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公开(公告)号：CN113821432A
公开(公告)日：2021-12-21
申请号：CN202110850886.9
申请日：2021-07-27
Applicant: 浙江大学
Abstract: 一种用于APP无障碍智能检测的功能图标智能导航方法，首先是将获得的APP屏幕截图按照设定比例切分为上中下三部分，其次是对切分后的图像与标准库中的图标图像进行灰度与二值化的处理，然后分别对处理后的切分图像与标准库图标图像进行SIFT与ORB算子的特征值提取，之后使用Flann算法进行特征的匹配，得到切分图像中功能图标的一系列可能位置，最后K‑means聚类方法将一系列点聚类为一个点同时排除异常点。本发明综合运用了灰度化与二值化消噪方法、SIFT与ORB图像特征抽取方法，Flann特征匹配算法与K‑means点集消噪方法，在APP的自动检测过程中对页面中的跳转功能图标进行准确的定位，从而协助自动检测脚本遍历检查整个APP中的所有页面。
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公开(公告)号：CN113821432B
公开(公告)日：2024-07-26
申请号：CN202110850886.9
申请日：2021-07-27
Applicant: 浙江大学
Abstract: 一种用于APP无障碍智能检测的功能图标智能导航方法，首先是将获得的APP屏幕截图按照设定比例切分为上中下三部分，其次是对切分后的图像与标准库中的图标图像进行灰度与二值化的处理，然后分别对处理后的切分图像与标准库图标图像进行SIFT与ORB算子的特征值提取，之后使用Flann算法进行特征的匹配，得到切分图像中功能图标的一系列可能位置，最后K‑means聚类方法将一系列点聚类为一个点同时排除异常点。本发明综合运用了灰度化与二值化消噪方法、SIFT与ORB图像特征抽取方法，Flann特征匹配算法与K‑means点集消噪方法，在APP的自动检测过程中对页面中的跳转功能图标进行准确的定位，从而协助自动检测脚本遍历检查整个APP中的所有页面。
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