CN108932279A - 一种应用页面处理方法及装置 - Google Patents

Abstract

本发明实施例公开一种应用页面处理方法及装置，其中，应用页面处理方法包括：获取对目标应用进行维护操作前，所述目标应用的应用页面对应的第一快照图片；获取对所述目标应用进行所述维护操作后，所述目标应用的所述应用页面对应的第二快照图片；计算所述第二快照图片和所述第一快照图片之间的图片相似度；若所述图片相似度大于或者等于第一阈值，则确定经过所述维护操作后所述目标应用的所述应用页面未出现异常。采用本发明实施例，可以识别出维护操作前后应用页面的差异，从而准确识别应用页面是否异常，和/或，可以提高验证的效率。

Description

一种应用页面处理方法及装置

技术领域

本发明实施例涉及互联网技术领域，尤其涉及一种应用页面处理方法及装置。

背景技术

企业的互联网技术(Internet Technology，IT)系统在运行过程中，不可避免的需要经常的对系统进行各种维护操作。比如应用后台升级，对操作系统(Operation System，OS)、中间件或者数据库打补丁等等，在进行维护操作时往往需要停机或者停止应用的实施，那么就带来了一个问题，如何确保应用在维护操作前后功能正常，尤其在海量场景下，如何能高效判断出维护操作有没有影响到应用的功能，这是整个系统维护操作中的重要一环。

目前验证维护操作是否对应用的功能产生影响的验证方式主要是人工的方法，即在维护操作前，一般需要拿到本次维护操作可能受影响的所有应用的清单，并梳理出这些应用对应的URL。在完成维护操作后，运维人员通过浏览器访问应用的统一资源定位符(Uniform Resource Locator，URL)，输入用户名、口令后登录系统，查看应用页面的展示是否正常。这种方式需要投入大量人力，效率低下。

发明内容

本发明实施例提供一种应用页面处理方法及装置，可以识别出维护操作前后应用页面的差异，从而准确识别应用页面是否异常，和/或，可以提高验证的效率。

第一方面，本发明实施例提供一种应用页面处理方法，其中，该应用页面处理方法包括:获取对目标应用进行维护操作前，所述目标应用的应用页面对应的第一快照图片；获取对所述目标应用进行所述维护操作后，所述目标应用的所述应用页面对应的第二快照图片。

计算第二快照图片和第一快照图片之间的图片相似度，若图片相似度大于或者等于第一阈值，则确定经过所述维护操作后目标应用的应用页面未出现异常。

采用上述方式，可以通过比较维护操作前目标应用的应用页面对应的第一快照图片和维护操作后目标应用的应用页面对应的第二快照图片之间的相似度，识别出维护操作前后应用页面的差异，从而准确识别应用页面是否异常，和/或，提高验证的效率。

在一种可能的设计中，计算第二快照图片和第一快照图片之间的图片相似度可以是：按照目标划分规则，将第一快照图片划分为N个第一图块，其中，目标划分规则可以是将该第一快照图片划分为N个相同大小的第一图块，该N个第一图块之间可以存在重合。

按照同样的目标划分规则，将所述第二快照图片划分为N个第二图块，一个第二图块对应一个第一图块，相互对应的第二图块和第一图块之间大小是完全相同的，并且像素点的数量也是相同的。

针对每个第二图块，获取该第二图块关联的图块相似度，第二图块关联的图块相似度用于表示第二图块和与该第二图块对应的第一图块之间的相似度，比如，第二图块是图块A1，第一图块是图块B1，图块A1与图块B1对应，则图块A1关联的图块相似度用于表示图块A1与图块B1之间的相似度。

根据N个第二图块关联的N个图块相似度，计算第二快照图片和第一快照图片之间的图片相似度。

采用上述方式，将快照图片划分为图块，进一步通过比较图块的相似度确定快照图片的相似度，从而准确的确定快照图片的相似度。

在一种可能的设计中，获取第二图块关联的图块相似度的获取方式可以是，获取第二图块中包含的M个像素点的像素值，进一步获取与该第二图块对应的第一图块中包含的M个像素点的像素值，其中，第二图块中的一个像素点对应该第一图块中的一个像素点，需要说明的是，像素点的对应可以是该像素点在图块中的位置对应，比如第一图块中左上角第一个像素点与第二图块中左上角第一个像素点对应。

