Die Technologie entwickelt sich ständig weiter und ist mit allem verbunden, was wir in unserem privaten und beruflichen Leben tun. Von Smartphones bis hin zu hochmodernen Computerschnittstellen – die Technologie ist das Fundament unserer Gesellschaft und ein Leuchtturm für kontinuierliches Wachstum. Die Computer Vision steht an der Spitze dieser Welt und ist bereit, die Art und Weise, wie wir Geschäfte machen, zu verändern.
Der Einsatz von Computer-Vision-Tools als Teil der Software-Testautomatisierung ist ein weiterer Schritt in der technologischen Revolution. Sie spielt bei vielen täglichen Aktivitäten eine entscheidende Rolle und zielt nun darauf ab, unsere täglichen Aufgaben zu verfeinern und gleichzeitig Fehler zu reduzieren, die Qualität zu verbessern und das Endergebnis zu steigern.
Was ist Computer Vision?
Vereinfacht ausgedrückt geht es beim Computer Vision darum, einem Computer beizubringen, wie ein Mensch Bilder zu betrachten und richtig zu interpretieren. Es handelt sich um eine komplexe Spitzentechnologie, die auf künstlicher Intelligenz (KI) und maschinellem Lernen beruht.
Computer Vision ist ein weiterer Schritt in Richtung der Übernahme menschlicher Aufgaben durch Computer, um die Effizienz zu steigern und Fehler zu verringern. Dieser multidisziplinäre Ansatz ermöglicht es Computern, Bilder in lesbare Daten umzuwandeln und zu interpretieren, wie die Informationen zusammenhängen.
Das Verfahren geht noch einen Schritt weiter und ermöglicht es Computern, eine Szene zu lesen und eine angemessene Reaktion zu formulieren. So kann die Computervision beispielsweise selbstfahrenden Autos helfen, Hindernisse zu erkennen, um Kollisionen zu vermeiden, oder Robotic Process Automation Tools (RPA) unterstützen, um einen effizienteren Arbeitsablauf zu schaffen.
Wie funktioniert die Computer Vision?
Ein Computer wird nie so sehen können wie wir, weil ihm die Augen fehlen, um Eingaben zu empfangen und ins Gehirn zu übertragen. Daher beruht die Computer-Vision-Technologie auf einer komplexen Symphonie von Daten und Algorithmen, die widerspiegeln, wie das menschliche Auge Bilder empfängt und sie an das Gehirn weiterleitet.
Es ist wichtig festzuhalten, dass wir noch immer nicht vollständig verstehen, wie das menschliche Gehirn funktioniert. Die meisten Menschen haben ein rudimentäres Verständnis davon, dass die Augen Informationen empfangen, sie übersetzen und die Botschaften an unser Gehirn weiterleiten. Neurowissenschaftler können Ihnen jedoch sagen, dass das menschliche Sehen weitaus komplexer ist und dass wir immer noch nur ein begrenztes Verständnis davon haben, wie unser Gehirn funktioniert.
Diese Einschränkungen des Verständnisses lassen sich auf einen Computer Vision Engineer übertragen, der versucht, einem Computer das Sehen beizubringen. Die Daten und Algorithmen, die verwendet werden, um einen Computer darauf zu trainieren, Bilder zu „sehen“ und zu interpretieren, bleiben durch unser Verständnis des Zusammenspiels zwischen den menschlichen Augen und dem Gehirn begrenzt.
Die Bildverarbeitungstechnologie stützt sich derzeit auf Mustererkennung und fortschrittliche Technologie. Mithilfe von maschinellem Lernen und Faltungsneuronalen Netzen (CNN) können Computer Bilder aufschlüsseln, die Daten interpretieren und Objekte identifizieren.
Computer-Vision-Ingenieure verwenden maschinelles Lernen, um Computern beizubringen, wie sie Bilder klassifizieren können, indem sie ihnen Tausende von Bildern eines Motivs zur Verfügung stellen. Jedes Bild ist mit Etiketten und Schildern versehen, die angeben, um was es sich handelt, z. B. um ein Auto oder einen Hund.
CNN verbessert die Prozesse des maschinellen Lernens, damit der Computer eine gepixelte Darstellung des Motivs erstellen kann. Anhand der Pixel und der zugehörigen Beschriftungen sagt der Computer voraus, um welche Person es sich handelt, und überprüft seine Genauigkeit kontinuierlich, bis er konsistente, korrekte Identifizierungen vornimmt.
