技术在不断发展，并与我们在个人和职业生活中所做的一切联系在一起。 从智能手机到最先进的计算机界面，技术标志着我们社会的基础和持续增长的灯塔。 计算机视觉处于该世界的最前沿，并准备改变我们开展业务的方式。
将计算机视觉工具作为软件测试自动化的一部分是技术革命的又一步。 它在许多日常活动中发挥着关键作用，现在旨在改进我们的日常任务，同时减少错误、提高质量和增加底线。
什么是计算机视觉？
用最简单的术语来说，计算机视觉涉及教计算机如何像人类一样查看和正确解释图像。 它是一种复杂的尖端技术，依赖于人工智能 (AI) 和机器学习。
计算机视觉是让计算机执行人工任务以提高效率和减少错误的又一步。 这种多学科方法允许计算机将图像转换为可读数据并解释信息之间的关系。
更进一步，该过程使计算机能够读取场景并制定适当的反应。 例如，计算机视觉可以帮助自动驾驶汽车识别障碍物以避免碰撞或支持机器人过程自动化工具(RPA) 以创建更高效的工作流程。
计算机视觉如何工作？
计算机永远不会像我们一样看东西，因为计算机没有眼睛来接收和翻译大脑的输入。 因此，计算机视觉技术依赖于复杂的数据和算法交响曲，这些交响曲反映了人眼如何接收图像并将其转换为大脑。
需要注意的是，我们仍然不完全了解人类大脑的工作原理。 大多数人对眼睛接收信息、翻译信息并将信息传递给我们的大脑有一个初步的了解。 然而，神经科学家可以告诉你，人类的视觉要复杂得多，而且我们对大脑如何工作的了解仍然有限。
这些理解上的限制转移到试图教计算机如何看的计算机视觉工程师身上。 用于训练计算机“查看”和解释图像的数据和算法仍然受到我们对人眼和大脑如何相互作用的理解的限制。
计算机视觉技术目前依赖于模式识别和先进技术。 机器学习和卷积神经网络 (CNN) 允许计算机分解图像、解释数据和识别物品。
计算机视觉工程师使用机器学习来教计算机如何通过为计算机提供数千张主题图像来对图像进行分类。 每张图片都带有标签和标签来识别它是什么，比如汽车或狗。
CNN 增强了机器学习过程，以帮助计算机创建主题的像素化表示。 使用像素和相关标签，计算机可以预测对象是什么，并不断检查其准确性，直到它做出一致、正确的识别。
计算机视觉甚至可以通过循环神经网络 (RNN) 扩展到图像和视频字符串。 使用 RNN 可以让计算机识别和连接多张图片。
计算机视觉的历史
计算机视觉技术可以追溯到 1959 年，当时 Russell Kirsch 将儿子的图像扫描到计算机中。 Kirsch 的婴儿儿子的肖像成为第一个充满颗粒感的数字图像，它开启了计算机科学和人工智能开发的全新分支。
几年后，拉里·罗伯茨 (Larry Roberts) 写了他的博士论文，内容是关于使用二维图像提取实体主体的三维信息的能力。 他的工作为数十年的进步奠定了基础，并扩大了他作为互联网之父的名声。
多亏了这些早期的先驱者，世界各地的计算机工程师都在寻找新的方法来将现实世界的图像转换为计算机可以识别、分类、处理和响应的数据。
1980 年引入了 neocognitron，即今天的 CNN 的早期版本Kunihiko Fukushima 。 到 1990 年代初，ATM 机上出现了视频监控，不到十年后，麻省理工学院的研究人员推出了第一个实时人脸检测框架。
研究人员、工程师和开发人员加快了步伐，不断努力实现最佳的计算机视觉解决方案。 谷歌、Facebook、苹果、亚马逊，甚至国际政府都进入了该领域，开发从面部识别到自动驾驶汽车的计算机视觉技术。
计算机视觉技术的应用
在您退后一步之前，要看到技术的广泛应用和优势并不总是那么容易。 虽然拉里·罗伯茨（Larry Roberts）可能知道他的想法将是惊天动地和改变生活的，但他可能没有预见到计算机视觉的所有潜在用途。
面部识别
计算机视觉技术最流行和最具争议的用途可能是面部识别。 这些应用几乎是无穷无尽的，范围从个人使用到公共安全措施。
- Facebook 使用它来帮助用户在共享图像中标记人。
- 执法机构可以利用视频源来识别犯罪分子。
- 银行可以实时监控 ATM 并识别可疑活动，以提高安全性。
- 个人只需瞥一眼相机即可打开手机。
虽然这些应用程序提高了效率并对大多数人有意义，但面部识别技术在某些领域仍然存在争议，主要是政府监控措施。 虽然面部识别可以提高安全性和保障性，但也有人呼吁制定边界和立法来保护隐私。
交通、驾驶和汽车行业
计算机视觉改变了我们驾驶的方式以及我们处理交通的方式。 它为改善驾驶体验的自适应技术打开了大门，并通过解决问题街道来帮助城市减少拥堵。
1. 交通模式和执法支持
