技術是不斷發展的，並與我們在個人和職業生涯中所做的一切息息相關。 從智能手機到最先進的計算機介面，技術標誌著我們社會的基礎和持續增長的燈塔。 計算機視覺處於那個世界的前沿，並準備改變我們開展業務的方式。
將電腦視覺工具作為軟體測試自動化的一部分是技術革命的又一步。 它在許多日常活動中發揮著至關重要的作用，現在旨在完善我們的日常任務，同時減少錯誤，提高品質並增加底線。
什麼是電腦視覺？
用最簡單的術語來說，計算機視覺涉及教計算機如何像人類一樣查看和正確解釋圖像。 這是一項複雜的尖端技術，依賴於人工智慧（AI）和機器學習。
計算機視覺是讓計算機執行人工任務以提高效率和減少錯誤的又一步。 這種多學科方法允許計算機將圖像轉換為可讀數據並解釋信息之間的關係。
更進一步，該過程使計算機能夠讀取場景並制定適當的反應。 例如，計算機視覺可以幫助自動駕駛汽車識別障礙物以避免碰撞，或者支援 機器人流程自動化工具 （RPA）以創建更高效的工作流程。
計算機視覺是如何工作的？
計算機永遠不會像我們一樣看到，因為計算機缺乏眼睛來接收和翻譯輸入到大腦。 因此，計算機視覺技術依賴於複雜的數據和演算法交響樂，這些數據和演算法反映了人眼如何接收圖像並將其轉化為大腦。
重要的是要注意，我們仍然不完全了解人類大腦是如何工作的。 大多數人都有一個基本的理解，即眼睛接收資訊，翻譯它，並將信息傳遞給我們的大腦。 然而，神經科學家可以告訴你，人類的視覺要複雜得多，我們對大腦如何運作的理解仍然有限。
這些理解上的限制轉移到電腦視覺工程師試圖教計算機如何看。 用於訓練計算機“看到”和解釋圖像的數據和演算法仍然受到我們對人類眼睛和大腦如何相互作用的理解的限制。
計算機視覺技術目前依賴於模式識別和先進技術。 機器學習和卷積神經網路（CNN）允許計算機分解圖像，解釋數據和識別專案。
計算機視覺工程師使用機器學習來教計算機如何通過向計算機提供數千個主題圖像來對圖像進行分類。 每個圖像都帶有標籤和標籤來識別它是什麼，就像汽車或狗一樣。
CNN增強了機器學習過程，以幫助計算機創建主題的圖元化表示。 使用圖元和相關標籤，計算機預測主體是什麼，並不斷檢查其準確性，直到它做出一致，正確的識別。
計算機視覺甚至擴展到具有遞歸神經網路（RNN）的圖像和視頻字串。 使用 RNN 允許電腦識別和連接多張圖片。
計算機視覺的歷史
計算機視覺技術可以追溯到1959年，當時Russell Kirsch將他兒子的圖像掃描到計算機中。 Kirsch繈褓中兒子的形象成為其所有顆粒狀榮耀中的第一個 數字圖像 ，並啟動了計算機科學和人工智慧發展的全新分支。
幾年後，拉裡·羅伯茨（Larry Roberts）寫了他的 博士論文 ，題目是使用二維圖像提取固體主題的三維資訊的能力。 他的工作為幾十年的進步奠定了基礎，並擴大了他作為互聯網之父的名聲。
多虧了這些早期的先驅者，世界各地的計算機工程師都在尋找新的方法，將現實世界的圖像轉換為計算機可以識別、排序、處理和響應的數據。
1980年，新椰子（Neocognitron）的推出，這是 福島邦彥（Kunihiko Fukushima）今天CNN的早期版本。 到20世紀90年代初，視頻監控出現在ATM機上，不到十年後，麻省理工學院的研究人員推出了第一個 即時人臉檢測 框架。
研究人員、工程師和開發人員加快了步伐，不斷努力實現最佳的計算機視覺解決方案。 谷歌、Facebook、蘋果、亞馬遜，甚至國際政府都進入了這個領域，開發從面部識別到自動駕駛汽車的計算機視覺技術。