Mit einem rekurrenten neuronalen Netz (RNN) lässt sich die Computer Vision sogar auf Bild- und Videoketten ausdehnen. Die Verwendung von RNNs ermöglicht es Computern, mehrere Bilder zu erkennen und zu verbinden.
Die Geschichte der Computer Vision
Die Technologie des computergestützten Sehens geht auf das Jahr 1959 zurück, als Russell Kirsch ein Bild seines Sohnes in einen Computer einscannte. Das Abbild von Kirschs kleinem Sohn wurde zum ersten digitalen Bild in seiner ganzen körnigen Pracht und begründete einen völlig neuen Zweig der Informatik und KI-Entwicklung.
Einige Jahre später schrieb Larry Roberts seine Doktorarbeit über die Fähigkeit, aus zweidimensionalen Bildern dreidimensionale Informationen über feste Gegenstände zu gewinnen. Mit seiner Arbeit stellte er die Weichen für jahrzehntelange Weiterentwicklungen und baute seinen Ruhm als Vater des Internets aus.
Dank dieser frühen Pioniere suchten Computeringenieure auf der ganzen Welt nach neuen Möglichkeiten, Bilder aus der realen Welt in Daten umzuwandeln, die ein Computer erkennen, sortieren, verarbeiten und darauf reagieren kann.
1980 wurde das Neocognitron eingeführt, Kunihiko Fukushimasfrühe Version des heutigen CNN. Anfang der 1990er Jahre kam die Videoüberwachung an Geldautomaten auf, und weniger als ein Jahrzehnt später stellten Forscher des MIT die ersten Echtzeit-Gesichtserkennungssysteme vor.
Forscher, Ingenieure und Entwickler haben das Tempo erhöht, um die bestmöglichen Lösungen für die Computer Vision zu finden. Google, Facebook, Apple, Amazon und sogar internationale Regierungen sind in das Feld eingestiegen, um Computer-Vision-Technologien von der Gesichtserkennung bis hin zu selbstfahrenden Autos zu entwickeln.
Anwendungen von Computer Vision Technologien
Es ist nicht immer einfach, die umfangreichen Anwendungen und Vorteile der Technologie zu erkennen, bis man einen Schritt zurücktritt. Larry Roberts mag zwar gewusst haben, dass seine Ideen weltbewegend und lebensverändernd sein würden, aber er hat wahrscheinlich nicht alle potenziellen Einsatzmöglichkeiten der Computer Vision vorausgesehen.
Gesichtserkennungen
Die vielleicht populärste und umstrittenste Anwendung der Computer Vision Technologie ist die Gesichtserkennung. Die Anwendungsmöglichkeiten sind nahezu unbegrenzt und reichen vom persönlichen Gebrauch bis hin zu öffentlichen Sicherheitsmaßnahmen.
- Facebook verwendet es, um Nutzern zu helfen, Personen in freigegebenen Bildern zu markieren.
- Strafverfolgungsbehörden können Videoübertragungen nutzen, um Kriminelle zu identifizieren.
- Banken können Geldautomaten in Echtzeit überwachen und verdächtige Aktivitäten erkennen, um die Sicherheit zu erhöhen.
- Einzelpersonen können ihre Telefone mit einem Blick in die Kamera öffnen.
Während diese Anwendungen die Effizienz verbessern und für die meisten Menschen sinnvoll sind, bleibt die Gesichtserkennungstechnologie in einigen Bereichen umstritten, vor allem bei staatlichen Überwachungsmaßnahmen. Die Gesichtserkennung kann zwar die Sicherheit erhöhen, aber es werden auch Grenzen und Rechtsvorschriften zum Schutz der Privatsphäre gefordert.
Verkehr, Autofahren und die Autoindustrie
Die Computervision hat die Art und Weise verändert, wie wir Auto fahren und wie wir mit dem Verkehr umgehen. Sie öffnete Türen für adaptive Technologien zur Verbesserung des Fahrerlebnisses und hilft den Städten, Staus zu reduzieren, indem sie problematische Straßen in Angriff nimmt.
1. Verkehrsmuster und Unterstützung der Strafverfolgungsbehörden
Closed-Circuit Television (CCTV) stützt sich auf Computer Vision, um Fahrzeuge für verschiedene Zwecke zu verfolgen und zu kategorisieren. Die Städte können nicht nur den Verkehr überwachen, sondern auch groß angelegte Analysen des Verkehrsflusses durchführen, um Brennpunkte zu ermitteln und Staus zu beseitigen. Es ist möglich zu ermitteln, wie lange es dauert, eine Strecke auf der Autobahn zurückzulegen und Unfälle zu erkennen.
