MaaFramework 5分钟快速入门：零基础部署自动化测试框架

【免费下载链接】MaaFramework基于图像识别的自动化黑盒测试框架 | A automation black-box testing framework based on image recognition项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/ma/MaaFramework

MaaFramework 是一款基于图像识别的自动化黑盒测试框架，专为开发者和测试人员设计。无论你是新手还是经验丰富的专业人士，都能在5分钟内完成安装配置，开启高效自动化测试之旅。✨

🎯 为什么选择 MaaFramework？

MaaFramework 将复杂的图像识别技术封装成简单易用的接口，让你无需深入了解底层算法就能实现精准的界面元素定位和操作。这个框架已经成功应用于多个游戏和应用的自动化测试场景中。

🚀 5分钟快速安装指南

第一步：获取项目代码

首先需要获取 MaaFramework 的源代码。在命令行中执行以下命令：

git clone https://gitcode.com/gh_mirrors/ma/MaaFramework.git cd MaaFramework

第二步：安装必要依赖

根据你的操作系统环境，安装相应的构建工具：

• Windows：安装 Visual Studio 和 CMake
• Linux/macOS：安装 gcc/g++ 编译器和 CMake

第三步：一键构建项目

使用 CMake 构建整个项目：

cmake . make

这个过程会自动编译所有组件，生成可执行文件和库文件。

第四步：验证安装结果

构建完成后，你可以运行示例程序来验证安装是否成功。项目提供了多种语言的示例代码：

• Python示例：sample/python/demo1.py
• Node.js示例：sample/nodejs/main.ts
• C++示例：sample/cpp/main.cpp

📁 项目结构速览

了解 MaaFramework 的关键目录结构，有助于你更好地使用这个框架：

MaaFramework/ ├── source/ # 核心源码目录 ├── include/ # 头文件目录 ├── sample/ # 示例代码 ├── docs/ # 详细文档 └── test/ # 测试用例

🛠️ 核心功能模块

MaaFramework 包含多个专业模块，满足不同测试需求：

图像识别引擎

位于 source/MaaFramework/Vision/，提供强大的模板匹配、特征识别和OCR功能。

控制单元系统

支持多种控制方式：

• ADB控制：source/MaaAdbControlUnit/
• Win32控制：source/MaaWin32ControlUnit/
• 自定义控制：source/MaaCustomControlUnit/

任务流水线

在 source/MaaFramework/Task/ 目录中，你可以找到完整的任务执行和管理系统。

💡 新手实践建议

从简单示例开始

建议先运行 Python 示例程序 sample/python/demo1.py，了解基本的工作流程。

查阅官方文档

详细的使用说明和接口文档可以在 docs/zh_cn/ 目录中找到。

加入社区交流

遇到问题时，可以查看项目文档中的常见问题解答，或者在相关技术社区寻求帮助。

🎉 开始你的自动化测试之旅

现在你已经成功安装并配置了 MaaFramework！这个强大的图像识别自动化测试框架将为你节省大量手动测试时间，提高测试效率和准确性。

记住，自动化测试的核心价值在于重复性工作的自动化。MaaFramework 让你专注于测试逻辑，而不是繁琐的操作细节。

立即开始使用 MaaFramework，体验高效自动化测试的魅力！🚀

【免费下载链接】MaaFramework基于图像识别的自动化黑盒测试框架 | A automation black-box testing framework based on image recognition项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/ma/MaaFramework