前言

许久没有更新博客，整理下学习与思考的笔记。
Uiaotomator2有两种截图方法，一种是整个截图，一种是元素截图，但是没有坐标截图，本篇文章将带领探索如何实现坐标截图。

初始代码

以下探索都建立在这代码基础上

import uiautomator2 as u2
d = u2.connect_usb()

一、基本截图方法

首先我们需要了解Uiautomator2的截图方法，从中探索是否有可利用的方法。
1、整个截图：d.screenshot()
效果如下：

2、text定位截图：d(text=目标文本).screenshot()
示例代码：d(text=’淘宝’).screenshot()
效果如下：

3、Xpath截图：d.xpath(目标元素的xpath).screenshot()
示例代码：d.xpath(‘//*[@text="淘宝"]’).screenshot()
效果同text定位
4、uiautomator2不仅支持xpath跟text以及全局截图，还支持通过claassName与resourceId进行定位截图

二、查看全局截图的源码及分析

1.分析代码逻辑
①使用uiautomator2内部的http去请求获取屏幕的内容，获取到了之后进行图片的返回。
在调用screenshot()不传入参数的时候，默认参数是format=’pillow’，返回个Image.image的对象，需要使用save()方法进行保存。
②传入参数filename=’需要保存的名称’，则默认使用pillow的格式进行保存。保存到的文件名为传入的filename，对比①的方法省略了save的步骤。
③传入参数format=’opencv’，返回的则是numpy.ndarray的数据类型
④传入参数format=’raw’，返回的则是byte的数据类型
综上，在全屏截图中没有发现到对坐标截图有帮助的信息，需要继续查看元素坐标来发现线索。

三、元素截图源码查看及分析

从screentshot()点击进去，调用的是UiObject的类，查看初始化方法，需要传session，selector。
通过session来与手机进行关联，并通过selsector进行元素的选择。

元素截图建立在全屏截图的基础上，不难发现，元素截图的原理是全屏截图之后使用crop的方法进行裁剪，裁剪的范围由bounds()方法来获取。

查看bounds()，看到这里就清晰了，bounds()负责返回info中获取到的上下左右的坐标，与需求类似。
需求到此就解决了，只需要重写一下方法，直接传递坐标范围进行裁剪即可。

四、代码实现

参考元素截图的方法，初始化方法传入session参数，即与手机建立的连接，初始代码中的d，由于不需要通过元素来获取坐标了，所以不需要传入selector了。bounds()方法直接传入坐标，不从info中获取坐标位置。

五、坐标获取

position中显示的位置为左侧绿框中的点的位置，默认为屏幕的百分比的位置，点击position旁边的百分比号可以切换成坐标号，我们需要传入的参数是坐标，所以需要点击百分比号来进行切换。

如图，点击百分比号切换成百分比号，切换成的坐标就记录做lx与ly。

记录右侧低点的坐标为rx，ry。
坐标传入代码进行截图即可，实现效果如下：

六、图片一致性比对

使用场景：在图片没有淡出淡入的时候，进行比对图片是否完全一致时可用
使用到的python库：PIL
安装方法：pip install pillow
图片对比使用到了PIL中的Image与ImageChops模块

Image.open打开目标的图片文件，使用ImageChops.difference()来进行对比。
ImageChops.difference()在两张图片完全一致的时候返回None，在存在差异时返回差异点的坐标。

七、图片相似度对比

使用场景：存在toast时进行对比或者仅对比相似度时可用
使用到的库：opencv，skimage，numpy
opencv与numpy下载地址：https://www.lfd.uci.edu/~gohlke/pythonlibs/#ta-lib
由于opencv与numpy使用pip时会出现安装不上以及无法下载的异常情况，故在如上网站搜索opencv与numpy的wheel包，找到对应的python版本后进行安装即可。
注意：numpy下载vanilla的版本

skimage安装方式：pip install scikit-image

代码实现如上。使用了skimage库中的structural_similarity()方法来进行相似度的比较，结果会返回相似度的比例。structural_similarity()需要传入的对象是numpy.ndarray类型的对象，cv2图片转灰度后，返回的对象为numpy.ndarray的对象。

总结

当想要在原因基础上实现新的功能时，可以先看看源码，可能会有一些意外的收获。