利用 Apify 和 AI 视觉模型进行视觉回归测试

它是如何运作的

标题为“利用 Apify 和 AI 视觉模型进行视觉回归测试”的工作流程旨在利用 Apify 和 AI 视觉模型对用户界面执行视觉回归测试。该工作流程由多个互连的节点组成，这些节点有助于捕获屏幕截图、分析视觉差异和报告结果的过程。

1. 启动节点

：工作流从启动流程的触发节点开始，通常设置为按计划运行或手动运行。

2. Apify节点

：第一个运行节点是Apify节点，它被配置为运行网页抓取任务。该节点捕获指定网页的屏幕截图。配置包括要测试的页面的 URL 以及抓取任务所需的任何参数。

3. 图像处理节点

：捕获屏幕截图后，工作流程进入图像处理节点。该节点利用人工智能视觉模型来分析屏幕截图。它将新捕获的图像与基线图像进行比较，以检测任何视觉差异。

4. 比较逻辑

：处理人工智能视觉模型的结果，以确定是否发生任何重大变化。这涉及设置可接受的视觉差异的阈值，这些阈值在节点的配置中定义。

5. 通知节点

：如果检测到的差异超过定义的阈值，工作流将触发通知节点。该节点可以通过电子邮件、Slack 或其他通信渠道发送警报，以通知相关利益相关者有关视觉变化的信息。

6. 结束节点

：最后，工作流程以结束节点结束，这标志着视觉回归测试过程的完成。

在整个工作流程中，数据从一个节点无缝流向下一个节点，确保每个步骤都按正确的顺序执行，一个节点的输出作为后续节点的输入。

主要特点

- 自动化视觉测试

：工作流程自动执行视觉回归测试过程，减少手动工作并提高效率。

- 与Apify集成

：通过利用Apify，工作流程可以轻松抓取网页并捕获屏幕截图，使其适应各种Web应用程序。

- 人工智能分析

：人工智能视觉模型的结合可以进行复杂的图像比较，从而能够检测可能影响用户体验的细微视觉变化。

- 可定制的阈值

：用户可以定义自己的可接受视觉差异的阈值，从而允许根据特定项目要求进行定制测试。

- 实时通知

：工作流程包括一个通知机制，当检测到重大视觉变化时立即向团队成员发出警报，以便及时采取行动。

工具集成

- Apify

：用于网页抓取和捕获网页屏幕截图。

- AI视觉模型

：用于分析图像和检测视觉差异。

- 通知服务

：可以与电子邮件、Slack 或其他消息平台集成以发出警报。

需要 API 密钥

- Apify API 密钥

：需要验证和访问 Apify 服务以执行网页抓取任务。

- AI 视觉模型 API 密钥

：如果 AI 视觉模型作为服务托管，则可能需要 API 密钥进行身份验证。

• 工作流程中未指定其他 API 密钥或凭据，但上述密钥对于正常功能至关重要。