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在软件测试的实际工作中，需求文档是测试工程师的重要工具。然而，随着项目规模的不断扩大，需求文档中的内容变得越来越复杂，特别是图片信息往往承载了核心的业务逻辑、流程图、UI 设计、表格说明以及潜在测试点。这些图片信息是测试计划和测试用例设计的关键，但手动解析这些内容不仅耗费时间，还容易遗漏重要细节。
为了帮助测试工程师高效、精准地提取图片信息，并结合智能分析技术实现测试点推理，本文将分享一套完整的技术解决方案。我们将结合 PaddleOCR 和 阿里云百联 deepseek-r1 接口，构建一个从需求文档到测试点的自动化处理流程。通过这套流程，测试工程师可以轻松完成图片信息的提取、文字识别、测试点推理以及结果管理。
1. 为什么图片信息如此重要？
在现代软件测试中，需求文档中的图片往往包含了以下关键内容：
- 流程图：展示用户操作流程或系统的核心逻辑。
- UI 原型图：定义界面布局、按钮交互逻辑或视觉设计要求。
- 表格说明：列出字段约束、输入输出规则或接口对接信息。
- 测试点提示：图片中可能直接或间接暗示功能点或需要验证的逻辑。
这些内容对于测试工程师来说至关重要，直接影响测试用例的设计和测试覆盖率。然而，手动逐页翻阅文档提取图片内容是一项耗时且容易忽略细节的工作，尤其当文档中图片数量较多时，效率问题尤为突出。
2. 图片信息提取的挑战
尽管图片信息的重要性不言而喻，但其提取和分析存在以下技术挑战：
-
识别难度高
图片中的文字可能因为模糊、噪声、复杂背景而难以识别，OCR （光学字符识别）技术需要足够的准确性来支持多语言和复杂内容。 -
表格结构复杂
表格中的内容需要保留结构化信息，且字段间的逻辑关系不能丢失。 -
多语言支持
在国际化项目中，图片可能包含中英文混合内容，OCR 必须支持多语言识别。 -
错误处理和健壮性
OCR 识别错误可能导致测试点推理失败，需要对结果进行自动校验和纠错。 -
智能化分析不足
仅仅识别文字内容并不足够，测试工程师需要从中推导出测试点，这需要结合上下文和业务逻辑进行智能化分析。
3. 技术解决方案
为了解决上述问题，我们提出以下技术方案：
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图片提取
使用python-docx库，从需求文档中的目标标题下提取图片，确保处理的内容与测试相关。 -
OCR 文字识别
使用 PaddleOCR 进行文字识别，支持中英文混合内容、方向分类，并兼容复杂表格。 -
错误处理与校验
通过拼写检查和上下文规则，对 OCR 识别结果进行自动校正，提升健壮性。 -
智能测试点推理
将 OCR 结果传递给 阿里云百联 deepseek-r1 接口，通过智能分析引擎推导测试点。 -
结果管理与输出
将识别结果与测试点推理结果以结构化方式输出，便于进一步使用。
4. 技术实现
以下是完整的技术实现，涵盖图片提取、OCR 识别、测试点推理和接口对接。
4.1 提取需求文档中的图片
需求文档通常以 .docx 格式存储，图片嵌入在指定标题下。通过 python-docx，我们可以精准提取目标标题下的图片：
from docx import Document
from PIL import Image
from io import BytesIOdef extract_images_from_docx(docx_file, target_titles):"""从指定的 docx 文件中提取目标标题下的图片。:param docx_file: str - docx 文件路径:param target_titles: list - 目标标题列表:return: list - 提取的图片（以 PIL Image 格式返回）"""document = Document(docx_file)images = []capture_images = Falsefor paragraph in document.paragraphs:# 判断当前段落是否为目标标题if paragraph.style.name.startswith("Heading") and paragraph.text.strip() in target_titles:capture_images = Trueelif paragraph.style.name.startswith("Heading"):capture_images = False# 如果在目标标题下，提取图片if capture_images:for run in paragraph.runs:if run.element.xpath('.//w:drawing'):for drawing in run.element.xpath('.//w:blip/@r:embed'):rel = document.part.rels[drawing]image_data = rel.target_part.blobimage = Image.open(BytesIO(image_data))images.append(image)return images
4.2 使用 PaddleOCR 识别图片内容
PaddleOCR 是一种高精度的 OCR 解决方案，支持中英文内容、方向分类以及复杂表格的识别：
from paddleocr import PaddleOCR
import cv2
import numpy as np# 初始化 PaddleOCR
