举个栗子：
1.拍照文字识别 app
2.需要拍照 100 页实物（必须拍摄，不能用已有图片识别，说白了不能自动化）书本报纸等，统计该页的总字数（标点单独统计），app 识别正确字数，app 识别错误字数
3.每次迭代后（不排除每次调整完识别引擎后都要进行），需要完成最少一轮，上不封顶次的识别率结果
4.不排除样本不够 ，后续要加到 300-500-1000 页
5.后期肯定会加入多个竞品对比，工作量 *N
6.排期要求紧张，100 还好，考虑后期 500-1000
上面是栗子，不代表真实情况
获取这些字数等内容是计算识别率的必要条件
按理说 app 识别率可以作为测试点，识别率是 app 质量的一个关键指标
但总感觉哪里不对劲，为什么这种类型的识别率会叫测试点，而不是其他点（产品卖点？识别引擎开发的能力点？）
得出来的结果跟 ‘测试’ 本身有什么关系
这个 ‘测试数据’ 是测试数据吗
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因为你产品的核心功能就是这个啊，其他的都是辅助的功能。测试不就是这种重复重复又重复的工作吗。按我的理解，这还没给你加上不同机型不同像素的相机镜头在不同光照条件下的识别率差异统计等等的测试。如果加上的话你的工作量会成指数增长的。我建议你如果想在这里做自动化就从接口层面上想办法把，把之前拍摄的图像素材收集好，然后接口测试进行回归测试，然后根据等价类边界值什么的分类在手动拍照测试看看极端情况下的识别情况。当然这还是需要看你公司领导的想法。