Darüber hinaus unterstützt die Computer Vision Technologie die Strafverfolgungsbehörden dabei, die Straßen sicherer zu machen und Unfälle zu vermeiden. Die Kameras können Geschwindigkeitsübertretungen erkennen und die Beamten auf andere Verkehrsverstöße aufmerksam machen. Es ist auch möglich, das Verhalten der Fahrer zu überwachen, wie z. B. abgelenktes Fahren und ob sie den Sicherheitsgurt anlegen oder nicht.
2. Parkkontrolle
Wenn Sie schon einmal in ein Parkhaus eingefahren sind und sich im Kreis gedreht haben, nur um festzustellen, dass der Parkplatz voll ist, können Sie die Vorteile der Computer Vision für die Parkkontrolle nachvollziehen. Kameras können freie Plätze erkennen und an einen Computer melden, wenn der Parkplatz voll ist. Schilder am Eingang können Autofahrer auf volle Parkplätze hinweisen und so Kopfschmerzen für alle vermeiden.
Außerdem können gebührenpflichtige Parkplätze Nummernschilder und einzelne Stellplätze überwachen, um festzustellen, wie lange ein Auto geparkt bleibt. Loseigentümer können Verluste reduzieren und ihre Investitionen überwachen.
3. Selbstfahrende Fahrzeuge
Es ist nicht einfach, ein Auto zu finden, das nicht über eine gewisse Form der Computer Vision Technologie verfügt. Die meisten neuen Fahrzeuge verfügen über mehrere Anwendungen, die das Fahren erleichtern, z. B. automatisches Einparken und Tempomat.
Obwohl es sich um relativ neue Technologien handelt, wird an selbstfahrenden Autos schon seit Jahrzehnten gearbeitet. Selbstfahrende Autos sind nicht mehr nur in Science-Fiction-Filmen zu sehen. Obwohl die meisten Autos nicht als vollständig autonom gelten, gibt es einige, die keinen menschlichen Fahrer benötigen, es sei denn, die Situation übersteigt die Fähigkeiten des Autos, wie z. B. ein Stau.
Selbstfahrende Fahrzeuge stützen sich auf eine Reihe von Computer-Vision-Technologien, um ohne einen menschlichen Fahrer am Steuer zu funktionieren. Die Fahrzeuge der höchsten Klasse verfügen über genügend Kameras und Daten, um dank fortschrittlicher Fußgängererkennung, Verkehrszeichenerkennung, Kollisionsvermeidung und Straßenzustandsüberwachung sicher durch die Straßen zu manövrieren.
Gesundheitsindustrie
Die Gesundheitsbranche steht nach wie vor an der Spitze des technologischen Fortschritts, da wir nach Möglichkeiten suchen, länger zu leben und uns gesünder zu fühlen. Es ist keine Überraschung, dass die Gesundheitsbranche die Computer Vision für die Krebserkennung, die Zellklassifizierung zur Identifizierung von Krankheiten und seit kurzem auch für die COVID-Diagnose nutzt.
Die Techniker können auch die Computervision nutzen, um Bewegungen zu analysieren und mögliche neurologische und muskuloskelettale Erkrankungen zu erkennen. Es ist hilfreich für die Rehabilitation, Therapie und Übungsunterstützung für Personen, die sich von Verletzungen erholen, indem es die Bewegung beurteilt und Übungen demonstriert. Die behandelnden Ärzte können den Patienten mit Videos, die die richtigen Bewegungen zeigen, nach Hause oder in eine betreute Einrichtung schicken, um weitere Verletzungen zu vermeiden und die Genesung sicher zu beschleunigen.
Eine der wichtigsten neuen Anwendungen für Computer Vision in der Medizin ist das Training von Fähigkeiten. Assistenzärzte, Ärzte und Chirurgen können ihre medizinischen Fähigkeiten auf virtuellen Plattformen trainieren, die es ihnen ermöglichen, Operationen und Verfahren sicher zu simulieren, bevor sie sich an reale Fälle wagen.
Unterstützung für den Einzelhandel
Bildverarbeitungssoftware unterstützt Einzelhandelsgeschäfte, indem sie die Kunden verfolgt und den Verkehr in den Geschäften zählt. Die Beobachtung von Trends ermöglicht es den Geschäften, ihr Personal entsprechend anzupassen, hilft aber auch den Teams der Schadensverhütung, nach Herumlungerernden zu suchen und Diebstähle zu erkennen.
