在编写Web自动化测试用例的时候，如何写断言使新手不解，严格意义上来讲，没有断言的自动化脚本不能叫测试用例。就像功能测试一样，当测试人员做了一些操作之后必然会判断实际结果是否等于预期结果，只不过，这个过程由测试人员的眼睛完成。而自动化测试脚本必然要通过一此信息来断定用例是否成功。这其中常用的三种信息分别是：title ：页面不同或显示不同时往往title也会有所变化。url ：与title类似，当
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2024-07-28 15:39:47
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二分图最优匹配：对于二分图的每条边都有一个权（非负），要求一种完备匹配方案，使得所有匹配边的权和最大，记做最优完备匹配。（特殊的，当所有边的权为1时，就是最大完备匹配问题）解二分图最优匹配问题可用穷举的方法，但穷举的效率=n！，所以我们需要更加优秀的算法。先说一个定理：设M是一个带权完全二分图G的一个完备匹配，给每个顶点一个可行顶标(第i个x顶点的可行标用lx[i]表示，第j个y顶点的可行标用ly
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2023-12-27 18:05:06
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今天接触到图像配准问题，在网上搜索了一会，了解到目前还没有哪一种方法能够应对所有的配准情况，任何一种配准算法都必须考虑图像的成像原理、几何变形、噪声影响、配准精度等因素。从原理上讲，配准大致可以分为以下四个步骤： （1）特征提取采用人工或者自动的方法检测图像中的不变特征，如：闭合区域、边缘、轮廓、角点等。特征提取算法需要满足以下三个
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2023-06-30 21:38:03
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# Python图像匹配
## 导言
在图像处理和计算机视觉领域中，图像匹配是一个重要的技术。它可以帮助我们在一张图像中找到与另一张图像相似的部分，或者在一组图像中找到与给定图像最相似的图像。这项技术在许多领域中都有广泛的应用，比如目标检测、人脸识别和图像搜索等。在本文中，我们将介绍Python中的图像匹配算法，并给出代码示例。
## 图像匹配算法
图像匹配算法的核心思想是在两张图像中寻找
原创
2023-09-14 09:20:54
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图像匹配： 图像匹配算法是基于限度的比较和计算来实现的方法。1.差分矩阵求和： 差分算法的核心在于差分矩阵，实质为差异矩阵，计算公式恩简单： 差分矩阵 = 图像A矩阵数据 - 图像B矩阵数据 详解： 首先，计算两个图像的矩阵数据之间差异分析图像的相似性；然后，设置一个阀值进行比较，如果差分矩阵的所有元素之和在阀值以内，则表示这两张图像是相似的，且描述统一物体。另外它要求两个图形的
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2023-07-06 11:21:27
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常用的图像相似度比较有三种哈希算法：1.均值哈希算法 aHash 2.差值哈希算法 dHash 3.感知哈希算法 pHash均值哈希算法 步骤 1.缩放：图片缩放为 8*8 ，保留结构，除去细节。 2.灰度化：转换为灰度图。 3.求平均值：计算灰度图所有像素的平均值。 4.比较：像素值大于平均值记作 1 ，相反记作 0 ，总共 64 位。 5.生成 hash ：将上述步骤生成的 1 和 0 按顺序
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2023-12-09 16:00:06
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这次写一下算法方面的，图像处理中模板匹配算法的研究和实现。 一： 首先我们先上一下模板匹配的理论及其公式描述： 模板匹配是通过在输入图像上滑动模板图像块对实际的图像块和输入图像进行匹配，并且可以利用函数cvMinMaxLoc()找到最佳匹配的位置。例如在工业应用中，可以锁定图像中零部件的位置，并根据具体的位置，进行具体的处
百度百科：模板匹配是一种最原始、最基本的模式识别方法，研究某一特定对象物的图案位于图像的什么地方，进而识别对象物，这就是一个匹配问题。它是图像处理中最基本、最常用的匹配方法。模板匹配具有自身的局限性，主要表现在它只能进行平行移动，若原图像中的匹配目标发生旋转或大小变化，该算法无效。简单来说，模板匹配就是在整个图像区域发现与给定子图像匹配的小块区域。工作原理：在带检测图像上，从左到右，从上向下计算模
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2023-10-17 23:31:49
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二分图之匈牙利算法
今天也开始学习了下二分图匹配二分图匹配是网络流最大流的一种特殊情况。二分图形式类似于下图点分为了左右两部分，两部分之间的点有若干条线段相连，但在左部分或右部分之间的点没有线段相连。好比左边三位男员工，右边三位女员工，连线代表着他们之间互有好感233但现在我们需要一男一女一起搭配干活（不累嘛~）于是乎问题来了，最大能搭配几对互有好感的男
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2023-12-20 10:25:56
