CN111797933A - 模板匹配的方法、装置、电子设备和存储介质 - Google Patents

模板匹配的方法、装置、电子设备和存储介质 Download PDF

Info

Publication number
CN111797933A
CN111797933A CN202010660581.7A CN202010660581A CN111797933A CN 111797933 A CN111797933 A CN 111797933A CN 202010660581 A CN202010660581 A CN 202010660581A CN 111797933 A CN111797933 A CN 111797933A
Authority
CN
China
Prior art keywords
scaling
target graph
matching
screen size
preset
Prior art date
Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
Granted
Application number
CN202010660581.7A
Other languages
English (en)
Other versions
CN111797933B (zh
Inventor
倪丙庆
翟忆蒙
杜蕴璇
Current Assignee (The listed assignees may be inaccurate. Google has not performed a legal analysis and makes no representation or warranty as to the accuracy of the list.)
Baidu Online Network Technology Beijing Co Ltd
Shanghai Xiaodu Technology Co Ltd
Original Assignee
Beijing Baidu Netcom Science and Technology Co Ltd
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by Beijing Baidu Netcom Science and Technology Co Ltd filed Critical Beijing Baidu Netcom Science and Technology Co Ltd
Priority to CN202010660581.7A priority Critical patent/CN111797933B/zh
Publication of CN111797933A publication Critical patent/CN111797933A/zh
Application granted granted Critical
Publication of CN111797933B publication Critical patent/CN111797933B/zh
Active legal-status Critical Current
Anticipated expiration legal-status Critical

Links

Images

Classifications

    • GPHYSICS
    • G06COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06VIMAGE OR VIDEO RECOGNITION OR UNDERSTANDING
    • G06V10/00Arrangements for image or video recognition or understanding
    • G06V10/70Arrangements for image or video recognition or understanding using pattern recognition or machine learning
    • G06V10/74Image or video pattern matching; Proximity measures in feature spaces
    • G06V10/75Organisation of the matching processes, e.g. simultaneous or sequential comparisons of image or video features; Coarse-fine approaches, e.g. multi-scale approaches; using context analysis; Selection of dictionaries
    • G06V10/754Organisation of the matching processes, e.g. simultaneous or sequential comparisons of image or video features; Coarse-fine approaches, e.g. multi-scale approaches; using context analysis; Selection of dictionaries involving a deformation of the sample pattern or of the reference pattern; Elastic matching

Landscapes

  • Engineering & Computer Science (AREA)
  • Computer Vision & Pattern Recognition (AREA)
  • Theoretical Computer Science (AREA)
  • Evolutionary Computation (AREA)
  • Computing Systems (AREA)
  • Databases & Information Systems (AREA)
  • Artificial Intelligence (AREA)
  • General Health & Medical Sciences (AREA)
  • Medical Informatics (AREA)
  • Software Systems (AREA)
  • Health & Medical Sciences (AREA)
  • Physics & Mathematics (AREA)
  • General Physics & Mathematics (AREA)
  • Multimedia (AREA)
  • Image Analysis (AREA)

Abstract

本申请公开了模板匹配的方法、装置、电子设备和存储介质,涉及图像识别技术领域。具体实现方案为:获取目标图形、原始设备屏幕尺寸、当前设备屏幕尺寸、当前设备屏幕的截图;根据原始设备屏幕尺寸、当前设备屏幕尺寸计算出缩放比例;根据计算出的缩放比例将目标图形缩放;将缩放后的目标图形与截图进行模板匹配;如果根据计算出的缩放比例匹配成功,则输出目标图形的坐标,并记录匹配成功的缩放比例作为预置缩放比例。该实施方式提高了模板匹配的速度和准确率。

