Teknoloji sürekli gelişiyor ve kişisel ve profesyonel yaşamlarımızda yaptığımız her şeyle bağlantılı. Akıllı telefonlardan son teknoloji bilgisayar arayüzlerine kadar teknoloji, toplumumuzun temelini oluşturmakta ve sürekli büyümenin işaretçisi olmaktadır. Bilgisayar görüşü bu dünyanın ön saflarında yer alıyor ve iş yapma şeklimizi değiştirmeye hazırlanıyor.
Yazılım test otomasyonunun bir parçası olarak bilgisayarla görme araçlarının benimsenmesi, teknoloji devriminde bir başka adımdır. Birçok günlük faaliyette kritik bir rol oynamaktadır ve artık günlük görevlerimizi iyileştirirken hataları azaltmayı, kaliteyi artırmayı ve kar hanesini yükseltmeyi amaçlamaktadır.
Bilgisayarla Görme Nedir?
En basit ifadeyle, bilgisayarla görme, bir bilgisayara görüntüleri bir insan gibi nasıl görüntüleyeceğini ve doğru bir şekilde yorumlayacağını öğretmeyi içerir. Yapay zeka (AI) ve makine öğrenimine dayanan karmaşık, en son teknolojidir.
Bilgisayarla görme, verimliliği artırmak ve hataları azaltmak için bilgisayarların insan görevlerini yerine getirmesine yönelik bir başka adımdır. Bu multidisipliner yaklaşım, bilgisayarların görüntüleri okunabilir verilere dönüştürmesine ve bilgilerin birbiriyle ilişkisini yorumlamasına olanak tanır.
Bir adım daha ileri giderek, süreç bilgisayarlara bir sahneyi okuma ve uygun bir tepki formüle etme yeteneği kazandırır. Örneğin, bilgisayarla görme, sürücüsüz araçların çarpışmaları önlemek için engelleri tanımasına yardımcı olabilir veya daha verimli bir iş akışı oluşturmak için Robotik Süreç Otomasyon araçlarını (RPA) destekleyebilir.
Bilgisayarla Görme Nasıl Çalışır?
Bir bilgisayar asla bizim gibi göremeyecektir çünkü bilgisayarlar girdileri alıp beyne aktaracak gözlerden yoksundur. Bu nedenle, bilgisayarla görme teknolojisi, insan gözünün görüntüleri nasıl aldığını ve beyne nasıl aktardığını yansıtan karmaşık bir veri ve algoritma senfonisine dayanır.
İnsan beyninin nasıl çalıştığını hala tam olarak anlayamadığımızı belirtmek önemlidir. Çoğu insan, gözlerin bilgiyi aldığı, tercüme ettiği ve mesajları beynimize ilettiği konusunda temel bir anlayışa sahiptir. Ancak sinirbilimciler insan görüşünün çok daha karmaşık olduğunu ve beynimizin nasıl çalıştığına dair hala sınırlı bir anlayışa sahip olduğumuzu söyleyebilir.
Anlayıştaki bu sınırlamalar, bir bilgisayara nasıl göreceğini öğretmeye çalışan bir bilgisayarla görme mühendisine aktarılır. Bir bilgisayarı görüntüleri “görmek” ve yorumlamak üzere eğitmek için kullanılan veriler ve algoritmalar, insan gözü ve beyninin nasıl etkileşime girdiğine dair anlayışımızla sınırlı kalmaktadır.
Bilgisayarla görme teknolojisi şu anda örüntü tanıma ve ileri teknolojiye dayanmaktadır. Makine öğrenimi ve evrişimli sinir ağları (CNN) bilgisayarların görüntüleri parçalamasına, verileri yorumlamasına ve öğeleri tanımlamasına olanak tanır.
Bilgisayarla görme mühendisleri, bilgisayarlara bir konunun binlerce görüntüsünü sağlayarak görüntüleri nasıl sınıflandıracaklarını öğretmek için makine öğrenimini kullanır. Her görüntü, bir araba veya köpek gibi ne olduğunu tanımlayan etiketler ve etiketler taşır.
