1.根据元素的上下左右的坐标进行截图 2.先安装pillow 3.下面是截图 4.下面是比较两张图片的值 5.截取两张图片,然后对两张图片比对,这种场景,可以在测试视频播放.图片显示页面做验证.

这是一款非常棒的图片对比工具,能够方便的应用到你的网站中.其基本思路是把两张图片层叠在一起,当你拖动滑竿的时候,利用 CSS clip 裁剪图片,进行形成视觉对比效果. 您可能感兴趣的相关文章 Metronic – 基于 Bootstrap 响应式后台管理模板 HTML Inspector – 帮助你编写高质量 HTML 代码 Popline:帅气的浮动 HTML5 文本编辑器工具栏 Selectize – 用于标签和下拉列表功能的选择控件 S Gallery – 很有特色的响应式 jQuery

根据前一篇文章<移植MonkeyRunner的图片对比和获取子图功能的实现-Appium篇>所述,因为Appium和MonkeyRunner有一个共同点--代码控制流程都是在客户端实现的.所以要把MonkeyRunner在PC端实现的图片比对和获取子图功能移植到同样是在PC端运行的Appium是很容易的事情,但是对于在服务器端运行的Robotium和UiAutomator就是另外一回事了. 因为在Android的sdk中,MonkeyRunner获取子图和图片比对需要用到的以下两个类是没有支持

在写测试框架的时候,需要用到图片对比的方法来判断用例执行的情况,问了一下度娘,原来可以用PIL模块处理: from PIL import Image  # 先安装Pillow, \>pip install Pillow, or \>easy_install Pillow ,参考:http://pillow.readthedocs.io/en/latest/installation.html       import math       import operator def imageSim

使用Python的PIL模块来进行图片对比 在使用google或者baidu搜图的时候会发现有一个图片颜色选项,感觉非常有意思,有人可能会想这肯定是人为的去划分的,呵呵,有这种可能,但是估计人会累死, 开个玩笑,当然是通过机器识别的,海量的图片只有机器识别才能做到. 那用python能不能实现这种功能呢?答案是:能 利用python的PIL模块的强大的图像处理功能就可以做到,下面上代码: import colorsys   def get_dominant_color(image):   #颜色

在编写Web自动化测试用例的时候,如何写断言使新手不解,严格意义上来讲,没有断言的自动化脚本不能叫测试用例.就像功能测试一样,当测试人员做了一些操作之后必然会判断实际结果是否等于预期结果,只不过,这个过程由测试人员的眼睛完成.而自动化测试脚本必然要通过一此信息来断定用例是否成功. 这其中常用的三种信息分别是: title :页面不同或显示不同时往往title也会有所变化. url :与title类似,当页面发生变化时,跟着url也会改变. text:相比前者应用更广泛,因为通过它可以获取页面上的

如果你的目标测试app有很多imageview组成的话,这个时候monkeyrunner的截图比较功能就体现出来了.而其他几个流行的框架如Robotium,UIAutomator以及Appium都提供了截图,但少了两个功能: 获取子图 图片比较 既然Google开发的MonkeyRunner能盛行这么久,且它体功能的结果验证功能只有截屏比较,那么必然有它的道理,有它存在的价值,所以我们很有必要在需要的情况下把它相应的功能给移植到其他框架上面上来. 经过本人前面文章描述的几个框架的源码的研究(ro

需求 实现两张图对比,找出其中不同的部分. 分析 首先将大图切片,分成许多小图片.然后进行逐个对比,并设定相似度阈值,判断是否是相同.最后整理,根据生成数组标记不同部分.如果切片足够小,便越能精确找出不同点. 本例使用1024x1024图片,切片大小为32x32. 实现 import java.awt.Color; import java.awt.image.BufferedImage; import java.io.File; import javax.imageio.ImageIO; pub

在实现UI自动化测试过程中,有一类需求是实现图片上传,这种需求根据开发的实现方式,UI的实现方式也会不同. 一.直接利用Selenium实现 这种方式是最简单的一种实现方式,但是依赖于开发的实现. 当开发直接使用file类型的input实现图片文件的上传时,实例:<input type="file" name=''filename"> 我们可以直接利用Selenium提供的方法实现文件上传,但是因为依赖开发的实现,而且目前实现基本都会利用框架,所以这种实现方式有很

