Airtest影像識別測驗工具原理解讀&最佳實踐-有解無憂

1 Airtest簡介

Airtest是一個跨平臺的、基于影像識別的UI自動化測驗框架，適用于游戲和App，支持平臺有Windows、Android和iOS，Airtest框架基于一種圖形腳本語言Sikuli，參考該框架后，不再需要一行行的寫代碼，通過截取按鈕或輸入框的圖片，用圖片組成測驗場景，這種方式學習成本低，簡單易上手，

2 Airtest實踐

APP接入流水執行緒序中，賽博平臺只支持air腳本，因此需要對京管家APP的UI自動化腳本進行的改造，如截圖可見，AirtestIDE的主界面由選單欄、快捷工具列和多個視窗組成，初始布局中的“設備視窗”是工具的設備連接互動區域，
air腳本生成步驟：

通過adb連接手機或模擬器
安裝應用APK
運行應用并截圖
模擬用戶輸入（點擊、滑動、按鍵）
卸載應用

通過以上步驟自動生成了 .air腳本，除錯程序中我們可以在IDE中運行代碼，支持多行運行以及單行運行，除錯通過后可在本地或服務器以命令列的方式運行腳本：
.air腳本運行方式：airtest run “path to your .air dir” —device Android
.air腳本生成報告的方式：airtest report “path to your .air dir”

3 Airtest定位方式決議

IDE的log查看視窗會時時列印腳本執行的日志，從中可以看出通過圖片決議執行位置的程序，下面就以touch方法為例，決議Airtest如何通過圖片獲取到元素位置從而觸發點擊操作，

@logwrap
def touch(v, times=1, **kwargs):
    """
    Perform the touch action on the device screen
    :param v: target to touch, either a ``Template`` instance or absolute coordinates (x, y)
    :param times: how many touches to be performed
    :param kwargs: platform specific `kwargs`, please refer to corresponding docs
    :return: finial position to be clicked, e.g. (100, 100)
    :platforms: Android, Windows, iOS
    """
    if isinstance(v, Template):
        pos = loop_find(v, timeout=ST.FIND_TIMEOUT)
    else:
        try_log_screen()
        pos = v
    for _ in range(times):
        G.DEVICE.touch(pos, **kwargs)
        time.sleep(0.05)
    delay_after_operation()
    return pos

click = touch  # click is alias of t

該方法通過loop_find獲取坐標，然后執行點擊操作 G.DEVICE.touch(pos, kwargs)，接下來看loop_find如何根據模板轉換為坐標，

@logwrap
def loop_find(query, timeout=ST.FIND_TIMEOUT, threshold=None, interval=0.5, intervalfunc=None):
    """
    Search for image template in the screen until timeout
    Args:
        query: image template to be found in screenshot
        timeout: time interval how long to look for the image template
        threshold: default is None
        interval: sleep interval before next attempt to find the image template
        intervalfunc: function that is executed after unsuccessful attempt to find the image template
    Raises:
        TargetNotFoundError: when image template is not found in screenshot
    Returns:
        TargetNotFoundError if image template not found, otherwise returns the position where the image template has
        been found in screenshot
    """
    G.LOGGING.info("Try finding: %s", query)
    start_time = time.time()
    while True:
        screen = G.DEVICE.snapshot(filename=None, quality=ST.SNAPSHOT_QUALITY)
        if screen is None:
            G.LOGGING.warning("Screen is None, may be locked")
        else:
            if threshold:
                query.threshold = threshold
            match_pos = query.match_in(screen)
            if match_pos:
                try_log_screen(screen)
                return match_pos
        if intervalfunc is not None:
            intervalfunc()
        # 超時則raise，未超時則進行下次回圈:
        if (time.time() - start_time) > timeout:
            try_log_screen(screen)
            raise TargetNotFoundError('Picture %s not found in screen' % query)
        else:
            t

首先截取手機螢屏match_pos = query.match_in(screen)，然后對比傳參圖片與截屏來獲取圖片所在位置match_pos = query.match_in(screen)，接下來看match_in方法的邏輯：

def match_in(self, screen):
    match_result = self._cv_match(screen)
    G.LOGGING.debug("match result: %s", match_result)
    if not match_result:
        return None
    focus_pos = TargetPos().getXY(match_result, self.target_pos)
    return focus_pos

里面有個關鍵方法：match_result = self._cv_match(screen)

