-
官网下载jar包,直接运行


-
调用操作命令

-
操作命令内放图片,图片需要用SikulixIDE自带的截图工具,截图(尝试过其它截图工具,即使都是png格式,但是依然不识别,还没研究清除为啥)
-
使用Sikulix创建的case,图片识别驱动效果比较好,也尝试过其它工具,同样截图执行,但存在confidence特别低不识别的情况。
-
下一步,探索如何在python中使用代码执行。
相关推荐
SikuliX图像识别自动化:从零基础到实战应用指南
本文详细介绍了SikuliX图像识别自动化工具的使用教程,从基础概念到实战应用。SikuliX通过图像识别技术模拟人类操作,适用于办公自动化、游戏自动化、软件测试等多个场景。文章包含安装配置指南、核心功能解析及常见问题解决方案,帮助用户快速掌握这一高效自动化工具。
如何系列 如何使用SikuliX执行自动化任务
SikuliX(西库里)可自动执行在运行Windows,Mac或某些Linux / Unix的台式计算机屏幕上看到的所有内容。它使用OpenCV提供的图像识别功能来识别GUI组件。在无法轻松访问GUI内部或要操作的应用程序或网页的源代码的情况下,这非常方便。SikuliX支持脚本语言Python语言级别2.7(由Jython支持)支持运行RobotFramework文本脚本Ruby语言级别1.9和2.0(由JRuby支持)JavaScript(由Java脚本引擎支持)
桌面端自动化测试工具选型与实战:从Pywinauto到Playwright的工程实践
自动化测试是现代软件工程中保障质量、提升效率的核心实践,其原理是通过脚本模拟用户操作并验证系统行为。在桌面端测试领域,技术价值尤为突出,它能实现测试过程的可重复、高覆盖与快速反馈,为持续集成和敏捷开发提供坚实基础。应用场景广泛覆盖从传统Win32/WPF应用到基于Electron、Qt等现代框架的跨平台软件。针对不同技术栈,工程师需掌握多元化的工具生态,例如对于Windows原生应用,可选用基于Python的Pywinauto或遵循W3C标准的WinAppDriver;而对于采用Chromium内核的Ele
Sikulix图形自动化入门知识
简介: Sikuli 是一种新颖的图形脚本语言,或者说是一种另类的自动化测试技术。它与我们常用的自动化测试技术(工具)有很大的区别。 他可以实现如下功能,举例子: Sikulix #提示:左边的Silulix即是Sikulix自动输入的: 当运行代码时,sikulix进行图像识别,并且定位图像位置,进行type("\nSikulix\n")操作,此操作为在指定...
微信桌面版RPA脚本UI元素探测:混合定位策略与实战解决方案
UI自动化是机器人流程自动化(RPA)的核心技术,它通过模拟用户操作实现业务流程自动化。其原理是借助操作系统的辅助功能接口(如Windows的UI Automation)或图像识别技术,定位并操控界面元素。这项技术的价值在于能够高效处理重复性任务,提升工作效率与准确性,广泛应用于数据采集、表单填写、系统集成等场景。然而,在面对像微信桌面版这类采用混合渲染架构(融合原生控件、Web视图和自定义绘制)的复杂应用时,传统的单一元素定位方法极易失效,导致脚本运行不稳定。本文聚焦于解决这一痛点,深入探讨如何结合属性探
基于视觉与模拟输入的隐藏迷宫自动探索与地图绘制工具
在游戏开发和自动化测试领域,计算机视觉与模拟输入技术是实现非侵入式交互的关键。其原理是通过图像识别算法分析屏幕像素信息,并结合模拟键盘或鼠标指令来控制外部程序。这项技术的核心价值在于,它能在不修改目标程序内存或代码的前提下,实现自动化操作与状态感知,极大地提升了工具的通用性与安全性。典型的应用场景包括游戏自动化测试、辅助工具开发以及重复性任务的脚本编写。本文聚焦于一个具体实践——Hidden Maze Mapper,它正是运用了OpenCV进行图像处理和PyAutoGUI实现输入模拟,构建了一个能够自动探索
SIKULIX效率对比:比传统测试快3倍的秘密
