1.Airtest自动化测试——Airtest进阶和像识别算法（下）
Airtest自动化测试——Airtest进阶和像识别算法（下）
Airtest图像识别算法深入解析
2.1 Airtest图像识别算法的算法算法实现原理
以"touch"操作为例，分析其日志信息，源码Airtest尝试使用SURFMatching、算法算法TemplateMatching和BRISKMatching算法进行图像识别。源码识别结果中，算法算法'confidence':0.表示算法的源码一柱一线指标源码可信度。若该值超过预设阈值（默认0.7），算法算法则认为识别成功；反之，源码则认为失败。算法算法
默认设置的源码算法为CVSTRATEGY = ["surf", "tpl", "brisk"]，Airtest按此顺序执行算法，算法算法直到找到符合阈值的源码识别结果或超时。
2.2 Airtest图像识别算法分类
Airtest支持opencv3中的算法算法8种图像识别算法。
这8种算法分为两类：
1. 模板匹配(TemplateMatching)
2. 基于特征点的源码图像识别
2.2.1 模板匹配(TemplateMatching)
模板匹配是一种基本的模式识别方法，通过查找与给定子图像匹配的算法算法小块区域来识别对象。其局限性在于仅支持平行移动，对旋转、大小变化不敏感。
2.2.2 基于特征点的源码猫和老鼠图像识别
SIFT、SURF、BRISK、ORB、AKAZE和BRIEF等算法属于此类。以下以SIFT为例，具体说明如下：
2.2.2.1 SIFT
SIFT算法具有尺度不变性，能够有效表达目标特征信息。其优点包括：
1) 具有旋转、尺度、苹果 源码街平移、视角及亮度不变性，有利于特征信息的有效表达。
2) 参数调整鲁棒性好，可根据场景需求调整特征点数量，便于特征分析。
测试代码以lena.png为示例。
2.2.2.2 SURF
SURF算法简化了SIFT中的高斯二阶微分模板，使得卷积平滑操作转换为加减运算，源码部署ansible提高了鲁棒性和降低时间复杂度。最终生成的特征向量维度为维。
测试代码以lena.png为示例。
2.2.2.3 BRISK
BRISK算法基于二进制、鲁棒、不变、可缩放和关键点（Binary Robust Invariant Scalable Keypoints），提供高效的特征检测和描述。
测试代码以lena.png为示例。源码 文档管理
2.2.2.4 KAZE
KAZE算法基于非线性插值，适用于图像处理，因为图像通常非连续。与SIFT/SURF相比，KAZE更稳定，采用非线性尺度空间构造关键点。
测试代码以lena.png为示例。
2.2.2.5 AKAZE
AKAZE算法提供更快的速度，是较新的算法，仅在较新版本的opencv中可用。
测试代码以lena.png为示例。
2.2.2.6 ORB
ORB算法结合了FAST角点检测与描述技术，提供尺度和旋转不变性，且对噪声和透视仿射具有不变性。适用于实时应用。
测试代码以lena.png为示例。
2.2.2.7 BRIEF
BRIEF算法提供高效的特征描述，对大范围平面旋转具有较好的识别率。
测试代码以lena.png为示例。
2.3 自定义默认识别算法
通过修改ST.CVSTRATEGY = ["tpl", "sift","brisk"]，可以调整默认的图像识别算法。
2.4 图像识别算法总结
性能解析包括单张、多张和内存、CPU使用情况，内存最大：kaze > sift > akaze > surf > brief > brisk > orb；CPU最大：kaze > surf > akaze > brisk > sift > brief > orb；识别效果：sift > surf > kaze > akaze > brisk > brief > orb。
总结：
1. 当分辨率不变时，模板匹配算法速度更快，优先考虑。
2. 分辨率变化时，推荐使用特征点匹配，提高跨平台适应性。
3. SIFT和SURF提供较高的准确率，结果稳定；SIFT稍优于SURF。
4. ORB速度快，但稳定性较差；AKAZE也容易出现问题。
5. 其他算法速度差异不大。
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