@logwrap
def _cv_match(self, screen):
    # in case image file not exist in current directory:
    ori_image = self._imread()
    image = self._resize_image(ori_image, screen, ST.RESIZE_METHOD)
    ret = None
    for method in ST.CVSTRATEGY:
        # get function definition and execute:
        func = MATCHING_METHODS.get(method, None)
        if func is None:
            raise InvalidMatchingMethodError("Undefined method in CVSTRATEGY: '%s', try 'kaze'/'brisk'/'akaze'/'orb'/'surf'/'sift'/'brief' instead." % method)
        else:
            if method in ["mstpl", "gmstpl"]:
                ret = self._try_match(func, ori_image, screen, threshold=self.threshold, rgb=self.rgb, record_pos=self.record_pos,
                                        resolution=self.resolution, scale_max=self.scale_max, scale_step=self.scale_step)
            else:
                ret = self._try_match(func, image, screen, threshold=self.threshold, rgb=self.rgb)
        if ret:
            break
    return ret

首先讀取圖片調整圖片尺寸，從而提升匹配成功率：
image = self._resize_image(ori_image, screen, ST.RESIZE_METHOD)
接下來是回圈遍歷匹配方法for method in ST.CVSTRATEGY，而ST.CVSTRATEGY的列舉值：

CVSTRATEGY = ["mstpl", "tpl", "surf", "brisk"]
if LooseVersion(cv2.__version__) > LooseVersion('3.4.2'):
    CVSTRATEGY = ["mstpl", "tpl", "sift", "brisk"]

func = MATCHING_METHODS.get(method, None)，func可能的取值有mstpl、tpl、surf、shift、brisk，無論哪種模式都調到了共同的方法_try_math

if method in ["mstpl", "gmstpl"]:
    ret = self._try_match(func, ori_image, screen, threshold=self.threshold, rgb=self.rgb, record_pos=self.record_pos,
                            resolution=self.resolution, scale_max=self.scale_max, scale_step=self.scale_step)
else:
    ret = self._try_match(func, image, screen, threshold=self.threshold, rgb=self.rgb)

而_try_math方法中都是呼叫的func的方法find_best_result()

@staticmethod
def _try_match(func, *args, **kwargs):
    G.LOGGING.debug("try match with %s" % func.__name__)
    try:
        ret = func(*args, **kwargs).find_best_result()
    except aircv.NoModuleError as err:
        G.LOGGING.warning("'surf'/'sift'/'brief' is in opencv-contrib module. You can use 'tpl'/'kaze'/'brisk'/'akaze'/'orb' in CVSTRATEGY, or reinstall opencv with the contrib module.")
        return None
    except aircv.BaseError as err:
        G.LOGGING.debug(repr(err))
        return None
    else:
        return ret

以TemplateMatching類的find_best_result()為例，看一下內部邏輯如何實作，

@print_run_time
def find_best_result(self):
    """基于kaze進行影像識別，只篩選出最優區域."""
    """函式功能：找到最優結果."""
    # 第一步：校驗影像輸入
    check_source_larger_than_search(self.im_source, self.im_search)
    # 第二步：計算模板匹配的結果矩陣res
    res = self._get_template_result_matrix()
    # 第三步：依次獲取匹配結果
    min_val, max_val, min_loc, max_loc = cv2.minMaxLoc(res)
    h, w = self.im_search.shape[:2]
    # 求取可信度:
    confidence = self._get_confidence_from_matrix(max_loc, max_val, w, h)
    # 求取識別位置: 目標中心 + 目標區域:
    middle_point, rectangle = self._get_target_rectangle(max_loc, w, h)
    best_match = generate_result(middle_point, rectangle, confidence)
    LOGGING.debug("[%s] threshold=%s, result=%s" % (self.METHOD_NAME, self.threshold, best_match))
    return best_match if confidence >= self.threshold else Non

重點看第二步：計算模板匹配的結果矩陣res，res = self._get_template_result_matrix()

def _get_template_result_matrix(self):
    """求取模板匹配的結果矩陣."""
    # 灰度識別: cv2.matchTemplate( )只能處理灰度圖片引數
    s_gray, i_gray = img_mat_rgb_2_gray(self.im_search), img_mat_rgb_2_gray(self.im_source)
    return cv2.matchTemplate(i_gray, s_gray, cv2.TM_CCOEFF_NORMED)

可以看到最終用的是openCV的方法，cv2.matchTemplate，那個優先匹配上就回傳結果，

4 總結

使用程序中可以發現Airtest框架有兩個缺點：一是對于背景透明的按鈕或者控制元件，識別難度大；二是無法獲取文本內容，但這一缺點可通過引入文字識別庫解決，如：pytesseract，
對不能用UI控制元件定位的部件，使用影像識別定位還是非常方便的，UI自動化腳本撰寫程序中可以將幾個框架結合使用，uiautomator定位速度較快，但對于flutter語言寫的頁面經常有一些部件無法定位，此時可以引入airtest框架用圖片進行定位，每個框架都有優劣勢，組合使用才能更好的實作目的，

作者：京東物流范文君

來源：京東云開發者社區

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