人工智能时代视觉回归测试的未来

已发表: 2024-03-26

探索人工智能时代视觉回归测试的未来。利用软件测试的最新进展保持领先地位。

回归测试可确保对源代码的修改不会给当前系统带来问题。视觉测试的重点是最终用户如何看待回归产品的最终界面。用户与应用程序的交互非常重要，特别是在网页的视觉元素方面。

什么是视觉回归测试？

视觉回归测试涉及在任何代码更改后验证应用程序、网站或软件的 UI 准确性。

视觉错误会严重影响网站、应用程序或软件的用户体验，对用户来说非常引人注目，并且通常会形成他们的初始印象。

此外，视觉回归测试对于应用程序同样有价值，可以确保按钮的功能、文本的可见性和可读性，并防止广告遮挡视觉元素。

视觉回归测试涉及生成、分析和比较浏览器屏幕截图以识别像素的变化。这些差异称为视觉差异、感知差异、CSS 差异或 UI 差异。

为什么要进行视觉回归测试？

视觉回归测试对于防止代价高昂的视觉故障进入生产阶段至关重要。忽视视觉验证可能会损害用户体验，并可能导致收入损失。

视觉回归测试如何工作？

为了进行可视化测试，需要一个测试运行器来编写和执行测试，以及一个能够复制用户操作的浏览器自动化框架。许多程序可以模拟用户功能，视觉测试程序可以捕获屏幕截图。这些屏幕截图与测试开始前拍摄的初始基线屏幕截图进行比较。

每当检测到变化时，就会捕获屏幕截图，一些测试工具甚至会突出显示观察到的与基线的差异。审核人员随后评估这些问题是否源于开发人员需要解决的与代码相关的错误，或者是否与广告集成问题相关。

视觉回归测试如何识别问题？

视觉回归测试利用屏幕截图来识别回归导致的潜在或现有问题。这种方法有效地查明了视觉错误可能被引入系统的位置。

例如，重叠的文本可能会导致页面的部分内容不可读，或者文本挤满按钮，导致其无法正常工作。视觉回归测试还会检查覆盖页面的广告，从而导致文本不可读或按钮和链接无法访问。浏览器、屏幕尺寸和操作系统之间的兼容性问题可能会导致此类问题。许多设备-屏幕尺寸-分辨率-操作系统-浏览器组合和配置可以改变代码显示像素的方式。

如何实施视觉回归测试？

根据您的要求，可以通过多种方式实施视觉回归测试。

定义测试场景：

生成测试场景，概述要捕获的内容以及何时捕获屏幕截图。

利用自动化可视化测试工具：

使用自动化可视化测试工具将最近拍摄的屏幕截图（代码更改后）与现有应用程序图像进行比较。

识别 UI 差异：

检查结果是否存在 UI 差异或问题，报告最新产品设计的更改。

解决视觉错误：

如果发现视觉错误，请解决它们。

更新屏幕截图，将其指定为后续视觉回归测试的基线图像。

视觉验证测试的重要性

视觉回归测试非常重要，因为视觉界面错误导致网站上的可读性问题或应用程序的非功能性方面可能会导致用户离开或卸载应用程序。这直接影响收入，因为用户无法从此类体验中获益。

优化用户体验对于最大化收入至关重要。用户界面必须功能齐全并提供最佳体验以保持用户参与度。具有视觉吸引力的界面，辅以反映品牌形象的精心设计的徽标，对于吸引参与度并进而影响广告收入、搜索引擎优化和网站管理的其他方面至关重要。

此外，示例性的用户界面和体验有助于与用户群建立信任和可信度。它们强化品牌形象，引导用户进行所需的操作，并将注意力集中在关键页面元素上。一个干净、视觉平衡的网站的整体易读性和功能对于实现这些目标至关重要。

即使用户界面中的微小变形也会带来不便，或者在最坏的情况下会对业务造成损害。虽然开发人员可能不会考虑每种屏幕尺寸和分辨率，但他们应该确保跨 Apple、Android 和 Windows 等平台以及移动和桌面环境之间的体验一致。

视觉回归测试的不同方法

让我们探讨一下视觉回归测试的类型和过程。

视觉测试概述：

视觉测试涉及屏幕截图的制作、分析和比较以检测像素变化。采用测试运行器和框架，前者支持测试创建和执行，后者在浏览期间复制用户操作。拍摄长快照来衡量针对基准的修改，一旦设置，QA 团队就会执行测试代码。该工具在执行后生成自动报告，允许开发人员在发现问题时进行修复。