CNN, bilgisayarın öznenin pikselli bir temsilini oluşturmasına yardımcı olmak için makine öğrenimi süreçlerini geliştirir. Bilgisayar, pikselleri ve ilgili etiketleri kullanarak nesnenin ne olduğunu tahmin eder ve tutarlı, doğru tanımlamalar yapana kadar doğruluğunu sürekli olarak kontrol eder.
Bilgisayarla görme, tekrarlayan sinir ağı (RNN) ile görüntü ve video dizilerine kadar uzanır. RNN’lerin kullanılması, bilgisayarların birden fazla resmi tanımlamasına ve birbirine bağlamasına olanak tanır.
Bilgisayarla Görmenin Tarihçesi
Bilgisayarla görme teknolojisi, Russell Kirsch’ün oğlunun bir görüntüsünü bilgisayara taradığı 1959 yılına kadar uzanıyor. Kirsch’in küçük oğlunun görüntüsü, tüm grenli ihtişamıyla ilk dijital görüntü oldu ve bilgisayar bilimi ve yapay zeka gelişiminde tamamen yeni bir dal başlattı.
Birkaç yıl sonra Larry Roberts, doktora tezini katı nesneler hakkında üç boyutlu bilgi elde etmek için iki boyutlu görüntüleri kullanma becerisi üzerine yazdı. Çalışmaları onlarca yıllık ilerlemelerin yolunu açtı ve internetin babası olarak ününü genişletti.
Bu ilk öncüler sayesinde, dünyanın dört bir yanındaki bilgisayar mühendisleri gerçek dünya görüntülerini bir bilgisayarın tanıyabileceği, sıralayabileceği, işleyebileceği ve tepki verebileceği verilere dönüştürmenin yeni yollarını aradılar.
1980 yılında Kunihiko Fukushima‘nın bugünkü CNN’in ilk versiyonu olan neocognitron piyasaya sürüldü. 1990’ların başında ATM makinelerinde video gözetimi ortaya çıktı ve on yıldan kısa bir süre sonra MIT araştırmacıları ilk gerçek zamanlı yüz algılama çerçevelerini açıkladı.
Araştırmacılar, mühendisler ve geliştiriciler, mümkün olan en iyi bilgisayarla görme çözümlerini elde etmek için sürekli bir çaba içinde hız kazandılar. Google, Facebook, Apple, Amazon ve hatta uluslararası hükümetler yüz tanımadan sürücüsüz arabalara kadar bilgisayarla görme teknolojisini geliştirmek için bu alana girdi.
Bilgisayarlı Görme Teknolojileri Uygulamaları
Bir adım geri atana kadar teknolojinin geniş uygulamalarını ve faydalarını görmek her zaman kolay değildir. Larry Roberts, fikirlerinin dünyayı sarsacağını ve hayatı değiştireceğini biliyor olsa da, muhtemelen bilgisayarla görmenin tüm potansiyel kullanım alanlarını öngörememiştir.
Yüz Tanıma
Bilgisayarla görme teknolojisinin belki de en popüler ve tartışmalı kullanımı yüz tanımadır. Uygulamalar neredeyse sonsuzdur ve kişisel kullanımdan kamu güvenliği önlemlerine kadar uzanır.
- Facebook, kullanıcıların paylaşılan görüntülerdeki kişileri etiketlemesine yardımcı olmak için kullanır.
- Kolluk kuvvetleri, suçluları tespit etmek için video yayınlarından yararlanabilir.
- Bankalar, emniyet ve güvenliği artırmak için ATM’leri gerçek zamanlı olarak izleyebilir ve şüpheli faaliyetleri belirleyebilir.
- Bireyler telefonlarını kameraya bir bakışla açabilirler.
Bu uygulamalar verimliliği artırsa ve çoğu insan için anlamlı olsa da, yüz tanıma teknolojisi başta devlet gözetim önlemleri olmak üzere bazı sektörlerde tartışmalı olmaya devam ediyor. Yüz tanıma, emniyet ve güvenliği artırabilirken, mahremiyeti korumak için sınırlar ve mevzuat çağrısı yapılmaktadır.
