边界测试，软件测试的边界值方法的缘由和基本原理是什么

来源：整理时间：2023-08-30 04:52:58 编辑：智能门户手机版

本文目录一览

1，软件测试的边界值方法的缘由和基本原理是什么
2，边界条件测试的选择测试用例的原则
3，matlab图像边缘检测介绍图像边缘检测的程序和图片在软件中怎么运
4，边界扫描测试国外哪家公司产品比较好
5，边缘检测的边缘检测
6，边界值测试
7，边缘检测的理论依据是什么有哪些方法各有什么特点
8，double类型的数据怎么进行边界值测试

1，软件测试的边界值方法的缘由和基本原理是什么

有数据输入的地方一般都可以用。能找到有效和无效的分界点，对分界点数据及其两边数据单独测试。

软件测试的边界值方法的缘由和基本原理是什么

2，边界条件测试的选择测试用例的原则

一、如果输入条件规定了值的范围，则应该取刚达到这个范围的边界值，以及刚刚超过这个范围边界的值作为测试输入数据；二、如果输入条件规定了值的个数，则用最大个数、最小个数、比最大个数多1格、比最小个数少1个的数做为测试数据；三、根据规格说明的每一个输出条件，使用规则一；四、根据规格说明的每一个输出条件，使用规则二；五、如果程序的规格说明给出的输入域或输出域是有序集合（如有序表、顺序文件等），则应选取集合的第一个和最后一个元素作为测试用例；六、如果程序用了一个内部结构，应该选取这个内部数据结构的边界值作为测试用例；七、分析规格说明，找出其他可能的边界条件。边界值法举例

边界条件测试的选择测试用例的原则

3，matlab图像边缘检测介绍图像边缘检测的程序和图片在软件中怎么运

检测出来的边界很接近人眼所感知的边界，没有多少过检测或欠检测的情况。对比一下即可知，比canny和soble等检测出来的边界好很多。

edge.m具体调用格式记不太清楚了，好像是fe = edge(f,sobel)；%sobel为检测算子，也可以是prewwit，canny等自己最好查证下

matlab图像边缘检测介绍图像边缘检测的程序和图片在软件中怎么运

4，边界扫描测试国外哪家公司产品比较好

边界扫描测试是一种常用的安全测试方法，它可以帮助企业发现网络边界上存在的漏洞和安全风险。在国外，有很多公司提供边界扫描测试产品和服务，其中比较知名的包括Tenable、Qualys、Rapid7、Nessus等。这些公司的产品都有各自的特点和优势。Tenable的产品Nessus是一款功能强大的漏洞扫描工具，可以对网络设备、服务器、应用程序等进行全面的安全扫描和漏洞检测。Qualys的产品QualysGuard是一款基于云计算的综合性漏洞扫描和管理平台，可以对企业的网络和应用进行全面的漏洞扫描、风险评估和合规性测试。Rapid7的产品Nexpose是一款集成式的漏洞扫描和风险管理工具，可以快速发现和修复网络和应用中的漏洞和威胁。这些产品都具有良好的稳定性、可靠性和易用性，能够帮助企业有效地保护自身的信息安全。

5，边缘检测的边缘检测

所谓边缘是指其周围像素灰度急剧变化的那些象素的集合，它是图像最基本的特征。边缘存在于目标、背景和区域之间，所以，它是图像分割所依赖的最重要的依据。由于边缘是位置的标志，对灰度的变化不敏感，,因此，边缘也是图像匹配的重要的特征。　　边缘检测和区域划分是图像分割的两种不同的方法，二者具有相互补充的特点。在边缘检测中，是提取图像中不连续部分的特征，根据闭合的边缘确定区域。而在区域划分中，是把图像分割成特征相同的区域，区域之间的边界就是边缘。由于边缘检测方法不需要将图像逐个像素地分割，因此更适合大图像的分割。　　边缘大致可以分为两种，一种是阶跃状边缘，边缘两边像素的灰度值明显不同；另一种为屋顶状边缘，边缘处于灰度值由小到大再到小的变化转折点处。边缘检测的主要工具是边缘检测模板。我们以一个一维模板为例来考察边缘检测模板是如何作用的。　　模板的作用是将右邻点的灰度值减去左邻点的灰度值作为该点的灰度值。在灰度相近的区域内，这么做的结果使得该点的灰度值接近于0；而在边缘附近，灰度值有明显的跳变，这么做的结果使得该点的灰度值很大，这样就出现了上面的结果。这种模板就是一种边缘检测器，它在数学上的涵义是一种基于梯度的滤波器，习惯上又称边缘算子。我们知道，梯度是有方向的，和边缘的方向总是垂直的。模板是水平方向的，而上面那幅图象的边缘恰好是垂直方向的，使用模板就可以将它检测出来。如果图象的边缘是水平方向的，我们可以用梯度是垂直　　方向的模板检测它的边缘。如果图象的边缘是45。方向的，我们可以用模板检测它的边缘。常用的边缘检测模板有Laplacian算子、Roberts算子、Sobel算子、log（Laplacian-Gauss）算子、Kirsch算子和Prewitt算子等。