Description

模板匹配的方法、装置、电子设备和存储介质
技术领域
本申请涉及计算机技术领域,具体涉及图像识别技术领域。
背景技术
模板匹配是根据模板图像到另一幅图像中寻找与模板图像相似的子图像的技术,其在机器视觉、目标追踪、物体识别、游戏图像处理等诸多领域中有着重要的应用。
在实际应用中,由于终端的分辨率不同会导致在不同分辨率的终端上显示的同一图像时,其图像中元素布局会不同,即元素在图像中的绝对位置和大小尺寸会不同,这就导致若直接利用同一模板图像,对不同分辨率的终端所显示的图像进行匹配时,其匹配效果不太好。
为了兼容处理多分辨率图像的模板匹配,现阶段常用的处理方法是,由人工预先设置好各种不同分辨率的模板参数,模板参数包括该分辨率下的模板图像和检测位置,然后在模板匹配时,从多组模板参数中选择出与检测图像分辨率相同的模板参数,再基于所选择的模板参数对该检测图像进行模板匹配。
发明内容
本公开提供了一种模板匹配的方法、装置、设备以及存储介质。
根据本公开的第一方面,提供了一种模板匹配的方法,包括:获取目标图形、原始设备屏幕尺寸、当前设备屏幕尺寸、当前设备屏幕的截图;根据原始设备屏幕尺寸、当前设备屏幕尺寸计算出缩放比例;根据计算出的缩放比例将目标图形缩放;将缩放后的目标图形与截图进行模板匹配;如果根据计算出的缩放比例匹配成功,则输出目标图形的坐标,并记录匹配成功的缩放比例作为预置缩放比例。
根据本公开的第二方面,提供了一种模板匹配的装置,包括:获取单元,被配置成获取目标图形、原始设备屏幕尺寸、当前设备屏幕尺寸、当前设备屏幕的截图;计算单元,被配置成根据原始设备屏幕尺寸、当前设备屏幕尺寸计算出缩放比例;缩放单元,被配置成根据计算出的缩放比例将所述目标图形缩放;匹配单元,被配置成将缩放后的目标图形与截图进行模板匹配;输出单元,被配置成如果根据计算出的缩放比例匹配成功,则输出目标图形的坐标,并记录匹配成功的缩放比例作为预置缩放比例。
根据本公开的第三方面,提供了一种电子设备,其特征在于,包括:至少一个处理器;以及与至少一个处理器通信连接的存储器;其中,存储器存储有可被至少一个处理器执行的指令,指令被至少一个处理器执行,以使至少一个处理器能够执行第一方面中任一项的方法。
根据本公开的第四方面,提供了一种存储有计算机指令的非瞬时计算机可读存储介质,其特征在于,计算机指令用于使计算机执行第一方面中任一项的方法。
本申请的技术方案解决了需要适配不同尺寸的设备的问题,不需要维护太多的模板图片,避免代码库冗余。提高了模板匹配的效率和速度。并且在新增新的尺寸的设备的情况下不需要重新截图适配,大大降低了工作量。
应当理解,本部分所描述的内容并非旨在标识本公开的实施例的关键或重要特征,也不用于限制本公开的范围。本公开的其它特征将通过以下的说明书而变得容易理解。
附图说明
附图用于更好地理解本方案,不构成对本申请的限定。其中:
图1是本公开的一个实施例可以应用于其中的示例性系统架构图;
图2是根据本公开的模板匹配的方法的一个实施例的流程图;
图3是根据本公开的模板匹配的方法的一个应用场景的示意图;
图4是根据本公开的模板匹配的方法的又一个实施例的流程图;
图5是根据本公开的模板匹配的装置的一个实施例的结构示意图;
图6是用来实现本申请实施例的模板匹配的方法的电子设备的框图;
具体实施方式
以下结合附图对本申请的示范性实施例做出说明,其中包括本申请实施例的各种细节以助于理解,应当将它们认为仅仅是示范性的。因此,本领域普通技术人员应当认识到,可以对这里描述的实施例做出各种改变和修改,而不会背离本申请的范围和精神。同样,为了清楚和简明,以下的描述中省略了对公知功能和结构的描述。
图1示出了可以应用本公开的模板匹配的方法或模板匹配的装置的实施例的示例性系统架构100。
如图1所示,系统架构100可以包括终端设备101、102、103,网络104和服务器105。网络104用以在终端设备101、102、103和服务器105之间提供通信链路的介质。网络104可以包括各种连接类型,例如有线、无线通信链路等等。
用户可以使用终端设备101、102、103通过网络104与服务器105交互,以接收或发送消息等。终端设备101、102、103上可以安装有各种通讯客户端应用,例如网页浏览器应用、购物类应用、搜索类应用、即时通信工具、邮箱客户端、社交平台软件等。
终端设备101、102、103可以是硬件,也可以是软件。当终端设备101、102、103为硬件时,可以是具有显示屏的各种电子设备,包括但不限于智能手机、平板电脑、电子书阅读器、MP3播放器(Moving Picture Experts Group Audio Layer III,动态影像专家压缩标准音频层面3)、MP4(Moving Picture Experts Group Audio Layer IV,动态影像专家压缩标准音频层面4)播放器、膝上型便携计算机和台式计算机等等。当终端设备101、102、103为软件时,可以安装在上述所列举的电子设备中。其可以实现成多个软件或软件模块(例如用来提供分布式服务),也可以实现成单个软件或软件模块。在此不做具体限定。
服务器105可以是提供各种服务的服务器,例如对终端设备101、102、103上显示的图标、控件等进行模板匹配的后台匹配服务器。后台匹配服务器可以对接收到的截图等数据进行分析等处理,并将处理结果(例如匹配成功的图标或控件的位置)反馈给终端设备,然后终端设备再根据该位置执行测试等功能。
需要说明的是,服务器可以是硬件,也可以是软件。当服务器为硬件时,可以实现成多个服务器组成的分布式服务器集群,也可以实现成单个服务器。当服务器为软件时,可以实现成多个软件或软件模块(例如用来提供分布式服务的多个软件或软件模块),也可以实现成单个软件或软件模块。在此不做具体限定。