Trafik, Sürüş ve Otomobil Endüstrisi
Bilgisayar görüşü, araç kullanma şeklimizi ve trafiğe yaklaşımımızı değiştirdi. Sürüş deneyimini iyileştirmek için uyarlanabilir teknolojilere kapı açtı ve sorunlu sokakları ele alarak şehirlerin tıkanıklığı azaltmasına yardımcı oldu.
1. Trafik Düzenleri ve Kolluk Kuvvetleri Desteği
Kapalı devre televizyon (CCTV), araçları çeşitli amaçlarla izlemek ve sınıflandırmak için bilgisayar görüşüne dayanır. Şehirler yalnızca trafiği izlemekle kalmaz, aynı zamanda sıcak noktaları ve tıkanıklığı hafifletmenin yollarını belirlemek için büyük ölçekli trafik akışı analizi de yapabilirler. Bir otoyolun ne kadar sürede kat edildiğini belirlemek ve kazaları tespit etmek mümkündür.
Ayrıca, bilgisayarla görme teknolojisi, sokakları daha güvenli hale getirmek ve kazaları azaltmaya çalışmak için kolluk kuvvetlerine yardımcı olur. Kameralar hız yapan araçları tespit edebilir ve memurları diğer hareket ihlalleri konusunda uyarabilir. Ayrıca, dikkati dağılmış sürüş ve emniyet kemeri takıp takmama gibi sürücü davranışlarını izlemek de mümkündür.
2. Park Kontrolü
Bir otoparka girip daireler çizdikten sonra otoparkın dolu olduğunu fark ettiyseniz, park kontrolü için bilgisayarla görmenin faydalarını takdir edebilirsiniz. Kameralar açık noktaları belirleyebilir ve otopark dolduğunda bir bilgisayara geri bildirimde bulunabilir. Girişteki işaretler sürücüleri dolu otoparklar konusunda uyarabilir ve herkesin başının ağrımasını önleyebilir.
Ayrıca, park et-öde otoparkları, bir aracın ne kadar süre park halinde kaldığını belirlemek için plakaları ve bireysel noktaları izleyebilir. Lot sahipleri kayıplarını azaltabilir ve yatırımlarını izleyebilir.
3. Kendi Kendini Süren Araçlar
Bir çeşit bilgisayarla görme teknolojisi olmadan bir araba bulmak kolay değil. Yeni araçların çoğunda, otomatik park etme ve hız sabitleyici gibi sürüşle ilgili tahminleri ortadan kaldıran çok sayıda uygulama bulunmaktadır.
Bunlar nispeten yeni teknolojiler olsa da, sürücüsüz araçlar onlarca yıldır üzerinde çalışılan bir konudur. Sürücüsüz otomobil ler artık bilim kurgu filmlerinde kalmadı. Çoğu otomobil tam otonom olarak nitelendirilmese de, trafik sıkışıklığı gibi otomobilin yeteneklerini aşan bir durum olmadıkça insan sürücüye ihtiyaç duymayanlar da var.
Kendi kendine giden araçlar, kontrolde bir insan sürücü olmadan çalışabilmek için bir dizi bilgisayarla görme teknolojisine dayanmaktadır. En üst düzey araçlar, gelişmiş yaya algılama, trafik işareti algılama, çarpışma önleme ve yol durumu izleme özellikleri sayesinde caddelerde güvenli bir şekilde manevra yapmak için yeterli kamera ve veriye sahiptir.
Sağlık Sektörü
Daha uzun yaşamanın ve daha sağlıklı hissetmenin yollarını ararken, sağlık sektörü çoğu teknolojik gelişmenin önünde yer almaya devam ediyor. Sağlık sektörünün kanser tespiti, hastalığı tanımlamak için hücre sınıflandırması ve son olarak COVID teşhisleri için bilgisayarla görmeyi benimsemesi şaşırtıcı değil.
