对商品订单功能使用等价类划分法和边界值法设计测试用例
时间: 2024-05-22 09:16:06 浏览: 186
软件测试用例设计之等价类划分方法
5星 · 资源好评率100%商品订单功能的等价类划分法和边界值法设计的测试用例如下：
1. 添加商品到订单
等价类划分法：
- 正常添加商品：商品存在，数量大于0，价格合法
- 商品不存在：商品不存在
- 数量不足：商品存在，数量为0或负数
- 价格异常：商品存在，价格为0或负数
边界值法：
- 商品存在，数量为1，价格为1
- 商品存在，数量为100，价格为999999
- 商品不存在
- 数量为0
- 数量为负数
- 价格为0
- 价格为负数
2. 删除订单中的商品
等价类划分法：
- 正常删除商品：商品存在于订单中
- 商品不存在：商品不存在于订单中
边界值法：
- 商品存在于订单中
- 商品不存在于订单中
3. 修改订单中的商品数量
等价类划分法：
- 正常修改商品数量：商品存在于订单中，数量大于0
- 商品不存在：商品不存在于订单中
- 数量不足：商品存在于订单中，数量为0或负数
边界值法：
- 商品存在于订单中，数量为1
- 商品存在于订单中，数量为100
- 商品不存在
- 数量为0
- 数量为负数
4. 修改订单中的商品价格
等价类划分法：
- 正常修改商品价格：商品存在于订单中，价格合法
- 商品不存在：商品不存在于订单中
- 价格异常：商品存在于订单中，价格为0或负数
边界值法：
- 商品存在于订单中，价格为1
- 商品存在于订单中，价格为999999
- 商品不存在
- 价格为0
- 价格为负数
5. 查询订单详情
等价类划分法：
- 正常查询订单详情：订单存在
- 订单不存在：订单不存在
边界值法：
- 订单存在
- 订单不存在
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基于Python和Opencv的车牌识别系统实现
资源摘要信息:"车牌识别项目系统基于python设计"
1. 车牌识别系统概述
车牌识别系统是一种利用计算机视觉技术、图像处理技术和模式识别技术自动识别车牌信息的系统。它广泛应用于交通管理、停车场管理、高速公路收费等多个领域。该系统的核心功能包括车牌定位、车牌字符分割和车牌字符识别。
2. Python在车牌识别中的应用
Python作为一种高级编程语言，因其简洁的语法和强大的库支持，非常适合进行车牌识别系统的开发。Python在图像处理和机器学习领域有丰富的第三方库，如OpenCV、PIL等，这些库提供了大量的图像处理和模式识别的函数和类，能够大大提高车牌识别系统的开发效率和准确性。
3. OpenCV库及其在车牌识别中的应用
OpenCV（Open Source Computer Vision Library）是一个开源的计算机视觉和机器学习软件库，提供了大量的图像处理和模式识别的接口。在车牌识别系统中，可以使用OpenCV进行图像预处理、边缘检测、颜色识别、特征提取以及字符分割等任务。同时，OpenCV中的机器学习模块提供了支持向量机（SVM）等分类器，可用于车牌字符的识别。
4. SVM（支持向量机）在字符识别中的应用
支持向量机（SVM）是一种二分类模型，其基本模型定义在特征空间上间隔最大的线性分类器，间隔最大使它有别于感知机；SVM还包括核技巧，这使它成为实质上的非线性分类器。SVM算法的核心思想是找到一个分类超平面，使得不同类别的样本被正确分类，且距离超平面最近的样本之间的间隔（即“间隔”）最大。在车牌识别中，SVM用于字符的分类和识别，能够有效地处理手写字符和印刷字符的识别问题。
5. EasyPR在车牌识别中的应用
EasyPR是一个开源的车牌识别库，它的c++版本被广泛使用在车牌识别项目中。在Python版本的车牌识别项目中，虽然项目描述中提到了使用EasyPR的c++版本的训练样本，但实际上OpenCV的SVM在Python中被用作车牌字符识别的核心算法。
6. 版本信息
在项目中使用的软件环境信息如下：
- Python版本：Python 3.7.3
- OpenCV版本：opencv*.*.*.**
- Numpy版本：numpy1.16.2
- GUI库：tkinter和PIL（Pillow）5.4.1
以上版本信息对于搭建运行环境和解决可能出现的兼容性问题十分重要。
7. 毕业设计的意义
该项目对于计算机视觉和模式识别领域的初学者来说，是一个很好的实践案例。它不仅能够让学习者在实践中了解车牌识别的整个流程，而且能够锻炼学习者利用Python和OpenCV等工具解决问题的能力。此外，该项目还提供了一定量的车牌标注图片，这在数据不足的情况下尤其宝贵。
8. 文件信息
本项目是一个包含源代码的Python项目，项目代码文件位于一个名为"Python_VLPR-master"的压缩包子文件中。该文件中包含了项目的所有源代码文件，代码经过详细的注释，便于理解和学习。
9. 注意事项
尽管该项目为初学者提供了便利，但识别率受限于训练样本的数量和质量，因此在实际应用中可能存在一定的误差，特别是在处理复杂背景或模糊图片时。此外，对于中文字符的识别，第一个字符的识别误差概率较大，这也是未来可以改进和优化的方向。
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通过这些小工具的使用，开发者可以更好地理解编程在不同场景下的应用，并且通过观察和学习作者的代码实现，进一步提升自己的编码水平和问题解决能力。"