Automatizzazione avanzata della regressione visiva in Python: dettagli tecnici e best practice per il Tier 2

Affrontare la criticità dei test visivi manuali con automazione avanzata basata su framework Python

La regressione visiva è un pilastro della qualità del software, specialmente in ambienti di sviluppo agili dove le interfacce utente evolvono rapidamente. Tuttavia, i test visivi manuali sono intrinsecamente inefficaci: soggetti a variabilità umana, lenti e difficili da integrare nel CI/CD. Gli strumenti open source offrono una soluzione scalabile e riproducibile, ma richiedono un’implementazione precisa per evitare falsi positivi e garantire copertura reale. Questo articolo approfondisce il Tier 2 della regressione visiva, concentrandosi su un framework end-to-end in Python che combina automazione browser, preprocessing avanzato, confronto basato su metriche strutturali e reporting dinamico, con dettagli operativi per team italiani impegnati nell’innovazione digitale.

Differenza critica tra test funzionali e regressione visiva: oltre il “funziona?” al “quale dettaglio?”

I test funzionali verificano il comportamento logico delle applicazioni: se un pulsante mostra il testo corretto, se un modulo si carica, se un redirect avviene. La regressione visiva, invece, valuta la coerenza estetica e semantica dell’interfaccia, rilevando discrepanze pixel-per-pixel o distorsioni nella disposizione che sfuggono ai test tradizionali. Questo è fondamentale in contesti come le piattaforme bancarie italiane, dove il tema scuro, i font semantici e layout responsivi richiedono un’attenzione visiva rigida. Ignorare questa fase significa rischiare bug invisibili ma critici, come allineamenti errati o perdita di contrasto, che compromettono l’esperienza utente e la compliance con normative locali.

Fondamenti del Tier 2: architettura modulare per una regressione visiva robusta

Il framework Tier 2 si basa su cinque moduli chiave: Snapshot Creator (acquisizione), Preprocessor (normalizzazione), Comparer (confronto), Report Generator (documentazione) e Pipeline Orchestrator (integrazione). Ogni componente è modulare, testabile e progettato per isolare variabili. Il flusso base è:

• Acquisizione: cattura screenshot da browser automatizzati con selenium e salvataggio con Pillow, preservando metadati e risoluzione.
• Preprocessing: normalizzazione gamma, riduzione rumore con filtro Wiener (implementato in OpenCV) e ridimensionamento coerente per garantire confronti affidabili.
• Confronto: calcolo della Similarità Strutturale (SSIM) con scikit-image per valutare differenze percettive, integrato con confronto pixel per pixel per isolare errori critici.
• Reporting: generazione di report HTML dinamici con Jinja2, che includono metriche quantitative (errore medio 0.95%), identificazione di zone critiche e visualizzazione differenze grafiche.
• CI/CD: integrazione con GitHub Actions per esecuzione automatica su ogni commit, con notifiche e approvazione condizionata al risultato del confronto.

Pipeline di regressione visiva: dettaglio passo dopo passo con esempi Python

L’implementazione pratica richiede attenzione a ogni fase. Ecco una guida passo dopo passo con codice Python realistico, ottimizzato per performance e precisione:

1. Fase 1: Acquisizione baseline con Selenium + Pillow

from selenium import webdriver
from selenium.webdriver.chrome.service import Service
from selenium.webdriver.common.by import By
from selenium.webdriver.support.ui import WebDriverWait
from selenium.webdriver.support import expected_conditions as EC
from PIL import Image
import os
import time
import uuid

# Configurazione ambiente
service = Service('/opt/chromedriver')  # Percorso corretto al driver
options = webdriver.ChromeOptions()
options.add_argument("--headless")
driver = webdriver.Chrome(service=service, options=options)

url = "https://piattaformabanca.it/modulo-dashboard"
wait = WebDriverWait(driver, 20)

def take_screenshot(page_url, folder, suffix=''):
    time.sleep(1)  # Breve attesa per caricamento
    driver.get(page_url)
    wait.until(EC.presence_of_element_located((By.TAG_NAME, 'body')))
    screenshot = driver.page_source
    filename = f"{uuid.uuid4()}_{page_url.replace('/', '_').replace(':', '_').replace('-', '_').replace(' ', '_')}_{suffix}.png"
    path = os.path.join(folder, filename)
    with open(path, 'wb') as f:
        f.write(screenshot.encode('latin1'))  # latin1 per compatibilità immagini browser
    return path

baseline_path = 'baseline/screenshot_base.png'
take_screenshot(url, 'baseline', 'baseline')
driver.quit()

Fase 2: Preprocessing con OpenCV e Pillow

1. Carico immagine baseline e screenshot recente
2. Normalizzazione gamma per uniformare luminosità
3. Riduzione rumore con filtro Wiener (adatto a immagini digitali)
4. Ridimensionamento a 1024×768 per coerenza

import cv2
import numpy as np

def preprocess_img(img_path, target_size=(1024, 768)):
    img = Image.open(img_path).convert('RGB')
    img_np = np.array(img, dtype=np.float32) / 255.0  # normalization 0-1

    # Filtro Wiener per riduzione rumore
    kernel = np.ones((3,3), np.float32)
    kernel[1,1] = 1.5  # attenuazione focalizzata
    img_denoised = cv2.wiener(img_np, kernel, 0)
    
    # Ridimensionamento con interpolazione bilineare
    img_resized = cv2.resize(img_denoised, target_size, interpolation=cv2.INTER_LINEAR)
    
    return img_resized

baseline_img = preprocess_img(baseline_path, target_size)
current_screenshot = take_screenshot(url, 'screenshots', 'live_')

# Salvataggio preprocessed
cv2.imwrite('preprocessed/current_screenshot.png', np.uint8(current_screenshot))

Fase 3: Confronto con Structural Similarity Index (SSIM)

Il metodo SSIM misura la similarità percettiva tra due immagini, superando il limite del confronto pixel per pixel. Usando scikit-image, possiamo calcolare SSIM per zone critiche e media globale. Impostiamo soglia di errore 0.95 per approvazione automatica.

from skimage.metrics import structural_similarity as ssim
import matplotlib.pyplot as plt

def compute_ssim(img1, img2, window_size=11, raw=True):
    s, _ = ssim(img1, img2