CN112329854A - 广告素材图片裁剪校验方法、装置 - Google Patents

广告素材图片裁剪校验方法、装置 Download PDF

Info

Publication number
CN112329854A
CN112329854A CN202011224851.6A CN202011224851A CN112329854A CN 112329854 A CN112329854 A CN 112329854A CN 202011224851 A CN202011224851 A CN 202011224851A CN 112329854 A CN112329854 A CN 112329854A
Authority
CN
China
Prior art keywords
advertisement material
page
picture
tested
advertisement
Prior art date
Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
Granted
Application number
CN202011224851.6A
Other languages
English (en)
Other versions
CN112329854B (zh
Inventor
葛永晖
Current Assignee (The listed assignees may be inaccurate. Google has not performed a legal analysis and makes no representation or warranty as to the accuracy of the list.)
Shanghai Bilibili Technology Co Ltd
Original Assignee
Shanghai Bilibili Technology Co Ltd
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by Shanghai Bilibili Technology Co Ltd filed Critical Shanghai Bilibili Technology Co Ltd
Priority to CN202011224851.6A priority Critical patent/CN112329854B/zh
Publication of CN112329854A publication Critical patent/CN112329854A/zh
Application granted granted Critical
Publication of CN112329854B publication Critical patent/CN112329854B/zh
Active legal-status Critical Current
Anticipated expiration legal-status Critical

Links

Images

Classifications

    • GPHYSICS
    • G06COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06FELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
    • G06F18/00Pattern recognition
    • G06F18/20Analysing
    • G06F18/22Matching criteria, e.g. proximity measures
    • GPHYSICS
    • G06COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06FELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
    • G06F11/00Error detection; Error correction; Monitoring
    • G06F11/36Preventing errors by testing or debugging software
    • G06F11/3668Software testing
    • G06F11/3672Test management
    • G06F11/3688Test management for test execution, e.g. scheduling of test suites
    • GPHYSICS
    • G06COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06VIMAGE OR VIDEO RECOGNITION OR UNDERSTANDING
    • G06V10/00Arrangements for image or video recognition or understanding
    • G06V10/20Image preprocessing
    • G06V10/26Segmentation of patterns in the image field; Cutting or merging of image elements to establish the pattern region, e.g. clustering-based techniques; Detection of occlusion
    • G06V10/267Segmentation of patterns in the image field; Cutting or merging of image elements to establish the pattern region, e.g. clustering-based techniques; Detection of occlusion by performing operations on regions, e.g. growing, shrinking or watersheds
    • GPHYSICS
    • G06COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06VIMAGE OR VIDEO RECOGNITION OR UNDERSTANDING
    • G06V30/00Character recognition; Recognising digital ink; Document-oriented image-based pattern recognition
    • G06V30/10Character recognition
    • G06V30/14Image acquisition
    • G06V30/148Segmentation of character regions
    • G06V30/153Segmentation of character regions using recognition of characters or words
    • HELECTRICITY
    • H04ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
    • H04LTRANSMISSION OF DIGITAL INFORMATION, e.g. TELEGRAPHIC COMMUNICATION
    • H04L67/00Network arrangements or protocols for supporting network services or applications
    • H04L67/01Protocols
    • H04L67/02Protocols based on web technology, e.g. hypertext transfer protocol [HTTP]
    • GPHYSICS
    • G06COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06VIMAGE OR VIDEO RECOGNITION OR UNDERSTANDING
    • G06V30/00Character recognition; Recognising digital ink; Document-oriented image-based pattern recognition
    • G06V30/10Character recognition

Landscapes

  • Engineering & Computer Science (AREA)
  • Theoretical Computer Science (AREA)
  • Physics & Mathematics (AREA)
  • General Physics & Mathematics (AREA)
  • Data Mining & Analysis (AREA)
  • Multimedia (AREA)
  • Computer Vision & Pattern Recognition (AREA)
  • General Engineering & Computer Science (AREA)
  • Bioinformatics & Computational Biology (AREA)
  • Evolutionary Computation (AREA)
  • Evolutionary Biology (AREA)
  • Bioinformatics & Cheminformatics (AREA)
  • Artificial Intelligence (AREA)
  • Computer Networks & Wireless Communication (AREA)
  • Signal Processing (AREA)
  • Computer Hardware Design (AREA)
  • Quality & Reliability (AREA)
  • Life Sciences & Earth Sciences (AREA)
  • Debugging And Monitoring (AREA)
  • Management, Administration, Business Operations System, And Electronic Commerce (AREA)

Abstract

本申请公开了一种广告素材图片裁剪校验方法、装置。该方法包括:在应用程序进入待测试页面时,从mock服务器中获取与所述待测试页面对应的页面展示数据,其中,所述待测试页面中包含有广告素材区域,所述页面展示数据中包含有经过打点处理的广告素材图片,所述广告素材图片显示于所述广告素材区域中;根据所述页面展示数据显示所述待测试页面;对所述待测试页面中的广告素材区域进行截图处理,以得到广告素材截图图片;将所述广告素材截图图片与所述广告素材图片进行比较,并根据比较结果判定所述广告素材图片是否发生裁剪。本申请可以提高测试效率。

