基于大模型的 UI 自动化系统

基于大模型的 UI 自动化系统

下面是一个完整的 Python 系统,利用大模型实现智能 UI 自动化,结合计算机视觉和自然语言处理技术,实现"看屏操作"的能力。

系统架构设计

控制指令
查询指令
用户指令
大模型解析
操作类型
自动化执行
信息提取
Web/App/桌面
结果生成
屏幕状态分析
用户反馈

完整实现代码

import os
import time
import json
import base64
import requests
from PIL import Image
from io import BytesIO
from selenium import webdriver
from selenium.webdriver.common.by import By
from selenium.webdriver.common.keys import Keys
from selenium.webdriver.common.action_chains import ActionChains

#
### 应用场景 - **无结构化 UI 或跨平台 App 测试**:适用于无结构化 UI(如游戏、图形软件)或跨平台 App(如 Flutter、React Native)测试,视觉模型使自动测试更接近真实用户行为 [^1]。 - **无 DOM 信息的 UI 定位**:可用于无 DOM 信息的 UI 定位,例如移动端弹窗按钮,通过基于 OCR 的文本识别定位,将文本内容作为控件识别依据,结合视觉区域定位 [^1]。 - **多控件密集场景与复杂界面**:在多控件密集场景、复杂界面中,使用基于目标检测模型(深度学习),如 YOLO、Faster R - CNN 等训练模型检测 UI 元素 [^1]。 - **UI 回归测试与布局稳定性验证**:基于视觉差异回归检测,比较 UI 快照前后视觉差异,可用于发现未预期变化,进行 UI 回归测试和布局稳定性验证 [^1]。 - **智能测试生成与自然语言执行测试指令**:利用基于 LLM + Vision 的混合模型,如多模态大模型(如 GPT - 4V)理解 UI 并执行操作指令,实现智能测试生成、基于自然语言执行 UI 测试指令 [^1]。 ### 技术方案 - **主流视觉模型引入方式**: - **基于图像模板匹配(传统 CV)**:使用图像切片进行图像比对定位元素,依赖 OpenCV 等库,适用于简单按钮、Logo 定位 [^1]。 - **基于 OCR 的文本识别定位**:将文本内容作为控件识别依据,结合视觉区域定位,借助 Tesseract OCR 等工具,用于无 DOM 信息的 UI 定位 [^1]。 - **基于目标检测模型(深度学习)**:使用 YOLO、Faster R - CNN 等训练模型检测 UI 元素,借助 YOLOv8/Detectron2 等深度目标检测框架 [^1]。 - **基于视觉差异回归检测**:比较 UI 快照前后视觉差异,发现未预期变化,可使用 Applitools 等商用视觉测试平台 [^1]。 - **基于 LLM + Vision 的混合模型**:利用多模态大模型(如 GPT - 4V)理解 UI 并执行操作指令,辅助生成或解析测试步骤 [^1]。 - **典型技术栈与框架支持**: - **OpenCV**:提供图像模板匹配、边缘检测、图像裁剪等基础图像处理能力 [^1]。 - **Tesseract OCR**:Google 开源的 OCR 引擎,可用于图像中的文本提取 [^1]。 - **YOLOv8/Detectron2**:深度目标检测框架,可训练模型识别按钮、输入框等 UI 元素 [^1]。 - **SikuliX**:图像识别型自动化工具,基于 Java + OpenCV [^1]。 - **Airtest/Poco**:网易开源的跨平台视觉自动化测试框架,支持移动端、游戏、PC 应用 [^1]。 - **Applitools**:商用视觉测试平台,支持视觉回归检测和 AI 智能识别 [^1]。 - **GPT - 4V/Qwen - VL**:多模态大模型,支持图文指令联动,可辅助生成或解析测试步骤 [^1]。 ### 优势 - **更接近真实用户行为**:相较于传统定位方式,视觉模型使自动测试更接近真实用户行为,尤其适用于复杂场景和跨平台测试 [^1]。 - **适用范围广**:可以处理无结构化 UI 或跨平台 App 测试,以及无 DOM 信息的 UI 定位等传统方法较难处理的情况 [^1]。 - **智能测试生成**:利用多模态大模型,可实现智能测试生成和基于自然语言执行测试指令,提高测试效率和灵活性 [^1]。 ### 代码示例 以下是一个使用 Python 和 OpenCV 进行图像模板匹配的简单示例: ```python import cv2 import numpy as np # 读取模板图像和待匹配图像 template = cv2.imread('template.png', 0) image = cv2.imread('image.png', 0) # 获取模板图像的宽度和高度 w, h = template.shape[::-1] # 进行模板匹配 res = cv2.matchTemplate(image, template, cv2.TM_CCOEFF_NORMED) min_val, max_val, min_loc, max_loc = cv2.minMaxLoc(res) # 获取匹配结果的左上角坐标 top_left = max_loc bottom_right = (top_left[0] + w, top_left[1] + h) # 在原图像上绘制矩形框 cv2.rectangle(image, top_left, bottom_right, 255, 2) # 显示结果 cv2.imshow('Matched Image', image) cv2.waitKey(0) cv2.destroyAllWindows() ```
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