边界条件的软件测试

边界条件的软件测试

计算机边界条件
边界条件是指软件计划的操作界限所在的边缘条件.如果软件测试问题包含确定的边界,那么数据类型可能是:
数值速度字符地址位置尺寸数量，同时,考虑这些类型的下述特征:
第一个/最后一个最小值/最大值
开始/完成超过/在内
空/满最短/最长
最慢/最快最早/最迟
最大/最小最高/最低
相邻/最远

软件测试的方法一共有几种

1、从是否关心内部结构来看

（1）白盒测试：又称为结构测试或逻辑驱动测试，是一种按照程序内部逻辑结构和编码结构，设计测试数据并完成测试的一种测试方法。

（2）黑盒测试：又称为数据驱动测试，把测试对象当做看不见的黑盒，在完全不考虑程序内部结构和处理过程的情况下，测试者仅依据程序功能的需求规范考虑，确定测试用例和推断测试结果的正确性，它是站在使用软件或程序的角度，从输入数据与输出数据的对应关系出发进行的测试。

（3）灰盒测试：是一种综合测试法，它将“黑盒”测试与“白盒”测试结合在一起，是基于程序运行时的外部表现又结合内部逻辑结构来设计用例，执行程序并采集路径执行信息和外部用户接口结果的测试技术。

2、从是否执行代码看

（1）静态测试：指不运行被测程序本身，仅通过分析或检查源程序的语法、结构、过程、接口等来检查程序的正确性。

(2)动态测试：是指通过运行被测程序，检查运行结果与预期结果的差异，并分析运行效率、正确性和健壮性等性能指标。

3、从开发过程级别看

（1）单元测试：又称模块测试，是针对软件设计的最小单位----程序模块或功能模块，进行正确性检验的测试工作。其目的在于检验程序各模块是否存在各种差错，是否能正确地实现了其功能，满足其性能和接口要求。

(2)集成测试：又叫组装测试或联合，是单元测试的多级扩展，是在单元测试的基础上进行的一种有序测试。旨在检验软件单元之间的接口关系，以期望通过测试发现各软件单元接口之间存在的问题，最终把经过测试的单元组成符合设计要求的软件。

（3）系统测试：是为判断系统是否符合要求而对集成的软、硬件系统进行的测试活动、它是将已经集成好的软件系统，作为基于整个计算机系统的一个元素，与计算机硬件、外设、某些支持软件、人员、数据等其他系统元素结合在一起，在实际运行环境下，对计算机系统进行一系列的组装测试和确认测试。