Description

广告素材图片裁剪校验方法、装置
技术领域
本申请涉及图像处理领域,尤其涉及一种广告素材图片裁剪校验方法、装置。
背景技术
伴随着互联网技术的快速发展,移动互联网的大潮之下移动应用的兴起是大势所趋,越来越快速的需求迭代带来的应用程序的快速更新。
应用程序每次发生更新之后,需要对更新后的移动应用进行各种各样的测试。比如,需要对应用程序中的用于展示广告卡片的广告素材区域进行测试,然而,发明人发现,在对广告素材区域进行测试时,开发人员或者测试人员在测试广告素材区域时需要对不同种广告卡片进行投放、审核,预览,测试时需要的广告创意数量比较多,需要很多条不同类型的广告创意,不同的广告类型需要在不同的广告投放***进行投放,且建好之后要等一定时间等广告引擎生成索引后才能进行下发,创建广告数据的链路和时间会非常长,测试效率非常低。
发明内容
有鉴于此,现提供一种广告素材图片裁剪校验方法、装置、计算机设备及计算机可读存储介质,以解决现有技术中对广告素材区域进行测试时测试效率较低的问题。
本申请提供了一种广告素材图片裁剪校验方法,包括:
在应用程序进入待测试页面时,从mock服务器中获取与所述待测试页面对应的页面展示数据,其中,所述待测试页面中包含有广告素材区域,所述页面展示数据中包含有广告素材图片,所述广告素材图片显示于所述广告素材区域中;
根据所述页面展示数据显示所述待测试页面;
对所述待测试页面中的广告素材区域进行截图处理,以得到广告素材截图图片;
将所述广告素材截图图片与所述广告素材图片进行比较,并根据比较结果判定所述广告素材图片是否发生裁剪。
可选地,所述从mock服务器中获取与所述待测试页面对应的页面展示数据包括:
通过所述mock服务器拦截所述待测试页面对应的页面数据;
读取所述待测试页面对应的mock规则;
根据所述mock规则将所述页面数据修改为所述页面展示数据。
可选地,所述根据所述mock规则将所述页面数据修改为所述页面展示数据:
根据所述mock规则确定所述页面数据中包含的待替换素材图片;
根据所述mock规则确定所述广告素材图片;
将所述页面数据中的所述待替换素材图片修改为所述广告素材图片。
可选地,所述广告素材图片为经过打点处理后的图片,所述将所述广告素材截图图片与所述广告素材图片进行比较,并根据比较结果判定所述广告素材图片是否发生裁剪包括:
采用预设的字符识别模型对所述广告素材截图图片进行识别,得到所述广告素材截图图片中的打点字符;
将所述打点字符与预设的打点字符进行校验处理,并根据校验结果判定所述广告素材图片是否发生裁剪。
可选地,所述采用预设的字符识别模型对所述广告素材截图图片进行识别,得到所述广告素材截图图片中的打点字符包括:
对所述广告素材截图图片进行预处理;
采用预设的字符识别模型对经过预处理后的广告素材截图图片进行识别,得到所述广告素材截图图片中的打点字符。
可选地,所述广告素材图片裁剪校验方法还包括:
采用UI自动化技术控制所述应用程序进入所述待测试页面。
可选地,所述广告素材图片裁剪校验方法还包括:
根据所述校验结果生成校验报告。
本申请还提供了一种广告素材图片裁剪校验装置,包括:
获取模块,用于在应用程序进入待测试页面时,从mock服务器中获取与所述待测试页面对应的页面展示数据,其中,所述待测试页面中包含有广告素材区域,所述页面展示数据中包含有广告素材图片,所述广告素材图片显示于所述广告素材区域中;
显示模块,用于根据所述页面展示数据显示所述待测试页面;
截图模块,用于对所述待测试页面中的广告素材区域进行截图处理,以得到广告素材截图图片;
判定模块,用于将所述广告素材截图图片与所述广告素材图片进行比较,并根据比较结果判定所述广告素材图片是否发生裁剪。
本申请还提供了一种计算机设备,所述计算机设备,包括存储器、处理器以及存储在所述存储器上并可在所述处理器上运行的计算机程序,所述处理器执行所述计算机程序时实现上述方法的步骤。
本申请还提供了一种计算机可读存储介质,其上存储有计算机程序,所述计算机程序被处理器执行时实现上述方法的步骤。
上述技术方案的有益效果:
本申请实施例中,通过在应用程序进入待测试页面时,从mock服务器中获取与所述待测试页面对应的页面展示数据,其中,所述待测试页面中包含有广告素材区域,所述页面展示数据中包含有广告素材图片,所述广告素材图片显示于所述广告素材区域中;根据所述页面展示数据显示所述待测试页面;对所述待测试页面中的广告素材区域进行截图处理,以得到广告素材截图图片;将所述广告素材截图图片与所述广告素材图片进行比较,并根据比较结果判定所述广告素材图片是否发生裁剪。在本申请实施例中,通过使用mock服务器模拟应用程序的待测试页面中的广告素材,从而无需在投放端创建、审核广告,且无需等待广告引擎生成索引后才能进行下发广告素材,进而可以节省创建广告数据的链路所需要花费的时间,提高对广告素材是否发生裁剪的测试效率。同时,本申请实施例中通过字符识别模型对所述广告素材进行自动识别,而无需通过人工的方式进行识别,进而也可以人力消耗,降低测试成本,以及进一步提高测试效率。
附图说明
图1为本申请实施例的广告素材图片裁剪校验方法的环境运行图;
图2为本申请所述的广告素材图片裁剪校验方法的一种实施例的流程图;
图3为本申请一实施方式中的待测试页面的示意图;
图4为本申请一实施方式中的从mock服务器中获取与所述待测试页面对应的页面展示数据的步骤细化流程示意图;
图5为本申请中一实施方式中的根据所述mock规则将所述页面数据修改为所述页面展示数据的步骤细化流程示意图;
图6为本申请中一实施方式中的将所述广告素材截图图片与所述广告素材图片进行比较,并根据比较结果判定所述广告素材图片是否发生裁剪的步骤细化流程示意图;
图7为本申请一实施方式中的广告素材截图图片的示意图;
图8为本申请一实施方式中的采用预设的字符识别模型对所述广告素材截图图片进行识别,得到所述广告素材截图图片中的打点字符的步骤细化流程示意图;
