判断两张图是否完全一致,如果存在任何不一致,会认为图片不匹配,代码如下:

#encoding=utf-8
from selenium import webdriver
import unittest, time
from PIL import Image class ImageCompare(object):
'''
本类实现了对两张图片通过像素比对的算法,获取文件的像素个数大小
然后使用循环的方式将两张图片的所有项目进行一一对比,
并计算比对结果的相似度的百分比
'''
def make_regalur_image(self, img, size=(256, 256)):
# 将图片尺寸强制重置为指定的size大小
# 然后再将其转换成RGB值
return img.resize(size).convert('RGB') def split_image(self, img, part_size=(64, 64)):
# 将图片按给定大小切分
w, h = img.size
pw, ph = part_size
assert w % pw == h % ph == 0
return [img.crop((i, j, i + pw, j + ph)).copy() \
for i in xrange(0, w, pw) for j in xrange(0, h, ph)] def hist_similar(self, lh, rh):
# 统计切分后每部分图片的相似度频率曲线
assert len(lh) == len(rh)
return sum(1 - (0 if l == r else float(abs(l - r)) / max(l, r)) \
for l, r in zip(lh, rh)) / len(lh) def calc_similar(self, li, ri):
# 计算两张图片的相似度
return sum(self.hist_similar(l.histogram(), r.histogram())\
for l, r in zip(self.split_image(li), self.split_image(ri))) / 16.0 def calc_similar_by_path(self, lf, rf):
li, ri = self.make_regalur_image(Image.open(lf)), \
self.make_regalur_image(Image.open(rf))
return self.calc_similar(li, ri) class TestDemo(unittest.TestCase): def setUp(self):
self.IC = ImageCompare()
# 启动Firefox浏览器
self.driver = webdriver.Ie(executable_path = "e:\\IEDriverServer") def test_ImageComparison(self):
#url = "http://doc.outofmemory.cn/python/webpy-cookbook/"
url = "http://www.sohu.com"
# 访问搜狗首页
self.driver.get(url)
time.sleep(3)
# 截取第一次访问搜狗首页的图片,并保存在本地
self.driver.save_screenshot("e:\\sogou1.png")
self.driver.get(url)
time.sleep(3)
# 截取第二次访问搜狗首页的图片,并保存在本地
self.driver.save_screenshot("e:\\sogou2.png")
# 打印两张截图比对后相似度,100表示完全匹配
print self.IC.calc_similar_by_path('e:\\sogou1.png','e:\\sogou2.png') * 100 def tearDown(self):
# 退出IE浏览器
self.driver.quit() if __name__ == '__main__':
unittest.main()

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