6，边界值测试

一个软件无论实现怎样各种各样丰富的功能，其内部实现都不可避免的对各种各样的数据范围进行界定与判断，从而针对不同的数据范围进行所需的处理，从而实现软件的需求。而由于需求界定不准确、设计不严密、程序书写手误等原因，对于这些数据范围边界的判断是软件极容易出错的地方，使软件做出错误的处理。从而无法满足软件需求。针对于这种情况，软件测试中有一个测试方法叫做边界值法。边界值分析是一种常用的黑盒测试方法，是对等价类划分方法的补充；所谓边界值，是指相对于输入等价类和输出等价类而言，稍高于其最高值或稍低于最低值的一些特定情况。边界是指相对于输入等价类和输出等价类而言，稍高于、稍低于其边界值的一些特定情况。边界值分析是通过选取指定数据域的“上点”“内点”“离点”来测试输入或输出的边界。上点：就是边界上的点，无论域是开区间还是闭区间。若是开区间，上点在域外；若是闭区间，上点就在域内。离点：是指离“上点”最近得点，这里跟待测数据域是闭区间还是开区间有关系。如果是开区间，那么离点就在域内；如果是闭区间，那么离点就在域外。内点：域内的任意点都是内点。步骤：第一步、确定测试域。第二步、选取“上点”“内点”“离点”。第三步、每个“上点”和“离点”就是一条用例，“内点”可选取代表性的中点创建一条用例。举例：评论功能的内容输入框：可输入文本，最多只能输入100个字符。第一步、“最多只能输入100个字符”可确定输入的长度范围，用闭区间[1，100] 或半开区间(0，100]表示。第二步、[1，100]的上点：1、100，内点：50，离点：0，101； (0，100]的上点：0，100，内点：50，离点：1，101。可以看到两种不同的区间表示方式，最终取到的测试数据都是一样的。第三步、根据选取的点编写测试用例。

7，边缘检测的理论依据是什么有哪些方法各有什么特点

就是通过一些临近像素相关算法突出灰度变化比较大的部分。变化平缓的取值低，变化越剧烈取值越高。比如有卷积算法，具体计算方法，有拉普拉斯算子、高斯算子等的应用。

如果将边缘认为是一定数量点亮度发生变化的地方，那么边缘检测大体上就是计算这个亮度变化的导数。为简化起见，我们可以先在一维空间分析边缘检测。在这个例子中，我们的数据是一行不同点亮度的数据。例如，在下面的1维数据中我们可以直观地说在第4与第5个点之间有一个边界：除非场景中的物体非常简单并且照明条件得到了很好的控制，否则确定一个用来判断两个相邻点之间有多大的亮度变化才算是有边界的阈值，并不是一件容易的事。实际上，这也是为什么边缘检测不是一个微不足道问题的原因之一。检测方法有许多用于边缘检测的方法, 他们大致可分为两类：基于搜索和基于零交叉。基于搜索的边缘检测方法首先计算边缘强度，通常用一阶导数表示，例如梯度模，然后，用计算估计边缘的局部方向，通常采用梯度的方向，并利用此方向找到局部梯度模的最大值。基于零交叉的方法找到由图像得到的二阶导数的零交叉点来定位边缘。通常用拉普拉斯算子或非线性微分方程的零交叉点。滤波做为边缘检测的预处理通常是必要的，通常采用高斯滤波。已发表的边缘检测方法应用计算边界强度的度量，这与平滑滤波有本质的不同。正如许多边缘检测方法依赖于图像梯度的计算，他们用不同种类的滤波器来估计x-方向和y-方向的梯度。计算一阶导数许多边缘检测操作都是基于亮度的一阶导数——这样就得到了原始数据亮度的梯度。使用这个信息我们能够在图像的亮度梯度中搜寻峰值。如果 i(x) 表示点 x 的亮度，i′(x) 表示点 x 的一阶导数（亮度梯度），这样我们就会发现：对于更高性能的图像处理来说，一阶导数能够通过带有掩码的原始数据（1维）卷积计算得到。计算二阶导数其它一些边缘检测操作是基于亮度的二阶导数。这实质上是亮度梯度的变化率。在理想的连续变化情况下，在二阶导数中检测过零点将得到梯度中的局部最大值。另一方面，二阶导数中的峰值检测是边线检测，只要图像操作使用一个合适的尺度表示。如上所述，边线是双重边缘，这样我们就可以在边线的一边看到一个亮度梯度，而在另一边看到相反的梯度。这样如果图像中有边线出现的话我们就能在亮度梯度上看到非常大的变化。为了找到这些边线，我们可以在图像亮度的二阶导数中寻找过零点。如果 i(x) 表示点 x 的亮度，i′′(x) 表示点 x 亮度的二阶导数，那么：同样许多算法也使用卷积掩码快速处理图像数据：步骤：①滤波：边缘检测算法主要是基于图像强度的一阶和二阶导数，但导数的计算对噪声很敏感，因此必须使用滤波器来改善与噪声有关的边缘检测器的性能。需要指出，大多数滤波器在降低噪声的同时也导致了边缘强度的损失，因此，增强边缘和降低噪声之间需要折中。②增强:增强边缘的基础是确定图像各点邻域强度的变化值。增强算法可以将邻域(或局部)强度值有显著变化的点突显出来。边缘增强一般是通过计算梯度幅值来完成的。③检测：在图像中有许多点的梯度幅值比较大，而这些点在特定的应用领域中并不都是边缘，所以应该用某种方法来确定哪些点是边缘点。最简单的边缘检测判据是梯度幅值阈值判据。④定位：如果某一应用场合要求确定边缘位置，则边缘的位置可在子像素分辨率上来估计，边缘的方位也可以被估计出来。在边缘检测算法中，前三个步骤用得十分普遍。这是因为大多数场合下，仅仅需要边缘检测器指出边缘出现在图像某一像素点的附近，而没有必要指出边缘的精确位置或方向。边缘检测的实质是采用某种算法来提取出图像中对象与背景间的交界线。我们将边缘定义为图像中灰度发生急剧变化的区域边界。图像灰度的变化情况可以用图像灰度分布的梯度来反映，因此我们可以用局部图像微分技术来获得边缘检测算子。经典的边缘检测方法，是通过对原始图像中像素的某小邻域构造边缘检测算子来达到检测边缘这一目的的。

