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基于图像识别的自动化黑盒测试框架 | An automation black-box testing framework based on image recognition

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MaaFramework

✨ 基于图像识别的自动化黑盒测试框架 ✨

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简介

MaaFramework 是基于图像识别技术、运用 MAA 开发经验去芜存菁、完全重写的新一代自动化黑盒测试框架。

低代码的同时仍拥有高扩展性,旨在打造一款丰富、领先、且实用的开源库,助力开发者轻松编写出更好的黑盒测试程序,并推广普及。

即刻开始

最佳实践

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    基于全新架构的 交错战线 小助手。图像技术 + 模拟控制,解放双手!由 MaaFramework 强力驱动!

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    基于全新架构的 尘白禁区 小助手。图像技术 + 模拟控制,解放双手!由 MaaFramework 强力驱动!

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    基于全新架构的 物华弥新 小助手。图像技术 + 模拟控制,解放双手!由 MaaFramework 强力驱动!

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    基于全新架构的 千年之旅 小助手。图像技术 + 模拟控制,解放侍主的大手!由 MaaFramework 强力驱动!

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    基于全新架构的 悠久之树 小助手。图像技术 + 模拟控制,解放双手!由 MaaFramework 强力驱动!

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    基于全新架构的 战舰少女R 小助手。图像技术 + 模拟控制,解放双手!由 MaaFramework 强力驱动!

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生态共建

MAA 正计划建设为一类项目,而非舟的单一软件。

若您的项目依赖于 MaaFramework ,我们欢迎您将它命名为 MaaXXX, MXA, MAX 等等。当然,这是许可而不是限制,您也可以自由选择其他与 MAA 无关的名字,完全取决于您自己的想法!

同时,我们也非常欢迎您提出 PR ,在上方的最佳实践列表中添加上您的项目!

许可证

MaaFramework 采用 LGPL-3.0 许可证进行开源。

开发

请留意,仅当您准备开发 MaaFramework 本身时,才需要阅读本章节内容。若您仅希望基于 MaaFramework 开发自己的应用,则请参考 即刻开始

鸣谢

开源库

  • opencv
    Open Source Computer Vision Library
  • fastdeploy
    ⚡️An Easy-to-use and Fast Deep Learning Model Deployment Toolkit for ☁️Cloud 📱Mobile and 📹Edge. Including Image, Video, Text and Audio 20+ main stream scenarios and 150+ SOTA models with end-to-end optimization, multi-platform and multi-framework support.
  • onnxruntime
    ONNX Runtime: cross-platform, high performance ML inferencing and training accelerator
  • boost
    Boost provides free peer-reviewed portable C++ source libraries.
  • meojson
    A modern all-platform Json/Json5 parser/serializer, which is header-only and used magic!
  • minitouch
    Minimal multitouch event producer for Android.
  • maatouch
    Android native implementation of minitouch input protocol
  • minicap
    Stream real-time screen capture data out of Android devices.
  • zlib
    A massively spiffy yet delicately unobtrusive compression library.
  • gzip-hpp
    Gzip header-only C++ library
  • protobuf
    Protocol Buffers - Google's data interchange format
  • grpc
    The C based gRPC (C++, Python, Ruby, Objective-C, PHP, C#)
  • thrift
    Apache Thrift

开发者

感谢以下开发者对 MaaFramework 作出的贡献:

讨论

  • 集成/开发交流 QQ 群: 595990173

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  • C++ 70.5%
  • Python 16.4%
  • CSS 6.9%
  • C 3.7%
  • CMake 2.2%
  • Shell 0.3%