Yapay Zeka Çağında Görsel Regresyon Testinin Geleceği

Yapay Zeka Çağında Görsel Regresyon Testinin Geleceğini Keşfedin. Yazılım testindeki en son gelişmelerle rakiplerinizin önünde olun.

Regresyon testi, kaynak kodunda yapılan değişikliklerin mevcut sistem için sorun yaratmamasını sağlar. Görsel test, son kullanıcının regresyonu yapılmış bir ürünün son arayüzünü nasıl algıladığına odaklanır. Kullanıcının uygulama ile etkileşimi, özellikle web sayfalarının görsel unsurları açısından önemlidir.

Görsel Regresyon Testi Nedir?

Görsel Regresyon Testi, herhangi bir kod değişikliğinin ardından bir uygulamanın, web sitesinin veya yazılımın kullanıcı arayüzü doğruluğunun doğrulanmasını içerir.

Bir web sitesinin, uygulamanın veya yazılımın kullanıcı deneyimini önemli ölçüde etkileyen görsel hatalar, kullanıcılar tarafından oldukça fark edilir ve genellikle ilk izlenimlerini oluşturur.

Ayrıca, görsel regresyon testi uygulamalar için de aynı derecede değerlidir; düğmelerin işlevselliğini, metnin görünürlüğünü ve okunabilirliğini sağlar ve reklamların görsel öğeleri engellemesini önler.

Görsel Regresyon Testi, piksellerdeki değişiklikleri belirlemek için tarayıcı ekran görüntülerinin oluşturulmasını, analiz edilmesini ve karşılaştırılmasını içerir. Bu farklılıklara görsel farklılıklar, algısal farklılıklar, CSS farklılıkları veya kullanıcı arayüzü farklılıkları denir.

Neden Görsel Regresyon Testi?

Maliyetli görsel aksaklıkların üretim aşamasına ulaşmasını önlemek için görsel regresyon testi çok önemlidir. Görsel doğrulamanın gözden kaçırılması, kullanıcı deneyimine zarar verebilir ve potansiyel olarak gelir kaybına neden olabilir.

Görsel Regresyon Testi Nasıl Çalışır?

Görsel testi yürütmek için, testleri yazmak ve yürütmek için bir test çalıştırıcısının yanı sıra kullanıcı eylemlerini kopyalayabilen bir tarayıcı otomasyon çerçevesi gerekir. Çok sayıda program kullanıcı işlevlerini simüle edebilir ve görsel test programı ekran görüntülerini yakalar. Bu ekran görüntüleri, test başlamadan önce alınan ilk temel ekran görüntüleri ile karşılaştırılır.

Bir değişiklik algılandığında, bir ekran görüntüsü alınır ve hatta bazı test araçları, temel çizgiden gözlemlenen farklılıkları bile vurgular. İncelemeciler daha sonra sorunların, geliştiricilerin çözmesi gereken kodla ilgili hatalardan mı kaynaklandığını yoksa bunların reklam entegrasyonu endişeleriyle ilişkili olup olmadığını değerlendirir.

Görsel Regresyon Testleri Sorunları Nasıl Belirler?

Görsel regresyon testleri, regresyondan kaynaklanan olası veya mevcut sorunları tanımlamak için ekran görüntülerinden yararlanır. Bu metodoloji, görsel bir hatanın sisteme nereden girmiş olabileceğini etkili bir şekilde tespit eder.

Örneğin, çakışan metinlerin sayfanın bir bölümünü okunamaz hale getirmesinden veya metnin bir düğmeyi kalabalıklaştırarak onu işlevsiz hale getirmesinden sorunlar ortaya çıkabilir. Görsel regresyon testi aynı zamanda sayfayı kaplayan ve okunamayan metinlere veya erişilemeyen düğme ve bağlantılara yol açan reklamları da kontrol eder. Tarayıcılar, ekran boyutları ve işletim sistemleri arasındaki uyumluluk sorunları bu tür sorunlara katkıda bulunabilir. Birçok cihaz-ekran boyutu-çözünürlük-işletim sistemi-tarayıcı kombinasyonu ve yapılandırması, kodun pikselleri görüntüleme biçimini değiştirebilir.

Görsel Regresyon Testi Nasıl Uygulanır?

Gereksinimlerinize bağlı olarak Görsel Regresyon testinin uygulanmasına çeşitli şekillerde yaklaşılabilir.

Test Senaryolarını Tanımlayın:

Neyin yakalanacağını ve ekran görüntülerinin ne zaman alınacağını özetleyen test senaryoları oluşturun.

