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。
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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。
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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
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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。
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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
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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
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通过比对上面的指纹字符创,计算图片的相似度
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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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