原型頁面
中點擊Web頁面對象(即第二頁面對象)時,記錄了該第二頁面對象的位置信
息,因此采用區域分割中的區域生長方法將該第二頁面對象分割出來。其中,
區域生長算法是根據同一物體區域內像素的相似性質來聚集像素點的方法,從
初始區域(例如用戶點擊該第二頁面對象的位置)開始,將相鄰的具有同樣性
質的像素或其他區域歸并到目前的區域中從而逐步增長區域,直至沒有可以歸
并的點或其他小的區域為止,區域內像素的相似性度量采用平均灰度值信息。

其中,區域生長算法的實現步驟如下述:

A:確定記錄的像素坐標(X0,Y0)。

一種較佳地實施方式,該像素坐標可以是絕對坐標。

B:以像素坐標(X0,Y0)為中心,針對像素坐標(x0,y0)的4個鄰域像素
坐標(x,y),如果(x0,y0)滿足生長準則,將鄰域像素坐標(x,y)與(x0,y0)合并(在
同一區域內),同時將鄰域像素坐標(x,y)壓入堆棧。

C:針對壓入堆棧中的任一一個像素坐標,將該像素坐標作為像素坐標
(X0,Y0),返回執行B。

D:返回循環執行B~C,直至堆棧中所有像素坐標的相鄰像素坐標都不能
合并,生長結束。

再次,計算第二頁面圖像的質心坐標。

具體地,區域生長算法將得到該第二頁面圖像f(x,y),對第二頁面圖像進
行二值化后,計算第二頁面圖像的質心坐標:

C x = u 1,0 u 0 , 0 , C y = u 0,1 u 0,0 ]]>

其中,Cx是第二頁面圖像的質心坐標的橫坐標,Cy第二頁面圖像的質心
坐標的縱坐標,u0,0是第二頁面圖像的零階矩,可以通過下述公式獲得:

u 0 , 0 = Σ x = 0 w Σ y = 0 h f ( x , y ) ]]>

其中,w表示第二頁面圖像寬度,h表示第二頁面圖像高度。

u1,0,u0,1是第二頁面圖像一階矩,可以通過下述公式獲得:

u 1,0 = Σ x = 0 w Σ y = 0 h xf ( x , y ) u 0,0 ]]>

u 0,1 = Σ x = 0 w Σ y = 0 h yf ( x , y ) u 0,0 ]]>

其中x,y是第二頁面圖像的橫、縱坐標,f(x,y)是對第二頁面圖像進
行二值化之后的(x,y)坐標點的灰度值。

其中,w表示第二頁面圖像寬度,h表示第二頁面圖像高度。

其次,將質心坐標、相對偏移量以及分辨率作為第二頁面對象存儲。

在得到質心坐標時,根據得到的質心坐標,計算質心坐標與像素坐標(X0,
Y0)之間的相對偏移量(Ox,Oy)。



其中,(Ox,Oy)是相對偏移量,Cx是第二頁面圖像的質心坐標的橫坐標,
Cy第二頁面圖像的質心坐標的縱坐標。

具體地,可以將得到的質心坐標、相對偏移量以及分辨率,和第二頁面對
象標識對應存儲在圖像特征庫中。

第二頁面對象標識可以是原型頁面標識。

在確定圖像特征庫時,針對原型頁面的圖像特征進行提取,將提取的圖像
特征、得到的質心坐標、相對偏移量以及分辨率,和第二頁面對象標識對應存
儲在圖像特征庫中。

其中,對圖像分類識別主要的方法是提取圖像的特征,圖像特征包括灰度、
顏色、形狀、紋理等等,特征提取是對圖像所包含的信息進行處理和分析,將
不易受隨機因素干擾的信息作為該圖像的特征提取出來。特征提取是去除冗余
信息的過程,具有提高識別精度、減少運算量、提高運算速度等作用。

一種較佳地實現方式,本發明實施例提出的技術方案中,采用顏色直方圖
法提取分割出的第二頁面對象的顏色特征,并將提取到的顏色信息以及確定出
的偏移量,存儲到圖像特征庫中。