Landwirtschaftliche Anwendungen
Landwirte mit großen Betrieben können ihre Angelegenheiten mit Hilfe von Bildverarbeitungssoftware zur Überwachung von Tieren und Ernten rationalisieren. Es ist einfacher, Insektenbefall und Krankheitsausbrüche frühzeitig zu erkennen, die Erträge zu verfolgen und Ihr Team zu optimieren. Landwirte, die mit Personalengpässen zu kämpfen haben, können verschiedene Tätigkeiten automatisieren, z. B. Ernten, Jäten und Säen.
Automatisierung der Fertigung
Die Fertigung könnte eine der besten Optionen für die Nutzung von Automatisierung und Computer Vision sein. Dies ist der nächste Schritt in der Hyperautomatisierung, da die Produktionsteams Computer-Vision-Software integrieren, um alles von der Produktion bis zur Qualitätskontrolle zu verbessern.
- Verbessern Sie die Produktivitätsanalyse mit Gesichtserkennung, um die individuelle Nutzung von Zeit und Ressourcen zu bewerten und effizientere Prozesse zu schaffen.
- Nutzen Sie Computer-Vision-Software zur visuellen Inspektion von Geräten, um Probleme früher zu erkennen, was Ausfallzeiten und Reparaturkosten reduzieren kann. Sie kann auch Schwachstellen in der persönlichen Schutzausrüstung (PSA) aufdecken.
- Qualitätssicherungs-Teams können mit Hilfe von automatisierter Bildverarbeitungssoftware Produkte bewerten und vergleichen, um fehlerhafte Komponenten auszusondern oder reparaturbedürftige Teile zu identifizieren, bevor sie verschickt werden.
Darüber hinaus können Unternehmen mit Hilfe von virtuellen Geräten und Computer-Vision-Software Schulungsmodule und Bewertungen erstellen. Die Mitarbeiter können neue Fertigkeiten erlernen und vorhandene Fähigkeiten ausbauen, um ihre Leistung und Effizienz zu verbessern, ohne auf ein Produkt verzichten zu müssen.
Computer Vision in der Software-Testautomatisierung – eine Geschichte aus Vergangenheit, Gegenwart und Zukunft
Die meisten Branchen profitieren von der Computer-Vision-Technologie, aber die nächste Stufe ist die Nutzung von Computer-Vision-Tools für die Automatisierung von Softwaretests. Die Verwendung von Bildverarbeitungssoftware für die Testautomatisierung ist kein neues Konzept, aber es hat sich seit den ersten Versuchen weit entwickelt.
Entwicklung von Computer Vision in der Softwareprüfung – Die Geschichte
Prüfsoftware gab es bereits in den 1970er Jahren, doch war es mit erheblichem Aufwand verbunden, sie vor Ort einzuführen. Ohne das Internet mussten Softwareentwicklungsfirmen einzelne Tests programmieren und an jeden Kunden versenden.
Die ersten Iterationen der automatisierten Prüfsoftware erforderten häufige Aktualisierungen, und die übermäßig vereinfachten Systeme konnten die komplexen Aufgaben nicht bewältigen. Außerdem gab es mehrere Probleme mit Inkompatibilität und menschlichem Versagen.
Automatisierte Tests waren mehrere Jahrzehnte lang weniger effizient und zeitaufwändiger als manuelle Tests. Es bedurfte erheblicher Fortschritte in der Technologie, um brauchbare Produkte zu entwickeln und die Vorteile automatisierter Prüfsoftware, einschließlich Computer Vision, zu nutzen.
Wie Computer Vision in der Software-Testautomatisierung eingesetzt wird – Die Gegenwart
Die Entwicklung der automatisierten Prüfsoftware hat sich dank der Fortschritte in der Computer-Vision-Technologie stark verändert. Bildklassifizierung, Objekterkennung und -verfolgung sowie die inhaltsbasierte Bildsuche haben die Automatisierung von Softwaretests revolutioniert.
Heute nutzen Unternehmen und Behörden Computer Vision Testing Tools für die Softwareentwicklung und -automatisierung, um die Effizienz und Produktivität zu steigern. Es ist ein entscheidender Schritt in der Hyperautomatisierung und Rationalisierung von Prozessen, um das Endergebnis zu verbessern und den Output zu maximieren, ohne die Qualität zu beeinträchtigen.
