OPENCV SOURCE 是 C++，第二推荐 PYTHON。
官网：
https://opencv.org/releases.html
自己去看文档去。

目前我们用图像识别完成了启动时间的测试方案实践，效果很好。
用的是 opencv+Python

老铁，是不是视频的帧对比？

我们也要做启动时间，以及各页面加载时间的测试。。。包括弱网状态下

能不能简单说说？谢谢了

对，是。
先把 app 启动过程录制下来，然后利用 opencv 转成每帧的图片，然后利用模板做图像对比。

后期我们想利用正在研发的自动化遍历工具，然后结合图像识别，大大降低手工填写自动化用例。

那是不是对摄像机有一定要求，还有，感觉还要手工录像是不是有点鸡肋？

还有，如果页面有动态效果是不是就不能作对比了？？

java 和 python 对于 opencv 是不是一样的？

手工录像就可以。
我们有一个产品页面也有动态效果，我们选择的是第一次完全渲染完动态效果后的图 作为模板的。

我们用的 Python，特别轻量化，觉得还是比较适合测试开发的。

因为启动时间是秒级别的，帧是毫秒级别的，精确度也完全足够了

可以看看这个 https://testerhome.com/topics/16063 有好的 idea 也欢迎交流学习下

点个赞！我们项目组也在思考一种降低手动写自动化用例的方式，思路也是基于图像识别，不过还在调研中。

回头可以拉个群一起探讨一下，目前看还是有很多小伙伴感兴趣这块的，我们也是刚起步

图像采集一般都得是 C，要保证帧率，python 调用接口保存图像采集的帧率只有 15 帧。

安卓上一些简单的响应时间 case 也可以用固定帧数的 vsync 时间戳来算时间，这个精度还更高，起始位置时间从 sendevent 模拟操作的时间错，精度到微秒。

把视频拆成图片再去对比

videocapture.，接口都是通用的。
没有必要实时，可以录视频下来，一帧一帧取。

既然是方案自然就得多考虑通用的实用性，和执行效率。总要有个最优的目标，能不能做到是另一回事。神经网络相对于 opencv 的优势不就是准确率和识别速度，做方案还是要有个更高的预期需求。

ANDROID 底层是基于 EGL 的吧，至于帧率这个我不是手机厂商的，我还真不清楚。。。
非 CAMERA 的 FRAME MAT，手机自己能拿到？就算手机自己能拿到，手机自己跑 TF，要多久。。。。如果是第三方拍摄，帧率是摄像机和摄像头可以设置的。
我是比较菜的开发，如果只是计算响应时间，我更相信系统的各种回调，比如渲染完成的时间戳。
PS:CNN 确实在很多场景比 CV 有优势，但是是有局限性的。典型的如无人驾驶和嵌入式的功耗，CNN 模型的内存和空间占用等等。虽然未来可能深度大一统，很多领域落地还有很大距离。这是我菜鸡的理解。

请问有这样的群了吗?求加入

我这边还没建群

请问有这样的群吗？目前也在研究这一块。刚起步