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3. Testmethode der

3. Testmethode der Testautomatisierung 3.3. Bildbearbeitung MMIService Der Service bietet die Funktionen, das Bild vom Screenshot zu verarbeiten. Im Folgenden steht die Methode, die ich im Programm brauchte: ExtractCursorRegion(img) Erkennung von Cursor im Bild und Rückgabe der Koordinate des Cursors. Code – Beispiel: Bachelorarbeit-Hochschule München-2012 Yang LU 14

3. Testmethode der Testautomatisierung 3.4. Zeichenerkennung (OCR) Beim Bildvergleich sollen die Referenzbilder zunächst gespeichert werden. Um die Überprüfung effizienter zu machen, bietet TAF die Zeichenerkennung an. Damit kann die Überprüfung ohne Referenzbild automatisch durchgeführt werden. Diese optische Zeichenerkennung ist eine wesentlich bessere Alternative zum Bildvergleich. Sie heißt im Englisch OCR (Optical Character Recognition). Mit dieser Funktion können die in einem vom FrameGrabber geschossenem Screenshot dargestellten Zeichen erkannt werden. Diese lassen sich dann sehr komfortabel im Testskript durch einen einfachen String-Vergleich mit der erwarteten Referenz abgleichen. OCR2Service OCR2Service bietet die Funktion der Zeichenerkennung. Das heißt, dass mit Hilfe des Services die Zeichen oder die lateinischen Buchstaben im Bild erkannt werden können. Recognize(img) Zeichenerkennung aller Zeichen oder lateinischen Buchstaben im Bild und Rückgabe einer Liste mit diesen. Momentan unterstützt der Service die chinesischen Zeichen, und zwar vereinfachtes Chinesisch und traditionelles Chinesisch. Die Rückgabe erfolgt in Hexadezimalcode, der nach Unicode kodiert ist. Obwohl es funktioniert, ist die Erkennungsrate ca. 60%, z.B. chinesische Zeichen „一, 二, 三― sind nicht erkennbar. Deswegen ist die OCR für chinesische Zeichen zu schlecht für die Testautomatisierung. Daher benutzte ich im Programm kein OCR für die Erkennung der chinesischen Zeichen, diese Funktion habe ich mit Bildvergleich ersetzt. Code – Beispiel: Bachelorarbeit-Hochschule München-2012 Yang LU 15

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