图9为本申请一实施方式中的校验报告的示意图;
图10为本申请所述的广告素材图片裁剪校验装置的一种实施例的程序模块图;
图11为本申请实施例提供的执行广告素材图片裁剪校验方法的计算机设备的硬件结构示意图。
具体实施方式
以下结合附图与具体实施例进一步阐述本申请的优点。
这里将详细地对示例性实施例进行说明,其示例表示在附图中。下面的描述涉及附图时,除非另有表示,不同附图中的相同数字表示相同或相似的要素。以下示例性实施例中所描述的实施方式并不代表与本公开相一致的所有实施方式。相反,它们仅是与如所附权利要求书中所详述的、本公开的一些方面相一致的装置和方法的例子。
在本公开使用的术语是仅仅出于描述特定实施例的目的,而非旨在限制本公开。在本公开和所附权利要求书中所使用的单数形式的“一种”、“所述”和“该”也旨在包括多数形式,除非上下文清楚地表示其它含义。还应当理解,本文中使用的术语“和/或”是指并包含一个或多个相关联的列出项目的任何或所有可能组合。
应当理解,尽管在本公开可能采用术语第一、第二、第三等来描述各种信息,但这些信息不应限于这些术语。这些术语仅用来将同一类型的信息彼此区分开。例如,在不脱离本公开范围的情况下,第一信息也可以被称为第二信息,类似地,第二信息也可以被称为第一信息。取决于语境,如在此所使用的词语“如果”可以被解释成为“在……时”或“当……时”或“响应于确定”。
在本申请的描述中,需要理解的是,步骤前的数字标号并不标识执行步骤的前后顺序,仅用于方便描述本申请及区别每一步骤,因此不能理解为对本申请的限制。
图1示意性示出了根据本申请实施例的广告素材图片裁剪校验方法的框架示意图。在示例性的实施例中,该应用环境的***可包括用户终端10、mock服务器20。其中,用户终端10与mock服务器20形成无线或有线连接,且用户终端10中安装有应用程序(APP)。用户终端10可以为手机、iPAD,平板电脑等。mock服务器20用于模拟应用程序的待测试页面中的广告素材,并将具有广告素材的待测试页面下发至应用程序中,以便显示该待测试页面。
参阅图2,其为本申请一实施例的广告素材图片裁剪校验方法的流程示意图。本可以理解,本方法实施例中的流程图不用于对执行步骤的顺序进行限定。下面以计算机设备为执行主体进行示例性描述,从图中可以看出,本实施例中所提供的广告素材图片裁剪校验方法包括:
步骤S20、在应用程序进入待测试页面时,从mock服务器中获取与所述待测试页面对应的页面展示数据,其中,所述待测试页面中包含有广告素材区域,所述页面展示数据中包含有广告素材图片,所述广告素材图片显示于所述广告素材区域中。
具体地,所述应用程序可以为各种类别的应用程序,比如为视频类的应用程序,新闻类的应用程序,社交类的应用程序等。在本实施例中,该应用程序的类型不作限定。
所述待测试页面为用于测试广告素材区域中的广告素材是否发生裁剪的页面。示例性的,假设该应用程序为图3所示的视频类的应用程序哔哩哔哩(bilibili),则该待测试页面可以为哔哩哔哩应用程序的直播页面、推荐页面,热门页面、追番页面、影视页面等。在本实施例中,直播页面、推荐页面,热门页面、追番页面、影视页面等一般都具有用于投放广告素材的广告素材区域,其中,该广告素材区域根据待测试页面中包含的页面控件对应的区域大小的不同可以显示不同类型的广告素材。
所述mock服务器是一个为开发环境快速搭建数据服务器的脚本工具,启动服务器仅只需要一个预先配置好的JSON模板文件即可,通过所述mock服务器可以模拟服务器响应数据请求。在本实施例中,通过所述mock服务器可以模拟响应用于获取所述待测试页面对应的页面展示数据的数据请求,并将响应所述数据请求得到的页面展示数据下发至应用程序中,以使得该应用程序可以显示该待测试页面。
其中,所述页面展示数据为用于显示所述待测试页面的页面数据,所述页面展示数据中包含有广告素材图片。
在一示例性的实施方式中,参照图4,所述从mock服务器中获取与所述待测试页面对应的页面展示数据包括:
步骤S40,通过所述mock服务器拦截所述待测试页面对应的页面数据。
具体地,在应用程序进入待测试页面时,该应用程序会通过与该待测试页面对应的数据接口向数据服务器请求所述待测试页面对应的页面数据,以便可以通过所述页面数据显示该待测试页面。需要说明的是,所述数据服务器为用于保存该应用程序的页面数据的服务器。
本实施例中,在应用程序进入待测试页面时,会通过所述mock服务器拦截所述待测试页面对应的页面数据作为模板文件,以便可以通过拦截到的页面数据进行数据构建得到符合当前测试场景的测试页面数据。
步骤S41,读取所述待测试页面对应的mock规则。
具体地,预先于所述mock服务器中配置各种待测试页面对应的mock规则。实例性的,配置哔哩哔哩应用程序的直播页面对应的mock规则为规则A、配置哔哩哔哩应用程序的推荐页面对应的mock规则为mock规则B,配置哔哩哔哩应用程序的热门页面对应的mock规则为规则C、配置哔哩哔哩应用程序的追番页面对应的mock规则为规则D、配置哔哩哔哩应用程序的影视页面对应的mock规则为mock规则E等。
本实施例中,拦截待测试页面对应的页面数据之后,可以根据该待测试页面的页面数据来确定所述待测试页面具体所属的页面类别,然后根据该待测试页面所属的类别读取与该类别相对应的mock规则,比如,当前的待测试页面为直播页面,则可以读取得到mock规则为规则A。
步骤S42,根据所述mock规则将所述页面数据修改为所述页面展示数据。
具体地,所述mock规则中包含有对所述页面数据进行修改的规则,该规则是预先定义的,比如,该规则为将所述待测试页面中的第二个用于显示图片的控件中所显示的图片替换为预设的经过打点处理的广告素材图片。
本实施例中,在获取到mock规则后,可以使用二次开发代理框架的代理工具根据该mock规则对页面数据进行修改,以将所述页面数据修改为所述页面展示数据。