需要说明的是,本公开的实施例所提供的模板匹配的方法一般由服务器105执行,相应地,模板匹配的装置一般设置于服务器105中。
应该理解,图1中的终端设备、网络和服务器的数目仅仅是示意性的。根据实现需要,可以具有任意数目的终端设备、网络和服务器。
继续参考图2,示出了根据本公开的模板匹配的方法的一个实施例的流程200。该模板匹配的方法,包括以下步骤:
步骤201,获取目标图形、原始设备屏幕尺寸、当前设备屏幕尺寸、当前设备屏幕的截图。
在本实施例中,模板匹配的方法的执行主体(例如图1所示的服务器)可以通过有线连接方式或者无线连接方式从用户利用其进行模板匹配的当前设备接收参数信息,参数信息可包括目标图形的存储位置(例如,文件路径或url,服务器可根据存储位置读取目标图形)、原始设备屏幕尺寸、当前设备屏幕尺寸、当前设备屏幕的截图。目标图形可以是图标、控件等,目标图形相当于模板,本申请的目的是在当前设备屏幕的截图中找到与目标图形匹配的图形。原始设备指的是生成模板时使用的设备。原始设备和当前设备的屏幕尺寸可以相同,也可能不同。屏幕尺寸反应的是分辨率。同一个图标在不同分辨率的屏幕下显示的大小可能不一样。
步骤202,根据原始设备屏幕尺寸、当前设备屏幕尺寸计算出缩放比例。
在本实施例中,基于当前设备屏幕尺寸和原始设备屏幕尺寸的比值计算缩放比例,缩放比例与比值正相关,比值越大,则缩放比例越大。例如,如果比值为4,则缩放比例可以为1.08,如果比值为2,则缩放比例可以为1.04。例如,原始设备屏幕尺寸为100*100,当前设备屏幕尺寸为200*200,则当前设备屏幕尺寸和原始设备屏幕尺寸的比值为4,缩放比例可以设置为1.08,即,将原始尺寸的目标图形在横向和纵向都放大1.08倍。
步骤203,根据计算出的缩放比例将所述目标图形缩放。
在本实施例中,按照步骤202计算出的缩放比例将目标图形缩放。例如,上例中将原始尺寸的目标图形在横向和纵向都放大1.08倍。如果反过来,原始设备屏幕尺寸为200*200,当前设备屏幕尺寸为100*100,则当前设备屏幕尺寸和原始设备屏幕尺寸的比值为0.25,缩放比例可以设置为1/1.08。即,将原始尺寸的目标图形在横向和纵向都缩小到原来的1/1.08。
步骤204,将缩放后的目标图形与截图进行模板匹配。
在本实施例中,可通过opencv等模板匹配方式进行像素级的模板匹配。可以利用缩放后的目标图形在截图内,以滑动窗口的方式遍历匹配截图内各个可能的位置。目标图形与每个位置进行模板匹配时,相应地记录能够表征该位置与目标图形匹配程度的匹配置信度。进而,通过对比各个位置各自对应的匹配置信度,确定最大的匹配置信度,将该匹配置信度作为该缩放比例对应的匹配置信度,将该匹配置信度对应的位置作为该缩放比例对应的最佳匹配位置。
步骤205,如果根据计算出的缩放比例匹配成功,则输出目标图形的坐标,并记录匹配成功的缩放比例作为预置缩放比例。
在本实施例中,如果最大的匹配置信度大于预定阈值,则认为匹配成功。输出最大匹配置信度对应的最佳匹配位置在当前屏幕上的坐标。并记录本次匹配成功的缩放比例作为预置缩放比例,以便后续相同情景下的模板匹配时使用。如果预置缩放比例与原始设备屏幕尺寸、当前设备屏幕尺寸关联存储,则在相同的原始设备屏幕尺寸、当前设备屏幕尺寸情况下,无论什么图形都可使用预置缩放比例进行缩放后再进行模板匹配。如果预置缩放比例与原始设备屏幕尺寸、当前设备屏幕尺寸、目标图形关联存储,则以后相同的原始设备屏幕尺寸、当前设备屏幕尺寸、相同图形的情况下,将目标图形使用预置缩放比例进行缩放后再进行模板匹配。
本公开的上述实施例提供的方法,通过算法优化像素级模板匹配的对比方式,主要是通过算法优化,在仅保留一张模板图片的情况下实现精确的图片匹配。同时通过简单的机器学习方法实现对识别速度的优化。
继续参见图3,图3是根据本实施例的模板匹配的方法的应用场景的一个示意图。在图3的应用场景中,用户想在当前设备303的界面上定位出目标图形301的位置。可先将原始尺寸的目标图形301与当前设备303的屏幕截图进行匹配,如果匹配不成功。则根据原始设备302的屏幕尺寸和当前设备屏幕尺寸将目标图形301进行缩放。如图3所示,原始设备的屏幕尺寸小于当前设备的屏幕尺寸,并且原始设备上显示的目标图形小于当前设备上显示的目标图形。因此将原始设备上显示的目标图形进行放大,然后再与当前设备303的屏幕截图进行匹配。如果匹配成功则确定出目标图形的位置,如虚线框所示,如果此次匹配不成功,则可调整缩放比例后再进行缩放匹配,直到匹配成功为止。
进一步参考图4,其示出了模板匹配的方法的又一个实施例的流程400。该模板匹配的方法的流程400,包括以下步骤:
步骤401,获取目标图形、原始设备屏幕尺寸、当前设备屏幕尺寸、当前设备屏幕的截图。
步骤401与步骤201基本相同,因此不再赘述。
在本实施例的一些可选的实现方式中,目标图形的存储位置、原始设备屏幕尺寸、当前设备屏幕尺寸存储在自动化测试文件。服务器可从自动测试文件中获取标图形的存储位置、原始设备屏幕尺寸、当前设备屏幕尺寸。
步骤402,如果已知预置缩放比例,则按照预置缩放比例将目标图形缩放。
在本实施例中,如果服务器之前执行过步骤201-205则会得到预置缩放比例。那么在后续的模板匹配过程中使用该预置缩放比例进行缩放。
步骤403,将缩放后的目标图形缩放与截图进行模板匹配。
步骤403与步骤204基本相同,因此不再赘述。
步骤404,如果匹配成功,则输出目标图形的坐标,并记录匹配成功的缩放比例作为预置缩放比例。
步骤404与步骤205基本相同,因此不再赘述。按照步骤201-205计算得到的预置缩放比例缩放后进行模板匹配,利用了先验知识,不需要依次试探不同的缩放比例,因此节约了搜索时间,从而提高了匹配速度。
步骤405,如果根据预置缩放比例匹配失败,则根据原始设备屏幕尺寸、当前设备屏幕尺寸计算出缩放比例。
