airtest 使用 kaze/brisk/akaze
时间: 2023-12-02 08:04:59 浏览: 31
Airtest 中实际使用的是 AKAZE、BRISK 和 KAZE 三种算法之一。这三种算法都是基于关键点检测和特征描述的算法,它们可以帮助自动化测试框架识别图像中的关键特征,并在不同的场景中进行模板匹配。
AKAZE 算法是一种速度较快的特征检测和描述算法,它可以自适应地选择特征点,并生成具有旋转和尺度不变性的特征描述符,在处理旋转和尺度变化较大的图像时表现较好。
BRISK 算法是一种基于二进制描述符的特征描述算法,它可以在较短的时间内生成高质量的特征描述符,但对于旋转和尺度变化较大的图像匹配效果较差。
KAZE 算法是一种较新的特征检测和描述算法,它可以检测到更多的关键点,并生成更丰富的特征描述符。与 AKAZE 算法相比,KAZE 算法在处理较小图像和低质量图像时表现更好。但由于计算量较大,匹配速度较慢。
根据实际需求和场景的不同,Airtest 可以选择使用其中一种或多种算法,以达到更好的识别和匹配效果。
相关问题
airtest 关于 kaze/brisk/akaze 的使用在代码的哪部分
在 Airtest 中,KAZE、BRISK 和 AKAZE 算法主要用于图像特征检测和描述,通常在模板匹配的过程中使用。具体来说,这些算法一般用于以下两个方法中:
1. `airtest.core.cv.Template` 类
该类用于表示一个图像模板,并提供多种模板匹配算法以及对应的匹配参数,包括 KAZE、BRISK 和 AKAZE 等算法。在使用该类进行模板匹配时,可以通过修改 `method` 参数来选择不同的匹配算法,例如:
```python
from airtest.core.cv import Template
# 使用 AKAZE 算法进行模板匹配
tpl = Template(r"tpl.png", method="AKAZE")
```
2. `airtest.core.cv.match_template` 方法
该方法用于在给定图像中搜索指定模板,并返回匹配结果。在该方法中,可以通过修改 `method` 参数来选择不同的匹配算法,例如:
```python
from airtest.core.cv import match_template
# 使用 BRISK 算法进行模板匹配
match_result = match_template(img, tpl, method="BRISK")
```
需要注意的是,使用不同的算法可能会影响匹配的准确度和速度,需要根据具体情况进行评估和选择。
class Settings(object): DEBUG = False LOG_DIR = None LOG_FILE = "log.txt" RESIZE_METHOD = staticmethod(cocos_min_strategy) # keypoint matching: kaze/brisk/akaze/orb, contrib: sift/surf/brief CVSTRATEGY = ["mstpl", "tpl", "sift", "brisk"] if LooseVersion('3.4.2') < LooseVersion(cv2.__version__) < LooseVersion('4.4.0'): CVSTRATEGY = ["mstpl", "tpl", "brisk"] KEYPOINT_MATCHING_PREDICTION = True THRESHOLD = 0.7 # [0, 1] THRESHOLD_STRICT = None # dedicated parameter for assert_exists OPDELAY = 0.1 FIND_TIMEOUT = 20 FIND_TIMEOUT_TMP = 3 PROJECT_ROOT = os.environ.get("PROJECT_ROOT", "") # for ``using`` other script SNAPSHOT_QUALITY = 10 # 1-100 https://pillow.readthedocs.io/en/5.1.x/handbook/image-file-formats.html#jpeg # Image compression size, e.g. 1200, means that the size of the screenshot does not exceed 1200*1200 IMAGE_MAXSIZE = os.environ.get("IMAGE_MAXSIZE", None) SAVE_IMAGE = True
这段代码定义了一个名为 `Settings` 的类,它继承自 `object`。该类中定义了一些类属性,这些属性包含了一些配置设置。
下面是每个属性的解释:
- `DEBUG`:布尔值,用于表示是否启用调试模式。
- `LOG_DIR`:字符串,表示日志文件的目录路径。
- `LOG_FILE`:字符串,表示日志文件的名称,默认为 "log.txt"。
- `RESIZE_METHOD`:静态方法,用于表示图像的缩放方法。
- `CVSTRATEGY`:列表,包含用于关键点匹配的策略名称。
- `KEYPOINT_MATCHING_PREDICTION`:布尔值,表示是否进行关键点匹配的预测。
- `THRESHOLD`:浮点数,表示阈值的大小,取值范围为 [0, 1]。
- `THRESHOLD_STRICT`:None 或者浮点数,用于特定情况下的断言存在的参数。
- `OPDELAY`:浮点数,表示操作延迟的时间。
- `FIND_TIMEOUT`:整数,表示查找元素超时的时间限制。
- `FIND_TIMEOUT_TMP`:整数,表示临时查找元素超时的时间限制。
- `PROJECT_ROOT`:字符串,表示项目根目录的路径。从环境变量中获取,默认为空字符串。
- `SNAPSHOT_QUALITY`:整数,表示截图的质量,取值范围为 1-100。
- `IMAGE_MAXSIZE`:字符串,表示图像压缩的最大尺寸。从环境变量中获取,默认为 None。
- `SAVE_IMAGE`:布尔值,表示是否保存图像。
这些属性可以在类外部通过 `Settings.属性名` 的方式进行访问和修改。例如,可以通过 `Settings.DEBUG` 获取或设置调试模式的值。
请注意,这段代码中还包含了一些条件语句和导入语句,用于根据条件动态设置 `CVSTRATEGY` 属性的值。
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