Teknisyenler ayrıca potansiyel nörolojik ve kas-iskelet sistemi rahatsızlıklarını tespit etmek amacıyla hareketleri analiz etmek için bilgisayarlı görmeyi kullanabilirler. Hareketleri değerlendirerek ve egzersizleri göstererek yaralanmalardan iyileşenler için rehabilitasyon, terapi ve egzersiz desteği için yararlıdır. Tedavi eden kaynaklar, daha fazla yaralanmayı önlemek ve iyileşmeyi güvenli bir şekilde hızlandırmak için doğru hareketlere rehberlik eden videolarla hastayı eve veya destekli bakıma gönderebilir.
Ayrıca, tıpta bilgisayarla görme için ortaya çıkan en önemli uygulamalardan biri beceri eğitimidir. Asistanlar, doktorlar ve cerrahlar, gerçek vakaları üstlenmeden önce ameliyatları ve prosedürleri güvenli bir şekilde simüle etmelerine olanak tanıyan sanal platformlar aracılığıyla tıbbi beceri eğitimi alabilirler.
Perakende Desteği
Bilgisayarla görme yazılımı otomasyonu, mağazalardaki trafiği saymak için müşterileri izleyerek perakende mağazalarını destekler. Trendlerin izlenmesi, mağazaların personelini buna göre ayarlamasına olanak tanırken, aynı zamanda kayıp önleme ekiplerinin aylakları izlemesine ve hırsızlık sorunlarını hedeflemesine yardımcı olur.
Tarımsal Uygulamalar
Büyük ölçekli işletmelere sahip çiftçiler, hayvanları ve mahsulleri izleyen bilgisayarla görme yazılımı ile işlerini kolaylaştırabilir. Böcek istilalarını ve hastalık salgınlarını erken tespit etmek, verimi takip etmek ve ekibinizi optimize etmek daha kolaydır. Personel sıkıntısı çeken çiftçiler hasat, ayıklama ve tohumlama gibi çeşitli faaliyetleri otomatikleştirebilir.
Üretim Otomasyonu
Üretim, otomasyon ve bilgisayarlı görüden yararlanmak için en iyi seçeneklerden biri olabilir. Üretim ekipleri, üretimden kalite kontrolüne kadar her şeyi geliştirmek için bilgisayarla görme yazılımını entegre ettikçe hiperotomasyonda bir sonraki adımdır.
- Daha verimli süreçler oluşturmak için bireysel zaman ve kaynak kullanımını değerlendirmek üzere yüz tanıma ile üretkenlik analitiğini geliştirin.
- Sorunları daha erken tespit etmek amacıyla ekipmanı görsel olarak incelemek için bilgisayarla görüntü yazılımından yararlanın; bu da arıza süresini ve onarım maliyetlerini azaltabilir. Ayrıca kişisel koruyucu ekipmanlardaki (KKE) zayıf noktaları da belirleyebilir.
- Kalite güvence ekipleri, kusurlu bileşenleri ortadan kaldırmak için ürünleri değerlendirmek ve karşılaştırmak veya göndermeden önce onarılması gereken öğeleri belirlemek için bilgisayarla görme yazılımı otomasyonunu kullanabilir.
Ayrıca şirketler, sanal ekipman ve bilgisayarla görme yazılımı kullanarak beceri eğitimi modülleri ve değerlendirmeleri oluşturabilir. Çalışanlar, herhangi bir üründen ödün vermeden performans ve verimliliği artırmak için yeni beceriler öğrenebilir ve mevcut yeteneklerini geliştirebilir.
Yazılım Test Otomasyonunda Bilgisayarla Görme – Geçmişin, Bugünün ve Geleceğin Hikayesi
Çoğu sektör bilgisayarla görme teknolojisinden faydalanmaktadır, ancak bir sonraki aşama yazılım testi otomasyonu için bilgisayarla görme araçlarının benimsenmesidir. Otomasyonu test etmek için bilgisayarla görme yazılımını kullanmak yeni bir kavram değildir, ancak ilk denemelerden bu yana uzun bir yol kat edilmiştir.