計算機視覺技術的應用
在你退後一步之前，要看到技術的巨大應用和好處並不總是那麼容易。 雖然拉裡·羅伯茨（Larry Roberts）可能已經知道他的想法將驚天動地並改變生活，但他可能沒有預見到計算機視覺的所有潛在用途。
面部識別
也許電腦視覺技術最流行和最有爭議的用途是面部識別。 這些應用幾乎是無窮無盡的，從個人使用到公共安全措施。
- Facebook使用它來説明使用者在共用圖像中標記使用者。
- 執法機構可以利用視頻源來識別犯罪分子。
- 銀行可以實時監控ATM並識別可疑活動，以提高安全性。
- 個人可以打開手機，一目了然地看著相機。
雖然這些應用提高了效率，對大多數人來說也是有意義的，但面部識別技術在某些領域仍然存在爭議，主要是 政府監控措施。 雖然面部識別可以提高安全性，但人們呼籲建立界限和立法來保護隱私。
交通、駕駛和汽車產業
計算機視覺改變了我們的駕駛方式和處理流量的方式。 它為自適應技術打開了大門，以改善駕駛體驗，並通過解決有問題的街道來説明城市減少擁堵。
1. 交通模式和執法支援
閉路電視（CCTV）依靠計算機視覺來跟蹤和分類車輛以用於各種目的。 城市不僅可以監控交通，還可以執行大規模的交通流分析，以確定熱點和緩解擁堵的方法。 可以確定行駛一段高速公路所需的時間並識別事故。
此外，計算機視覺技術有助於執法部門使街道更安全，並試圖減少事故。 這些攝像頭可以識別超速行駛的汽車，並提醒警員注意其他移動違規行為。 還可以監控駕駛員的行為，例如分心駕駛以及他們是否系安全帶。
2. 停車控制
如果您曾經把車開進一個停車場，繞著圈子開車，卻發現停車場已經滿了，那麼您可以欣賞計算機視覺在停車控制方面的好處。 攝像機可以識別開放點，並在批次滿時反饋到計算機。 入口處的標誌可以提醒司機注意滿員，避免每個人都感到頭痛。
此外，付費停車停車場可以監控車牌和各個地點，以確定汽車停放的時間。 地塊擁有者可以減少損失並監控他們的投資。
3. 自動駕駛車輛
如果沒有某種形式的計算機視覺技術，就很難找到一輛車。 大多數新車都有多種應用，可以消除駕駛中的大量猜測，例如自動泊車和巡航控制。
雖然這些都是相對較新的技術，但自動駕駛汽車已經投入了幾十年。 自動駕駛汽車 不再淪為科幻電影。 雖然大多數汽車不符合完全自動駕駛的資格，但有些汽車不需要人類駕駛員，除非情況超出汽車的能力，比如交通擁堵。
自動駕駛汽車依靠一系列電腦視覺技術在沒有人類駕駛員控制的情況下運行。 最高水平的車輛擁有足夠的攝像頭和數據，通過先進的行人檢測、交通標誌檢測、防撞和路況監測，可以安全地操縱街道。
醫療保健行業
醫療保健行業仍然是大多數技術進步的前沿，因為我們正在尋找延長壽命和感覺更健康的方法。 毫不奇怪，醫療保健行業採用計算機視覺進行癌症檢測，細胞分類以識別疾病，以及最近的COVID診斷。
技術人員還可以使用計算機視覺來分析運動，以識別潛在的神經和肌肉骨骼疾病。 它有助於康復、治療和運動支援，通過評估運動和示範鍛煉，為受傷者提供鍛煉支援。 治療源可以將患者送回家或輔助護理，並提供指導正確運動的視頻，以防止進一步的傷害並安全地加速康復。
此外，計算機視覺在醫學中的頂級新興應用之一是技能培訓。 住院醫師，醫生和外科醫生可以通過虛擬平台進行醫療技能培訓，使他們能夠在進行真實病例之前安全地模擬手術和程式。
零售支援
計算機視覺軟體自動化通過跟蹤客戶來計算通過商店的流量來支援零售商店。 監控趨勢使商店能夠相應地配備人員，但它也有助於防損團隊監控徘徊者並針對盜竊問題。