8，double类型的数据怎么进行边界值测试

一.方法简介1. 定义：边界值分析法就是对输入或输出的边界值进行测试的一种黑盒测试方法。通常边界值分析法是作为对等价类划分法的补充，这种情况下，其测试用例来自等价类的边界。2. 与等价划分的区别1) 边界值分析不是从某等价类中随便挑一个作为代表，而是使这个等价类的每个边界都要作为测试条件。2) 边界值分析不仅考虑输入条件，还要考虑输出空间产生的测试情况。3. 边界值分析方法的考虑：长期的测试工作经验告诉我们，大量的错误是发生在输入或输出范围的边界上，而不是发生在输入输出范围的内部。因此针对各种边界情况设计测试用例，可以查出更多的错误。使用边界值分析方法设计测试用例，首先应确定边界情况。通常输入和输出等价类的边界，就是应着重测试的边界情况。应当选取正好等于，刚刚大于或刚刚小于边界的值作为测试数据，而不是选取等价类中的典型值或任意值作为测试数据。4. 常见的边界值1) 对16-bit 的整数而言 32767 和 -32768 是边界2) 屏幕上光标在最左上、最右下位置3) 报表的第一行和最后一行4) 数组元素的第一个和最后一个5) 循环的第 0 次、第 1 次和倒数第 2 次、最后一次5. 边界值分析1) 边界值分析使用与等价类划分法相同的划分，只是边界值分析假定错误更多地存在于划分的边界上，因此在等价类的边界上以及两侧的情况设计测试用例。例：测试计算平方根的函数--输入：实数--输出：实数--规格说明：当输入一个0或比0大的数的时候，返回其正平方根；当输入一个小于0的数时，显示错误信息"平方根非法-输入值小于0"并返回0；库函数Print-Line可以用来输出错误信息。2) 等价类划分：I.可以考虑作出如下划分：a、输入 (i)<0 和 (ii)>=0b、输出 (a)>=0 和 (b) ErrorII.测试用例有两个：a、输入4，输出2。对应于 (ii) 和 (a) 。b、输入-10，输出0和错误提示。对应于 (i) 和 (b) 。3) 边界值分析：划分(ii)的边界为0和最大正实数；划分(i)的边界为最小负实数和0。由此得到以下测试用例：a、输入 b、输入 c、输入 0d、输入 e、输入 4) 通常情况下，软件测试所包含的边界检验有几种类型：数字、字符、位置、重量、大小、速度、方位、尺寸、空间等。5) 相应地，以上类型的边界值应该在：最大/最小、首位/末位、上/下、最快/最慢、最高/最低、最短/最长、空/满等情况下。6) 利用边界值作为测试数据