在系统测试中，对于具体的测试类型有：

（1）功能测试：对软件需求规格说明书中的功能需求逐项进行的测试，以验证功能是否满足要求。

（2）性能测试：对软件需求规格说明书的功能需求逐项进行的测试，以验证功能是否满足要求。

（3）接口测试：对软件需求规格说明中的接口需求逐项进行的测试。

（4）人机交互界面测试：对所有人机交互界面提供的操作和显示界面进行的测试，以检验是否满足用户的需求。

（5）强度测试：强制软件运行在异常乃至发生故障的情况下（设计的极限状态到超出极限），验证软件可以运行到何种程序的测试。

（6）余量测试：对软件是否达到规格说明中要求的余量的测试。

（7）安全性测试：检验软件中已存在的安全性、安全保密性措施是否有效的测试，

（8）可靠性测试：在真实的或仿真的环境中，为做出软件可靠性估计而对软件进行的功能（其输入覆盖和环境覆盖一般大于普通的功能测试）

（9）恢复性测试：对有恢复或重置功能的软件的每一类导致恢复或重置的情况，逐一进行的测试。

（10）边界测试：对软件处在边界或端点情况下运行状态的测试。

（11）数据处理测试：对完成专门数据处理功能所进行的测试。

（12）安装性测试：对安装过程是否符合安装规程的测试，以发现安装过程中的错误。

（13）容量测试：检验软件的能力最高能达到什么程度的测试。

（14）互操作性测试：为验证不同软件之间的互操作能力而进行的测试。

（15）敏感性测试：为发现在有效输入类中可能引起某种不稳定性或不正常处理的某些数据的组合而进行的测试。

（16）标准符合性测试：验证软件与相关国家标准或规范（如军用标准、国家标准、行业标准及国际标准）一致性的测试。

（17）兼容性测试：验证软件在规定条件下与若干个实体共同使用或实现数据格式转换时能满足有关要求能力的测试。

（18）中文本地化测试：验证软件在不降低原有能力的条件下，处理中文能力的测试。

4、从执行过程是否需要人工干预来看

（1）手工测试：就是测试人员按照事先为覆盖被测软件需求而编写的测试用例，根据测试大纲中所描述的测试步骤和方法，手工地一个一个地输 入执行，包括与被测软件进行交互（如输入测试数据、记录测试结果等），然后观察测试结果，看被测程序是否存在问题，或在执行过程中是否会有一场发生，属于比较原始但是必须执行的一个步骤。

（2）自动化测试：实际上是将大量的重复性的测试工作交给计算机去完成，通常是使用自动化测试工具来模拟手动测试步骤，执行用某种程序设计语言编写的过程（全自动测试就是指在自动测试过程中，不需要人工干预，由程序自动完成测试的全过程；半自动测试就是指在自动测试过程中，需要手动输入测试用例或选择测试路径，再由自动测试程序按照人工指定的要求完成自动测试）

5、从测试实施组织看

（1）开发测试：开发人员进行的测试

（2）用户测试：用户方进行的测试

（3）第三方测试：有别于开发人员或用户进行的测试，由专业的第三方承担的测试，目的是为了保证测试工作的客观性

6、从测试所处的环境看

（1）阿尔法测试：是由一个用户在开发环境下进行的测试，也可以是公司内部的用户在模拟实际操作环境下进行的测试

（2）贝塔测试：是用户公司组织各方面的典型终端用户在日常工作中实际使用贝塔版本，并要求用户报告

扩展资料

软件测试的内容：

1 得到需求、功能设计、内部设计说书和其他必要的文档

2 得到预算和进度要求

3 确定与项目有关的人员和他们的责任、对报告的要求、所需的标准和过程 ( 例如发行过程、变更过程、等等 )

4 确定应用软件的高风险范围，建立优先级、确定测试所涉及的范围和限制

5 确定测试的步骤和方法 ── 部件、集成、功能、系统、负载、可用性等各种测试

6 确定对测试环境的要求 ( 硬件、软件、通信等 )

7 确定所需的测试用具 (testware) ，包括记录 / 回放工具、覆盖分析、测试跟踪、问题 / 错误跟踪、等等

8 确定对测试的输入数据的要求

9 分配任务和任务负责人，以及所需的劳动力

10 设立大致的时间表、期限、和里程碑

11 确定输入环境的类别、边界值分析、错误类别

12 准备测试计划文件和对计划进行必要的回顾

13 准备白盒测试案例

14 对测试案例进行必要的回顾 / 调查 / 计划

15 准备测试环境和测试用具，得到必需的用户手册 / 参考文件 / 结构指南 / 安装指南，建立测试跟踪过程，建立日志和档案、建立或得到测试输入数据

16 得到并安装软件版本

17 进行测试

18 评估和报告结果

19 跟踪问题 / 错误，并解决它

20 如果有必要，重新进行测试

21 在整个生命周期里维护和修改测试计划、测试案例、测试环境、和测试用具

参考资料：百度百科-软件测试

软件的稳定性具体怎么定义 详细点哦。

软件的稳定性也就是软件自身在运行环境条件下的鲁棒性。
这需要作边缘测试来检验，而边缘测试的定义和实施都是需要很多经验来支持的，这对于新手来说是无法做到的。
边缘测试，举个例子：在压力测试中，可以在压力的最大值、最小值附近取值进行测试，甚至考虑超过最大值和最小值的方式进行测试。这就属于边缘测试。

什么是边缘检测

两个具有不同灰度值的相邻区域之间总存在边缘，边缘是灰度值不连续的表现。由于边缘是图像上灰度变化最剧烈的地方，传统的边缘检测就是利用了这个特点，对图像各个像素点进行微分或求二阶微分来确定边缘像素点。