步骤405与步骤202基本相同,因此不再赘述。如果预置缩放比例不能进行成功的匹配,则需要重新调整缩放比例。缩放比例可自适应调整,提高了模板匹配的灵活性。
步骤406,如果根据计算出的缩放比例匹配失败,则重新调整缩放比例,并根据调整后的缩放比例将目标图形缩放。
在本实施例中,如果根据计算出的缩放比例进行缩放后找不到匹配度大于预定阈值的区域,则匹配失败。说明当前计算出的缩放比例不合适,需要调整缩放比例。可按照预设的迭代系数进一步调整缩放比例,迭代系数大于1且与当前设备屏幕尺寸和原始设备屏幕尺寸的比值正相关,比值越大则迭代系数越大。例如,之前的缩放比例为1.08,乘以迭代系数后调整为1.08*1.08。根据调整后的缩放比例将目标图形缩放。如果当前设备屏幕尺寸和原始设备屏幕尺寸的比值大于1,则调整后的缩放比例比调整前的缩放比例要大,如果当前设备屏幕尺寸和原始设备屏幕尺寸的比值小于1,则调整后的缩放比例比调整前的缩放比例要小。通过此方式可以缩小搜索范围,可以在较短时间内模板匹配成功。
步骤407,将缩放后的目标图形与截图进行模板匹配。
步骤407与步骤204基本相同,因此不再赘述。
在本实施例的一些可选的实现方式中,该方法还包括:根据目标图形的坐标执行自动化测试文件中指示的测试操作;将匹配成功的缩放比例作为预置缩放比例存储到自动化测试文件中。自动化测试文件中包括测试用例,指示了测试操作,例如,双击、点击、滑动等。可利用已经匹配出的目标图形的位置,对目标图形进行操作,例如,在目标图形所在区域进行双击,然后测试双击后的响应是否正常。每次更新的预置缩放比例也可存储到自动化测试文件中。方便后续测试时调用,提高自动化测试的便利性,并节省测试时间。
从图4中可以看出,与图2对应的实施例相比,本实施例中的模板匹配的方法的流程400体现了对缩放比例进行调整的步骤。由此,本实施例描述的方案可以快速找到合适的缩放比例,从而实现更快速、便捷地模板匹配。
进一步参考图5,作为对上述各图所示方法的实现,本公开提供了一种模板匹配的装置的一个实施例,该装置实施例与图2所示的方法实施例相对应,该装置具体可以应用于各种电子设备中。
如图5所示,本实施例的模板匹配的装置500包括:获取单元501、计算单元502、缩放单元503、匹配单元504和输出单元505。其中,获取单元501,被配置成获取目标图形、原始设备屏幕尺寸、当前设备屏幕尺寸、当前设备屏幕的截图;计算单元502,被配置成根据原始设备屏幕尺寸、当前设备屏幕尺寸计算出缩放比例;缩放单元503,被配置成根据计算出的缩放比例将目标图形缩放;匹配单元504,被配置成将缩放后的目标图形与截图进行模板匹配;输出单元505,被配置成如果根据计算出的缩放比例匹配成功,则输出目标图形的坐标,并记录匹配成功的缩放比例作为预置缩放比例。
在本实施例中,模板匹配的装置500的获取单元501、计算单元502、缩放单元503、匹配单元504和输出单元505的具体处理可以参考图2对应实施例中的步骤201、步骤202、步骤203、步骤204和步骤205。
在本实施例的一些可选的实现方式中,装置500还包括调整单元(附图中未示出),被配置成:如果根据计算出的缩放比例匹配失败,则重新调整缩放比例,并根据调整后的缩放比例将目标图形缩放;将缩放后的目标图形与截图进行模板匹配,直到匹配成功才停止调整缩放比例;输出目标图形的坐标,并将最终匹配成功时的缩放比例作为预置缩放比例。
在本实施例的一些可选的实现方式中,匹配单元504进一步被配置成:响应于接收到包括目标图形的模板匹配请求,获取当前设备屏幕的新截图;根据预置缩放比例将目标图形缩放;将缩放后的目标图形与新截图进行模板匹配;如果根据预置缩放比例匹配成功,则输出目标图形的坐标,并保持预置缩放比例不变。
在本实施例的一些可选的实现方式中,装置500还包括更新单元(附图中未示出),被配置成:如果根据预置缩放比例匹配失败,则根据原始设备屏幕尺寸、当前设备屏幕尺寸计算出缩放比例,并根据计算出的缩放比例将目标图形缩放;将缩放后的目标图形与新截图进行模板匹配;如果根据计算出的缩放比例匹配成功,则输出目标图形的坐标,并根据计算出的缩放比例更新预置缩放比例。
在本实施例的一些可选的实现方式中,更新单元进一步被配置成:如果根据计算出的缩放比例匹配失败,则重新调整缩放比例,并根据整后的缩放比例将目标图形缩放;将缩放后的目标图形与新截图进行模板匹配,直到匹配成功才停止调整缩放比例;输出目标图形的坐标,并将最终匹配成功时的缩放比例作为预置缩放比例。
在本实施例的一些可选的实现方式中,目标图形的存储位置、原始设备屏幕尺寸、当前设备屏幕尺寸存储在自动化测试文件中,装置500还包括测试单元(附图中未示出),被配置成:根据匹配到的目标图形的坐标执行自动化测试文件中指示的测试操作;将匹配成功的缩放比例作为预置缩放比例存储到自动化测试文件中。
根据本申请的实施例,本申请还提供了一种电子设备和一种可读存储介质。
如图6所示,是根据本申请实施例的模板匹配的方法的电子设备的框图。电子设备旨在表示各种形式的数字计算机,诸如,膝上型计算机、台式计算机、工作台、个人数字助理、服务器、刀片式服务器、大型计算机、和其它适合的计算机。电子设备还可以表示各种形式的移动装置,诸如,个人数字处理、蜂窝电话、智能电话、可穿戴设备和其它类似的计算装置。本文所示的部件、它们的连接和关系、以及它们的功能仅仅作为示例,并且不意在限制本文中描述的和/或者要求的本申请的实现。