Yazılım Testinde Bilgisayarla Görmenin Evrimi – Tarihçe
Test yazılımı 1970’lerin başlarında mevcuttu, ancak yerinde başlatmak için önemli bir çaba gerekiyordu. İnternet olmadan, yazılım geliştirme firmaları her müşteriye ayrı testler kodlamak ve göndermek zorundaydı.
Otomatik test yazılımının ilk yinelemeleri sık sık güncelleme gerektiriyordu ve aşırı basitleştirilmiş sistemler karmaşık görevlerin üstesinden gelemiyordu. Ayrıca, uyumsuzluk ve insan hatası ile ilgili çeşitli sorunlar vardı.
Otomatik testler, onlarca yıl boyunca manuel testlerden daha az verimli ve daha fazla zaman alıcı olmuştur. Uygulanabilir ürünler elde etmek ve bilgisayarlı görü de dahil olmak üzere otomatik test yazılımlarının faydalarını ortaya çıkarmak için teknolojide önemli kazanımlar ve ilerlemeler gerekti.
Yazılım Test Otomasyonunda Bilgisayarlı Görme Nasıl Kullanılıyor – Günümüz
Otomatik test yazılımının gelişimi, bilgisayarla görme teknolojisindeki ilerlemeler sayesinde önemli ölçüde değişti. Görüntü sınıflandırma, nesne algılama ve izleme ve içerik tabanlı görüntü alma, yazılım testi otomasyon sürecinde devrim yarattı.
Günümüzde şirketler ve hükümetler, verimliliği ve üretkenliği artırmak amacıyla yazılım geliştirme ve otomasyon için bilgisayarla görme testi araçlarından yararlanmaktadır. Kaliteden ödün vermeden kârlılığı artırmak ve çıktıyı en üst düzeye çıkarmak için hiperotomasyon ve süreçleri düzene koymada kritik bir adımdır.
Yazılım Test Otomasyonunda Bilgisayarla Görmenin Gelişen Kullanım Alanları – Gelecek
Sektör tahminleri, daha fazla iş yükünü otomatikleştirmek ve mevcut süreçleri optimize etmek için makine öğreniminin büyümesini ve CNN’lerin genişlemesini vurgulamaktadır. Muhtemelen daha fazla bulut tabanlı hizmet göreceğiz ve insanların dünyanın herhangi bir yerinden çalışmasına olanak sağlamak için dronların ve mobil cihazların kullanımının arttığını göreceğiz.
Yazılım Test Otomasyonunda Bilgisayarla Görmenin Faydaları
Bilgisayarlı görü araçlarının yazılım testindeki faydaları abartılamaz, ancak olası her avantajı açıklamak imkansızdır. Yine de, en önemli avantajlardan bazıları inanılmaz büyüme ve üretkenlik değişikliklerine yol açabilir.
Kör Noktaları Azaltır
Bilgisayarlı görü araçlarının yazılım testindeki en önemli faydalarından biri, mevcut süreçlerdeki kör noktaları azaltma yeteneğidir. Mevcut otomasyon test araçlarını bilgisayarla görme yazılımı ile geliştirmek, makinelerin bir alan içinde yönlendirilmesine ve boşlukların doldurulmasına yardımcı olur. Bilgisayarla görme yazılımı otomasyonu, alınan bilgileri sabitlemek ve daha eksiksiz bir resim oluşturmak için verilerin etrafındaki boşlukları doldurarak sistemleri destekler.
Hızlı Test
Daha hızlı test, yazılım mühendisliği uygulamalarında bilgisayarla görme testini hesaba katmanın bir başka avantajıdır. Bilgisayarla görmeyi kullanmak, ekibinizin standart olmayan ayarlar veya ürünler için veri hazırlamak için değerli zamanını harcamak zorunda kalmayacağı anlamına gelir. Bilgisayar, aldığı ekran ve görüntülere göre değişikliklere uyum sağlayabilir.