以下是一段函数是关于边缘检测的一些算法，希望对你有帮助。

I=imread('D:10.jpg'); %读取图像

I1=im2double(I); %将彩图序列变成双精度

I2=rgb2gray(I1); %将彩色图变成灰色图

[thr, sorh, keepapp]=ddencmp('den','wv',I2);

I3=wdencmp('gbl',I2,'sym4',2,thr,sorh,keepapp); %小波除噪

I4=medfilt2(I3,[9 9]); %中值滤波

I5=imresize(I4,0.8,'bicubic'); %图像大小

BW1=edge(I5,'sobel'); %sobel 图像边缘提取

BW2=edge(I5,'roberts'); %roberts 图像边缘提取

BW3=edge(I5,'prewitt'); %prewitt 图像边缘提取

BW4=edge(I5,'log'); %log 图像边缘提取

BW5=edge(I5,'canny'); %canny 图像边缘提取

h=fspecial('gaussian',5); %高斯滤波

BW6=edge(I5,'zerocross',[ ],h); %zerocross 图像边缘提取

figure;

subplot(1,3,1); %图划分为一行三幅图，第一幅图

imshow(I2); %绘图

title(' 原始图像'); %标注

subplot(1,3,2); %第二幅图

imshow(I3);

title(' 消噪后图像');

subplot(1,3,3); %第三幅图

imshow(I4);

title(' 中值滤波图像');

figure;

subplot(1,3,1);

imshow(BW1);

title('Sobel 算子');

subplot(1,3,2);

imshow(BW2);

title('Roberts 算子');

subplot(1,3,3);

imshow(BW3);

title('Prewitt 算子');

figure;

subplot(1,3,1);

imshow(BW4);

title('log 算子');

subplot(1,3,2);

imshow(BW5);

title('Canny 算子');

subplot(1,3,3);

imshow(BW6);

title('Zerocross');

在matlab软件中用拉普拉斯算子和canny算子进行边缘检测的程序

i=imread('1.jpg'); 读入图像1
i1=rgb2gray(i); 把rgb图像转换成灰度图像
bw1=edge(i1,'log',0.07); 做阈值为0.07的高斯—拉普拉斯（Log）算法
figure(3),imshow(i); 显示原图
figure(4),imshow(bw1); 显示高斯—拉普拉斯（Log）边缘检测后的图

软件测试只做功能测试会不会没救了？

emmm，一定程度上来说，是，按照目前市场的要求来说，只做功能测试确实在即将被淘汰的边缘反复试探。

简单来说，软件测试分为功能测试、自动化测试和测试开发，功能测试属于最基础的且没有什么技术含量在里面，那么被取代是必然的，毕竟现在自动化和测试开发是大趋势了，企业如果能用更少的人创造更多的价值，那么他们必然会选择技能更高的人，何乐不为？

现在企业对软件要求越来越高，用户对软件要求越来越高，并且软件更新迭代的速度非常快，那么传统的手工测试必然是不能够满足现在企业的要求的，这个时候需要的就是能够运用工具的人了，自动化测试或者测试开发工程师，能够使用测试工具，能够自主开发一些测试工具，肯定是企业梦寐以求的人。

现在市场上70%左右的人都是功能测试，你觉得会不会饱和呢？这个岗位现在已经被边缘化了，那么后期如果不提升技能的话，肯定是会被淘汰的。

所以，当你问出这个问题的时候，可能已经意识到了，功能测试现在的地位是怎么样的，那么就抓紧时间去多多学习吧，学的多掌握的多总归是没有错的，后期发展会更明确，也可以拿到更好的薪资，加油吧

手机软件测试的基本流程？

手机软件测试的基本流程：

1、需求分析阶段：阅读需求，理解需求，分析需求点，参与需求评审会议。

2、测试计划阶段：主要任务就是编写测试计划，参考软件需求规格说明书，项目总体计划，内容包括测试范围，进度安排，人力物力分配，整体测试策略的制定。

3、编写测试用例：适当的了解设计，搭建测试用例框架，根据需求和设计编写测试用例。

4、测试执行阶段：搭建环境准备数据，执行预测试然后进入正式测试（系统测试、回归测试、交叉测试、自由测试），bug管理直到测试结束。

5、输出测试报告：输出测试报告，确认是否可以上线。

扩展资料

软件测试方法

1、动态测试

计算机动态测试的主要目的为检测软件运行中出现的问题，较静态测试方式相比，其被称为动态的原因即为其测试方式主要依赖程序的运用，主要为检测软件中动态行为是否缺失、软件运行效果是否良好。

