MaaFramework 安装与配置指南

MaaFramework 安装与配置指南

MaaFramework 基于图像识别的自动化黑盒测试框架 | A automation black-box testing framework based on image recognition 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/ma/MaaFramework

1. 项目基础介绍

MaaFramework 是一个基于图像识别的自动化黑盒测试框架。它运用了MAA（Matched Asynchronous Automation）开发经验，旨在为开发者提供一个低代码但高扩展性的自动化测试工具。该框架支持丰富的功能，如自动点击、滑动等，并且已经应用于多种游戏和应用的自动化测试中。

主要编程语言

• C++
• Python
• TypeScript
• CSS
• C
• CMake

2. 项目使用的关键技术和框架

• 图像识别技术：用于识别界面元素，支持自动定位和操作。
• 多语言支持：框架支持多种编程语言，提高了灵活性和可用性。
• 异步操作：采用异步编程模型，提高执行效率。
• ZeroMQ：用于消息队列，提高通信效率。
• OpenCV：开源计算机视觉库，用于图像处理和识别。
• ONNX Runtime：提供跨平台的机器学习推理和训练加速。

3. 项目安装和配置准备工作

准备工作

• 确保操作系统环境稳定，推荐使用Windows或Linux系统。
• 安装Git，用于从GitHub克隆项目代码。
• 安装CMake，用于构建项目。
• 安装相应的编程语言编译环境，如C++编译器、Python解释器等。
• （可选）安装Visual Studio Code或其他代码编辑器，以便更方便地查看和编辑代码。

安装步骤

1. 克隆项目到本地

   打开命令行工具，执行以下命令：

   git clone https://github.com/MaaAssistantArknights/MaaFramework.git
   cd MaaFramework
   

2. 安装依赖项

   根据你的操作系统和编程语言环境，安装所需的依赖库。以下是一个基本的示例：

   • 对于C++，你可能需要安装Boost等库。
   • 对于Python，你可以使用pip安装所需的Python包。

3. 构建项目

   使用CMake构建项目：

   cmake .
   make
   

   这将生成可执行文件或库文件。

4. 配置项目

   根据你的具体需求，配置MaaFramework。这通常涉及修改配置文件，如config.json等，以适应你的项目需求。

5. 测试安装

   运行示例或单元测试，确保MaaFramework安装正确并可以运行。

以上步骤为基本的安装和配置指南，具体细节可能会根据你的环境和需求有所不同。在遇到问题时，请参考项目的官方文档或加入社区寻求帮助。

MaaFramework 基于图像识别的自动化黑盒测试框架 | A automation black-box testing framework based on image recognition 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/ma/MaaFramework