Sürekli Gelişen
Çoğu teknolojik ilerleme gibi, yazılım geliştirmeye yönelik bilgisayarla görme testi araçları da programcılar yetenekleri geliştirdikçe ve genişlettikçe değişmeye devam ediyor. Otomasyonu test etmek için bilgisayarla görme yazılımının kullanılması, büyüme alanı sınırsız olduğu için önümüzdeki yıllarda çoğu sektörde ön planda olmaya devam edecektir.
Otomatik GUI Testi
Herhangi bir sektörde sıradan görevleri güvenilir bir şekilde tamamlayacak insan bulmak kolay değildir, bu nedenle bu sıkıcı süreçleri otomatikleştirmenin yollarını bulmak herkese tasarruf sağlar. Yazılım testi otomasyonuna yönelik en iyi bilgisayarla görme araçları bu görevleri yöneterek şirketlere zaman ve para tasarrufu sağlarken çalışanlar üzerindeki yükü de azaltır.
Yazılım Test Otomasyonunda Bilgisayarla Görmenin Zorlukları
Otomasyonu test etmek için bilgisayarla görme yazılımı kullanmak mükemmel değildir ve dikkate alınması gereken birkaç önemli dezavantaj vardır.
Görüntü Kalitesine Bağımlılık
Düşük görüntü kalitesinin olumsuz sonuçlar doğurabileceği bir sır değil, peki ya değişken aydınlatma koşulları veya tutarsız yönlendirme? Gözlerimiz ışıktaki ince değişikliklere kolayca uyum sağlarken, bilgisayar görüş yazılımı bunu yapamaz. Yazılım testi otomasyonuna yönelik en iyi bilgisayarla görme araçları bile insan gözünü mükemmel bir şekilde taklit edemez.
Çarpık Öğrenme
Bazı sektörlerin hedeflerine ulaşmak için gerekli olan kaliteli verilere erişimi sınırlıdır. Örneğin, sağlık hizmetleri alanları, uygulama için gerçekçi sanal alanlar oluşturmak için yüksek kaliteli video ve görüntülerden yoksun olabilir. Boşlukları doldurmak veya yeterli veri setleri oluşturmak her zaman kolay değildir.
Hesaplama Maliyetleri
Gerekli donanım ve yetenekli bilgisayarla görme mühendislerinin kullanımı arasında, otomasyonu test etmek için bilgisayarla görme yazılımı kurmanın maliyeti önemlidir. Maliyetlerin hafife alınması hatalı verilere ve yetersiz getirilere yol açar.
Mevcut Yazılım Otomasyon Araçlarının Sınırlamaları
Mevcut yazılım otomasyon araçları, genel sonuçları etkileyen doğuştan gelen sınırlamalara sahiptir. Manuel testlere göre kayda değer faydaları olsa da, eksiklikleri göz ardı etmek pratik değildir.
- Mevcut otomasyon araçları yalnızca bildiklerini inceleyebilir, yani verileri sağlamadıysanız, belirlenen parametrelerin dışını kontrol edemezler.
- Bir kez çalışmaya başladığında, çok fazla zaman kazanabilirsiniz, ancak sistemi hızlandırmak biraz zaman alır.
- Ucuz değil. Yazılım otomasyon araçlarını kullanmanın bir bedeli vardır ve önemli bir yatırımı temsil eder, ancak uzun vadede karşılığını verir.
- Doğru sonuçlar elde etmek için sürekli kod bakımı bekleyin.
Nihayetinde, yazılım otomasyon araçları Robotik Süreç Otomasyonuna (RPA) çok benziyor çünkü insan dokunuşunu ortadan kaldırıyorlar. Ekipler, otomatik araçlara geçtiklerinde değerli, yetenekli çalışanlarını kaybederler. Ayrıca, bilgisayarlar insanlar gibi düşünemez veya tepki veremez, bu da bir bonus ve dezavantaj olabilir.
Düşük Kodlu Bir Araç Olan Bilgisayarla Görme ile Yazılım Testine Nasıl Başlanır?
