本篇初始先用adr设备为例来写demo，稍后再补充IOS的。
一.设备接入设置
1.手机数据线连接电脑（开发者模式，usb开启）
2.命令行 adb devices 查看设备是否接入，如图
3.手机安装atx
python -m atx install atx-assistant
4.运行自动化测试程序
Paste_Image.png
二.ATX API
1.连接设备
import atx
d = atx.connect()
d.screenshot('screen.png')
连接方式如下四种：
connect() # only one device
connect(None)
connect(None, host='127.0.0.1', port=5037)
connect('EFSXA124') # specify serialno
2.点击
我们可以借助屏幕截图来敲定坐标点，如图：python -m atx gui
将d.click(156,614) 代码粘贴到文件中，执行，就会看到点击效果
(用了两个机型测试，坐标是相对坐标 ok的)
Paste_Image.png
Paste_Image.png
3.启动关闭app
import atx
d = atx.connect()
package_info = d.current_app() #获取当前启动的app信息，包括app_name
print package_info
package_name = 'com.example.name' #上一步的获取的包名称
d.stop_app(package_name)
d.start_app(package_name)
3.其他ATX
参考：http://atx.readthedocs.io/en/latest/genindex.html
三.CV API
图片对比主要是利用opencv来搞定的，因此我们需要依赖aircv库，好在是现成的。
OpenCV安装参考我的另一篇文章：http://www.jianshu.com/p/e9e61efe64fa
GitHub文档地址：https://github.com/netease/aircv
1.SIFT查找图像
就是在一个图片中查找另一个图片是否存在,结果如图
import atx
import aircv as ac
imsrc = ac.imread('screen.png')
imsch = ac.imread('search.jpg')
print ac.find_sift(imsrc,imsch)
Paste_Image.png
结果集解析：
# result: 查找到的点
# rectangle： 目标图像周围四个点的坐标
# confidence: 查找图片匹配成功的特征点 除以 总的特征点