ATX API

本篇初始先用adr设备为例来写demo，稍后再补充IOS的。

一.设备接入设置

1.手机数据线连接电脑（开发者模式，usb开启）
2.命令行 adb devices 查看设备是否接入，如图
3.手机安装atx
  python -m atx install atx-assistant
4.运行自动化测试程序

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二.ATX API

1.连接设备
  import atx
  d = atx.connect()     
  d.screenshot('screen.png')

  连接方式如下四种：
    connect() # only one device
    connect(None)
    connect(None, host='127.0.0.1', port=5037)
    connect('EFSXA124') # specify serialno

 2.点击
    我们可以借助屏幕截图来敲定坐标点，如图：python -m atx gui 
    将d.click(156,614) 代码粘贴到文件中，执行，就会看到点击效果
    (用了两个机型测试，坐标是相对坐标 ok的)

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3.启动关闭app
  import atx
  d = atx.connect()

  package_info = d.current_app()   #获取当前启动的app信息，包括app_name
  print package_info

  package_name = 'com.example.name'    #上一步的获取的包名称

  d.stop_app(package_name)
  d.start_app(package_name)

3.其他ATX
   参考：http://atx.readthedocs.io/en/latest/genindex.html

三.CV API

图片对比主要是利用opencv来搞定的，因此我们需要依赖aircv库，好在是现成的。

OpenCV安装参考我的另一篇文章：http://www.jianshu.com/p/e9e61efe64fa
GitHub文档地址：https://github.com/netease/aircv

1.SIFT查找图像

就是在一个图片中查找另一个图片是否存在,结果如图
import atx
import aircv as ac

imsrc = ac.imread('screen.png')
imsch = ac.imread('search.jpg')
print ac.find_sift(imsrc,imsch)

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结果集解析：
# result: 查找到的点
# rectangle： 目标图像周围四个点的坐标
# confidence: 查找图片匹配成功的特征点 除以 总的特征点