在一示例性的实施方式中,参照图5,所述根据所述mock规则将所述页面数据修改为所述页面展示数据:
步骤S50,根据所述mock规则确定所述页面数据中包含的待替换素材图片。
具体地,所述mock规则预先定义有需要对所述页面数据中进行替换的素材图片,比如,该mock规则预先定义需要将所述页面数据中的第二个用于显示图片的控件中所显示的图片替换为预设的经过打点处理的广告素材图片,则在读取到所述mock规则后,可以确定所述页面数据中的第二个用于显示图片的控件中所显示的图片作为待替换素材图片。
步骤S51,根据所述mock规则确定所述广告素材图片。
具体地,所述mock规则还预先定义有需要对需要将所述待替换素材图片进行替换的经过打点处理后的广告素材图片,比如,所述mock规则预先定义需要将所述待替换素材图片替换为过打点处理后的广告素材图片A,则在读取到所述mock规则后,可以确定广告素材图片A为所述经过打点处理的广告素材图片。
步骤S52,将所述页面数据中的所述待替换素材图片修改为所述广告素材图片。
具体地,在确定所述待替换素材图片和所述广告素材图片,即可以通过代理工具将所述广告素材图片替换为所述待替换素材图片,从而实现页面数据的修改。
本申请实施例中,通过使用mock服务器拦截所述待测试页面对应的页面数据,然后根据mock规则将所述页面数据修改为所述页面展示数据,从而可以使得得到的页面展示数据符合真实的测试场景所需的页面数据,提高页面展示数据的可靠性。
需要说明的是,也可以预先在mock服务器中存储各个类别的待测试页面对应的页面展示数据,这样,在应用程序进去待测试页面时,直接从该mock服务器中获取与该待测试页面类别所匹配的页面展示数据,而无需通过对所述待测试页面对应的真实的页面数据进行修改得到页面展示数据,从而可以节省数据修改的时间消耗,提高测试效率。
步骤S21,根据所述页面展示数据显示所述待测试页面。
具体地,在获取到所述页面展示数据后,即可以对该页面展示数据对页面进行渲染,以显示所述待测试页面。
步骤S22,对所述待测试页面中的广告素材区域进行截图处理,以得到广告素材截图图片。
具体地,可以对广告素材区域中的元素进行识别来定位所述待测试页面中的广告素材区域。在一实施方式中,在对广告素材区域进行定位时,可以获取预先在所述页面展示数据中设定的用于标记所述广告素材图片的标识符,然后根据该标识符确定所述广告素材图片对应的广告素材区域。
在一示例性的实施方式中,对广告素材区域进行截图处理后,得到如图7所示的广告素材截图图片。
步骤S23,将所述广告素材截图图片与所述广告素材图片进行比较,并根据比较结果判定所述广告素材图片是否发生裁剪。
具体地,在对图片进行比较时,可以采用比较广告素材图片与广告素材截图图片的大小是否一致的方式来判定广告素材图片是否发生裁剪,也可以采用比较广告素材图片中的某些字符与广告素材截图图片中的字符是否相同的方式来判定广告素材图片是否发生裁剪。
本申请实施例中,通过在应用程序进入待测试页面时,从mock服务器中获取与所述待测试页面对应的页面展示数据,其中,所述待测试页面中包含有广告素材区域,所述页面展示数据中包含有广告素材图片,所述广告素材图片显示于所述广告素材区域中;根据所述页面展示数据显示所述待测试页面;对所述待测试页面中的广告素材区域进行截图处理,以得到广告素材截图图片;将所述广告素材截图图片与所述广告素材图片进行比较,并根据比较结果判定所述广告素材图片是否发生裁剪。在本申请实施例中,通过使用mock服务器模拟应用程序的待测试页面中的广告素材,从而无需在投放端创建、审核广告,且无需等待广告引擎生成索引后才能进行下发广告素材,进而可以节省创建广告数据的链路所需要花费的时间,提高对广告素材是否发生裁剪的测试效率。同时,本申请实施例中通过字符识别模型对所述广告素材进行自动识别,而无需通过人工的方式进行识别,进而也可以人力消耗,降低测试成本,以及进一步提高测试效率。
作为示例的,当广告素材图片为打点处理后的图片时,参照图6,所述将所述广告素材截图图片与所述广告素材图片进行比较,并根据比较结果判定所述广告素材图片是否发生裁剪包括:
步骤S60,采用预设的字符识别模型对所述广告素材截图图片进行识别,得到所述广告素材截图图片中的打点字符。
在本实施例中,所述打点处理为对广告素材中的至少一个对角线的两个顶点区域添加打点字符。在一实施方式中,对进行打点处理时,可以对广告素材中的一个对角线的两个顶点区域添加打点字符,也可以对广告素材中的两个对角线的四个顶点区域添加打点字符,也可以对广告素材中的一个对角线的两个顶点区域以及另一个对角线的其中一个顶点区域添加打点字符。
需要说明的是,本实施例中的打点字符可以为文字,数字,字母等,比如,参照图7所示,该打点字符分别为位于广告素材图片的左上角区域的字符“LU”、位于右上角区域的字符“RU”、左下角区域的字符“LD”、右下角区域的字符“RD”。
可以理解的是,为了后续对经过打点处理后的广告素材图片进行识别,未经过打点处理的广告素材图片优选为没有背景图像的图片,比如为一个灰度图片。
其中,所述字符识别模型为用于从图片出识别出图片中包含的字符的模型,该字符识别模型可以使用深度学习技术对样本图片进行训练得到,也可以采用现有的字符识别模型,在本实施例中不作限定。
在本实施例中,在将字符识别模型对所述广告素材截图图片进行识别之后,可以输出包含有识别出的打点字符的txt文件。
在一示例性的实施方式中,参照图8,为了提高所述字符识别模型对所述广告素材截图图片进行识别的成功率,在本实施例中,所述采用预设的字符识别模型对所述广告素材截图图片进行识别,得到所述广告素材截图图片中的打点字符包括:
步骤S80,对所述广告素材截图图片进行预处理。
步骤S81,采用预设的字符识别模型对经过预处理后的广告素材截图图片进行识别,得到所述广告素材截图图片中的打点字符。
