软件测试基础-软件测试分类

本文详细介绍了软件测试的概念,包括其目的,以及按测试阶段(单元、集成、系统和验收)、是否查看源代码、是否运行和自动化等不同分类。还提到了冒烟测试、回归测试和探索性测试等特殊类型的测试方法。

什么是软件测试?

在规定条件下对程序进行操作从而发现问题,对软件质量进行评估的过程

软件测试的目的?

以最少得人力,物力,财力找出软件中的缺陷并进行修改,从而避免商业风险

软件测试的分类

软件测试分类
##按测试阶段划分
单元测试(模块测试):程序的最小模块完成后进行的测试(可能是一个函数、一个类、一个界面…)
集成测试(组装测试):在单元测试的基础上,将多个模块组装起来进行测试,重点关注模块之间的接口。
系统测试:把软件项目当做一个整体进行测试,测试依据需求说明书
验收测试:①α测试(内侧版本)②β测试(公测版本)③γ测试(接近于正式测试的版本)

##按是否查看源代码分类
黑盒测试:只关注功能,不关注功能具体实现方式(只有输入和输出)
白盒测试:既关注功能,也关注代码如何实现功能
灰盒测试:关注部分代码和功能

##按是否运行分类
静态测试(不运行软件,静态的观察软件是否符合预期)
动态测试(运行软件,在运行过程中测试)

##是否自动化
手工测试
自动化测试(通过编写自动化程序,或使用自动化测试软件,进行软件测试)

其他

冒烟测试:对软件最基本的流程和工作做一个粗略的测试(测试拿到研发的第一个版本,一般先冒烟)
回归测试:当开发修复一个bug后提交代码,测试把测试用例都在新代码上进行再次测试。
随机测试:对被测软件的一些重要功能进行复测
探索性测试:设计测试和执行测试同时进行,测试人员通过测试来不断学习被测系统(一边了解学习项目,一边测试项目)

本指南详细阐述基于Python编程语言结合OpenCV计算机视觉库构建实时眼部状态分析系统的技术流程。该系统能够准确识别眼部区域,并对眨眼动作与持续闭眼状态进行判别。OpenCV作为功能强大的图像处理工具库,配合Python简洁的语法特性与丰富的第三方模块支持,为开发此类视觉应用提供了理想环境。 在环境配置阶段,除基础Python运行环境外,还需安装OpenCV核心模块与dlib机器学习库。dlib库内置的HOG(方向梯度直方图)特征检测算法在面部特征定位方面表现卓越。 技术实现包含以下关键环节: - 面部区域检测:采用预训练的Haar级联分类器或HOG特征检测器完成初始人脸定位,为后续眼部分析建立基础坐标系 - 眼部精确定位:基于已识别的人脸区域,运用dlib提供的面部特征点预测模型准确标定双眼位置坐标 - 眼睑轮廓分析:通过OpenCV的轮廓提取算法精确勾勒眼睑边缘形态,为状态判别提供几何特征依据 - 眨眼动作识别:通过连续帧序列分析眼睑开合度变化,建立动态阈值模型判断瞬时闭合动作 - 持续闭眼检测:设定更严格的状态持续时间与闭合程度双重标准,准确识别长时间闭眼行为 - 实时处理架构:构建视频流处理管线,通过帧捕获、特征分析、状态判断的循环流程实现实时监控 完整的技术文档应包含模块化代码实现、依赖库安装指引、参数调优指南及常见问题解决方案。示例代码需具备完整的错误处理机制与性能优化建议,涵盖图像预处理、光照补偿等实际应用中的关键技术点。 掌握该技术体系不仅有助于深入理解计算机视觉原理,更为疲劳驾驶预警、医疗监护等实际应用场景提供了可靠的技术基础。后续优化方向可包括多模态特征融合、深度学习模型集成等进阶研究领域。 资源来源于网络分享,仅用于学习交流使用,请勿用于商业,如有侵权请联系我删除!
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