[发明专利]一种基于机器视觉和DOM树结构的测试方法

权利要求书

1.一种基于机器视觉和DOM树结构的测试方法，其特征在于，包括如下步骤：

S100、特征抽取和选择，识别测试页面中目标元素的特征；

S200、根据目标元素的特征，对具有类似特征的元素进行分类、泛化，获得泛化元素；

S300、根据泛化元素进行自动测试，并记录；

S100中，包括两种方式，即S110、机器视觉方法和S120、DOM树分析方法，所述机器视觉方法和DOM树分析方法择一或组合使用；

机器视觉方法的使用环境是网页清晰、各个图标按钮边缘清晰的情况下，通过识别目标元素的大致形状，在一定区域中找与其类似的图标或者是按钮，来达到泛化的目的；

DOM树分析方法是通过DOM树的结构来进行的，分析遵守以下假设：

假设1.可泛化的同类元素的层级一定相似；

假设2.当同类元素都找到最近同一父元素的时候，非同类元素一定不是这一父元素；

S110、机器视觉方法，包括如下步骤：

S111、选择目标元素，此目标元素为图标或按钮，并对目标元素进行特征点检测，得到目标元素的特征；

S112、识别页面中所有元素的边缘；

S113、根据目标元素特征，筛选对所有元素进行筛选，得到与目标元素类似特征的图形元素，获得泛化元素；

S120、DOM树分析方法，包括如下步骤：

S121、寻找目标元素的路径；

S122、根据寻找到的路径寻找同一级路径下的所有元素；

S123、剔除不相关的元素，对目标元素进行泛化，获得泛化元素。

2.如权利要求1所述的测试方法，其特征在于，S112中，包括如下步骤：

S112.1将目标的页面边缘化，首先将测试页面的图像进行预处理变为二值图像，然后检测边缘，边缘检测的公式：

公式(1)中：Gx为水平梯度，Gy:垂直梯度，Edge_Gradient(G)为边缘梯度，Angle(θ)为边缘倾角；

S112.2根据目标元素特征，对获得的边缘进行筛选；

S112.3取交点，选取剩余边缘的交点；

S112.4将各个交点进行连线，选取与目标元素类似的形状，然后通过目标元素特征进行筛选，剩下的就是目标元素的同类元素，从而获得泛化元素。

3.如权利要求1所述的测试方法，其特征在于，S123中，剔除方式为寻找到目标元素的父元素，然后依据“当同类元素都找到同一父元素的时候，非同类元素一定不是这一父元素来排除不相关元素”这一条件进行剔除。