2、黑盒测试

黑盒测试，顾名思义即为将软件测试环境模拟为不可见的“黑盒”。通过数据输入观察数据输出，检查软件内部功能是否正常。测试展开时，数据输入软件中，等待数据输出。数据输出时若与预计数据一致，则证明该软件通过测试。

3、白盒测试

白盒测试相对于黑盒测试而言具有一定透明性，原理为根据软件内部应用、源代码等对产品内部工作过程进行调试。

测试过程中常将其与软件内部结构协同展开分析，最大优点即为其能够有效解决软件内部应用程序出现的问题，测试过程中常将其与黑盒测试方式结合，当测试软件功能较多时，白盒测试法亦可对此类情况展开有效调试。

图像边缘检测算法的研究与实现 的开题报告

摘 要 针对基于PC实现的图像边缘检测普遍存在的执行速度慢、不能满足实时应用需求等缺点，本文借助于TI公司的TMS320DM642图像处理芯片作为数字图像处理硬件平台，DSP/BIOS为实时操作系统，利用CCS开发环境来构建应用程序；并通过摄像头提取视频序列，实现对边缘检测Sobel算子改进[1]。
关键词 DM642；Sobel算子；程序优化；图像边缘检测
1 引言
边缘是图像中重要的特征之一，是计算机视觉、模式识别等研究领域的重要基础。图像的大部分主要信息都存在于图像的边缘中，主要表现为图像局部特征的不连续性，是图像中灰度变化比较强烈的地方，也即通常所说的信号发生奇异变化的地方。经典的边缘检测算法是利用边缘处的一阶导数取极值、二阶导数在阶梯状边缘处呈零交叉或在屋顶状边缘处取极值的微分算法。图像边缘检测一直是图像处理中的热点和难点。
近年来，随着数学和人工智能技术的发展，各种类型的边缘检测算法不断涌现，如神经网络、遗传算法、数学形态学等理论运用到图像的边缘检测中。但由于边缘检测存在着检测精度、边缘定位精度和抗噪声等方面的矛盾及对于不同的算法边缘检测结果的精度却没有统一的衡量标准，所以至今都还不能取得令人满意的效果。另外随着网络和多媒体技术的发展，图像库逐渐变得非常庞大；而又由于实时图像的目标和背景间的变化都不尽相同，如何实现实时图像边缘的精确定位和提取成为人们必须面对的问题。随着DSP芯片处理技术的发展，尤其是在图像处理方面的提高如TMS320C6000系列，为实现高效的、实时的边缘检测提供了可能性[5]。在经典的边缘检测算法中，Sobel边缘检测算法因其计算量小、实现简单、处理速度快，并且所得的边缘光滑、连续等优点而得到广泛的应用。本文针对Sobel算法的性能，并借助于TMS320DM642处理芯片[3]，对该边缘检测算法进行了改进和对程序的优化，满足实时性需求。
2 Sobel边缘检测算法的改进
经典的Sobel图像边缘检测算法，是在图像空间利用两个方向模板与图像进行邻域卷积来完成的，这两个方向模板一个是检测垂直边缘，一个是检测水平边缘。算法的基本原理：由于图像边缘附近的亮度变化较大，所以可以把那些在邻域内，灰度变化超过某个适当阈值TH的像素点当作边缘点。Sobel算法的优点是计算简单，速度快。但由于只采用了两个方向模板，只能检测水平方向和垂直方向的边缘，因此，这种算法对于纹理较复杂的图像，其边缘检测效果欠佳；同时，经典Sobel算法认为，凡灰度新值大于或等于阈值的像素点都是边缘点。这种判定依据是欠合理的，会造成边缘点的误判，因为多噪声点的灰度新值也很大。
2.1 图像加权中值滤波
由于图像中的边缘和噪声在频域中均表现为高频成分，所以在边缘检测之前有必要先对图像进行一次滤波处理，减少噪声对边缘检测的影响。中值滤波是一种非线性信号的处理方法[2]，在图像处理中，常用来保护边缘信息；保证滤波的效果。加权中值滤波，首先对每个窗口进行排序，取适当的比例，进行曲线拟合，拟合后的曲线斜率表征了此窗口的图像特征，再根据图像各部分特性适当的选择权重进行加权。
2.2 增加方向模板
