чувак. охлади траханье. то вопросы какие-то не сильно адекватные. теперь что-то додумываешь про контент тестов, которых даже не видел. keep calm.

Привет, подскажите существует ли рабочий инструмент для неточного сранивания изображений (возможно на базе нейронок)?

Пример использования - у меня есть пачка заготовленных скриншотов валидного Web UI, при прогоне тест скрипт делает скришот текущей версии приложения и сравнивает ее с заготовкой, но на разных браузерах отличаются методы отрисовки  шрифтов и теней, потому прямой метод сравнения изображений может не сработать корректно

яндексовский ашот умеет в неточные сравнения

а так создание таких тестов всегда требовало кастомных решений :)

возможно вам поможет то что у большинства есть настройка точности сравнения

есть вот эти ребята: https://applitools.com, но это прям энтерпрайз

Да вижу их инструмент Applitools Eyes может игнорировать различия, спасибо оно

Теперь вопрос прайсинга 🙂

насколько я понял, порядок цен в районе $10к в год

Жаль, для малого бизнеса нерентабельно, буду дальше искать

Я уверен что где-то в опен-сорсе должна быть натренерованная нейронка которая это умеет

А что она по твоему должна уметь делать?

Принимать за людей решение что баг а что нет? На основании кучки пикселей?

Игнорировать разницу в рендеринге шрифтов, градиентов и теней

ну я когда-то решил аналогичную проблему, написав стратегию для aShot, которая достаточно хорошо боролась с небольшими линейными смещениями вида "блок съехал на пиксель вправо и на два вверх". Возможно в твоем случае, если артефакты однотипны и предсказуемы, можно попробовать накидать некоторую "экспертную систему на if'ах", а не пытаться найти универсальное решение. Которое будет скорее всего давать много ложных срабатываний или которую придется обучать на непонятно каких датасетах

Можно рефки для каждого браузера свои делать. Ну и порог поставить,  чтобы на антиалиас не было ложных срабатываний

> Можно рефки для каждого браузера свои делать.

Это да, думал такой вариант на план Б 🙂

SikuliX на основе OpenCV умело в неточное сравнение, "с линейным процентом точности". "Под капот" я не заглядывал, но думаю что где-то решения на основе OpenCV найдутся .

Вот сборник, всего понемногу

Sikuli это всё же про автоматизацию на основе картинок, а не регрессию.

а какой смысл в автоматизации ( тестирования) если она не помогает с регрессией (тестирования) ?