Otomatik Görsel Test Araçlarını Kullanın:

Yakın zamanda alınan ekran görüntülerini (kod sonrası değişiklikler) mevcut uygulama görselleriyle karşılaştırmak için otomatik bir görsel test aracı kullanın.

Kullanıcı Arayüzü Farklılıklarını Belirleyin:

En son ürün tasarımındaki değişiklikleri bildirerek, kullanıcı arayüzü tutarsızlıkları veya sorunları için sonuçları inceleyin.

Görsel Hataları Giderin:

Görsel hatalar tespit edilirse bunları ele alın ve çözün.

Sonraki Görsel Regresyon testleri için temel görüntü olarak atayarak ekran görüntüsünü güncelleyin.

Görsel Doğrulama Testinin Önemi

Bir web sitesindeki okunabilirlik sorunları veya görsel arayüz hataları nedeniyle bir uygulamanın işlevsel olmayan yönleri, kullanıcıların gezinmesine veya uygulamayı kaldırmasına yol açabileceğinden, görsel regresyon testi önemlidir. Kullanıcılar bu tür deneyimlerden hiçbir fayda elde edemediğinden bu durum geliri doğrudan etkiler.

Kullanıcı deneyimini optimize etmek, geliri en üst düzeye çıkarmak için çok önemlidir. Kullanıcı arayüzü işlevsel olmalı ve kullanıcı katılımını sürdürmek için mümkün olan en iyi deneyimi sunmalıdır. Marka kimliğini yansıtan iyi tasarlanmış bir logo ile tamamlanan görsel olarak çekici bir arayüz, etkileşimi çekmede ve dolayısıyla reklam gelirini, Arama Motoru Optimizasyonunu ve web sitesi yönetiminin diğer yönlerini etkilemede çok önemlidir.

Ayrıca, örnek bir kullanıcı arayüzü ve deneyimi, kullanıcı tabanında güven ve güvenilirlik oluşturmaya katkıda bulunur. Marka imajını güçlendirir, kullanıcıları istenen eylemlere yönlendirir ve dikkati sayfanın önemli öğelerine yönlendirir. Temiz, görsel olarak dengeli bir web sitesinin genel okunabilirliği ve işlevselliği, bu hedeflere ulaşmada kritik öneme sahiptir.

Kullanıcı arayüzündeki küçük bozulmalar bile rahatsız edici olabilir veya en kötü ihtimalle iş açısından zararlı olabilir. Geliştiriciler her ekran boyutunu ve çözünürlüğü hesaba katmasa da Apple, Android ve Windows gibi platformların yanı sıra mobil ve masaüstü ortamları arasında tutarlı bir deneyim sağlamalıdır.

Görsel Regresyon Testine Farklı Yaklaşımlar

Görsel regresyon testinin türlerini ve süreçlerini inceleyelim.

Görsel Testlere Genel Bakış:

Görsel testler, piksel değişikliklerini tespit etmek için ekran görüntülerinin üretilmesini, analizini ve karşılaştırılmasını içerir. Bir test çalıştırıcısı ve bir çerçeve kullanılır; burada birincisi test oluşturmayı ve yürütmeyi sağlar, ikincisi ise tarama sırasında kullanıcı eylemlerini çoğaltır. Bir karşılaştırma ölçütüne göre değişiklikleri ölçmek için uzun anlık görüntüler alınır ve ayarlandıktan sonra QA ekibi test kodunu yürütür. Araç, yürütme sonrasında otomatik bir rapor oluşturarak geliştiricilerin sorunlar tespit edilirse onarımları çalıştırmasına olanak tanır.

Manuel Görsel Test:

Bu yöntem, geliştiricilerin otomatik test araçlarını kullanmadan kodu manuel olarak incelemesini gerektirir. Erken geliştirme aşamaları için uygun olsa da kapsamlı uygulama testleri için daha hızlı ve daha uygun olabilir. İnsan hatası riski de bir dezavantajdır.

Düzen Karşılaştırması:

Bu yaklaşım, tek tek pikseller yerine kullanıcı arayüzü öğelerinin boyutunu ve konumunu karşılaştırır. Boyut veya konumdaki değişiklikler test hatalarını tetikler.

Piksel Piksel Karşılaştırması:

Bu yöntem, ekran görüntülerini piksel düzeyinde analiz ederek tutarsızlıkları vurgular. Kapsamlı olmakla birlikte, alakasız vakaları ve yanlış pozitifleri işaretleyerek manuel inceleme gerektirebilir.

Yapısal Karşılaştırma:

Bu yaklaşım, HTML biçimlendirme değişikliklerini tanımlamak için Belge Nesne Modeli (DOM) yapısını karşılaştırır; varsa başarısız olur.

