界面视觉回归检测方法、装置、电子设备和存储介质与流程

本发明涉及自动化测试，尤其涉及一种界面视觉回归检测方法、装置、电子设备和存储介质。

背景技术：

1、随着互联网技术的不断发展，应用的设计和功能日益复杂。在应用的开发过程中，页面的视觉回归测试是保证用户体验和界面一致性的重要环节。

2、目前，通常采用将界面截图与基准图片库中基准图片一一进行对比，并根据对比结果生成差异报告的方式保证用户体验和界面一致性，但是这种方式依旧存在效率低下且对比过程易出错的问题，因此，如何实现自动化、高效且准确的进行视觉回归检测十分重要。

技术实现思路

1、本发明提供了一种界面视觉回归检测方法、装置、电子设备和存储介质，以实现自动化、高效且准确的进行视觉回归检测。

2、根据本发明的一方面，提供了一种界面视觉回归检测方法，该方法包括：

3、获取目标应用对象的目标页面数据；所述目标页面数据通过采集引擎按照预设采集策略获取，所述采集引擎支持按照不同浏览器类型和不同分辨率进行数据采集，所述预设采集策略包括目标浏览器类型、目标浏览器类型对应的目标分辨率以及所述目标应用对象的目标页面采集范围；

4、响应于采用目标分析插件进行分析的目标指令，采用所述目标分析插件对所述目标页面数据与所述目标应用对象的基准数据进行分析，确定目标分析结果；所述基准数据通过所述采集引擎对所述目标应用对象的历史稳定运行的页面进行数据采集获取，所述基准数据包括不同浏览器类型和不同分辨率对应的页面数据，所述目标分析结果用于描述所述目标页面数据与所述目标应用对象的基准数据的相似度；

5、基于所述目标分析结果生成所述目标应用对象的视觉回归检测报告。

6、根据本发明的另一方面，提供了一种界面视觉回归检测装置，该装置包括：

7、数据获取模块，用于获取目标应用对象的目标页面数据；所述目标页面数据通过采集引擎按照预设采集策略获取，所述采集引擎支持按照不同浏览器类型和不同分辨率进行数据采集，所述预设采集策略包括目标浏览器类型、目标浏览器类型对应的目标分辨率以及所述目标应用对象的目标页面采集范围；

8、分析模块，用于响应于采用目标分析插件进行分析的目标指令，采用所述目标分析插件对所述目标页面数据与所述目标应用对象的基准数据进行分析，确定目标分析结果；所述基准数据通过所述采集引擎对所述目标应用对象的历史稳定运行的页面进行数据采集获取，所述基准数据包括不同浏览器类型和不同分辨率对应的页面数据，所述目标分析结果用于描述所述目标页面数据与所述目标应用对象的基准数据的相似度；

9、报告生成模块，用于基于所述目标分析结果生成所述目标应用对象的视觉回归检测报告。

10、根据本发明的另一方面，提供了一种电子设备，所述电子设备包括：

11、至少一个处理器；以及

12、与所述至少一个处理器通信连接的存储器；其中，

13、所述存储器存储有可被所述至少一个处理器执行的计算机程序，所述计算机程序被所述至少一个处理器执行，以使所述至少一个处理器能够执行本发明任一实施例所述的界面视觉回归检测方法。

14、根据本发明的另一方面，提供了一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质存储有计算机指令，所述计算机指令用于使处理器执行时实现本发明任一实施例所述的界面视觉回归检测方法。

15、本发明实施例的技术方案，通过获取目标应用对象的目标页面数据；目标页面数据通过采集引擎按照预设采集策略获取，预设采集策略包括目标浏览器类型、目标浏览器类型对应的目标分辨率以及所述目标应用对象的目标页面采集范围，采集引擎支持按照不同浏览器类型和不同分辨率进行数据采集，避免了因为浏览器和分辨率的不同导致获取的数据不准确的问题；进一步的响应于采用目标分析插件进行分析的目标指令，采用目标分析插件对目标页面数据与目标应用对象的基准数据进行分析，准确的得到用于描述目标页面数据与目标应用对象的基准数据的相似度的目标分析结果，从而基于目标分析结果输出视觉回归检测报告，实现了自动化、高效且准确的进行视觉回归检测。

16、应当理解，本部分所描述的内容并非旨在标识本发明的实施例的关键或重要特征，也不用于限制本发明的范围。本发明的其它特征将通过以下的说明书而变得容易理解。

技术特征：

1.一种界面视觉回归检测方法，其特征在于，所述方法包括：

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述目标分析插件为直方图分析插件，采用所述目标分析插件对所述目标页面数据与所述目标应用对象的基准数据进行分析，确定目标分析结果，包括：

3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述目标分析插件为哈希分析插件，采用所述目标分析插件对所述目标页面数据与所述目标应用对象的基准数据进行分析，确定目标分析结果，包括：

4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述目标分析插件为特征分析插件，所述特征分析插件中至少包括采用sift特征提取算法、surf特征提取算法、orb特征提取算法以及卷积神经网络模型进行特征提取的方法；卷积神经网络模型为以图像数据为输入、特征信息为输出的模型；

5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述目标分析插件为像素分析插件，所述像素分析插件用于确定数据的参数值，所述参数值包括均方误差或结构相似度；

6.根据权利要求1-5任一所述的方法，其特征在于，基于所述目标分析结果生成所述目标应用对象的视觉回归检测报告，包括：

7.根据权利要求1-5任一所述的方法，其特征在于，基于所述目标分析结果生成所述目标应用对象的视觉回归检测报告，包括：

8.一种界面视觉回归检测装置，其特征在于，所述装置包括：

9.一种电子设备，其特征在于，所述电子设备包括：

10.一种计算机可读存储介质，其特征在于，所述计算机可读存储介质存储有计算机指令，所述计算机指令用于使处理器执行时实现权利要求1-7中任一项所述的界面视觉回归检测方法。

技术总结
本发明公开了一种界面视觉回归检测方法、装置、电子设备和存储介质。该方法包括：获取目标应用对象的目标页面数据；响应于采用目标分析插件进行分析的目标指令，采用目标分析插件对目标页面数据与目标应用对象的基准数据进行分析，确定目标分析结果；基准数据通过采集引擎对目标应用对象的历史稳定运行的页面进行数据采集获取；基于目标分析结果生成目标应用对象的视觉回归检测报告。本发明技术方案通过目标分析插件对目标页面数据与目标应用对象的基准数据进行分析，准确的得到用于描述目标页面数据与目标应用对象的基准数据的相似度的目标分析结果，从而基于目标分析结果输出视觉回归检测报告，实现了自动化、高效且准确的进行视觉回归检测。

技术研发人员：张庆羽,孙建蕾,吕欢欢,孙立爽,贾晨
受保护的技术使用者：中国第一汽车股份有限公司
技术研发日：
技术公布日：2024/9/23