ocr = PaddleOCR(use_angle_cls=True, lang="ch") # 中英文混合识别def perform_ocr_with_paddle(images):"""使用 PaddleOCR 对图片进行文字识别。:param images: list - PIL Image 对象列表:return: list - 每张图片的识别结果，按行分组的文本内容"""results = []for image in images:# OCR 识别try:# 将 PIL Image 转换为 OpenCV 格式cv_image = cv2.cvtColor(np.array(image), cv2.COLOR_RGB2BGR)ocr_result = ocr.ocr(cv_image, cls=True)# 提取文字text_lines = [line[1][0] for line in ocr_result[0]] # line[1][0] 是识别的文字results.append("\n".join(text_lines)) # 每张图片的文本按行拼接except Exception as e:results.append(f"OCR 识别失败: {e}")return results
4.3 将结果传递给阿里云百联 deepseek-r1 接口
为了实现更智能的分析，我们将 OCR 识别的结果传递给阿里云百联 deepseek-r1 接口，由其进行智能化测试点推理：
import requests
import jsondef send_to_deepseek(ocr_texts):"""将 OCR 识别结果发送到阿里云百联 deepseek-r1 接口。:param ocr_texts: list - OCR 识别的文字内容:return: list - deepseek 接口返回的结果"""# 初始化OpenAI客户端client = OpenAI(# 如果没有配置环境变量，请用百炼API Key替换：api_key="sk-xxx"api_key='sk-xxx', # todo 此处需更换base_url="https://dashscope.aliyuncs.com/compatible-mode/v1")reasoning_content = "" # 定义完整思考过程answer_content = "" # 定义完整回复is_answering = False # 判断是否结束思考过程并开始回复# 创建聊天完成请求completion = client.chat.completions.create(model="deepseek-r1", # 此处以 deepseek-r1 为例，可按需更换模型名称messages=[{'role': 'user', 'content': f'识别内容： {ocr_texts}， 提示词：{prompt_param}'}],stream=True,# 解除以下注释会在最后一个chunk返回Token使用量# stream_options={# "include_usage": True# })print("\n" + "=" * 20 + "思考过程" + "=" * 20 + "\n")for chunk in completion:# 如果chunk.choices为空，则打印usageif not chunk.choices:print("\nUsage:")print(chunk.usage)else:delta = chunk.choices[0].delta# 打印思考过程if hasattr(delta, 'reasoning_content') and delta.reasoning_content != None:print(delta.reasoning_content, end='', flush=True)reasoning_content += delta.reasoning_contentelse:# 开始回复if delta.content != "" and not is_answering:print("\n" + "=" * 20 + "完整回复" + "=" * 20 + "\n")is_answering = True# 打印回复过程print(delta.content, end='', flush=True)answer_content += delta.contentreturn answer_content
4.4 主流程
整合上述功能，形成完整的主流程：
def main():# 配置输入文件路径和目标标题docx_file = "需求文档.docx" # 替换为实际文件路径target_titles = ["功能需求", "测试用例"] # 替换为实际标题api_url = "https://deepseek.aliyun.com/api/v1/r1" # 替换为实际 deepseek 接口地址api_key = "your_api_key_here" # 替换为实际 API Key# 提取图片images = extract_images_from_docx(docx_file, target_titles)if not images:print("未找到任何图片，请检查标题是否正确。")return# OCR 识别ocr_texts = perform_ocr_with_paddle(images)# 发送到 deepseek 接口deepseek_results = send_to_deepseek(ocr_texts, api_url, api_key)# 输出结果for i, (ocr_text, result) in enumerate(zip(ocr_texts, deepseek_results), 1):print(f"\n图片 {i} 识别的文字内容：")print(ocr_text)print(f"\n图片 {i} 的 deepseek 返回结果：")print(json.dumps(result, indent=2, ensure_ascii=False))
5. 效果与总结
通过本文提供的方案，测试工程师可以：
- 高效提取图片信息：无需手动逐页翻阅文档，自动提取指定标题下的图片。
- 精准识别文字内容：结合 PaddleOCR，支持中英文混合内容和复杂表格。
- 智能测试点推理：通过 deepseek 接口，将图片内容转化为有价值的测试点。
- 提升工作效率：显著减少人工操作时间，降低错误率。
自动化处理需求文档中的图片信息，不仅是测试工程师提升效率的重要手段，更是未来智能测试的必然趋势。希望本文的解决方案能为您的工作带来实质性的帮助！