如图6所示,该电子设备包括:一个或多个处理器601、存储器602,以及用于连接各部件的接口,包括高速接口和低速接口。各个部件利用不同的总线互相连接,并且可以被安装在公共主板上或者根据需要以其它方式安装。处理器可以对在电子设备内执行的指令进行处理,包括存储在存储器中或者存储器上以在外部输入/输出装置(诸如,耦合至接口的显示设备)上显示GUI的图形信息的指令。在其它实施方式中,若需要,可以将多个处理器和/或多条总线与多个存储器和多个存储器一起使用。同样,可以连接多个电子设备,各个设备提供部分必要的操作(例如,作为服务器阵列、一组刀片式服务器、或者多处理器系统)。图6中以一个处理器601为例。
存储器602即为本申请所提供的非瞬时计算机可读存储介质。其中,所述存储器存储有可由至少一个处理器执行的指令,以使所述至少一个处理器执行本申请所提供的模板匹配的方法。本申请的非瞬时计算机可读存储介质存储计算机指令,该计算机指令用于使计算机执行本申请所提供的模板匹配的方法。
存储器602作为一种非瞬时计算机可读存储介质,可用于存储非瞬时软件程序、非瞬时计算机可执行程序以及模块,如本申请实施例中的模板匹配的方法对应的程序指令/模块(例如,附图5所示的获取单元501、计算单元502、缩放单元503、匹配单元504和输出单元505)。处理器601通过运行存储在存储器602中的非瞬时软件程序、指令以及模块,从而执行服务器的各种功能应用以及数据处理,即实现上述方法实施例中的模板匹配的方法。
存储器602可以包括存储程序区和存储数据区,其中,存储程序区可存储操作系统、至少一个功能所需要的应用程序;存储数据区可存储根据模板匹配的电子设备的使用所创建的数据等。此外,存储器602可以包括高速随机存取存储器,还可以包括非瞬时存储器,例如至少一个磁盘存储器件、闪存器件、或其他非瞬时固态存储器件。在一些实施例中,存储器602可选包括相对于处理器601远程设置的存储器,这些远程存储器可以通过网络连接至模板匹配的电子设备。上述网络的实例包括但不限于互联网、企业内部网、局域网、移动通信网及其组合。
模板匹配的方法的电子设备还可以包括:输入装置603和输出装置604。处理器601、存储器602、输入装置603和输出装置604可以通过总线或者其他方式连接,图6中以通过总线连接为例。
输入装置603可接收输入的数字或字符信息,以及产生与模板匹配的电子设备的用户设置以及功能控制有关的键信号输入,例如触摸屏、小键盘、鼠标、轨迹板、触摸板、指示杆、一个或者多个鼠标按钮、轨迹球、操纵杆等输入装置。输出装置604可以包括显示设备、辅助照明装置(例如,LED)和触觉反馈装置(例如,振动电机)等。该显示设备可以包括但不限于,液晶显示器(LCD)、发光二极管(LED)显示器和等离子体显示器。在一些实施方式中,显示设备可以是触摸屏。
此处描述的系统和技术的各种实施方式可以在数字电子电路系统、集成电路系统、专用ASIC(专用集成电路)、计算机硬件、固件、软件、和/或它们的组合中实现。这些各种实施方式可以包括:实施在一个或者多个计算机程序中,该一个或者多个计算机程序可在包括至少一个可编程处理器的可编程系统上执行和/或解释,该可编程处理器可以是专用或者通用可编程处理器,可以从存储系统、至少一个输入装置、和至少一个输出装置接收数据和指令,并且将数据和指令传输至该存储系统、该至少一个输入装置、和该至少一个输出装置。
这些计算程序(也称作程序、软件、软件应用、或者代码)包括可编程处理器的机器指令,并且可以利用高级过程和/或面向对象的编程语言、和/或汇编/机器语言来实施这些计算程序。如本文使用的,术语“机器可读介质”和“计算机可读介质”指的是用于将机器指令和/或数据提供给可编程处理器的任何计算机程序产品、设备、和/或装置(例如,磁盘、光盘、存储器、可编程逻辑装置(PLD)),包括,接收作为机器可读信号的机器指令的机器可读介质。术语“机器可读信号”指的是用于将机器指令和/或数据提供给可编程处理器的任何信号。
为了提供与用户的交互,可以在计算机上实施此处描述的系统和技术,该计算机具有:用于向用户显示信息的显示装置(例如,CRT(阴极射线管)或者LCD(液晶显示器)监视器);以及键盘和指向装置(例如,鼠标或者轨迹球),用户可以通过该键盘和该指向装置来将输入提供给计算机。其它种类的装置还可以用于提供与用户的交互;例如,提供给用户的反馈可以是任何形式的传感反馈(例如,视觉反馈、听觉反馈、或者触觉反馈);并且可以用任何形式(包括声输入、语音输入或者、触觉输入)来接收来自用户的输入。
可以将此处描述的系统和技术实施在包括后台部件的计算系统(例如,作为数据服务器)、或者包括中间件部件的计算系统(例如,应用服务器)、或者包括前端部件的计算系统(例如,具有图形用户界面或者网络浏览器的用户计算机,用户可以通过该图形用户界面或者该网络浏览器来与此处描述的系统和技术的实施方式交互)、或者包括这种后台部件、中间件部件、或者前端部件的任何组合的计算系统中。可以通过任何形式或者介质的数字数据通信(例如,通信网络)来将系统的部件相互连接。通信网络的示例包括:局域网(LAN)、广域网(WAN)和互联网。
计算机系统可以包括客户端和服务器。客户端和服务器一般远离彼此并且通常通过通信网络进行交互。通过在相应的计算机上运行并且彼此具有客户端-服务器关系的计算机程序来产生客户端和服务器的关系。
本申请的技术方案解决了需要适配不同尺寸的设备的问题,不需要维护太多的模板图片,避免代码库冗余。提高了模板匹配的效率和速度。并且在新增新的尺寸的设备的情况下不需要重新截图适配,大大降低了工作量。
应该理解,可以使用上面所示的各种形式的流程,重新排序、增加或删除步骤。例如,本发申请中记载的各步骤可以并行地执行也可以顺序地执行也可以不同的次序执行,只要能够实现本申请公开的技术方案所期望的结果,本文在此不进行限制。
上述具体实施方式,并不构成对本申请保护范围的限制。本领域技术人员应该明白的是,根据设计要求和其他因素,可以进行各种修改、组合、子组合和替代。任何在本申请的精神和原则之内所作的修改、等同替换和改进等,均应包含在本申请保护范围之内。