比较该第二图块中包含的M个像素点的像素值和该第一图块中包含的M个像素点的像素值，根据比较结果确定该第二图块关联的图块相似度。其中，在比较第二图块中包含的M个像素点的像素值和第一图块中包含的M个像素点的像素值时，是比较对应像素点的像素值，比如像素点a1是第二图块中的一个像素点，像素点b1是第一图块中的一个像素点，并且像素点a1与像素点b1对应，则比较像素点a1的像素值与像素点b1的像素值是否相同。

第二图块关联的图块相似度可以是，该第二图块包含的M个像素点中，比较结果为对应像素点的像素值相同的像素点数量与M之间的比值。

在一种可能的设计中，根据所述N个第二图块关联的N个图块相似度，计算所述第二快照图片和所述第一快照图片之间的图片相似度的计算方式可以是：针对每个第二图块，获取该第二图块的区块类型，所述区块类型用于描述所述第二图块的内容信息所属类别；比如区块类型可以包括但不限于菜单栏、代办区域、已办区域、空白区域以及动态图片等等。

进一步获取所述区块类型对应的权重值，所述权重值为根据所述第二图块的内容信息的重要程度和/或变化概率确定，比如对于动态图片，变化概率比较大，并且重要程度较低，则权重值比较小，对于菜单栏，变化概率比较小，并且重要程度较高，则权重值比较大。

根据所述N个第二图块关联的N个图块相似度和所述N个第二图块的区块类型对应的N个权重值，计算所述第二快照图片和所述第一快照图片之间的图片相似度。

采用上述方式，可以较为准确的计算第二快照图片和第一快照图片之间的图片相似度。

在一种可能的设计中，根据所述N个第二图块关联的N个图块相似度，计算所述第二快照图片和所述第一快照图片之间的图片相似度的计算方式可以是：针对每个第二图块，根据第二图块关联的图块相似度与第二阈值的比较结果，为所述第二图块设置图块标识，所述图块标识包括相似标识和/或不相似标识，第二阈值可以是100％或者90％等等，若第二图块关联的图块相似度大于该第二阈值，为该第二图块设置相似标识，若第二图块关联的图块相似度小于该第二阈值，为该第二图块设置不相似标识。

根据所述N个第二图块中设置所述图块标识的第二图块的数量，计算所述第二快照图片和所述第一快照图片之间的图片相似度。

在一种可能的设计中，图块标识包括相似标识，则计算第二快照图片和第一快照图片之间的图片相似度的方式可以是：计算所述N个第二图块中设置所述相似标识的第二图块的数量与所述N的第一比值。

进一步根据所述第一比值，确定所述第二快照图片和所述第一快照图片之间的图片相似度。

可选的，若所述第一比值大于第三阈值，将所述第一比值确定为所述第二快照图片和所述第一快照图片之间的图片相似度。

若所述第一比值小于所述第三阈值，需要进一步对所设置的图块标识进行修正，即获取所述N个第二图块中未设置所述相似标识的第二图块的区块类型，也可以是获取所述N个第二图块中设置所述不相似标识的第二图块的区块类型。

根据未设置所述相似标识的第二图块的区块类型进一步确定所述第二快照图片和所述第一快照图片之间的图片相似度，所述区块类型用于描述未设置所述相似标识的第二图块的内容信息所属类别，所述区块类型可以包括但不限于菜单栏、代办区域、已办区域、空白区域以及动态图片等等。

可选的，根据未设置所述相似标识的第二图块的区块类型确定所述第二快照图片和所述第一快照图片之间的图片相似度的方式可以是：获取未设置所述相似标识的第二图块的区块类型对应的权重值，所述权重值为根据未设置所述相似标识的第二图块的内容信息的重要程度和/或变化概率确定，比如对于动态图片，变化概率比较大，并且重要程度较低，则权重值比较小，对于菜单栏，变化概率比较小，并且重要程度较高，则权重值比较大。

若所述权重值小于第四阈值，则需要对该第二图块设置的图块标识进行修正，比如，将未设置所述相似标识的所述第二区块设置所述相似标识，并重新计算所述N个第二图块中设置所述相似标识的第二图块的数量与所述N的第二比值，并将所述第二比值确定为所述第二快照图片和所述第一快照图片之间的图片相似度。

通过上述方式，可以较为简单的计算出第二快照图片和第一快照图片之间的图片相似度，提高计算效率。

第二方面，本发明实施例提供了一种应用页面处理装置，该应用页面处理装置被配置为实现上述第一方面中所执行的方法和功能，由硬件/软件实现，其硬件/软件包括与上述功能相应的模块。