農業應用
擁有大規模作業的農民可以通過監控動物和作物的電腦視覺軟體來簡化他們的事務。 可以更輕鬆地及早識別昆蟲侵擾和疾病爆發，跟蹤產量並優化您的團隊。 面臨人員短缺的農民可以自動執行各種活動，包括收穫、除草和播種。
製造自動化
製造業可能是利用自動化和計算機視覺的最佳選擇之一。 這是 超自動化 的下一步，因為生產團隊集成了計算機視覺軟體，以增強從生產到品質控制的一切。
- 通過面部識別增強生產力分析，以評估個人對時間和資源的使用方式，從而創建更高效的流程。
- 利用電腦視覺軟體直觀地檢查設備，以更早地識別問題，從而減少停機時間和維修成本。 它還可以識別個人防護裝備（PPE）的薄弱環節。
- 品質保證團隊可以使用計算機視覺軟體自動化來評估和比較產品，以消除有缺陷的元件或在發送之前識別需要維修的物品。
此外，公司可以使用虛擬設備和計算機視覺軟體製作技能培訓模組和評估。 員工可以學習新技能並增強現有能力，以提高績效和效率，而不會犧牲任何產品。
軟體測試自動化中的電腦視覺 – 過去，現在和未來的故事
大多數行業都受益於計算機視覺技術，但下一階段是採用計算機視覺 工具進行軟體測試自動化。 使用計算機視覺軟體來測試自動化並不是一個新概念，但它距離最早的嘗試還有很長的路要走。
計算機視覺在軟體測試中的演變 – 歷史
測試軟體早在20世紀70年代就已經存在，但需要付出巨大的努力才能在現場啟動。 沒有互聯網，軟體開發公司必須編寫代碼並將其發送給每個客戶。
自動化測試軟體的最早反覆運算需要頻繁更新，過度簡化的系統無法處理複雜的任務。 此外，還存在一些不相容和人為錯誤的問題。
幾十年來，自動化測試的效率更低，更耗時。 在技術方面取得了重大進展和進步，才能生產出可行的產品，並釋放自動化測試軟體（包括計算機視覺）的優勢。
計算機視覺如何用於軟體測試自動化 – 現狀
由於計算機視覺技術的進步， 自動化測試軟體的發展 發生了重大變化。 圖像分類、物件檢測和跟蹤以及基於內容的圖像檢索徹底改變了軟體測試自動化流程。
如今，公司和政府利用計算機視覺測試工具進行軟體開發和自動化，以提高效率和生產力。 這是超自動化和簡化流程的關鍵一步，可在不影響質量的情況下提高利潤並最大限度地提高產量。
計算機視覺在軟體測試自動化中的新興用途 – 未來
行業預測突顯了機器學習的增長和CNN的擴展，以自動化更多工作負載並優化現有流程。 我們可能會看到更多基於雲端的服務，並越來越多地使用無人機和行動裝置，以允許人們在世界任何地方工作。
計算機視覺在軟體測試自動化中的優勢
計算機視覺工具在軟體測試中的好處怎麼強調都不為過，但不可能闡明每一個可能的好處。 儘管如此，一些最重要的好處可以帶來令人難以置信的增長和生產力變化。
減少盲點
計算機視覺工具在軟體測試中的最大好處之一是能夠減少現有流程中的盲點。 使用電腦視覺軟體增強現有的自動化測試工具有助於在空間內定位機器並填補空白。 計算機視覺軟體自動化通過填補數據周圍的空白來支持系統，以錨定接收到的資訊並制定更完整的圖像。
快速檢測
更快的測試是軟體工程應用中計算機視覺測試的另一個好處。 使用電腦視覺意味著您的團隊不必花費寶貴的時間為非標準設置或產品製作數據。 計算機可以根據它收到的顯示和圖像來適應變化。
不斷改進
與大多數技術進步一樣，隨著程式師完善和擴展功能，用於軟體開發的計算機視覺測試工具仍在不斷變化。 使用計算機視覺軟體測試自動化將在未來幾年內保持在大多數行業的最前沿，因為增長空間是無限的。