具体地,所述预处理包括对广告素材截图图片进行图片尺寸转换,图片亮度、对比度、饱和度等调整的处理操作,以突出广告素材截图图片中包含的打点字符的清晰度和可识别性。
本申请实施例中,通过对广告素材截图图片进行预处理,从而可以提高字符识别模型对广告素材截图图片中的打点字符识别的成功率。
在一实施方式中,为了进一步提高字符识别模型识别打点字符的成功率,可以在广告素材图片进行打点处理时,根据适配的不同倍屏机型以及部分安卓高分辨率屏,根据倍屏机型在广告素材图片上打点不同大小的打点字符,以便后续在对页面数据进行修改时,可以根据倍屏机型来替换对应的广告素材图片。
步骤S61,将所述打点字符与预设的打点字符进行校验处理,并根据校验结果判定所述广告素材图片是否发生裁剪。
具体地,所述预设的打点字符为预先在广告素材图片中添加的字符,即为对广告素材图片进行打点时所添加的字符。
本实施例中,在通过字符识别模型得到打点字符之后,即可以将该打点字符与预设的打点字符进行校验处理,其中,在识别得到的打点字符与预设的打点字符相同时,得到广告素材图片未发生裁剪的校验结果;当识别得到的打点字符与预设的打点字符不相同时,得到广告素材图片发生裁剪的校验结果。
本申请实施例中,当识别得到的打点字符与预设的打点字符不相同,表明在显示待测试页面时,对待测试页面中的广告素材图片进行裁剪,从而导致广告素材图片中的打点字符发生丢失。因此,本申请实施例可以通过比较识别得到打点字符与预设的打点字符是否相同的方式来判定广告素材图片是否发生裁剪。
在一示例性的实施例中,为了减少对广告素材图片裁剪校验测试的人力消耗,本实施例中,可以采用UI自动化技术控制所述应用程序进入所述待测试页面。
本实施例中通过UI自动化技术实现用户手动点击应用程序进行待测试页面的操作,从而无需人工方式进行点击,节省了人力消耗。
在一示例性的实施例中,为了便于用于直观地了解测试结果,在本实施例中,在得到校验结果之后,还可以根据校验结果生成校验报告。
在本实施例中,可以使用jenkins根据校验结果生成校验报告,其中,jenkins是一个开源软件项目,是基于Java开发的一种持续集成工具,用于监控持续重复的工作,旨在提供一个开放易用的软件平台,使软件的持续集成变成可能。
在一示例性的实施方式中,生成的校验报告如图9所示。
参阅图10所示,是本申请广告素材图片裁剪校验装置90一实施例的程序模块图。
本实施例中,所述广告素材图片裁剪校验装置90包括一系列的存储于存储器上的计算机程序指令,当该计算机程序指令被处理器执行时,可以实现本申请各实施例的广告素材图片裁剪校验功能。在一些实施例中,基于该计算机程序指令各部分所实现的特定的操作,广告素材图片裁剪校验装置90可以被划分为一个或多个模块。例如,在图10中,所述广告素材图片裁剪校验装置90可以被分割成获取模块91、显示模块92、截图模块93及判定模块94。其中:
获取模块91,用于在应用程序进入待测试页面时,从mock服务器中获取与所述待测试页面对应的页面展示数据,其中,所述待测试页面中包含有广告素材区域,所述页面展示数据中包含有广告素材图片,所述广告素材图片显示于所述广告素材区域中。
显示模块92,用于根据所述页面展示数据显示所述待测试页面。
截图模块93,用于对所述待测试页面中的广告素材区域进行截图处理,以得到广告素材截图图片。
判定模块94,用于将所述广告素材截图图片与所述广告素材图片进行比较,并根据比较结果判定所述广告素材图片是否发生裁剪。
在一示例性的实施方式中,获取模块91,还用于通过所述mock服务器拦截所述待测试页面对应的页面数据;读取所述待测试页面对应的mock规则;根据所述mock规则将所述页面数据修改为所述页面展示数据。
在一示例性的实施方式中,获取模块91,还用于根据所述mock规则确定所述页面数据中包含的待替换素材图片;根据所述mock规则确定所述广告素材图片;将所述页面数据中的所述待替换素材图片修改为所述广告素材图片。
在一示例性的实施方式中,判定模块94,还用于采用预设的字符识别模型对所述广告素材截图图片进行识别,得到所述广告素材截图图片中的打点字符;将所述打点字符与预设的打点字符进行校验处理,并根据校验结果判定所述广告素材图片是否发生裁剪
在一示例性的实施方式中,识别模块94,还用于对所述广告素材截图图片进行预处理;采用预设的字符识别模型对经过预处理后的广告素材截图图片进行识别,得到所述广告素材截图图片中的打点字符。
在一示例性的实施方式中,广告素材图片裁剪校验装置90还包括控制模块。
所述控制模块,用于采用UI自动化技术控制所述应用程序进入所述待测试页面。
在一示例性的实施方式中,广告素材图片裁剪校验装置90还包括生成模块。
所述生成模块,用于根据所述校验结果生成校验报告。
在一示例性的实施方式中,在对所述广告素材进行打点处理时,在所述广告素材中的至少一个对角线的两个顶点区域添加打点字符。
本申请实施例中,通过在应用程序进入待测试页面时,从mock服务器中获取与所述待测试页面对应的页面展示数据,其中,所述待测试页面中包含有广告素材区域,所述页面展示数据中包含有广告素材图片,所述广告素材图片显示于所述广告素材区域中;根据所述页面展示数据显示所述待测试页面;对所述待测试页面中的广告素材区域进行截图处理,以得到广告素材截图图片;将所述广告素材截图图片与所述广告素材图片进行比较,并根据比较结果判定所述广告素材图片是否发生裁剪。在本申请实施例中,通过使用mock服务器模拟应用程序的待测试页面中的广告素材,从而无需在投放端创建、审核广告,且无需等待广告引擎生成索引后才能进行下发广告素材,进而可以节省创建广告数据的链路所需要花费的时间,提高对广告素材是否发生裁剪的测试效率。同时,本申请实施例中通过字符识别模型对所述广告素材进行自动识别,而无需通过人工的方式进行识别,进而也可以人力消耗,降低测试成本,以及进一步提高测试效率。