Görsel Yapay Zeka Karşılaştırması:

Makine öğrenimi ve yapay zekadan yararlanan bu yöntem, temel görüntü gerektirmeden iki görüntü alır. İnsan görüşünü taklit ederek yanlış pozitifleri önler ve dinamik içeriği etkili bir şekilde test eder.

DOM Tabanlı Karşılaştırma:

Düzen karşılaştırması ve DOM analizini birleştiren bu yaklaşım, değişikliklerden önce ve sonra kullanıcı arayüzü öğelerindeki yapısal değişiklikleri tanımlar. Bununla birlikte, sonuçlarda pullanma eğilimi olabilir ve dikkatli bir şekilde manuel inceleme yapılması gerekebilir.

Özel Görsel Regresyon Testleri Oluşturma:

Görsel doğrulama üzerinde kontrolü sürdürmek, test yazma çabalarını ve zaman hususlarını dengelemek için özel görsel regresyon testleri oluşturulabilir.

Görsel Kontrol Noktaları Ekleme:

Uygulama işlevselliğini doğrulamak için mevcut işlevsel testler kullanılarak görsel kontrol noktaları eklenebilir. Ancak test kapsamı araçlarını sınırlar.

Örtülü Görsel Doğrulama Ekleme:

Mevcut test çerçevesine örtülü görsel doğrulamayı ekleyen bu yöntem, görsel kontrolleri minimum ek kodla birleştirir ve genetik doğrulama için uygundur.

Manuel ve Otomatik Görsel Regresyon Testi:

Manuel testler hatalara açık ve zaman alıcı olsa da, otomatikleştirilmiş görsel testler hız, doğruluk ve uzun vadeli maliyet verimliliği sunar. Daha yüksek başlangıç ​​masraflarına rağmen otomatik testler, zaman içinde sürekli test ve test bakımı açısından faydalı olduğunu kanıtlıyor. Manuel ve otomatik testler arasında seçim yapmak hıza, doğruluğa ve genel proje gereksinimlerine bağlıdır. Otomasyon testi özellikle sık değişiklik yapılan karmaşık ve dinamik uygulamalar için avantajlıdır.

Yapay Zekayı Görsel Teste Entegre Etme

Test ortamı dönüşüyor ve manuel incelemeye veya Selenium gibi otomasyon çerçevelerine dayanan geleneksel yöntemlerden uzaklaşıyor. İkincisi sıklıkla gelişen uygulama koduyla ilgili zorluklarla karşı karşıya kaldı, bu da yanlış negatiflere yol açtı ve sık sık komut dosyası revizyonları gerektirdi.

Yapay zeka daha etkili bir çözüm olarak ortaya çıkıyor. Test araçları, sağlamlığı artıran ve katı seçici tabanlı yaklaşımlarla ilişkili sorunları ortadan kaldıran gelişmiş "Görsel Konum Belirleyicileri" içerir. Görsel Testte Yapay Zeka, insan algısına benzer görsel konum belirleyicileri kullanarak öğe seçicilerdeki değişikliklerin ortaya çıkardığı zorlukları azaltır.

Görsel Yapay Zekayı Kullanma

Görsel AI yaygın olarak kullanılmaktadır ve çeşitli pazarları ve endüstrileri etkilemektedir. Örnekler arasında Apple'ın Face ID'si, Google Fotoğraflar'daki otomatik resim etiketleme ve Amazon Go gibi kasiyersiz mağazalar yer alıyor. Visual AI, sürücüsüz arabalar, tıbbi görüntü analizi, gelişmiş görüntü düzenleme araçları ve hata önleme için yazılım görsel testleri gibi güç teknolojilerini geliştirir.

Anlık Görüntü Testinin Sınırlamaları

Bir uygulamanın görünümünü değerlendirmeyi amaçlayan anlık görüntü testinin sınırlamaları vardır. Karşılaştırmalar için temel anlık görüntülere güvenmek ve piksel düzeyinde inceleme yapmak, kenar yumuşatma efektleri, dinamik içerik değişiklikleri ve tarayıcı değişkenliği gibi faktörlerden dolayı sıklıkla yanlış pozitiflerle sonuçlanır. Bu zorluklar, QA test mühendisleri arasında memnuniyetsizliğe neden olur ve hatalı pozitif sonuçların giderilmesi için manuel müdahale gerektirir.

Görsel Yapay Zeka Nasıl Çalışır?