Die aufkommenden Anwendungen von Computer Vision in der Softwaretestautomatisierung – Die Zukunft
Branchenprognosen weisen auf das Wachstum des maschinellen Lernens und den Ausbau von CNNs hin, um mehr Arbeitslasten zu automatisieren und bestehende Prozesse zu optimieren. Es ist wahrscheinlich, dass wir mehr Cloud-basierte Dienste und einen verstärkten Einsatz von Drohnen und mobilen Geräten erleben werden, die es den Menschen ermöglichen, von jedem Ort der Welt aus zu arbeiten.
Die Vorteile von Computer Vision bei der Automatisierung von Softwaretests
Die Vorteile von Computer-Vision-Tools für Softwaretests können gar nicht hoch genug eingeschätzt werden, aber es ist unmöglich, alle möglichen Vorteile aufzuzählen. Dennoch können einige der wichtigsten Vorteile zu unglaublichen Wachstums- und Produktivitätssteigerungen führen.
Reduziert blinde Flecken
Einer der Hauptvorteile von Bildverarbeitungswerkzeugen bei Softwaretests ist die Möglichkeit, blinde Flecken in bestehenden Prozessen zu beseitigen. Die Erweiterung bestehender Automatisierungstools mit Computer-Vision-Software hilft den Maschinen, sich in einem Raum zu orientieren und Lücken zu schließen. Die Automatisierung von Bildverarbeitungssoftware unterstützt Systeme, indem sie die Lücken um die Daten herum füllt, um die erhaltenen Informationen zu verankern und ein vollständigeres Bild zu erstellen.
Schnelltests
Schnellere Tests sind ein weiterer Pluspunkt für den Einsatz von Computer Vision Testing in der Softwareentwicklung. Die Verwendung von Computer Vision bedeutet, dass Ihr Team keine wertvolle Zeit damit verbringen muss, Daten für nicht standardisierte Einstellungen oder Produkte zu erstellen. Der Computer kann sich anhand der Anzeige und der empfangenen Bilder an die Änderungen anpassen.
Immer besser
Wie die meisten technologischen Fortschritte bleiben auch die Prüfwerkzeuge für die Softwareentwicklung im Fluss, da die Programmierer die Funktionen verfeinern und erweitern. Der Einsatz von Bildverarbeitungssoftware für die Testautomatisierung wird in den meisten Branchen auf Jahre hinaus an vorderster Front stehen, denn der Spielraum für Wachstum ist unbegrenzt.
Automatisierte GUI-Tests
Es ist nicht leicht, Menschen zu finden, die alltägliche Aufgaben in jeder Branche zuverlässig erledigen, so dass die Suche nach Möglichkeiten zur Automatisierung dieser mühsamen Prozesse jedem hilft. Die besten Bildverarbeitungstools für die Automatisierung von Softwaretests können diese Aufgaben bewältigen, wodurch Unternehmen Zeit und Geld sparen und gleichzeitig die Belastung der Mitarbeiter verringern.
Die Herausforderungen der Computer Vision bei der Automatisierung von Softwaretests
Der Einsatz von Bildverarbeitungssoftware für die Testautomatisierung ist nicht perfekt, und es gibt einige nennenswerte Nachteile zu beachten.
Abhängigkeit von der Bildqualität
Es ist kein Geheimnis, dass eine schlechte Bildqualität zu negativen Ergebnissen führen kann, aber was ist mit variablen Lichtverhältnissen oder uneinheitlicher Ausrichtung? Während sich unsere Augen leicht an subtile Veränderungen der Lichtverhältnisse anpassen können, ist dies bei Computer Vision Software nicht der Fall. Selbst die besten Computer-Vision-Tools für die Automatisierung von Softwaretests können das menschliche Auge nicht perfekt nachbilden.
Schräges Lernen
Einige Sektoren haben nur begrenzten Zugang zu den Qualitätsdaten, die zur Erreichung ihrer Ziele erforderlich sind. So kann es beispielsweise im Gesundheitswesen an qualitativ hochwertigen Videos und Bildern fehlen, um naturgetreue virtuelle Räume für die Praxis zu schaffen. Es ist nicht immer einfach, die Lücken zu füllen oder ausreichende Datensätze zu erstellen.
Berechnung der Kosten
Die Kosten für die Einrichtung von Bildverarbeitungssoftware zur Prüfung der Automatisierung sind beträchtlich, wenn man die erforderliche Hardware und den Einsatz qualifizierter Bildverarbeitungsingenieure berücksichtigt. Eine Unterschätzung der Kosten führt zu ungenauen Daten und unzureichenden Erträgen.