除了水平和垂直两方向外，图像的边缘还有其它的方向，如135o和45o等，为了增加算子在某一像素点检测边缘的精度，可将方向模板由2个增加为8个即再在经典的方向模板的基础上增加6个方向模板，如图1所示。
2.3 边缘的定位及噪声的去除
通常物体的边缘是连续而光滑的，且边缘具有方向和幅度两个特征，而噪声是随机的。沿任一边缘点走向总能找到另一个边缘点，且这两个边缘点之间的灰度差和方向差相近。而噪声却不同，在一般情况下，沿任一噪声点很难找到与其灰度值和方差相似的噪声点[4]。基于这一思想，可以将噪声点和边缘点区分开来。对于一幅数字图像f(x，y)，利用上述的8个方向模板Sobel算子对图像中的每个像素计算，取得其中的最大值作为该点的新值，而该最大值对应的模板所表示的方向为该像素点的方向。若｜f(x，y)－f(x+i，y+j)｜＞TH2，对于任意i=0，1，-1；j=0，1，-1均成立，则可判断点(x，y)为噪声点。图2给出了图像边缘检测系统改进算法的软件流程图。
图1 边缘检测8个方向模板
图2 系统结构图
3 基于TMS320DM642的图像处理的设计及算法优化
3.1 TMS320DM642功能模块及图像处理系统的硬件结构
DSP以高速数字信号处理为目标进行芯片设计，采用改进的哈佛结构(程序总线和数据总线分开)、内部具有硬件乘法器、应用流水线技术、具有良好的并行性和专门用于数字信号处理的指令及超长指令字结构(VLIW)等特点；能完成运算量大的实时数字图像处理工作。
TMS320DM642是TI公式最近推出的功能比较强大的TMS320C6x系列之一，是目前定点DSP领域里性能较高的一款[6]。其主频是600MHz，8个并行运算单元、专用硬件逻辑、片内存储器和片内外设电路等硬件，处理能力可达4800MIPS。DM642基于C64x内核，并在其基础上增加了很多外围设备和接口，因而在实际工程中的应用更为广泛和简便。本系统使用50 MHz晶体震荡器作为DSP的外部时钟输入，经过内部锁相环12倍频后产生600 MHz的工作频率。DM642采用了2级缓存结构(L1和L2)，大幅度提高了程序的运行性能。片内64位的EMIF(External Memory Interface)接口可以与SDRAM、Flash等存储器件无缝连接，极大地方便了大量数据的搬移。更重要的是，作为一款专用视频处理芯片，DM642包括了3个专用的视频端口(VP0～VP2)，用于接收和处理视频，提高了整个系统的性能。此外，DM642自带的EMAC口以及从EMIF 口扩展出来的ATA口，还为处理完成后产生的海量数据提供了存储通道。
本系统是采用瑞泰公司开发的基于TI TMS320DM642 DSP芯片的评估开发板——ICETEK DM642 PCI。在ICETEK DM642 PCI评估板中将硬件平台分为五个部分，分别是视频采集、数据存储、图像处理、结果显示和电源管理。视频采集部分采用模拟PAL制摄像头，配合高精度视频A/D转换器得到数字图像。基于DSP的视频采集要求对视频信号具备采集，实时显示、对图像的处理和分析能力。视频A/D采样电路—SAA7115与视频端口0或1相连，实现视频的实时采集功能。视频D/A电路—SAA7105与视频口2相连，视频输出信号支持RGB、HD合成视频、PAL/NTSC复合视频和S端子视频信号。通过I2C总线对SAA7105的内部寄存器编程实现不同输出。
整个系统过程由三个部分组成：图像采集—边缘处理—输出显示，如图2所示。摄像头采集的视频信号经视频编码器SAA7115数字化，DM642通过I2C总线对SAA7115进行参数配置。在SAA7115内部进行一系列的处理和变换后形成的数字视频数据流，输入到核心处理单元DM642。经过DSP处理后的数字视频再经过SAA7105视频编码器进行D/A转换后在显示器上显示最终处理结果。
3.2 图像处理的软件设计和算法优化的实现
