Appium+Opencv 图像识别在自动化中的使用1-环境搭建

Appium+Opencv java环境创建

看了一篇关于手机图像识别在手机自动化中的应用的文章，很敢兴趣，所以进行了摸索尝试。这里记录环境的搭建。

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涉及工具

• Appium
• genymotion
• virtualbox
• Android sdk
• IntelliJ

环境搭建

由于Appium的环境搭建已经在其他博文中有了介绍，就只关注opencv的使用了。

由于我们使用java进行开发，所以使用opencv的java接口库javacv，相关的资料可以查看：https://github.com/bytedeco/javacv
踩了很久的坑发现官方的安装方法有bug，使用gradle方式时，有一个jar包无法下载，坑了很久。

其实环境搭建非常简单，创建一个gradle project，在build.gradle文件中添加dependence：

dependencies {
    testCompile group: 'junit', name: 'junit', version: '4.11'
    compile group: 'org.bytedeco.javacpp-presets', name: 'opencv', version: '3.1.0-1.2'
    compile group: 'org.bytedeco.javacpp-presets', name: 'opencv', version: '3.1.0-1.2', classifier:'macosx-x86_64'
    configurations {
        all*.exclude group: 'org.bytedeco', module: 'javacpp-presets'
    }
}

添加dependence后，会自动下载相关的jar包，下面我们进行一个简单的测试，验证环境。

这个例子是官网上的，对图像进行smooth处理

public static void smooth(String filename) {
        IplImage image = cvLoadImage(filename);
        if (image != null) {
            cvSmooth(image, image);
            cvSaveImage("test.png", image);
            cvReleaseImage(image);
            System.out.println("Smooth Done!");
        }
    }

在根目录下放入被处理的图片：

处理后：

总结

环境搭建很简单，使用也很容易，后面将记录Appium+Opencv在Android自动化上的使用。