寄存器功能强大,可以配置很多参数,每个参数出来的图像都不同 我们以cs5642-v3的两个配置进行了对比测试 测试准备 配置文件:ov5642_960p_RAW和OV5642_YUV_VGA 测试摄像头:cs5642-v3  5只 测试图片 同一摄像头在不同配置的出图效果: 我们会发现ov5642_960p_RAW和OV5642_YUV_VGA两个配置的出图差异还是挺大的,OV5642_YUV_VGA有偏绿 与配置有关或是兼容性 而ov5642_960p_RAW的配置是正常的. 不同摄像头在同一

import timeimport pytesseractfrom PIL import Image, ImageEnhancefrom selenium import webdriver url = "https://www.xxxxx.com"# 1.打开浏览器,最大化浏览器driver = webdriver.Chrome()driver.get(url)#driver.implicitly_wait(10)#隐式等待10sdriver.maximize_window()#最大化

# encoding:utf-8 from PIL import Image from selenium import webdriver url = '网站地址' driver = webdriver.Chrome() driver.maximize_window() # 将浏览器最大化 driver.get(url) # 截取当前网页并放到E盘下命名为printscreen,该网页有我们需要的验证码 driver.save_screenshot('E:\\printscreen.png')

准备 本地Chrome版本对应WebDriver驱动:http://chromedriver.storage.googleapis.com/index.html maven包 <!-- selenium--><dependency> <groupId>org.seleniumhq.selenium</groupId> <artifactId>selenium-java</artifactId> <version>3.9.0

这个功能在网上看了好多人的代码,但是总是在image.writeToFile('D:/tmp/images/black.png','png')这一句出错.查了google的API也感觉没错呀. 后来自己动脑,改成了image.writeToFile('D:/tmp/images/black.png'),竟然就成功了.后面的图片后缀竟然是可以不用加的.而且 然后loadimage后面的后缀同样可选.我是这样写的 result = MonkeyRunner.loadImageFromFile('D:

概述 PyTorch在做一般的深度学习图像处理任务时,先使用dataset类和dataloader类读入图片,在读入的时候需要做transform变换,其中transform一般都需要ToTensor()操作,将dataset类中__getitem__()方法内读入的PIL或CV的图像数据转换为torch.FloatTensor.详细过程如下: PIL与CV数据格式 PIL(RGB) PIL(Python Imaging Library)是Python中最基础的图像处理库,一般操作如下: fro

KMP 算法,俗称“看毛片”算法,是字符串匹配中的很强大的一个算法,不过,对于初学者来说,要弄懂它确实不易. 笔者认为,KMP 算法之所以难懂,很大一部分原因是很多实现的方法在一些细节的差异.体现在几个方面: next 数组,有的叫做“失配函数”,其实是一个东西: next 数组中,有的是以下标为 0 开始的,有的是以 1 开始的: KMP 主算法中,当发生失配时,取的 next 数组的值也不一样!就这样,各说各的,乱的很! 所以,在阐述我的理解之前,我有必要说明一下,我是用 next 数组的,

代码: Do    Dim ret1,ret2    Delay 500    ret1 = CmpColor(76,72, "153274", 0.9)    ret2 = CmpColor(81,574, "CCEFFF", 0.9)    If ret1 > -1 and ret2 > -1 Then         Tap 72, 92        Delay 300        Tap 73,608        Exit Do      

1. 一个课程里的,可以做个简单的参考,有些地方不是很准确

https://zurb.com/playground/twentytwenty 项目应用 http://decortrim.mml.digital/

图片对比,计算不同像素个数,已经比率.实现人工分割跟算法分割图像结果的对比,但是只能用灰度图像作为输入 // imageMaskComparison.cpp : 定义控制台应用程序的入口点. // // imageMaskComparison.cpp : 定义控制台应用程序的入口点. // #include "stdafx.h" #include <opencv2/core/core.hpp> #include <opencv2/highgui/highgui.hpp

首先声明一下,代码是从网上找到的,只是本人作以简单的修改. 请大家尊重原创. 我本地用到的是 Python 3.4   以及 Pillow (4.0.0)  第三方包. 方法一. #!/usr/bin/python# coding : utf-8import globimport osimport sysfrom functools import reduce from PIL import Image # EXTS = 'jpg', 'jpeg', 'JPG', 'JPEG', 'gif',