由于在改进Sobel边缘检测算子性能的同时，也相对增加了计算量，尤其是方向模板的增加，每个像素点均由原来的2次卷积运算增加为8次卷积运算，其实时性大大减弱。为了改进上述的不足，在深入研究处理系统和算法后，针对TMS320DM642的硬件结构特点，研究适合在TMS320DM642中高效运行的Sobel改进算法，满足实时处理的要求。整个程序的编写和调试按照C6000软件开发流程进行，流程分为：产生C代码、优化C代码和编写线性汇编程序3个阶段。使用的工具是TI的集成开发环境CCS。在CCS下，可对软件进行编辑、编译、调试、代码性能测试等工作。在使用C6000编译器开发和优化C代码时[7-8]，对C代码中低效率和需要反复调用的函数需用线性汇编重新编写，再用汇编优化器优化。整个系统的控制以及数字图像处理是用C程序实现，大部分软件设计采用C程序实现，这无疑提高了程序的可读性和可移植性，而汇编程序主要是实现DM642的各部分初始化。其边缘检测优化算法在DM642中的实现步骤具体如下：
S1：根据DM642的硬件结构要求和控制寄存器设置，初始化系统并编写实现边缘检测算法的C程序。
S2：借助CCS开发环境的优化工具如Profiler等产生.OUT文件。
S3：根据产生的附件文件如.MAP文件，分析优化结果及源程序结构，进一步改进源程序和优化方法。
S4：使用CCS中调试、链接、运行等工具，再生成.OUT可执行文件。
S5：运行程序，如果满足要求则停止；否则重复步骤S2～S4直至满足使用要求。
4 实验结果
本文以Lena图像为例根据上述的硬件环境和算法实现的原理和方法，图4～图6分别给出了在该系统下采集的视频Lena图像及使用边缘检测算子和改进后处理的结果。由实验结果可以看出，在该系统下能实时完成视频图像的处理，并且给出的边缘检测算子能较好的消除噪声的影响，边缘轮廓清晰。该算法不仅能抑制图像中大部分噪声和虚假边缘，还保证了较高的边缘点位精度。
图4 Lena原始图像 图5 传统Sobel算子 图6 改进Sobel算子
5 总结
本文实现了在TMS320DM642评估板上用改进的Sobel算子对实时图像进行边缘检测，无延迟地得到边缘图像。边缘检测效果较好，既提高了图像检测的精度又满足了实时性的要求。从检测结果看，利用该改进后的算子在边缘精确定位、边缘提取都达到了很好的效果，且抗噪声能力强，并为目标跟踪、无接触式检测、自动驾驶、视频监控等领域的应用提供了坚实的基础。
参考文献
[1] 王磊等. 基于Sobel理论的边缘提取改善方法[J]．中国图像图形学报，2005.10
[2] 陈宏席. 基于保持平滑滤波的Sobel算子边缘检测.兰州交通大学学报，2006，25(1)：86—90
[3] 熊伟. 基于TMS320DM642的多路视频采集处理板卡硬件设计与实现[ M]. 国外电子元器件，2006
[4] 朱立.一种具有抗噪声干扰的图像边缘提取算法的研究[J]．电子技术应用.2004，25(1)
[5] 刘松涛，周晓东.基于TMS320C6201的实时图像处理系统[J].计算机工程，2005(7)：17—23
[6] TI TMS320DM642 video/imaging fixed-point digital signal processor data manual，2003
[7] TMS320C6x Optimizing C Compiler User’s Guide’ TEXAS INSTRUMENTS”，2002
[8] TMS320C32x Optimizing C/C++ Compiler User's Guide，Texas Instruments Incorporated，2001

本文就介绍到这里，愿我们如花绽放，不负韶华，学员们，加油！（来源：学分高考 https://www.xuefen.net）文章共12077字