Herhangi bir projeye başlamak, özellikle de karmaşık bir teknoloji içeriyorsa, bunaltıcı görünebilir. Neyse ki, bilgisayarla görme araçlarının yazılım testindeki avantajlarından biri, işin çoğunu yetenekli mühendislerin yapmasıdır, böylece onu kullanmak için kapsamlı kod veya teknik beceriler öğrenmeniz gerekmez.
ZAPTEST yazılımı, ihtiyaçlarınızı karşılamak için düşük kodlu bir araç sunan yerleşik özelliklere dayanır. Bir demo rezervasyonu yapın ve ZAPTEST’in tek elden yazılım test otomasyon hizmetlerimiz ve özel uzman ekibimizle kârlılığınızı nasıl artırabileceğini öğrenin.
SSS
Bilgisayarlı görü ve yazılım test otomasyonu kullanımı hakkında hala sorularınız mı var? Bu yaygın sorular ve cevaplar bazı şeyleri açıklığa kavuşturabilir.
Bilgisayarla görme testi nedir?
Bilgisayarla görme testleri, öznelerin görüntülerini tanımlama, kategorize etme ve hatta bunlara tepki verme konusundaki doğruluklarını belirlemek için sistemlere meydan okur. Yazılım geliştirme ve diğer otomasyon görevleri için bilgisayarla görme testi araçlarının kullanılmasına yönelik bir temel oluşturur.
Bilgisayarla görme testinin kodlamaya ihtiyacı var mı?
Hem evet hem hayır. Makine öğrenimi, yazılım mühendislerinin mevcut özellikleri ve algoritmaları kullanabilecekleri için her şeyi manuel olarak kodlamak zorunda olmadıkları anlamına gelir. Bununla birlikte, her seviyede hala bir kodlama unsuru söz konusudur.
Bilgisayarla görme yazılımı test otomasyonu için hangi becerilere ihtiyacınız var?
Yazılım test otomasyonu için en iyi bilgisayarla görme araçları bile başlangıçta yetenekli bir programcı veya mühendis gerektirir. Sistemi kurmak ve her şeyi çevrimiçi hale getirmek için kapsamlı kodlama geçmişi olan ve DevOps yöntemlerini anlayan birine ihtiyacınız var. Tipik olarak, üst düzey matematik becerileri, istatistik, görüntü işleme ve örüntü tanıma yeteneklerini kullanırsınız.
Yazılım Test Otomasyonu için Bilgisayarla Görme Araçları
Bilgisayarlı görü test araçları verimliliği ve üretkenliği artırabilir, ancak bunu sağlamak için üst düzey bir ürün gerekir. ZAPTEST, kanıtlanmış sonuçları ve güçlü geçmişi ile önde gelen uçtan uca Bilgisayarlı Görme Yazılımı tabanlı test otomasyon aracıdır.
Kullanıcılar, ZAP Object Engine’deki (ZOE) Computer Vision teknolojisini kullanarak canlı uygulamalar, videolar ve hatta maketlerden senaryolar da dahil olmak üzere herhangi bir dijital arayüzün otomasyonunu oluşturabilir. Otomasyon altındaki kullanıcı arayüzü teknolojisinin türü artık bir soru değildir. ZAP olarak diyoruz ki: “Eğer uygulamanız üzerinden bir prosedürü manuel olarak gerçekleştirebiliyorsanız, ZAPTEST bu ASIS’i herhangi bir sınırlama olmaksızın otomatikleştirebilir”.
Yazılım testi otomasyonuna yönelik en iyi bilgisayar görüşü tabanlı araçları oluşturmak için en son teknolojileri kullanıyoruz. Çok yönlü yazılımımız, en iyi sonucu almanızı sağlamak için birden fazla platform ve uygulamada çalışır.
Bir yazılım test otomasyon aracının iş süreçlerinizi nasıl kolaylaştırabileceğini ve kârlılığınızı on kata kadar nasıl artırabileceğini öğrenmek ister misiniz? Daha fazla bilgi edinmek için bugün ZAPTEST ekibiyle iletişime geçin.