Grenzen der aktuellen Software-Automatisierungstools
Bestehende Software-Automatisierungstools haben angeborene Einschränkungen, die sich auf die Gesamtergebnisse auswirken. Obwohl die Vorteile gegenüber der manuellen Prüfung nicht zu übersehen sind, darf man die Nachteile nicht außer Acht lassen.
- Bestehende Automatisierungstools können nur das überprüfen, was sie wissen, d. h. wenn Sie die Daten nicht bereitgestellt haben, können sie nicht außerhalb der festgelegten Parameter prüfen.
- Wenn es erst einmal in Gang gekommen ist, kann man viel Zeit sparen, aber es dauert eine Weile, bis das System auf Touren kommt.
- Es ist nicht billig. Der Einsatz von Software-Automatisierungstools hat seinen Preis und stellt eine erhebliche Investition dar, die sich jedoch langfristig auszahlt.
- Erwarten Sie eine kontinuierliche Wartung des Codes, um genaue Ergebnisse zu gewährleisten.
Letztendlich sind Software-Automatisierungstools ähnlich wie Robotic Process Automation (RPA), da sie den menschlichen Einfluss eliminieren. Teams verlieren wertvolle, qualifizierte Mitarbeiter, wenn sie auf automatisierte Tools umsteigen. Außerdem können Computer nicht wie Menschen denken oder reagieren, was sowohl ein Vorteil als auch ein Nachteil sein kann.
Wie man Softwaretests mit Computer Vision, einem Low-Code-Tool, beginnt
Der Beginn eines Projekts kann überwältigend sein, vor allem wenn es sich um eine komplizierte Technologie handelt. Einer der Vorteile von Computer-Vision-Tools für Softwaretests besteht darin, dass erfahrene Ingenieure den Großteil der Arbeit übernehmen, so dass Sie keine umfangreichen Code- oder technischen Kenntnisse erlernen müssen, um sie zu nutzen.
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FAQs
Haben Sie noch Fragen zum Einsatz von Computer Vision und Software-Testautomatisierung? Diese allgemeinen Fragen und Antworten können vielleicht Klarheit schaffen.
Was sind Computer Vision Tests?
Bei Bildverarbeitungstests werden Systeme auf ihre Genauigkeit bei der Identifizierung, Kategorisierung und sogar Reaktion auf Bilder von Personen geprüft. Es schafft eine Grundlage für den Einsatz von Computer-Vision-Tests für die Softwareentwicklung und andere Automatisierungsaufgaben.
Müssen Bildverarbeitungstests codiert werden?
Ja und nein. Maschinelles Lernen bedeutet, dass Software-Ingenieure nicht alles manuell programmieren müssen, weil sie vorhandene Funktionen und Algorithmen nutzen können. Dennoch ist auf jeder Ebene ein Element der Kodierung vorhanden.
Welche Fähigkeiten braucht man für die Testautomatisierung von Computer Vision Software?
Selbst die besten Computer Vision Tools für die Automatisierung von Softwaretests erfordern anfangs einen erfahrenen Programmierer oder Ingenieur. Sie brauchen jemanden mit umfangreichem Kodierungshintergrund und einem Verständnis für DevOps-Methoden, um das System einzurichten und alles online zu stellen. In der Regel benötigen Sie gute mathematische Fähigkeiten, Statistik, Bildverarbeitung und Mustererkennung.
Computer Vision Tools für die Automatisierung von Softwaretests
Computer-Vision-Prüfwerkzeuge können die Effizienz und Produktivität verbessern, aber es braucht ein hochwertiges Produkt, um sie zu liefern. ZAPTEST ist das führende End-to-End-Computer-Vision-Software-basierte Testautomatisierungstool mit nachgewiesenen Ergebnissen und einer starken Erfolgsbilanz.
Mit Hilfe der Computer Vision Technologie in der ZAP Object Engine (ZOE) können Benutzer die Automatisierung jeder digitalen Schnittstelle erstellen, einschließlich Live-Anwendungen, Videos und sogar Skripte aus Mock-Ups erstellen. Die Art der zu automatisierenden UI-Technologie ist keine Frage mehr. Wir sagen bei ZAP: „Wenn Sie einen Vorgang in Ihrer Anwendung manuell durchführen können, kann ZAPTEST diesen ASIS ohne Einschränkungen automatisieren“.
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