UI自动化之aircv图像识别中心坐标点击

本文介绍了在UI自动化测试中,如何利用aircv库进行图像识别并实现坐标点击。通过预先截图,然后在需要查找的页面进行元素识别,提高定位准确性。在实际应用中,虽然识别速度较慢,但能有效应对屏幕亮度等因素导致的定位问题。作者期待发现更高效的解决方案。

摘要生成于 C知道 ,由 DeepSeek-R1 满血版支持, 前往体验 >

接上篇:UI自动化之driver.Tap坐标定位上篇提到driver.tap是一种盲点方法,那么我们改如何解决,这里我用到了aircv图像识别库,安装 pip install aircv。思路是预先的截待识别的图片元素imgobj,用之去在需要查找的页面imgsrc 去识别,如果存在则返回true,不存在则返回false,

import aircv as ac
    """ 
    待识别图片在截屏中的中心坐标,注:imgobj按1:1截图
    """
    def acTap(self,path):
        pic_time = time.strftime('%Y-%m-%d-%H_%M_%S',time.localtime(time.time()))
        dic_time = 'ScreenShot' + time.strftime
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