上完成的,它的在线编辑器可以直接运行Python脚本,还能一键部署测试报告页面,特别适合这种需要快速验证想法的场景。实际使用下来,最方便的是不需要配置本地环境,打开网页就能写代码看结果,对于自动化测试这种需要频繁调试的工作效率提升很明显。最近在做一个UI自动化测试的项目时,发现传统基于元素定位的Selenium测试脚本维护成本越来越高,于是尝试了基于图像识别的SIKULIX方案。特别是当需要给团队演示测试结果时,一键部署功能可以直接生成可访问的测试报告,省去了搭建展示环境的步骤。
UI.Vision RPA:开源跨平台自动化工具从入门到精通
RPA(机器人流程自动化)是一种模拟人类在计算机界面执行重复性任务的技术,其核心原理是通过录制或脚本控制鼠标、键盘及图像识别来操作软件。这项技术的价值在于将人力从繁琐的规则化工作中解放出来,提升效率与准确性,广泛应用于数据搬运、报表生成、软件测试和跨系统集成等场景。本文聚焦于UI.Vision RPA这一开源解决方案,它融合了宏录制与脚本扩展能力,支持Web与桌面自动化。通过解析其双引擎架构(Web自动化与图像识别)、数据驱动和错误处理机制,并结合Selenium IDE与SikuliX等热词技术,展示了如
RobotFramework SikuliLibrary 学习心得
最近在学习RobotFramework SikuliLibrary ,以下是我的学习心得 1.个人觉得非常的好用,开源、免费、上手快、安装容易。针对于单台电脑识别率比较高,可以自己调配图片匹配度。 2.多用按键操作,代替图片识别,为以后升级或者迁到别的电脑减少工作 3.截的图片如果想到别的大屏幕的电脑或者win10和win7平台的切换,目前还是得重新进行切图 4.关于按键的使用,由于跑程序时,需要使用英文而输入法一不小心就会变成英文,楼主在想同时SHIFT+CTRL按钮切换输入法。 使用 T...
游戏测试全解析:从功能到安全的完整质量保障体系
软件测试是确保产品质量的关键环节,其核心原理是通过系统化的方法验证功能、性能与稳定性,以发现并修复缺陷。在游戏开发领域,这一技术价值尤为突出,直接关系到用户体验与商业成功。游戏测试作为软件测试的重要分支,不仅涵盖功能验证,更需应对兼容性、性能、安全等复杂挑战。其应用场景贯穿从原型到上线的全生命周期,涉及移动端、PC端及网络环境下的多维度验证。本文聚焦游戏测试的实战体系,深入探讨功能测试、兼容性测试、性能测试及安全测试等核心模块,并融入缺陷管理与自动化测试等关键实践,为构建高效的质量保障流程提供系统化指导。
车载测试工程师三年实战:从功能到通信的完整技能栈与避坑指南
软件测试是确保软件质量的关键环节,其核心原理是通过系统化的验证与确认活动,发现缺陷并评估产品是否满足需求。在汽车产业“软件定义汽车”的浪潮下,软件测试的技术价值尤为凸显,它直接关系到智能终端的功能安全与用户体验。随着车载软件复杂度指数级增长,测试活动已从传统的功能验证,扩展到对复杂嵌入式系统、实时网络通信和高可靠性工程的全面保障。其应用场景贯穿于智能座舱信息娱乐、车身控制、自动驾驶辅助以及整车OTA升级等核心领域。本文聚焦于**车载测试**这一专业方向,系统梳理了其在**功能测试**、**网络通信测试**(
企业级智能体落地难在哪?五座系统适配大山实战拆解
企业智能体并非简单调用大模型,而是面向真实业务系统的深度适配工程。其核心挑战在于将AI能力嵌入既有ERP、CRM等异构系统时,必须同步解决系统接口不稳定性、动态漂移的审批流程、洋葱式嵌套权限、领域黑话与潜规则语义、以及无形却强大的组织惯性这五大结构性障碍。这些障碍共同构成企业AI落地的‘适配鸿沟’,远超模型性能本身。技术价值体现在打通关键业务断点(如自动填单、跨系统状态同步),支撑财务、供应链、法务等高合规场景的稳定交付。本文聚焦一线实战中反复验证的断点测绘、三层胶水架构、影子模式验证等可复用方法论。
AI赋能WebDriver自动化测试:LLM与CV技术实战指南