闭路电视 (CCTV) 依靠计算机视觉来跟踪和分类用于各种目的的车辆。 城市不仅可以监控交通，还可以进行大规模的交通流量分析，以确定热点和缓解拥堵的方法。 可以确定行驶一段高速公路需要多长时间并识别事故。
此外，计算机视觉技术有助于执法，使街道更安全，并尽量减少事故。 这些摄像头可以识别超速行驶的汽车，并提醒警察注意其他移动违规行为。 还可以监控驾驶员的行为，例如分心驾驶以及他们是否系安全带。
2.停车控制
如果您曾经将车开进停车场并绕圈转圈，却发现停车场已满，您会体会到计算机视觉在停车控制方面的优势。 摄像头可以识别空位并在批次已满时反馈给计算机。 入口处的标志可以提醒司机车满，避免让每个人头疼。
此外，付费停车场可以监控车牌和个别地点，以确定汽车停放多长时间。 地块所有者可以减少损失并监控他们的投资。
3. 自动驾驶汽车
如果没有某种形式的计算机视觉技术，要找到一辆汽车并不容易。 大多数新车都有多种应用程序，例如自动泊车和巡航控制，这些应用程序可以消除驾驶中的大量猜测。
尽管这些是相对较新的技术，但自动驾驶汽车已经投入使用了几十年。自动驾驶汽车不再沦为科幻电影。 尽管大多数汽车不具备完全自动驾驶的资格，但有些汽车不需要人类驾驶员，除非情况超出汽车的能力，例如交通拥堵。
自动驾驶汽车依靠一系列计算机视觉技术在没有人类驾驶员控制的情况下运行。 由于先进的行人检测、交通标志检测、防撞和路况监测，最高级别的车辆拥有足够的摄像头和数据来安全地在街道上行驶。
医疗保健行业
随着我们寻找更长寿和感觉更健康的方法，医疗保健行业仍然处于大多数技术进步的前沿。 毫不奇怪，医疗保健行业将计算机视觉用于癌症检测、细胞分类以识别疾病，以及最近的 COVID 诊断。
技术人员还可以使用计算机视觉来分析运动，以识别潜在的神经和肌肉骨骼疾病。 它有助于通过评估运动和演示练习来为那些从受伤中恢复的人提供康复、治疗和运动支持。 治疗源可以将患者送回家或进行辅助护理，并通过视频指导适当的动作，以防止进一步受伤并加快安全恢复。
此外，计算机视觉在医学领域的新兴应用之一是技能培训。 住院医师、医生和外科医生可以通过虚拟平台进行医疗技能培训，使他们能够在处理真实案例之前安全地模拟手术和程序。
零售支持
计算机视觉软件自动化通过跟踪客户来计算通过商店的流量来支持零售商店。 监控趋势允许商店相应地配备人员，但它也有助于防损团队监控游荡者并针对盗窃问题。
农业应用
拥有大规模业务的农民可以使用监控动物和农作物的计算机视觉软件来简化他们的事务。 更容易及早识别虫害和疾病爆发、跟踪产量并优化您的团队。 工作人员短缺的农民可以将各种活动自动化，包括收割、除草和播种。
制造自动化
制造业可能是利用自动化和计算机视觉的最佳选择之一。 这是超自动化的下一步，因为生产团队集成了计算机视觉软件来增强从生产到质量控制的一切。
- 通过面部识别增强生产力分析，以评估个人对时间和资源的使用，从而创建更高效的流程。
- 利用计算机视觉软件对设备进行视觉检查，以便及早发现问题，从而减少停机时间和维修成本。 它还可以识别个人防护设备 (PPE) 的薄弱环节。
- 质量保证团队可以使用计算机视觉软件自动化来评估和比较产品，以消除有缺陷的组件或在发送之前识别需要维修的物品。
此外，公司可以使用虚拟设备和计算机视觉软件制作技能培训模块和评估。 员工可以在不牺牲任何产品的情况下学习新技能并增强现有能力以提高绩效和效率。
软件测试自动化中的计算机视觉——过去、现在和未来的故事
大多数行业都受益于计算机视觉技术，但下一阶段是采用计算机视觉工具来实现软件测试自动化。 使用计算机视觉软件来测试自动化并不是一个新概念，但与最早的尝试相比已经有了很长的路要走。
计算机视觉在软件测试中的演变——历史
测试软件早在 1970 年代就已经存在，但需要大量努力才能在现场启动它。 如果没有互联网，软件开发公司必须编写代码并将单独的测试发送给每个客户。
自动化测试软件的最早迭代需要频繁更新，过于简单的系统无法处理复杂的任务。 此外，还有一些不兼容和人为错误的问题。
几十年来，与手动测试相比，自动化测试效率较低且耗时较多。 生产可行的产品并释放自动化测试软件（包括计算机视觉）的优势需要技术上的重大进步和进步。
计算机视觉如何用于软件测试自动化 – 现在
由于计算机视觉技术的进步，自动化测试软件的发展发生了重大变化。 图像分类、对象检测和跟踪以及基于内容的图像检索彻底改变了软件测试自动化过程。
如今，公司和政府利用计算机视觉测试工具进行软件开发和自动化，以提高效率和生产力。 这是超自动化和简化流程的关键步骤，可在不影响质量的情况下提高利润并最大化产出。
计算机视觉在软件测试自动化中的新兴应用——未来
