在自动化测试中,除了普通的值验证,经常还有一些图片验证,比如图片的匹配率,输出图片的差异图片等。本文主要用到了BufferedImage类来操作图片比对和输出差异图片,大体的思路如下:

1. 通过ImageIO读入图片,生成相应的BufferedImage实例(Image操作流)

2. 修改目标图片的尺寸大小,以适应期望图片的大小(为像素比对做准备)

3. 获取每一个(width,height)的ARGB,并获取相应的Red, Green,Blue的值

4. 按照每个像素点的R,G,B进行比较(需要定义允许的R,G,B的误差)

5. 统计不同的像素点,生成diff图片

代码如下:

import javax.imageio.ImageIO;
import java.awt.*;
import java.awt.image.BufferedImage;
import java.io.File;
import java.io.IOException;
import java.text.DecimalFormat; public class ImageDiff { //不同的像素标记为红色
public static final int RGB_RED = 16711680; //允许的Red,Green,Blue单个维度的像素差值
public static final int DIFF_ALLOW_RANGE = 5; //不同像素点统计值
public static int diffPointCount = 0; //从rgb值中抽取red
public static int getRed(int rgbValue){
return rgbValue & 0xff0000 >> 16;
} //从rgb值中抽取green
public static int getGreen(int rgbValue){
return rgbValue & 0xff00 >> 8;
} //从rgb值中抽取blue
public static int getBlue(int rgbValue){
return rgbValue & 0xff;
} /**
* 比较两图片,并用红色标出不同的像素点,然后保存差异图片到本地,打印匹配率
* @param srcImgPath
* @param targetImgPath
*/
public static void compareImages(String srcImgPath,String targetImgPath){
try {
BufferedImage srcImg = ImageIO.read(new File(srcImgPath));
BufferedImage targetImg = ImageIO.read(new File(targetImgPath)); diffPointCount = 0;
BufferedImage diffImg = srcImg; int srcHeight = srcImg.getHeight();
int srcWidth = srcImg.getWidth(); //修改待比较图片的尺寸以适应源图片的尺寸
targetImg = changeImageSize(targetImg,srcHeight,srcWidth); int srcRgb;
int targetRgb; for(int h = 0;h<srcHeight;h++){
for(int w=0;w<srcWidth;w++){
srcRgb = srcImg.getRGB(w,h);
targetRgb = targetImg.getRGB(w,h);
if( Math.abs(getRed(srcRgb) - getRed(targetRgb))>DIFF_ALLOW_RANGE ||
Math.abs(getGreen(srcRgb) - getGreen(targetRgb))>DIFF_ALLOW_RANGE||
Math.abs(getBlue(srcRgb) - getBlue(targetRgb))>DIFF_ALLOW_RANGE){
diffImg.setRGB(w,h, RGB_RED);
diffPointCount++;
}
}
} //保存差异图片
ImageIO.write(diffImg,"jpg",new File("diffImg.jpg"));
System.out.println("保存差异图片成功!"); //计算相似度(保留小数点后四位)
int totalPixel = srcHeight*srcWidth;
DecimalFormat decimalFormat = new DecimalFormat("#.####");
double matchRate = (totalPixel-diffPointCount)/(totalPixel*1.0); System.out.println("图片相似度为: "+decimalFormat.format(matchRate)+"%"); }catch (Exception ex){
ex.printStackTrace();
}
} /**
* 修改BufferedImage中的图片尺寸,以便和源图片进行比较
* @param image
* @param newHeight
* @param newWidth
* @return
*/
public static BufferedImage changeImageSize(BufferedImage image,int newHeight,int newWidth){
Image img = image.getScaledInstance(newWidth,newHeight,Image.SCALE_SMOOTH);
int width = img.getWidth(null);
int height = img.getHeight(null); //获取新图片的BufferedImage实例
BufferedImage newBufferedImage = new BufferedImage(width, height,
BufferedImage.TYPE_INT_ARGB);
Graphics g = newBufferedImage.getGraphics();
g.drawImage(img, 0, 0, null);
g.dispose();
return newBufferedImage;
} public static void main(String[] args){
compareImages("1.jpg","2.jpg");
}
}

  

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