Java图片比对
在自动化测试中,除了普通的值验证,经常还有一些图片验证,比如图片的匹配率,输出图片的差异图片等。本文主要用到了BufferedImage类来操作图片比对和输出差异图片,大体的思路如下:
1. 通过ImageIO读入图片,生成相应的BufferedImage实例(Image操作流)
2. 修改目标图片的尺寸大小,以适应期望图片的大小(为像素比对做准备)
3. 获取每一个(width,height)的ARGB,并获取相应的Red, Green,Blue的值
4. 按照每个像素点的R,G,B进行比较(需要定义允许的R,G,B的误差)
5. 统计不同的像素点,生成diff图片
代码如下:
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 31 32 33 34 35 36 37 38 39 40 41 42 43 44 45 46 47 48 49 50 51 52 53 54 55 56 57 58 59 60 61 62 63 64 65 66 67 68 69 70 71 72 73 74 75 76 77 78 79 80 81 82 83 84 85 86 87 88 89 90 91 92 93 94 95 96 97 98 99 100 101 102 103 104 105 106 107 108 109 110 111 | import javax.imageio.ImageIO; import java.awt.*; import java.awt.image.BufferedImage; import java.io.File; import java.io.IOException; import java.text.DecimalFormat; public class ImageDiff { //不同的像素标记为红色 public static final int RGB_RED = 16711680 ; //允许的Red,Green,Blue单个维度的像素差值 public static final int DIFF_ALLOW_RANGE = 5 ; //不同像素点统计值 public static int diffPointCount = 0 ; //从rgb值中抽取red public static int getRed( int rgbValue){ return rgbValue & 0xff0000 >> 16 ; } //从rgb值中抽取green public static int getGreen( int rgbValue){ return rgbValue & 0xff00 >> 8 ; } //从rgb值中抽取blue public static int getBlue( int rgbValue){ return rgbValue & 0xff ; } /** * 比较两图片,并用红色标出不同的像素点,然后保存差异图片到本地,打印匹配率 * @param srcImgPath * @param targetImgPath */ public static void compareImages(String srcImgPath,String targetImgPath){ try { BufferedImage srcImg = ImageIO.read( new File(srcImgPath)); BufferedImage targetImg = ImageIO.read( new File(targetImgPath)); diffPointCount = 0 ; BufferedImage diffImg = srcImg; int srcHeight = srcImg.getHeight(); int srcWidth = srcImg.getWidth(); //修改待比较图片的尺寸以适应源图片的尺寸 targetImg = changeImageSize(targetImg,srcHeight,srcWidth); int srcRgb; int targetRgb; for ( int h = 0 ;h<srcHeight;h++){ for ( int w= 0 ;w<srcWidth;w++){ srcRgb = srcImg.getRGB(w,h); targetRgb = targetImg.getRGB(w,h); if ( Math.abs(getRed(srcRgb) - getRed(targetRgb))>DIFF_ALLOW_RANGE || Math.abs(getGreen(srcRgb) - getGreen(targetRgb))>DIFF_ALLOW_RANGE|| Math.abs(getBlue(srcRgb) - getBlue(targetRgb))>DIFF_ALLOW_RANGE){ diffImg.setRGB(w,h, RGB_RED); diffPointCount++; } } } //保存差异图片 ImageIO.write(diffImg, "jpg" , new File( "diffImg.jpg" )); System.out.println( "保存差异图片成功!" ); //计算相似度(保留小数点后四位) int totalPixel = srcHeight*srcWidth; DecimalFormat decimalFormat = new DecimalFormat( "#.####" ); double matchRate = (totalPixel-diffPointCount)/(totalPixel* 1.0 ); System.out.println( "图片相似度为: " +decimalFormat.format(matchRate)+ "%" ); } catch (Exception ex){ ex.printStackTrace(); } } /** * 修改BufferedImage中的图片尺寸,以便和源图片进行比较 * @param image * @param newHeight * @param newWidth * @return */ public static BufferedImage changeImageSize(BufferedImage image, int newHeight, int newWidth){ Image img = image.getScaledInstance(newWidth,newHeight,Image.SCALE_SMOOTH); int width = img.getWidth( null ); int height = img.getHeight( null ); //获取新图片的BufferedImage实例 BufferedImage newBufferedImage = new BufferedImage(width, height, BufferedImage.TYPE_INT_ARGB); Graphics g = newBufferedImage.getGraphics(); g.drawImage(img, 0 , 0 , null ); g.dispose(); return newBufferedImage; } public static void main(String[] args){ compareImages( "1.jpg" , "2.jpg" ); } } |
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