图11示意性示出了根据本申请实施例的适于实现广告素材图片裁剪校验方法的计算机设备10的硬件架构示意图。本实施例中,计算机设备10是一种能够按照事先设定或者存储的指令,自动进行数值计算和/或信息处理的设备。例如,可以是平板电脑、笔记本电脑、台式计算机、机架式服务器、刀片式服务器、塔式服务器或机柜式服务器(包括独立的服务器,或者多个服务器所组成的服务器集群)等。如图11所示,计算机设备10至少包括但不限于:可通过***总线相互通信链接存储器120、处理器121、网络接口123。其中:
存储器120至少包括一种类型的计算机可读存储介质,该可读存储介质可以是易失性的,也可以是非易失性的,具体而言,可读存储介质包括闪存、硬盘、多媒体卡、卡型存储器(例如,SD或DX存储器等)、随机访问存储器(RAM)、静态随机访问存储器(SRAM)、只读存储器(ROM)、电可擦除可编程只读存储器(EEPROM)、可编程只读存储器(PROM)、磁性存储器、磁盘、光盘等。在一些实施例中,存储器120可以是计算机设备10的内部存储模块,例如该计算机设备10的硬盘或内存。在另一些实施例中,存储器120也可以是计算机设备10的外部存储设备,例如该计算机设备10上配备的插接式硬盘,智能存储卡(Smart Media Card,简称为SMC),安全数字(Secure Digital,简称为SD)卡,闪存卡(Flash Card)等。当然,存储器120还可以既包括计算机设备10的内部存储模块也包括其外部存储设备。本实施例中,存储器120通常用于存储安装于计算机设备10的操作***和各类应用软件,例如广告素材图片裁剪校验方法的程序代码等。此外,存储器120还可以用于暂时地存储已经输出或者将要输出的各类数据。
处理器121在一些实施例中可以是中央处理器(Central Processing Unit,简称为CPU)、控制器、微控制器、微处理器、或其它数据处理芯片。该处理器121通常用于控制计算机设备10的总体操作,例如执行与计算机设备10进行数据交互或者通信相关的控制和处理等。本实施例中,处理器121用于运行存储器120中存储的程序代码或者处理数据。
网络接口123可包括无线网络接口或有线网络接口,该网络接口123通常用于在计算机设备10与其它计算机设备之间建立通信链接。例如,网络接口123用于通过网络将计算机设备10与外部终端相连,在计算机设备10与外部终端之间的建立数据传输通道和通信链接等。网络可以是企业内部网(Intranet)、互联网(Internet)、全球移动通讯***(GlobalSystem of Mobile communication,简称为GSM)、宽带码分多址(Wideband Code DivisionMultiple Access,简称为WCDMA)、4G网络、5G网络、蓝牙(Bluetooth)、Wi-Fi等无线或有线网络。
需要指出的是,图11仅示出了具有部件120~122的计算机设备,但是应理解的是,并不要求实施所有示出的部件,可以替代的实施更多或者更少的部件。
在本实施例中,存储于存储器120中的广告素材图片裁剪校验方法可以被分割为一个或者多个程序模块,并由一个或多个处理器(本实施例为处理器121)所执行,以完成本申请。
本申请实施例提供了一种计算机可读存储介质,计算机可读存储介质其上存储有计算机程序,计算机程序被处理器执行时实现实施例中的广告素材图片裁剪校验方法的步骤。
本实施例中,计算机可读存储介质包括闪存、硬盘、多媒体卡、卡型存储器(例如,SD或DX存储器等)、随机访问存储器(RAM)、静态随机访问存储器(SRAM)、只读存储器(ROM)、电可擦除可编程只读存储器(EEPROM)、可编程只读存储器(PROM)、磁性存储器、磁盘、光盘等。在一些实施例中,计算机可读存储介质可以是计算机设备的内部存储单元,例如该计算机设备的硬盘或内存。在另一些实施例中,计算机可读存储介质也可以是计算机设备的外部存储设备,例如该计算机设备上配备的插接式硬盘,智能存储卡(Smart Media Card,简称为SMC),安全数字(Secure Digital,简称为SD)卡,闪存卡(Flash Card)等。当然,计算机可读存储介质还可以既包括计算机设备的内部存储单元也包括其外部存储设备。本实施例中,计算机可读存储介质通常用于存储安装于计算机设备的操作***和各类应用软件,例如实施例中的广告素材图片裁剪校验方法的程序代码等。此外,计算机可读存储介质还可以用于暂时地存储已经输出或者将要输出的各类数据。
以上所描述的装置实施例仅仅是示意性的,其中作为分离部件说明的单元可以是或者也可以不是物理上分开的,作为单元显示的部件可以是或者也可以不是物理单元,即可以位于一个地方,或者也可以分布到至少两个网络单元上。可以根据实际的需要筛选出其中的部分或者全部模块来实现本申请实施例方案的目的。本领域普通技术人员在不付出创造性的劳动的情况下,即可以理解并实施。
通过以上的实施方式的描述,本领域普通技术人员可以清楚地了解到各实施方式可借助软件加通用硬件平台的方式来实现,当然也可以通过硬件。本领域普通技术人员可以理解实现上述实施例方法中的全部或部分流程是可以通过计算机程序来指令相关的硬件来完成,所述的程序可存储于一计算机可读取存储介质中,该程序在执行时,可包括如上述各方法的实施例的流程。其中,所述的存储介质可为磁碟、光盘、只读存储记忆体(Read-OnlyMemory,ROM)或随机存储记忆体(RandomAccessMemory,RAM)等。
最后应说明的是:以上各实施例仅用以说明本申请的技术方案,而非对其限制;尽管参照前述各实施例对本申请进行了详细的说明,本领域的普通技术人员应当理解:其依然可以对前述各实施例所记载的技术方案进行修改,或者对其中部分或者全部技术特征进行等同替换;而这些修改或者替换,并不使相应技术方案的本质脱离本申请各实施例技术方案的范围。