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PMAlign工具： 此工具可用于训练模板，然后使用在连续的输入图像中搜索模板。可指定执行模板训练或模板搜索时要使用的 算法类型，并可选择利用图像还是利用形状模型集合创建已训练模板。输入图像内的可选搜索区域可限制模板搜索的范围。目的： 这里主要分享一下，如何在一个ToolBlock中使用PMAlign工具对图像做训练，以及参数的修改，最后将工具的搜索区域打印出来。1. 输入图像由于这里没有接相机，
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2024-07-07 08:45:11
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# OpenCV 图像匹配：Python 实现
随着计算机视觉技术的发展，图像匹配在诸多领域中扮演着重要角色，如图像检索、物体识别和面部识别等。本文将介绍如何使用 Python 的 OpenCV 库进行图像匹配，并通过代码示例加以说明。
## 图像匹配的基本流程
图像匹配的基本流程可以概括为以下几步：
1. **读取输入图像** - 用于匹配的图像。
2. **预处理** - 包括灰度化、
# Python图像模板匹配教程
模板匹配是一种用于确定图像中的一个部分是否与另一个图像（模板）相匹配的技术。它广泛应用于图像处理、计算机视觉等领域。本文将带领你一步步实现图像模板匹配的过程。
## 整体流程
下面是实现图像模板匹配的基本流程：
| 步骤 | 描述 |
|------|-----------------------
# Python 匹配图像坐标
在图像处理领域，我们经常需要对图像中的特定对象进行定位和匹配。其中，图像坐标是非常重要的信息，可以帮助我们准确地定位目标对象的位置。在本文中，我们将介绍如何使用 Python 对图像进行处理，从而匹配图像坐标。
## 图像处理库
在 Python 中，有许多图像处理库可供选择，其中最常用的是 OpenCV。OpenCV 是一个开源的计算机视觉库，提供了丰富的图
原创
2024-03-29 05:30:05
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# Python CV 图像匹配指南
近年来，计算机视觉（CV）技术得到了广泛应用，其中图像匹配是非常基本而重要的一部分。在本指南中，我将教你如何使用 Python 实现图像匹配。整个流程分为以下几个步骤：
| 步骤 | 描述 |
|------|----------------------------------
原创
2024-08-05 05:10:26
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```mermaid
stateDiagram
Developer --> Newbie: Teach Python Image Matching
Newbie --> Developer: Learn Python Image Matching
```
## 如何实现Python图像块匹配
作为一名经验丰富的开发者，我将教会你如何实现Python图像块匹配。这是一个常见的图像
原创
2024-06-29 06:31:07
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# Python PIL图像匹配实现教程
## 概述
在本教程中，我将向你介绍如何使用Python的PIL库来实现图像匹配。这对于许多应用程序如图像识别、图像处理等非常有用。
## 流程
下面是整个图像匹配的流程：
| 步骤 | 描述 |
| --- | --- |
| 步骤1 | 加载原始图像和目标图像 |
| 步骤2 | 使用模板匹配的方法找到目标图像在原始图像中的位置 |
| 步骤3
原创
2024-02-20 04:08:16
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# Python 匹配图像块：探索图像处理的乐趣
随着人工智能和计算机视觉技术的发展，图像处理逐渐演变为一门重要的技能。通过匹配图像块，我们能够找到图像中的特定部分，进行识别、跟踪和分析。本文将介绍使用 Python 进行图像块匹配的方法，包含代码示例，并展示相关的可视化工具。
## 图像块匹配的基本概念
图像块匹配是指在一幅图像中，寻找与另一幅图像块相似的部分。常用于人脸识别、物体检测等领
原创
2024-08-31 04:20:44
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本章节介绍暴力特征匹配，FLANN特征匹配等。根据前面章节获取的图像特征点和描述子之后，可以将两幅图像进行特征匹配。1 暴力特征匹配通过枚举的方式进行特征匹配，使用第一幅图像中一个特征的描述子，并使用一些距离计算将其与第二幅图像中的所有其他特征匹配，返回最近的一个。opencv中提供的函数是：BFMatcher(normType,crossCheck) normType表示计算距离的方式
本人用Halcon差不多有10年了，从当时的Halcon8用到现在的Halcon20，大大小小的很多的工业视觉应用场景都经历过，主要有两类：第一类：运动控制类设备，如激光焊接和雕刻，丝印机，贴片机，数控机床等自动化设备，视觉就是模板匹配，先做好Mark点，然后在生产中快速进行形状或者灰度模板匹配，定位产品的位置，最后进行焊接或者贴合的工艺动作。这种设备量产最多，市场同行之间竞争很激烈，基本上是标准
# Python OpenCV 图像匹配
## 1. 简介
在计算机视觉领域，图像匹配是一个重要的任务。它指的是在一个图像中寻找与另一个图像最相似的部分，或者在两个图像中寻找相互对应的特征点。图像匹配在很多应用中都有广泛的应用，比如目标检测、图像跟踪、图像拼接等。
Python中的OpenCV库提供了一些强大的图像匹配算法和工具，可以方便地进行图像匹配任务。本文将介绍如何使用Python和O
原创
2023-10-12 06:25:42
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