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…

依据前一篇文章<移植MonkeyRunner的图片对照和获取子图功能的实现-Appium篇>所述,由于Appium和MonkeyRunner有一个共同点--代码控制流程都是在client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相同是在PC端执行的Appium是非常easy的事情,可是对于在server端执行的Robotium和UiAutomator就是另外一回事了. 由于在Android的sdk中.MonkeyRunner获取子图和图片比对须要用到的下…

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…

假设你的目标測试app有非常多imageview组成的话,这个时候monkeyrunner的截图比較功能就体现出来了. 而其它几个流行的框架如Robotium,UIAutomator以及Appium都提供了截图,但少了两个功能: 获取子图 图片比較 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仅仅有截屏比較,那么必定有它的道理.有它存在的价值,所以我们非常有必要在须要的情况下把它对应的功能给移植到其它框架上面上来. 经过本人前面文章描写叙述的几个框架的源代…

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:…

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…

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…

工作中遇到通过图片的url获取图片base64位的需求.一开始是用网上的方法,通过工具类Toolkit,虽然实现的代码比较简短,不过偶尔会遇到图片转成base64位不正确的情况,至今不知道为啥. 之后,又去网上搜了通过获取图片的二进制流转换成base64的方式,两种方式,都是亲测有效,通过Toolkit偶尔会出现,转base64后,展示不完整的问题.所以建议用通过下载二进制流转换的方式进行转换. 下面附上代码: import java.awt.image.BufferedImage; impor…

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…

今天整理 Pocket 中待看的文章,看到这篇<Creating ASCII art in functional Swift>,讲解如何用 Swift 将图片转成 ASCII 字符.具体原理文中讲解的很详细,不再赘述,但是标题中的 in functional Swift 让我很感兴趣,想知道 functional 到底体现在哪里,于是下载 swift-ascii-art 源码一探究竟. Pixel 图片是由各个像素点组成的,在代码中像素通过 Pixel 这个 struct 实现.每个像素分配了…