Claims (10)

1.一种广告素材图片裁剪校验方法,其特征在于,包括:
在应用程序进入待测试页面时,从mock服务器中获取与所述待测试页面对应的页面展示数据,其中,所述待测试页面中包含有广告素材区域,所述页面展示数据中包含有广告素材图片,所述广告素材图片显示于所述广告素材区域中;
根据所述页面展示数据显示所述待测试页面;
对所述待测试页面中的广告素材区域进行截图处理,以得到广告素材截图图片;
将所述广告素材截图图片与所述广告素材图片进行比较,并根据比较结果判定所述广告素材图片是否发生裁剪。
2.根据权利要求1所述的广告素材图片裁剪校验方法,其特征在于,所述从mock服务器中获取与所述待测试页面对应的页面展示数据包括:
通过所述mock服务器拦截所述待测试页面对应的页面数据;
读取所述待测试页面对应的mock规则;
根据所述mock规则将所述页面数据修改为所述页面展示数据。
3.根据权利要求2所述的广告素材图片裁剪校验方法,其特征在于,所述根据所述mock规则将所述页面数据修改为所述页面展示数据包括:
根据所述mock规则确定所述页面数据中包含的待替换素材图片;
根据所述mock规则确定所述广告素材图片;
将所述页面数据中的所述待替换素材图片修改为所述广告素材图片。
4.根据权利要求1所述的广告素材图片裁剪校验方法,其特征在于,所述广告素材图片为经过打点处理后的图片,所述将所述广告素材截图图片与所述广告素材图片进行比较,并根据比较结果判定所述广告素材图片是否发生裁剪包括:
采用预设的字符识别模型对所述广告素材截图图片进行识别,得到所述广告素材截图图片中的打点字符;
将所述打点字符与预设的打点字符进行校验处理,并根据校验结果判定所述广告素材图片是否发生裁剪。
5.根据权利要求4所述的广告素材图片裁剪校验方法,其特征在于,所述采用预设的字符识别模型对所述广告素材截图图片进行识别,得到所述广告素材截图图片中的打点字符包括:
对所述广告素材截图图片进行预处理;
采用预设的字符识别模型对经过预处理后的广告素材截图图片进行识别,得到所述广告素材截图图片中的打点字符。
6.根据权利要求1所述的广告素材图片裁剪校验方法,其特征在于,所述广告素材图片裁剪校验方法还包括:
采用UI自动化技术控制所述应用程序进入所述待测试页面。
7.根据权利要求1至6任一项所述的广告素材图片裁剪校验方法,其特征在于,所述广告素材图片裁剪校验方法还包括:
根据所述校验结果生成校验报告。
8.一种广告素材图片裁剪校验装置,其特征在于,包括:
获取模块,用于在应用程序进入待测试页面时,从mock服务器中获取与所述待测试页面对应的页面展示数据,其中,所述待测试页面中包含有广告素材区域,所述页面展示数据中包含有广告素材图片,所述广告素材图片显示于所述广告素材区域中;
显示模块,用于根据所述页面展示数据显示所述待测试页面;
截图模块,用于对所述待测试页面中的广告素材区域进行截图处理,以得到广告素材截图图片;
判定模块,用于将所述广告素材截图图片与所述广告素材图片进行比较,并根据比较结果判定所述广告素材图片是否发生裁剪。
9.一种计算机设备,所述计算机设备,包括存储器、处理器以及存储在所述存储器上并可在所述处理器上运行的计算机程序,所述处理器执行所述计算机程序时实现权利要求1至7任一项所述的广告素材图片裁剪校验方法的步骤。
10.一种计算机可读存储介质,其上存储有计算机程序,其特征在于:所述计算机程序被处理器执行时实现权利要求1至7任一项所述的广告素材图片裁剪校验方法的步骤。
CN202011224851.6A 2020-11-05 2020-11-05 广告素材图片裁剪校验方法、装置 Active CN112329854B (zh)

