什么是 Squish Vision？
一款基于人工智能的测试工具，通过视觉方式识别 GUI 元素并与之交互。它独立于应用程序的框架运行，能够创建可适应界面变化的稳健测试用例。
框架无关性
以视觉方式工作，无需与应用程序的对象树或框架集成，凡是屏幕上可见的内容均可测试。
智能识别
先进的 AI 能够在不同外观下识别按钮、滑块、文本字段和图标，从上下文角度理解 GUI 组件。
视觉适应性
测试用例可在深色模式、浅色模式、不同分辨率和缩放比例下正常运行，一个测试即可适配所有视觉变体。
降低维护成本
能够应对像素偏移、布局变化和细微的界面重设计而不中断，将更少的时间用于修复测试，将更多精力投入功能开发。
为什么选择Squish Vision？
Squish Vision 为 GUI 测试带来了一种根本性的全新方法。
它不依赖选择器或应用程序内部结构，而是使用专门构建的本地运行计算机视觉模型——该模型基于数百万个真实 UI 数据点训练而成，以人类测试员的方式检测和交互界面元素。
最终的测试用例框架无关、能够抵御视觉 UI 变化，并可在完全隔离的网络环境中部署，无需云服务、无需外部 API，数据安全无任何妥协。
测试基于不受支持框架构建的应用程序
传统 GUI 测试工具需要与特定框架集成。Squish Vision 完全通过视觉理解工作，非常适合测试基于自定义框架、遗留系统或在一个应用程序中使用多种 UI 工具包构建的应用程序。
适应 UI 变化
与遇到细微变化就会失败的像素级精确匹配不同，Squish Vision 从语义层面理解元素。当设计师调整间距、更改颜色或调整组件尺寸时，测试用例仍可继续正常运行。
跨平台兼容性
无论是测试桌面应用程序、Web 界面还是移动应用，Squish Vision 的视觉方法都能在所有平台和环境中保持一致的工作效果。
语义化元素理解
Squish Vision 不仅能定位元素，还能理解它们的语义含义。按钮、滑块、文本字段和图标均被标注和分类，使测试交互更具意义且易于维护。
工作原理
1.捕获界面
捕获界面 — Squish Vision 在测试录制期间捕获应用程序 GUI 的屏幕截图，无需访问底层代码即可分析视觉界面。
2. AI 检测与分类元素
借助先进的计算机视觉模型，Squish Vision 识别 GUI 元素（按钮、文本字段、图标、滑块），并创建捕捉其语义特征的特征嵌入——独立于颜色、缩放比例或位置。
3.测试可靠回放
在回放测试时，Squish Vision 通过匹配元素的语义特征而非精确像素或坐标来定位元素。这意味着即使 UI 在视觉上发生了变化，测试也能继续正常运行。
传统的像素匹配
| ❌ | 分辨率变化时失效 |
| ❌ | 主题切换时失败 |
| ❌ | 需要精确的像素坐标 |
| ❌ | 对抗锯齿敏感 |
| ❌ | 维护成本高 |
Squish Vision
| ✅ | 适用于任何分辨率 |
| ✅ | 兼容浅色/深色模式 |
| ✅ | 从语义层面定位元素 |
| ✅ | 对视觉变体具有容错性 |
| ✅ | 测试维护工作量极小 |