Pace Automation Framework（PAF）中实现计算机视觉图像对比的标签查询

你需要的功能对应的内置标签为 paf.cv.matchImageOnFullScreen，相关说明如下：

• 能力匹配度：该标签基于PAF内置的计算机视觉能力开发，默认会对当前Web应用的全屏界面进行截图，再和传入的目标模板图像做特征匹配，完全覆盖你提到的自动化执行过程中校验指定图像是否存在的场景
• 返回值规则：调用后会直接返回0~1区间的匹配精度值，数值越接近1代表目标图像和全屏截图的匹配度越高。通用场景下使用0.8作为合格阈值即可，你也可以根据业务校验的严格程度自定义阈值
• 基础调用示例：

// 传入目标图像路径，获取匹配精度
const matchScore = paf.cv.matchImageOnFullScreen("./target_image/confirm_button.png")
// 自定义校验逻辑
if (matchScore >= 0.8) {
    console.log("目标图像存在，校验通过，匹配精度：" + matchScore)
} else {
    console.log("目标图像不存在，校验不通过，匹配精度：" + matchScore)
}

• 使用注意事项：
  • 目标模板图像建议使用PNG无损格式存储，避免JPEG压缩导致的特征丢失，影响匹配精度
  • 调用标签前建议添加对应页面的渲染等待逻辑，避免页面还未加载完成就截图匹配，得到错误结果
  • 针对多分辨率适配的场景，可以传入可选的灵敏度参数，降低分辨率差异带来的匹配精度影响

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Aneetta Sara