1. 背景と原理
ログイン時のスライド検証コードの処理には、2 つの困難があります。1 つ目は、スライダーを移動する必要がある距離を見つけることであり、2 つ目は、手動ドラッグの軌跡をシミュレートすることです。シミュレーション軌道があまり厳密でない場合は、最初に加速してから減速する方法、つまり、距離の前半の加速度が正で、後半の加速度が負のシミュレーションを使用できます。まだ比較的良好です。
移動距離を計算するには、主に 2 つの方法があります。1 つは、機械学習を使用する方法です。まず、テスト対象の Web サイトから多数の確認コードの画像をダウンロードし、データ セットに手動でラベルを付けてニューラル ネットワークをトレーニングします。この方法は費用がかかり、困難です。もう一つは画像処理です。画像処理は比較的簡単です. ウェブサイトから返された写真によると, それらは2つのカテゴリに分けることができます: 1つは2枚の写真を返すこと, 1つは完全な写真, もう1つはギャップのある写真です. この場合,ギャップの位置は、2 つの画像の違いを比較することで取得できます。
もう 1 つは、ギャップのある画像のみを返す方法で、ギャップ付近の白いエッジがはっきりしているなど、画像の特性に応じて、エッジ検出を行ったり、パターン認識を使用してスライダー形状の位置を特定したりできます。
すると、滑走判定コードの難しさの改善は、距離計算とドラグ軌道の2つの側面からも考えられます。距離の計算は、画像に一生懸命取り組むことです。画像ライブラリを増やし、ギャップの位置をよりランダムにすることができます。ギャップは画像に表示されません。ギャップの形状は長方形である必要はありません。 、不規則な形状などです。軌道をドラッグすると、肉眼では見えず、シミュレーションに大量のデータを必要とする実際の人間の軌道に近づける必要があります。今後の開発動向も機械学習を活用し、行動軌跡、訪問頻度、地理的位置などを総合的に判断して判断する必要があります。
2. 実例
1.テスト内容：
https://www.cointranquillity.com Web サイトにログインするときに確認コードをスワイプする
2. テスト環境:
ubuntu18、selenium3.14.0、webdriver3
3. アイデアの説明:
まず、このウェブサイトの検証コードは 1 つの画像のみを返し、画像の隙間の白い縁は非常に明白であるため、境界検出の方法を使用できます。しかし、実際のテストプロセスでは、ウェブサイトのログイン認証コードのギャップが常に写真の右側に表示されることがわかったので、この場合は画像処理方法を使用せず、3 つの固定を使用しました。確認コードを試行して更新し続ける簡単な解決策 (各画像には 3 回のチャンスがあります)。通常は 2 ～ 3 回試行すると、確認できます。
4. コード:
最後に: 以下の完全なソフトウェア テスト ビデオ学習チュートリアルが整理されてアップロードされました。友人は必要に応じて無料で入手できます。【保证100%免费】
これらの資料は、[ソフトウェア テスト] の友人のための最も包括的で完全な準備倉庫である必要があります. この倉庫はまた、最も困難な旅を通して何万人ものテスト エンジニアに同行しています. それがあなたにも役立つことを願っています!
面接書類の入手方法：