手动目视测试：

这种方法需要开发人员手动检查代码，而无需使用自动化测试工具。虽然适合早期开发阶段，但它可以更快、更方便地进行全面的应用程序测试。人为错误的风险也是一个缺点。

布局比较：

此方法比较 UI 元素的大小和位置，而不是单个像素。尺寸或位置的变化会引发测试失败。

逐像素比较：

该方法在像素级别分析屏幕截图，突出显示差异。虽然全面，但它可能会标记不相关的案例和误报，需要人工审核。

结构比较：

此方法比较文档对象模型 (DOM) 结构来识别 HTML 标记更改，如果存在则失败。

视觉人工智能比较：

该方法利用机器学习和人工智能，无需基线图像即可拍摄两张图像。它模仿人类视觉，防止误报并有效测试动态内容。

基于 DOM 的比较：

该方法结合布局比较和 DOM 分析，识别修改前后 UI 元素的结构变化。然而，结果可能容易出现不稳定，需要仔细的人工审核。

创建专用的视觉回归测试：

可以创建专用的视觉回归测试来保持对视觉验证的控制，平衡测试编写工作和时间考虑。

插入视觉检查点：

可以使用现有的功能测试插入视觉检查点来验证应用程序功能。然而，它限制了测试覆盖率工具。

插入隐式视觉验证：

通过在现有测试框架中添加隐式视觉验证，该方法以最少的附加代码整合了视觉检查，并且适用于基因验证。

手动与自动视觉回归测试：

虽然手动测试容易出错且耗时，但自动化视觉测试可提供速度、准确性和长期成本效益。尽管初始费用较高，但事实证明，随着时间的推移，自动化测试对于持续测试和测试维护是有益的。在手动测试和自动测试之间进行选择取决于速度、准确性和总体项目要求。自动化测试对于频繁变化的复杂动态应用程序尤其有利。

将人工智能集成到视觉测试中

测试环境正在发生变化，正在摆脱依赖手动检查或 Selenium 等自动化框架的传统方法。后者经常面临不断发展的应用程序代码的挑战，导致漏报并需要频繁修改脚本。

人工智能成为一种更有效的解决方案。测试工具包含先进的“视觉定位器”，可增强鲁棒性，消除与严格的基于选择器的方法相关的问题。视觉测试中的人工智能利用类似于人类感知的视觉定位器，减轻元素选择器变化带来的挑战。

利用视觉人工智能

视觉人工智能被广泛应用并影响各个市场和行业。例子包括Apple的Face ID、Google Photos中的自动图像标签以及Amazon Go等无收银员商店。视觉人工智能的进步为自动驾驶汽车、医学图像分析、复杂的图像编辑工具和用于错误预防的软件视觉测试等技术提供动力。

快照测试的局限性

旨在评估应用程序外观的快照测试有其局限性。由于抗锯齿效果、动态内容变化和浏览器可变性等因素，依靠基线快照进行比较、在像素级别进行检查通常会导致误报。这些挑战引起了 QA 测试工程师的不满，需要手动干预来解决误报问题。

视觉人工智能如何运作？

视觉 AI 通过识别屏幕或网页上的视觉元素来解决像素和 DOM 技术的缺点。视觉人工智能不使用像素级分析，而是使用计算机视觉将元素识别为具有各种属性的对象，类似于人类视觉。然后，它将检查点元素与基线进行比较，检测可见的差异。

视觉AI解决方案的工作流程

数据收集和预处理：

成功发布后收集基线 UI 和 DOM。
应用更改时捕获已修改网页的屏幕截图和 DOM。
预处理图像以获得可比较的基线和当前图像。

元素分类：

检查与可视化测试相关的 DOM 元素，识别并过滤掉不相关的元素。
检查基线并测试 DOM 中视觉元素的变化。

视觉人工智能定位器：

使用计算机视觉来定位网页上预定义的视觉组件。
扫描修改后的屏幕截图是否存在定位器。

视觉差异：

比较基线和修改页面中的定位器和元素，以识别视觉差异。
生成突出显示视觉差异的综合报告。

视觉 AI 方法通过忽略微小差异、区分视觉和非视觉元素以及识别视觉元素允许的移动，超越了基于像素和 DOM 的测试。

视觉 AI 如何改变当今的软件开发和测试

手动测试在传统的软件测试方法中仍然很普遍，即使在具有自动化框架的组织中也是如此。视觉人工智能通过有效验证整个网页并自动执行复杂的定位器和断言来解决挑战。随着应用程序复杂性的增加和发布速度的加快，视觉 AI 有助于维持测试覆盖率并加快跨不同平台和浏览器的测试过程。

视觉 AI 如何帮助跨浏览器测试

视觉人工智能通过采用跨各种设备和浏览器组合的“渲染”方法，为简化和加速跨浏览器和跨设备测试提供了可能性。 LambdaTest 作为人工智能驱动的测试编排和执行平台，支持跨 3000 个操作系统和真实设备的手动和自动测试。它使用 Selenium、Playwright、Cypress、Storybook、Appium 等框架在 3000 多个真实桌面和移动环境中提供人工智能驱动的视觉测试！

结论

在当今的数字时代，我们遇到的大多数视觉信息都是数字格式的。无论是通过台式机、笔记本电脑还是智能手机进行访问，个人和企业都依赖于广泛的计算能力和对无数用户友好应用程序的访问。

当代数字景观充满了大量的视觉数据，其存在很大程度上要归功于人工智能提供的帮助。视觉人工智能利用计算机视觉以类似于人类的方式解释图像，发挥着关键作用。随着数字内容越来越优先考虑视觉效果，人工智能在大规模理解和管理图像方面的重要性日益凸显。

人工智能驱动的测试自动化不仅仅是一个理论概念，而且是符合基本业务需求的实用解决方案。它具有有效扩展的潜力，为下一代测试自动化奠定了基础。