行业预测强调机器学习的增长和 CNN 的扩展，以自动化更多工作负载并优化现有流程。 我们很可能会看到更多基于云的服务以及无人机和移动设备的更多使用，以允许人们在世界任何地方工作。
计算机视觉在软件测试自动化中的好处
计算机视觉工具在软件测试中的好处怎么强调都不为过，但不可能阐明每一种可能的好处。 尽管如此，一些最大的好处可以带来令人难以置信的增长和生产力变化。
减少盲点
计算机视觉工具在软件测试中的最大优势之一是能够减少现有流程中的盲点。 使用计算机视觉软件增强现有的自动化测试工具有助于在空间内定位机器并填补空白。 计算机视觉软件自动化通过填充数据周围的空白来支持系统，以锚定接收到的信息并制定更完整的画面。
快速测试
更快的测试是在软件工程应用程序中考虑计算机视觉测试的另一个好处。 使用计算机视觉意味着您的团队不必花费宝贵的时间为非标准设置或产品制作数据。 计算机可以根据接收到的显示和图像来适应变化。
不断改进
与大多数技术进步一样，随着程序员改进和扩展功能，用于软件开发的计算机视觉测试工具仍在不断变化。 由于增长空间无限，使用计算机视觉软件测试自动化将在未来几年保持在大多数行业的前沿。
自动化 GUI 测试
在任何行业都不容易找到可靠地完成平凡任务的人，因此找到自动化这些繁琐流程的方法可以节省每个人。 用于软件测试自动化的最佳计算机视觉工具可以管理这些任务，为公司节省时间和金钱，同时减轻员工压力。
计算机视觉在软件测试自动化中的挑战
使用计算机视觉软件来测试自动化并不完美，并且有一些值得注意的缺点需要考虑。
对图像质量的依赖
糟糕的图像质量会产生负面结果已不是什么秘密，但是可变的照明条件或不一致的方向呢？ 虽然我们的眼睛很容易适应光线的细微变化，但计算机视觉软件却不能。 即使是用于软件测试自动化的最佳计算机视觉工具也无法完美复制人眼。
倾斜学习
一些部门对实现其目标所需的质量数据的访问有限。 例如，医疗保健领域可能缺乏高质量的视频和图像来创建逼真的虚拟空间进行实践。 填补空白或创建足够的数据集并不总是那么容易。
计算成本
在所需的硬件和熟练的计算机视觉工程师的使用之间，设置计算机视觉软件来测试自动化的成本是巨大的。 低估成本会导致数据不准确和回报低于标准。
当前软件自动化工具的局限性
现有的软件自动化工具具有影响整体结果的先天局限性。 虽然与手动测试相比有显着的好处，但忽略这些缺点是不切实际的。
- 现有的自动化工具只能查看他们知道的内容，这意味着如果您没有提供数据，他们无法检查外部设置的参数。
- 一旦启动，您可以节省大量时间，但需要一段时间才能使系统加速。
- 它并不便宜。 使用软件自动化工具是有代价的，并且代表了一项重大投资，但从长远来看，它是有回报的。
- 期望持续的代码维护以确保准确的结果。
最终，软件自动化工具与机器人过程自动化(RPA) 非常相似，因为它们消除了人为因素。 团队失去了有价值的、熟练的员工，因为当他们转向自动化工具时。 另外，计算机不能像人一样思考或反应，这可能是一个好处和一个缺点。
如何使用低代码工具计算机视觉开始软件测试
启动任何项目似乎都会让人不知所措，尤其是在涉及复杂技术的情况下。 值得庆幸的是，计算机视觉工具在软件测试中的好处之一是熟练的工程师可以完成大部分工作，因此您无需学习大量代码或技术技能即可使用它。
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常见问题
您对使用计算机视觉和软件测试自动化还有疑问吗？ 这些常见的问题和答案可能会让事情变得清晰。
什么是计算机视觉测试？
计算机视觉测试挑战系统，以确定它们在识别、分类甚至对主题图像做出反应方面的准确性。 它建立了使用计算机视觉测试工具进行软件开发和其他自动化任务的基线。
计算机视觉测试需要编码吗？
是和不是。 机器学习意味着软件工程师不必手动编写所有代码，因为他们可以使用现有的功能和算法。 但是，每个级别仍然涉及编码元素。
计算机视觉软件测试自动化需要哪些技能？
即使是用于软件测试自动化的最佳计算机视觉工具，一开始也需要熟练的程序员或工程师。 你需要有广泛的编码背景和对 DevOps 方法的理解的人来建立系统并使一切在线。 通常，您会使用高级数学技能、统计、图像处理和模式识别能力。
用于软件测试自动化的计算机视觉工具
计算机视觉测试工具可以提高效率和生产力，但需要高级产品才能交付。 ZAPTEST 是领先的基于端到端计算机视觉软件的测试自动化工具，具有经过验证的结果和强大的跟踪记录。
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