Visual AI, bir ekrandaki veya web sayfasındaki görsel öğeleri tanımlayarak piksel ve DOM tekniklerinin dezavantajlarını giderir. Visual AI, piksel düzeyinde analiz yerine, öğeleri insan görüşüne benzer şekilde çeşitli niteliklere sahip nesneler olarak tanımak için bilgisayar görüşünü kullanır. Daha sonra kontrol noktası öğelerini taban çizgileriyle karşılaştırarak görünür farklılıkları tespit eder.

Görsel Yapay Zeka Çözümünün İş Akışı

Veri Toplama ve Ön İşleme:

• Başarılı bir sürümden sonra temel kullanıcı arayüzünü ve DOM'yi toplayın.
• Değişiklikler uygulandığında değiştirilen web sayfalarının ekran görüntülerini ve DOM'sini yakalayın.
• Karşılaştırılabilir temel ve güncel görüntüler için görüntüleri önişleyin.

Eleman Sınıflandırması:

• Görsel testle ilgili DOM öğelerini inceleyin, ilgisiz öğeleri tanımlayın ve filtreleyin.
• Temel çizgiyi inceleyin ve DOM'ları görsel öğelerdeki değişiklikler açısından test edin.

Görsel Yapay Zeka Konum Belirleyicileri:

• Web sayfalarındaki önceden tanımlanmış görsel bileşenleri bulmak için bilgisayarlı görmeyi kullanın.
• Konum belirleyicilerin varlığı için değiştirilmiş ekran görüntülerini tarayın.

Görsel Farklılıklar:

• Görsel eşitsizlikleri belirlemek için temel ve değiştirilmiş sayfalardaki konum belirleyicileri ve öğeleri karşılaştırın.
• Görsel farklılıkları vurgulayan kapsamlı bir rapor oluşturun.

Görsel AI yaklaşımı, küçük farklılıkları göz ardı ederek, görsel ve görsel olmayan öğeler arasında ayrım yaparak ve görsel öğelerin izin verilen hareketini tanıyarak piksel ve DOM tabanlı testleri geride bırakır.

Görsel Yapay Zeka Günümüzde Yazılım Geliştirme ve Test Etmeyi Nasıl Dönüştürüyor?

Manuel test, otomatik çerçevelere sahip kuruluşlarda bile geleneksel yazılım test metodolojilerinde yaygın olmaya devam etmektedir. Visual AI, web sayfasının tamamını verimli bir şekilde doğrulayarak ve karmaşık konumlayıcıları ve iddiaları otomatikleştirerek zorlukların üstesinden gelir. Uygulama karmaşıklığının artması ve sürümlerin hızlandırılmasıyla birlikte Visual AI, test kapsamının korunmasına ve çeşitli platformlar ve tarayıcılarda test sürecinin hızlandırılmasına yardımcı olur.

Tarayıcılar Arası Testlerde Görsel Yapay Zeka Nasıl Yardımcı Olur?

Visual AI, çeşitli cihaz ve tarayıcı kombinasyonlarında 'oluşturma' yaklaşımını benimseyerek tarayıcılar arası ve cihazlar arası testleri kolaylaştırma ve hızlandırma olasılıklarının önünü açar. Yapay zeka destekli bir test düzenleme ve yürütme platformu olarak hizmet veren LambdaTest, 3000 işletim sistemi ve gerçek cihazda hem manuel hem de otomatik testleri destekler. Selenium, Playwright, Cypress, Storybook, Appium ve daha fazlası gibi çerçeveleri kullanarak 3000'den fazla gerçek masaüstü ve mobil ortamda yapay zeka destekli görsel testler sunar!

Çözüm

Günümüz dijital çağında karşılaştığımız görsel bilgilerin çoğu dijital formatlardadır. İster masaüstü bilgisayarlardan, ister dizüstü bilgisayarlardan, ister akıllı telefonlardan erişilsin, bireyler ve işletmeler kapsamlı bilgi işlem yeteneklerine ve çok sayıda kullanıcı dostu uygulamaya erişime güvenmektedir.

Çok büyük miktarda görsel veriyle dolu olan çağdaş dijital manzara, varlığının önemli bir kısmını yapay zekanın sağladığı yardıma borçludur. Görüntüleri insanlara benzer şekilde yorumlamak için bilgisayar görüşünden yararlanan görsel yapay zeka çok önemli bir rol oynuyor. Dijital içerik görsellere giderek daha fazla öncelik verdikçe, görüntülerin geniş ölçekte anlaşılması ve yönetilmesinde yapay zekanın önemi arttı.

Yapay zeka odaklı test otomasyonu yalnızca teorik bir kavram değil, temel iş gereksinimleriyle uyumlu pratik bir çözümdür. Etkin bir şekilde ölçeklendirme potansiyeline sahiptir ve yeni nesil test otomasyonuna zemin hazırlar.