自動化圖形用戶介面測試
在任何行業中，找到人類來可靠地完成平凡的任務都不容易，因此找到自動化這些繁瑣流程的方法可以節省每個人。 用於軟體測試自動化的最佳計算機視覺工具可以管理這些任務，從而節省公司的時間和金錢，同時減輕員工的壓力。
計算機視覺在軟體測試自動化中的挑戰
使用計算機視覺軟體來測試自動化並不完美，並且有一些值得注意的缺點需要考慮。
對圖像質量的依賴
眾所周知，糟糕的圖像品質會產生負面結果，但是可變的照明條件或不一致的方向呢？ 雖然我們的眼睛很容易適應照明的細微變化，但計算機視覺軟體卻沒有。 即使是用於軟體測試自動化的最佳電腦視覺工具也無法完美地複製人眼。
傾斜學習
一些部門獲得實現其目標所需的高質量數據的機會有限。 例如，醫療保健領域可能缺乏高品質的視頻和圖像來創建逼真的虛擬空間用於實踐。 填補空白或創建足夠的數據集並不總是那麼容易。
計算成本
在所需的硬體和使用熟練的計算機視覺工程師之間，設置計算機視覺軟體以測試自動化的成本是巨大的。 低估成本會導致數據不準確和回報率低於標準。
當前軟體自動化工具的局限性
現有的軟體自動化工具具有影響整體結果的固有局限性。 雖然與手動測試相比有顯著的好處，但忽視缺點是不切實際的。
- 現有的自動化工具只能查看他們所知道的，這意味著如果你沒有提供數據，他們就無法檢查外部設置的參數。
- 一旦它開始運行，您可以節省大量時間，但是需要一段時間才能使系統跟上速度。
- 它並不便宜。 使用軟體自動化工具是有代價的，是一項重大投資，但從長遠來看，這是有回報的。
- 期望持續的代碼維護，以確保準確的結果。
最終，軟體自動化工具與 機器人流程自動化 （RPA）非常相似，因為它們消除了人為接觸。 團隊會因為轉向自動化工具而失去有價值、技術嫻熟的員工。 此外，計算機不能像人一樣思考或反應，這可能是一個獎勵和缺點。
如何使用低代碼工具電腦視覺開始軟體測試
開始任何專案似乎都是壓倒性的，特別是如果它涉及複雜的技術。 值得慶幸的是，計算機視覺工具在軟體測試中的好處之一是，熟練的工程師可以完成大部分工作，這樣你就不需要學習大量的代碼或技術技能來使用它。
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常見問題
您對使用電腦視覺和軟體測試自動化仍有疑問嗎？ 這些常見問題和答案可能會解決問題。
什麼是計算機視覺測試？
計算機視覺測試挑戰系統，要求系統確定其識別、分類甚至對受試者圖像做出反應的準確性。 它為使用電腦視覺測試工具進行軟體開發和其他自動化任務建立了基準。
計算機視覺測試需要編碼嗎？
是和否。 機器學習意味著軟體工程師不必手動編寫所有內容，因為他們可以使用現有的功能和演算法。 但是，每個級別仍然涉及編碼元素。
計算機視覺軟體測試自動化需要哪些技能？
即使是用於軟體測試自動化的最佳計算機視覺工具，在開始時也需要熟練的程式師或工程師。 您需要具有廣泛編碼背景並瞭解DevOps方法的人來建立系統並將所有內容都連線。 通常，您將使用高級數學技能，統計，圖像處理和模式識別功能。
用於軟體測試自動化的電腦視覺工具
計算機視覺測試工具可以提高效率和生產力，但需要高水準的產品才能交付。 ZAPTEST是基於端到端電腦視覺軟體的測試自動化工具，具有經過驗證的結果和良好的記錄。
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