顏色特征是在特征提取中應用較為廣泛的視覺特征,它描述了圖像或圖像
區域所對應的景物的表面性質。一般顏色特征是基于像素點的特征,此時所有
屬于圖像或圖像區域的像素都有各自的貢獻。與其他的視覺特征比,顏色特征
對圖像本身的尺寸、方向、視角的依賴性較小,從而具有較高的魯棒性。顏色
直方圖能簡單描述一幅圖像中顏色的全局分布,即不同色彩在整幅圖像中所占
的比例。顏色直方圖可以基于不同的顏色空間和坐標系,本發明實施例提出的
技術方案中,使用較為常用的RGB顏色空間,其中R、G、B分別為圖像紅、
綠、藍的亮度值,大小在0~255之間。RGB顏色直方圖描述了出現了哪些顏
色以及各種顏色出現的概率。其函數表達式如下:

H ( k ) = n k N , ( k = 0,1 , . . . , L - 1 ) ]]>

其中,k代表第二圖像的特征取值,L是特征可取值的個數,nk是圖像中
具有特征值為k的像素的個數,N是圖像像素的總數。

具體地,上述計算模塊304,具體用于確定所述實際網頁的質心坐標;獲
得實際頁面的分辨率;根據存儲的第二圖像特征,和所述分辨率,計算所述實
際網頁的位置信息。

首先,確定實際網頁的質心坐標。

根據圖像特征庫中匹配的第二圖像特征,確定實際網頁的質心坐標(C'x,
C'y)。

其次,獲得實際頁面的分辨率。

再次,根據存儲的第二圖像特征,和分辨率,計算實際網頁的位置信息。

具體地,可以通過下述公式計算實際網頁的位置信息:

Bx=C'x-Ox*實際頁面X分辨率

By=C'y-Oy*實際頁面Y分辨率

其中,(Bx,By)是實際網頁的坐標,(C'x,C'y)是實際網頁的質心坐標,
(Ox,Oy)是第二頁面對象對應的質心坐標與像素坐標(X0,Y0)之間的相對
偏移量。

本發明實施例上述提出的技術方案中,當用戶希望在自動化測試腳本中對
某個Web頁面對象進行操作時,只需要在腳本中調用自定義的查詢函數即可,
該查詢函數以用戶定義的頁面對象名稱為參數,在圖像特征庫的圖像存儲模塊
中進行查詢,返回實際頁面中對象的操作坐標,即實現了對實際頁面對象的操
作,從而達到降低用戶抓取頁面對象難度,提高自動化測試效率的目的。

本領域的技術人員應明白,本發明的實施例可提供為方法、裝置(設備)、
或計算機程序產品。因此,本發明可采用完全硬件實施例、完全軟件實施例、
或結合軟件和硬件方面的實施例的形式。而且,本發明可采用在一個或多個其
中包含有計算機可用程序代碼的計算機可用存儲介質(包括但不限于磁盤存儲
器、只讀光盤、光學存儲器等)上實施的計算機程序產品的形式。

本發明是參照根據本發明實施例的方法、裝置(設備)和計算機程序產品
的流程圖和/或方框圖來描述的。應理解可由計算機程序指令實現流程圖和/或
方框圖中的每一流程和/或方框、以及流程圖和/或方框圖中的流程和/或方框的
結合。可提供這些計算機程序指令到通用計算機、專用計算機、嵌入式處理機
或其他可編程數據處理設備的處理器以產生一個機器,使得通過計算機或其他
可編程數據處理設備的處理器執行的指令產生用于實現在流程圖一個流程或
多個流程和/或方框圖一個方框或多個方框中指定的功能的裝置。

這些計算機程序指令也可存儲在能引導計算機或其他可編程數據處理設
備以特定方式工作的計算機可讀存儲器中,使得存儲在該計算機可讀存儲器中
的指令產生包括指令裝置的制造品,該指令裝置實現在流程圖一個流程或多個
流程和/或方框圖一個方框或多個方框中指定的功能。

這些計算機程序指令也可裝載到計算機或其他可編程數據處理設備上,使
得在計算機或其他可編程設備上執行一系列操作步驟以產生計算機實現的處
理,從而在計算機或其他可編程設備上執行的指令提供用于實現在流程圖一個
流程或多個流程和/或方框圖一個方框或多個方框中指定的功能的步驟。

盡管已描述了本發明的優選實施例,但本領域內的技術人員一旦得知了基
本創造性概念,則可對這些實施例作出另外的變更和修改。所以,所附權利要
求意欲解釋為包括優選實施例以及落入本發明范圍的所有變更和修改。

顯然,本領域的技術人員可以對本發明進行各種改動和變型而不脫離本發
明的精神和范圍。這樣,倘若本發明的這些修改和變型屬于本發明權利要求及
其等同技術的范圍之內,則本發明也意圖包含這些改動和變型在內。

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一種 頁面 測試 方法 裝置
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