Python通过Pillow实现图片对比

　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任意标识性文本，用于“证明”用例执行是成功的。例如，登陆之后人用户名，查询的结果等。

但是，在有些情况下，无法获取这些信息来证明用例是成功的怎么办？当然，下策是不写断言，脚本运行没有报错来证明用例执行成功，这当然是无奈之举。除此之外还可以选择断言两张图片，在用例执行正确的情况下对当前页面进行截图，在用例执行的过程中再次进行截图。通过对两张图片进行比较，从而判断用例是否运行成功。

Pillow下载：https://pypi.python.org/pypi/Pillow/3.0.0

根据自己的操作系统以及python版本选择下载。

安装：

> python3 -m pip install Pillow-3.0.0-cp35-none-win_amd64.whl

Processing c:\selenium\pillow-3.0.0-cp35-none-win_amd64.whl

Installing collected packages: Pillow

Successfully installed Pillow-3.0.0

　　注意，因为我本机同时安装了Python2.7和Python3.5，所以，这里特意指定安装在Python3的下面。

from PIL import Image
import math
import operator
from functools import reduce

def image_contrast(img1, img2):

  image1 = Image.open(img1)
  image2 = Image.open(img2)

  h1 = image1.histogram()
  h2 = image2.histogram()

  result = math.sqrt(reduce(operator.add, list(map(lambda a,b: (a-b)**2, h1, h2)))/len(h1) )
  return result

if __name__ == '__main__':
  img1 = "./img1.jpg" # 指定图片路径
  img2 = "./img2.jpg"
  result = image_contrast(img1,img2)
  print(result)

　　如果两张图片完全相等，则返回结果为浮点类型“0.0”，如果不相同则返回结果值越大。

　　这样就可以在自动化测试用例中调用该方法来断言执行结果。

关于Pillow库的详细文档：

http://pillow.readthedocs.org/en/latest/index.html

以上就是本文的全部内容，希望对大家的学习有所帮助，也希望大家多多支持我们。

赞 (0)

相关推荐

  • python3使用Pillow、tesseract-ocr与pytesseract模块的图片识别的方法

    1.安装Pillow pip install Pillow 2.安装tesseract-ocr github地址: https://github.com/tesseract-ocr/tesseract 或本地下载地址:https://www.jb51.net/softs/538925.html windows: The latest installer can be downloaded here: tesseract-ocr-setup-3.05.01.exe and tesseract-oc

  • Python基于pillow判断图片完整性的方法

    本文实例讲述了Python基于pillow判断图片完整性的方法.分享给大家供大家参考,具体如下: 1.安装第三方库. pip install pillow 2.函数示例. #encoding=utf-8 #author: walker #date: 2016-07-26 #summary: 判断图片的有效性 import io from PIL import Image #判断文件是否为有效(完整)的图片 #输入参数为文件路径 def IsValidImage(pathfile): bValid

  • Python图片处理模块PIL操作方法（pillow）

    一.PIL的基本概念: PIL中所涉及的基本概念有如下几个:通道(bands).模式(mode).尺寸(size).坐标系统(coordinate system).调色板(palette).信息(info)和滤波器(filters). 1.通道 每张图片都是由一个或者多个数据通道构成.PIL允许在单张图片中合成相同维数和深度的多个通道. 以RGB图像为例,每张图片都是由三个数据通道构成,分别为R.G和B通道.而对于灰度图像,则只有一个通道. 对于一张图片的通道数量和名称,可以通过方法getban

  • Python实现更改图片尺寸大小的方法(基于Pillow包)

    本文实例讲述了Python实现更改图片尺寸大小的方法.分享给大家供大家参考,具体如下: 1.PIL包推荐Pillow. 2.源码: #encoding=utf-8 #author: walker #date: 2014-05-15 #function: 更改图片尺寸大小 import os import os.path from PIL import Image ''' filein: 输入图片 fileout: 输出图片 width: 输出图片宽度 height:输出图片高度 type:输出图

  • Python 使用 Pillow 模块给图片添加文字水印的方法

    像微博一类的平台上传图片时,平台都会添加一个水印,宣誓着对图片的所有权,我们自己的博客平台也可以给自己的图片添加上水印. 还是用 Pillow 模块来实现 先来看一个简单的例子 >>> from PIL import Image >>> from PIL import ImageDraw >>> >>> image = Image.open('/Users/wxnacy/Downloads/vm-error1.png') >&g

  • Linux上安装Python的PIL和Pillow库处理图片的实例教程

    安装 正常情况,只需 pip install PIL==1.1.7 或者 pip install Pillow==2.9.0 即可.但需留意安装后的输出 安装完成后,需留意输出: *** TKINTER support not available *** JPEG support not available *** WEBP support not available *** ZLIB (PNG/ZIP) support not available *** FREETYPE2 support n