Claims (14)

1.一种模板匹配的方法,包括:
获取目标图形、原始设备屏幕尺寸、当前设备屏幕尺寸、当前设备屏幕的截图;
根据所述原始设备屏幕尺寸、所述当前设备屏幕尺寸计算出缩放比例;
根据计算出的缩放比例将所述目标图形缩放;
将缩放后的目标图形与所述截图进行模板匹配;
如果根据计算出的缩放比例匹配成功,则输出所述目标图形的坐标,并记录匹配成功的缩放比例作为预置缩放比例。
2.根据权利要求1所述的方法,其中,所述方法还包括:
如果根据计算出的缩放比例匹配失败,则重新调整缩放比例,并根据调整后的缩放比例将所述目标图形缩放;
将缩放后的目标图形与所述截图进行模板匹配,直到匹配成功才停止调整缩放比例;
输出所述目标图形的坐标,并将最终匹配成功时的缩放比例作为预置缩放比例。
3.根据权利要求1所述的方法,其中,所述方法还包括:
响应于接收到包括所述目标图形的模板匹配请求,获取当前设备屏幕的新截图;
根据所述预置缩放比例将所述目标图形缩放;
将缩放后的目标图形与所述新截图进行模板匹配;
如果根据所述预置缩放比例匹配成功,则输出所述目标图形的坐标,并保持所述预置缩放比例不变。
4.根据权利要求3所述的方法,其中,所述方法还包括:
如果根据所述预置缩放比例匹配失败,则根据所述原始设备屏幕尺寸、所述当前设备屏幕尺寸计算出缩放比例,并根据计算出的缩放比例将所述目标图形缩放;
将缩放后的目标图形与所述新截图进行模板匹配;
如果根据计算出的缩放比例匹配成功,则输出所述目标图形的坐标,并根据所述计算出的缩放比例更新预置缩放比例。
5.根据权利要求4所述的方法,其中,所述方法还包括:
如果根据计算出的缩放比例匹配失败,则重新调整缩放比例,并根据调整后的缩放比例将所述目标图形缩放;
将缩放后的目标图形与所述新截图进行模板匹配,直到匹配成功才停止调整缩放比例;
输出所述目标图形的坐标,并将最终匹配成功时的缩放比例作为预置缩放比例。
6.根据权利要求1-5之一中任一项所述的方法,其中,所述目标图形的存储位置、原始设备屏幕尺寸、当前设备屏幕尺寸存储在自动化测试文件中,所述方法还包括:
根据所述目标图形的坐标执行所述自动化测试文件中指示的测试操作;
将匹配成功的缩放比例作为预置缩放比例存储到所述自动化测试文件中。
7.一种模板匹配的装置,包括:
获取单元,被配置成获取目标图形、原始设备屏幕尺寸、当前设备屏幕尺寸、当前设备屏幕的截图;
计算单元,被配置成根据所述原始设备屏幕尺寸、所述当前设备屏幕尺寸计算出缩放比例;
缩放单元,被配置成根据计算出的缩放比例将所述目标图形缩放;
匹配单元,被配置成将缩放后的目标图形与所述截图进行模板匹配;
输出单元,被配置成如果根据计算出的缩放比例匹配成功,则输出所述目标图形的坐标,并记录匹配成功的缩放比例作为预置缩放比例。
8.根据权利要求7所述的装置,其中,所述装置还包括调整单元,被配置成:
如果根据计算出的缩放比例匹配失败,则重新调整缩放比例,并根据调整后的缩放比例将所述目标图形缩放;
将缩放后的目标图形与所述截图进行模板匹配,直到匹配成功才停止调整缩放比例;
输出所述目标图形的坐标,并将最终匹配成功时的缩放比例作为预置缩放比例。
9.根据权利要求7所述的装置,其中,所述匹配单元进一步被配置成:
响应于接收到包括所述目标图形的模板匹配请求,获取当前设备屏幕的新截图;
根据所述预置缩放比例将所述目标图形缩放;
将缩放后的目标图形与所述新截图进行模板匹配;
如果根据所述预置缩放比例匹配成功,则输出所述目标图形的坐标,并保持所述预置缩放比例不变。
10.根据权利要求9所述的装置,其中,所述装置还包括更新单元,被配置成:
如果根据所述预置缩放比例匹配失败,则根据所述原始设备屏幕尺寸、所述当前设备屏幕尺寸计算出缩放比例,并根据计算出的缩放比例将所述目标图形缩放;
将缩放后的目标图形与所述新截图进行模板匹配;
如果根据计算出的缩放比例匹配成功,则输出所述目标图形的坐标,并根据所述计算出的缩放比例更新预置缩放比例。
11.根据权利要求10所述的装置,其中,所述更新单元进一步被配置成:
如果根据计算出的缩放比例匹配失败,则重新调整缩放比例,并根据调整后的缩放比例将所述目标图形缩放;
将缩放后的目标图形与所述新截图进行模板匹配,直到匹配成功才停止调整缩放比例;
输出所述目标图形的坐标,并将最终匹配成功时的缩放比例作为预置缩放比例。
12.根据权利要求7-11之一中任一项所述的装置,其中,所述目标图形的存储位置、原始设备屏幕尺寸、当前设备屏幕尺寸存储在自动化测试文件中,所述装置还包括测试单元,被配置成:
根据匹配到的目标图形的坐标执行所述自动化测试文件中指示的测试操作;
将匹配成功的缩放比例作为预置缩放比例存储到所述自动化测试文件中。
13.一种电子设备,其特征在于,包括:
至少一个处理器;以及
与所述至少一个处理器通信连接的存储器;其中,
所述存储器存储有可被所述至少一个处理器执行的指令,所述指令被所述至少一个处理器执行,以使所述至少一个处理器能够执行权利要求1-6中任一项所述的方法。
14.一种存储有计算机指令的非瞬时计算机可读存储介质,其特征在于,所述计算机指令用于使所述计算机执行权利要求1-6中任一项所述的方法。
CN202010660581.7A 2020-07-10 2020-07-10 模板匹配的方法、装置、电子设备和存储介质 Active CN111797933B (zh)