Priority Applications (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN202011224851.6A CN112329854B (zh) 2020-11-05 2020-11-05 广告素材图片裁剪校验方法、装置

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN202011224851.6A CN112329854B (zh) 2020-11-05 2020-11-05 广告素材图片裁剪校验方法、装置

Publications (2)

Publication Number Publication Date
CN112329854A true CN112329854A (zh) 2021-02-05
CN112329854B CN112329854B (zh) 2023-07-28

Family

ID=74315444

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
CN202011224851.6A Active CN112329854B (zh) 2020-11-05 2020-11-05 广告素材图片裁剪校验方法、装置

Country Status (1)

Country Link
CN (1) CN112329854B (zh)

Citations (7)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN102420712A (zh) * 2010-09-28 2012-04-18 ***通信集团公司 一种测试方法和设备
CN103297475A (zh) * 2012-03-01 2013-09-11 阿里巴巴集团控股有限公司 Mock服务***及Mock服务的处理方法
CN106529529A (zh) * 2016-10-31 2017-03-22 腾讯科技(深圳)有限公司 一种视频字幕识别方法及***
CN106803975A (zh) * 2017-03-31 2017-06-06 微梦创科网络科技(中国)有限公司 广告测试方法和装置、测试平台
CN109885484A (zh) * 2019-01-16 2019-06-14 深圳壹账通智能科技有限公司 应用页面测试方法、装置、计算机设备和存储介质
CN110825651A (zh) * 2019-12-11 2020-02-21 北京海益同展信息科技有限公司 网页兼容性测试方法、装置、***及存储介质
CN111143188A (zh) * 2018-11-02 2020-05-12 中移(杭州)信息技术有限公司 一种对应用进行自动化测试的方法及设备

Patent Citations (7)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN102420712A (zh) * 2010-09-28 2012-04-18 ***通信集团公司 一种测试方法和设备
CN103297475A (zh) * 2012-03-01 2013-09-11 阿里巴巴集团控股有限公司 Mock服务***及Mock服务的处理方法
CN106529529A (zh) * 2016-10-31 2017-03-22 腾讯科技(深圳)有限公司 一种视频字幕识别方法及***
CN106803975A (zh) * 2017-03-31 2017-06-06 微梦创科网络科技(中国)有限公司 广告测试方法和装置、测试平台
CN111143188A (zh) * 2018-11-02 2020-05-12 中移(杭州)信息技术有限公司 一种对应用进行自动化测试的方法及设备
CN109885484A (zh) * 2019-01-16 2019-06-14 深圳壹账通智能科技有限公司 应用页面测试方法、装置、计算机设备和存储介质
CN110825651A (zh) * 2019-12-11 2020-02-21 北京海益同展信息科技有限公司 网页兼容性测试方法、装置、***及存储介质

Also Published As

Publication number Publication date
CN112329854B (zh) 2023-07-28

Similar Documents

Publication Publication Date Title
CN111061526B (zh) 自动化测试方法、装置、计算机设备及存储介质
KR20190026641A (ko) 클레임 서류의 문자 인식 방법, 장치, 서버 및 저장매체
CN107911227B (zh) 一种断点数据跟进方法、电子装置及计算机可读存储介质
CN110765015B (zh) 一种对被测应用进行测试的方法和电子设备
CN110363222B (zh) 用于模型训练的图片标注方法、装置、计算机设备及存储介质
CN111198815B (zh) 用户界面的兼容性测试方法及装置
CN113515453B (zh) 网页测试***
CN113704110A (zh) 用户界面的自动化测试方法及装置
CN109324956B (zh) ***测试方法、设备及计算机可读存储介质
CN113448862A (zh) 软件版本测试方法、装置及计算机设备
CN110727595B (zh) 一种应用登录界面识别方法、智能终端及存储介质
CN111078529B (zh) 客户端写入模块测试方法、装置、电子设备
CN111145143B (zh) 问题图像确定方法及装置、电子设备和存储介质
CN116719736A (zh) 一种用于测试软件界面的测试用例生成方法及装置
CN109656826B (zh) 应用测试方法、***、设备及计算机可读存储介质
CN112329854B (zh) 广告素材图片裁剪校验方法、装置
CN115858049A (zh) Rpa流程组件化编排方法、装置、设备和介质
CN111325012A (zh) word报表生成方法与***
CN115687146A (zh) Bios测试方法、装置、计算机设备和存储介质
CN108021353B (zh) 软件产品的说明文档的生成装置、方法、设备及存储介质
CN113190437B (zh) 无线模组的时序分析方法、装置、计算机设备和存储介质
CN112733509B (zh) 精算报告生成方法、装置、设备及介质
CN112817816B (zh) 埋点处理方法、装置、计算机设备和存储介质
CN112559362B (zh) 动态用户界面的自动化测试方法及测试装置
CN114663975A (zh) 模型训练方法、装置、电子设备及存储介质

Legal Events

Date Code Title Description
PB01 Publication
PB01 Publication
SE01 Entry into force of request for substantive examination
SE01 Entry into force of request for substantive examination
GR01 Patent grant
GR01 Patent grant