  • python3 pillow生成简单验证码图片的示例

    使用Python的pillow模块 random 模块随机生成验证码图片,并应用到Django项目中 安装pillow $ pip3 install pillow 生成验证码图片 \vericode.py from PIL import Image,ImageDraw,ImageFont,ImageFilter import random #随机码 默认长度=1 def random_code(lenght=1): code = '' for char in range(lenght): cod

  • Python通过Pillow实现图片对比

    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

  • Python通过PIL获取图片主要颜色并和颜色库进行对比的方法

    本文实例讲述了Python通过PIL获取图片主要颜色并和颜色库进行对比的方法.分享给大家供大家参考.具体分析如下: 这段代码主要用来从图片提取其主要颜色,类似Goolge和Baidu的图片搜索时可以指定按照颜色搜索,所以我们先需要将每张图片的主要颜色提取出来,然后将颜色划分到与其最接近的颜色段上,然后就可以按照颜色搜索了. 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

  • 用openCV和Python 实现图片对比,并标识出不同点的方式

    最近项目中需要实现两组图片对比,并能将两者的区别标识出来. 在网上搜索一大堆找到一篇大神的文章,最终实现该功能,在这里记录下: 想要实现此demo,首先我们得确保电脑上已安装 openCV 和 Python 两个工具以及scikit-image和imutils两个库: 安装方法,在这里不多说,我安装的是Python3.6 和openCV2,安装方法网上自行百度谷歌: 进入正题: 新建一个新的Python文件并命名为copmarePicture.py,写入下面的代码: from skimage.m

  • Python利用Pillow(PIL)库实现验证码图片的全过程

    前言 Pillow库有很多用途,本文使用Pillow来生成随机的验证码图片. Pillow的用法参考:https://www.jb51.net/article/196007.htm 验证码是随机的,使用Python内置的random库来生成随机的颜色和随机的字符. random的用法参考:https://www.jb51.net/article/196955.htm 一.验证码图片的效果 # coding=utf-8 import random from PIL import Image, Im

  • Python比较两个图片相似度的方法

    本文实例讲述了Python比较两个图片相似度的方法.分享给大家供大家参考.具体分析如下: 这段代码实用pil模块比较两个图片的相似度,根据实际实用,代码虽短但效果不错,还是非常靠谱的,前提是图片要大一些,太小的图片不好比较.附件提供完整测试代码和对比用的图片. 复制代码 代码如下: #!/usr/bin/python # Filename: histsimilar.py # -*- coding: utf-8 -*- import Image def make_regalur_image(img

  • 用Python将动态GIF图片倒放播放的方法

    用Python将动态GIF图片倒放播放的方法

    这次让我们一个用 Python 做一个小工具:将动态 GIF 图片倒序播放! GIF(Graphics Interchange Format) 是一种可以用来呈现动画效果的图片格式,原理就是保存很多帧(Frame)静态图像,然后连续呈现.很多简短的视频也会被转换成动态 GIF 呈现,压缩画质和去除声音之后可以有效地减小文件大小.网络上不计其数的搞笑动图,几乎承载了网友大半的欢乐,但是也有人发现,将正常的动画倒序播放往往可以获得更搞笑的效果,Reddit 上甚至有一个专门的节点:/r/revers

  • Python编程实现的图片识别功能示例

    本文实例讲述了Python编程实现的图片识别功能.分享给大家供大家参考,具体如下: 1. 安装PIL,官方没有WIN64位,Pillow替代 pip install Pillow-2.7.0-cp27-none-win_amd64.whl 2. 安装Pytesser 下载pytesser_v0.0.1.zip,解压后复制进Python27\Lib\site-packges\pytesser路径下,无pytesser则新建 在Python27\Lib\site-packges\pytesser中新

  • Python用Pillow(PIL)进行简单的图像操作方法

    Python用Pillow(PIL)进行简单的图像操作方法

    Python用Pillow(PIL)进行简单的图像操作方法 颜色与RGBA值 计算机通常将图像表示为RGB值,或者再加上alpha值(通透度,透明度),称为RGBA值.在Pillow中,RGBA的值表示为由4个整数组成的元组,分别是R.G.B.A.整数的范围0~255.RGB全0就可以表示黑色,全255代表黑色.可以猜测(255, 0, 0, 255)代表红色,因为R分量最大,G.B分量为0,所以呈现出来是红色.但是当alpha值为0时,无论是什么颜色,该颜色都不可见,可以理解为透明. from

随机推荐