Priority Applications (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN202010660581.7A CN111797933B (zh) 2020-07-10 2020-07-10 模板匹配的方法、装置、电子设备和存储介质

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN202010660581.7A CN111797933B (zh) 2020-07-10 2020-07-10 模板匹配的方法、装置、电子设备和存储介质

Publications (2)

Publication Number Publication Date
CN111797933A true CN111797933A (zh) 2020-10-20
CN111797933B CN111797933B (zh) 2023-07-28

Family

ID=72810726

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
CN202010660581.7A Active CN111797933B (zh) 2020-07-10 2020-07-10 模板匹配的方法、装置、电子设备和存储介质

Country Status (1)

Country Link
CN (1) CN111797933B (zh)

Citations (15)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US20080252662A1 (en) * 2007-04-11 2008-10-16 Edward Craig Hyatt Methods of Displaying Information at Different Zoom Settings and Related Devices and Computer Program Products
US20110002549A1 (en) * 2008-03-13 2011-01-06 Yoshihiro Ohmori Template matching apparatus and method thereof
CN106096659A (zh) * 2016-06-16 2016-11-09 网易(杭州)网络有限公司 图像匹配方法和装置
CN106406794A (zh) * 2016-09-14 2017-02-15 乐视控股(北京)有限公司 一种屏幕适配方法及其装置
WO2017032119A1 (zh) * 2015-08-24 2017-03-02 深圳Tcl数字技术有限公司 缩放示意画面与缩放寄存器匹配的方法和装置
US20170213082A1 (en) * 2016-01-27 2017-07-27 Honeywell International Inc. Method and tool for post-mortem analysis of tripped field devices in process industry using optical character recognition & intelligent character recognition
US20180189083A1 (en) * 2015-02-03 2018-07-05 Baidu Online Network Technology (Beijing) Co., Ltd . Method and device for operating target application on corresponding equipment
CN108897755A (zh) * 2018-05-07 2018-11-27 深圳壹账通智能科技有限公司 网页生成方法、装置、计算机设备和存储介质
CN109767447A (zh) * 2019-01-04 2019-05-17 腾讯科技(深圳)有限公司 一种模板匹配方法、装置、设备及介质
CN109858504A (zh) * 2017-11-30 2019-06-07 阿里巴巴集团控股有限公司 一种图像识别方法、装置、系统以及计算设备
CN110209266A (zh) * 2019-04-23 2019-09-06 平安科技(深圳)有限公司 一种图像的尺寸适配方法及装置
CN110519645A (zh) * 2019-09-05 2019-11-29 北京字节跳动网络技术有限公司 视频内容的播放方法、装置、电子设备及计算机可读介质
CN111149101A (zh) * 2019-12-27 2020-05-12 威创集团股份有限公司 一种目标图案查找方法及计算机可读存储介质
CN111164559A (zh) * 2017-10-09 2020-05-15 深圳市柔宇科技有限公司 屏幕缩放调整方法及装置、终端及计算机可读存储介质
CN111309618A (zh) * 2020-02-24 2020-06-19 广州市百果园信息技术有限公司 页面元素定位方法、页面测试方法及相关装置

