界面相似度对比算法初探 在项目中，需要比对两个界面的相似度，进行相应的操作。 哈希算法 比对两个界面相似度。在 uiautimator 中可以 dump 当前界面的信息，可以转换为一个 AccessibilityNodeInfo 列表。 
1080×445 38.1 KB 这个比较初级，采用双层 for 循环来比对数据，数据量越大，时间复杂度越高：f(n!)， 我们可以增加哈希算法在遍历之前来比对字符串，减少代码执行次数。 
1080×533 44.8 KB 但是上面这种算法太精准了， AccessibilityNodeInfo 里面有坐标的值， 有 id, 比对太精准了，稍微有点不同，就认为它是条不同的数据，所以我们来看下面一种算法。 感知哈希算法 感知哈希算法就是针对每一张图片生成一个指纹字符串， 比对这两个字符串，结果越相近，图片越相似。 Implement 实现步骤 steps把图片缩小到 8*8尺寸，也就是总共64 像素 
1080×56 7.14 KB 将当前的RGB图片转换为灰度图片，这个时候，图片只保留了图片的结构， 明暗等信息。 
1080×900 96.6 KB 这里采用 RGB 三原色码 0.3* R + 0.6 * G + 0.1 * B 比例计算的 这里有一个不错的文章 RGB 转灰度图 360doc.com RGB转灰度图 RGB转灰度图 计算公式有很多，我们这里用 Gray = R0.299 + G0.587 + b*0.114 这个公式就可以了。计算位图64个像素的平均灰度值 
1080×403 32 KB 我们重新遍历位图，每个灰度值和平均灰度值进行比对， 大于等于平均灰度值为1， 小于平均灰度值为0，这样就会生成一个64位的数值。计算哈希值，这样生成的一个数值，就是每张图片的指纹 
1080×432 38.2 KB 通过比对上面的指纹字符创，计算图片的相似度 
1080×370 24.4 KB diffNum 就是我们要的两张图片的相似度， diffNum< 5 图片很相似 diffNum > 10 图片完全不同。 我们可以在界面变换之前和之后，通过 uiautimator 截屏来判断操作前后的两张图片是否变换了，通过最后的相似度的值来进行相应的操作。 上图是运行结果的图片 灰色图片是 8*8 像素的位图的灰度图片 
上图第一行就是和平均值比对的64位结果， 第二行位哈希值，也就是图片指纹。 参考文献 参考代码： github.com gavinliu/SimilarPhoto/blob/master/app/src/main/java/cn/gavinliu/similar/photo/SimilarPhoto.java This file has been truncated.show original
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