自动化测试是软件质量保障的核心环节,其核心原理是通过脚本模拟用户操作,验证软件功能与预期的一致性。传统基于WebDriver的脚本依赖稳定的元素定位器,面临页面频繁变更导致脚本脆弱的挑战。AI技术的引入,特别是大语言模型和计算机视觉,为解决这一痛点提供了新的技术价值。大语言模型能够理解自然语言意图并生成可执行代码,显著降低脚本编写门槛;计算机视觉则能通过图像识别与OCR技术,辅助或替代传统定位方式,增强脚本的适应性。这些技术共同应用于UI自动化测试场景,能够实现智能元素定位、自然语言转测试脚本以及自愈测试等
测试开发工具链实战指南:从自动化到性能监控的完整兵器库
软件测试是保障产品质量的关键环节,其核心原理是通过系统化的验证手段发现潜在缺陷。在工程实践中,自动化测试、性能测试与网络协议分析构成了现代测试体系的三大技术支柱。自动化测试通过脚本替代重复劳动,显著提升回归效率;性能测试则模拟高并发场景,评估系统稳定性和扩展性。这些技术的价值在于能够无缝集成到CI/CD流水线中,实现质量左移,广泛应用于互联网、金融、物联网等对软件可靠性要求极高的领域。本文聚焦测试开发工程师的实战工具链,深入解析Selenium、JMeter、Fiddler等主流工具在自动化测试、性能压测和
Midscene.js实战:三步构建AI视觉驱动的自动化测试方案
自动化测试是保障软件质量的关键环节,其核心原理在于模拟用户操作以验证功能正确性。传统基于DOM元素定位的技术(如XPath、CSS选择器)在面对动态内容、频繁迭代的UI时,常因选择器脆弱导致维护成本高昂。AI视觉测试技术通过计算机视觉模型识别屏幕元素,从根本上提升了测试脚本的健壮性,其技术价值在于能够像真实用户一样“看到”并操作界面,尤其擅长处理Canvas渲染、游戏界面等非标准控件。这一技术在实际应用中,能有效应对UI频繁变更、跨平台适配等场景,显著降低测试维护成本。本文聚焦的Midscene.js,正是
Selenium自动化测试:从核心原理到框架设计的面试通关指南
自动化测试是现代软件质量保障的核心环节,其核心原理在于模拟用户操作,通过脚本驱动应用程序完成验证。Selenium WebDriver作为主流的Web自动化工具,基于W3C标准,采用客户端-服务器架构,通过浏览器驱动与真实浏览器通信,实现了跨平台、跨语言的测试能力。掌握其原理不仅能编写脚本,更能构建稳定、可维护的测试框架,提升测试效率与可靠性。在**Page Object Model (POM)** 设计模式中,通过将页面元素与操作封装成对象,实现了业务逻辑与定位细节的分离,极大增强了代码的可读性和可维护性
连点器原理与Python自动化脚本实战:从系统API到图像识别
自动化脚本技术通过模拟用户操作来提升工作效率,其核心原理在于对操作系统输入事件的控制。在技术实现层面,主要分为基于系统API的底层模拟和基于图像识别的智能交互两种路径。系统API调用(如Windows的SendInput、macOS的CGEvent)能够直接注入鼠标键盘事件,实现稳定高效的操作模拟;而图像识别技术则通过OpenCV等库进行屏幕元素匹配,使脚本具备视觉判断能力,适应动态界面。这两种方法在Python生态中已有成熟封装,例如pyautogui库便集成了坐标点击与图像定位功能。其技术价值在于将人力
测试工程师AI转型实战:从NLP用例关联到缺陷预测的进阶之路
软件测试是保障软件质量的关键环节,其核心原理在于通过系统性的验证与确认活动,发现并预防缺陷。随着人工智能技术的普及,AI不仅重塑了软件形态,也为测试领域带来了革命性的技术价值——从自动化执行迈向智能分析与决策。在应用场景上,AI能够赋能测试用例生成、缺陷预测、日志分析等环节,显著提升测试效率与深度。本文聚焦于测试工程师如何将AI技术落地实践,详细阐述了利用NLP实现需求与用例的智能关联,以及构建机器学习模型进行缺陷倾向性预测两大核心实战。通过将Sentence-BERT等模型与测试流程结合,工程师可以构建智
197



被折叠的 条评论
为什么被折叠?