Patent Citations (15)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US20080252662A1 (en) * 2007-04-11 2008-10-16 Edward Craig Hyatt Methods of Displaying Information at Different Zoom Settings and Related Devices and Computer Program Products
US20110002549A1 (en) * 2008-03-13 2011-01-06 Yoshihiro Ohmori Template matching apparatus and method thereof
US20180189083A1 (en) * 2015-02-03 2018-07-05 Baidu Online Network Technology (Beijing) Co., Ltd . Method and device for operating target application on corresponding equipment
WO2017032119A1 (zh) * 2015-08-24 2017-03-02 深圳Tcl数字技术有限公司 缩放示意画面与缩放寄存器匹配的方法和装置
US20170213082A1 (en) * 2016-01-27 2017-07-27 Honeywell International Inc. Method and tool for post-mortem analysis of tripped field devices in process industry using optical character recognition & intelligent character recognition
CN106096659A (zh) * 2016-06-16 2016-11-09 网易(杭州)网络有限公司 图像匹配方法和装置
CN106406794A (zh) * 2016-09-14 2017-02-15 乐视控股(北京)有限公司 一种屏幕适配方法及其装置
CN111164559A (zh) * 2017-10-09 2020-05-15 深圳市柔宇科技有限公司 屏幕缩放调整方法及装置、终端及计算机可读存储介质
CN109858504A (zh) * 2017-11-30 2019-06-07 阿里巴巴集团控股有限公司 一种图像识别方法、装置、系统以及计算设备
CN108897755A (zh) * 2018-05-07 2018-11-27 深圳壹账通智能科技有限公司 网页生成方法、装置、计算机设备和存储介质
CN109767447A (zh) * 2019-01-04 2019-05-17 腾讯科技(深圳)有限公司 一种模板匹配方法、装置、设备及介质
CN110209266A (zh) * 2019-04-23 2019-09-06 平安科技(深圳)有限公司 一种图像的尺寸适配方法及装置
CN110519645A (zh) * 2019-09-05 2019-11-29 北京字节跳动网络技术有限公司 视频内容的播放方法、装置、电子设备及计算机可读介质
CN111149101A (zh) * 2019-12-27 2020-05-12 威创集团股份有限公司 一种目标图案查找方法及计算机可读存储介质
CN111309618A (zh) * 2020-02-24 2020-06-19 广州市百果园信息技术有限公司 页面元素定位方法、页面测试方法及相关装置

Non-Patent Citations (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Title
刘贤梅;满强;: "仿真培训系统在Android设备上屏幕自适应研究", 信息技术, no. 03, pages 30 - 33 *
李昕宇;侯春萍;王宝亮;宁国津;于奎星;: "基于图像匹配的移动应用自动化测试方法研究", 计算机工程与应用, no. 13, pages 43 - 47 *
王强,宋京民,胡建平,邱忠文: "一种快速模板匹配目标识别算法", 计算机工程与应用, no. 06, pages 42 - 43 *

Also Published As

Publication number Publication date
CN111797933B (zh) 2023-07-28

Similar Documents

Publication Publication Date Title
CN111523468B (zh) 人体关键点识别方法和装置
US20210201161A1 (en) Method, apparatus, electronic device and readable storage medium for constructing key-point learning model
CN111709878A (zh) 人脸超分辨率实现方法、装置、电子设备及存储介质
CN113436100B (zh) 用于修复视频的方法、装置、设备、介质和产品
CN113325954B (zh) 用于处理虚拟对象的方法、装置、设备和介质
CN111722245A (zh) 定位方法、定位装置和电子设备
CN111738072A (zh) 目标检测模型的训练方法、装置及电子设备
CN111984476A (zh) 测试方法和装置
CN110992112A (zh) 广告信息的处理方法和装置
KR20210130632A (ko) 타깃 추적 방법 및 장치
CN111601013B (zh) 用于处理视频帧的方法和装置
CN111784757A (zh) 深度估计模型的训练方法、深度估计方法、装置及设备
CN113359995A (zh) 人机交互方法、装置、设备以及存储介质
CN111507924A (zh) 视频帧的处理方法和装置
CN113657518A (zh) 训练方法、目标图像检测方法、装置、电子设备以及介质
CN113552988A (zh) 界面焦点控制方法、装置、电子设备和存储介质
CN110798681B (zh) 成像设备的监测方法、装置和计算机设备
CN112508964A (zh) 图像分割方法、装置、电子设备和存储介质
CN112162800A (zh) 页面显示方法、装置、电子设备和计算机可读存储介质
CN111970560A (zh) 视频获取方法、装置、电子设备及存储介质
CN111797933B (zh) 模板匹配的方法、装置、电子设备和存储介质
CN111510376B (zh) 图像处理方法、装置及电子设备
CN111324244B (zh) 用于切换图片显示类型的方法和装置
KR20210042859A (ko) 보행자 검출 방법 및 장치
CN112558810A (zh) 检测指尖位置的方法、装置、设备和存储介质

Legal Events

Date Code Title Description
PB01 Publication
PB01 Publication
SE01 Entry into force of request for substantive examination
SE01 Entry into force of request for substantive examination
TA01 Transfer of patent application right
TA01 Transfer of patent application right

Effective date of registration: 20210518

Address after: 100085 Baidu Building, 10 Shangdi Tenth Street, Haidian District, Beijing

Applicant after: BAIDU ONLINE NETWORK TECHNOLOGY (BEIJING) Co.,Ltd.

Applicant after: Shanghai Xiaodu Technology Co.,Ltd.

Address before: 100085 Baidu Building, 10 Shangdi Tenth Street, Haidian District, Beijing

Applicant before: BAIDU ONLINE NETWORK TECHNOLOGY (BEIJING) Co.,Ltd.

GR01 Patent grant
GR01 Patent grant