第三方面，本申请实施例提供了一种应用页面处理装置，包括：处理器、存储器和通信总线，其中，通信总线用于实现处理器和存储器之间连接通信，处理器执行存储器中存储的程序用于实现上述第一方面提供的一种应用页面处理方法中的步骤。

第四方面，本申请实施例提供了一种计算机可读存储介质，计算机可读存储介质中存储有指令，当其在计算机上运行时，使得计算机执行上述第一方面的方法。

第五方面，本申请提供了一种包含指令的计算机程序产品，当其在计算机上运行时，使得计算机执行上述第一方面的方法。

附图说明

为了更清楚地说明本发明实施例的技术方案，下面将对本发明实施例所需要使用的附图进行说明。

图1是本发明实施例提供的一种总体系统架构图；

图2是本发明实施例提供的一种应用页面处理方法的流程示意图；

图3a是本发明实施例提供的一种图块的划分示意图；

图3b是本发明实施例提供的另一种图块的划分示意图；

图4是本发明实施例提供的一种图片相似度的计算示意图；

图5是本发明实施例提供的一种区块类型判断示意图；

图6是本发明实施例提供的一种图块的比较示意图；

图7是本发明实施例提供的一种图块标识的修正示意图；

图8是本发明实施例提供的一种应用页面处理装置的结构示意图；

图9是本发明实施例提供的另一种应用页面处理装置的结构示意图。

具体实施方式

下面结合本发明实施例中的附图对本发明实施例进行描述。

本发明实施例所提及的目标应用可以是web类应用，即在浏览器中运行的应用。

本发明实施例所提及的应用页面上的动态图片可以是指该应用页面上会动态变化的图片，比如每隔3秒钟即更换该动态图片的内容。

请参照图1，为本发明实施例提供的一种系统架构图，拥有海量级别应用和服务器的企业在IT运维中一般都会使用配置管理数据库(Configuration Management Database，CMDB)来管理应用和机器的配置信息，这些配置信息包括了OS、中间件、数据库、应用等等之间的关联关系，以及相应的属性信息。

本发明实施例中，首先通过爬虫引擎定时或者手工触发从CMDB中获取到应用的URL清单，然后依次遍历该URL清单，模拟系统的登录行为，这种登录可完全放到后台进行，减少对系统层的调用。系统获取登录页面，并进行身份认证，从而登录应用的应用页面。

然后可以对应用页面截取快照图片，保存快照图片，由于应用页面上往往会存在动态图片等影响到前后一致性比对的干扰因素，因此还可以每间隔1-2秒截取一次快照图片，重复截取3张以上快照图片，并确保维护操作前后生成的快照图片区分保存在文件系统中。需要说明的是，维护操作前的快照图片和维护操作后的快照图片均可以采用上述方法获取。

采用对比算法，对维护操作前生成的快照图片和维护操作后生成的快照图片进行比对，得出图片相似度，图片相似度高即认为维护操作前的快照图片与维护操作后的快照图片一致，验证应用页面正常。进一步可选的，在采用对比算法对快照图片进行比对时，可以进一步通过图块识别、图块的区块类型识别以及权重值进行判断，具体判断方式可以参照图2实施例的描述，在此不再赘述。

结合图1所示的系统架构示意图，参见图2，本发明实施例提供了一种应用页面处理方法流程图，该方法包括但不限于以下步骤：

S10，获取对目标应用进行维护操作前，所述目标应用的应用页面对应的第一快照图片；

在一个实施例中，目标应用可以是web类应用，即在浏览器中运行的应用。该目标应用可以是受维护操作影响的多个应用中的任意一个应用，应用页面可以是该目标应用的多个应用页面中的任意一个应用页面，其中，对每个应用页面进行验证的方式均可以采用本发明实施例的应用页面处理方法，若对该目标应用的所有应用页面进行验证后，该所有应用页面均未出现异常，则确定维护操作对该目标应用未产生影响。

在对目标应用进行维护操作前，获取该目标应用的应用页面对应的第一快照图片，该应用页面可以是该目标应用的任意一个URL所指向的应用页面。可选的，可以通过搜索爬虫定时从CMDB中获取到目标应用的URL清单，然后依次遍历该URL清单中的每个URL，模拟系统的登录行为，获取到每个URL所指向的应用页面。需要说明的是，这种登录行为可完全放到后台进行，减少对系统层的调用。

然后截取每个URL所指向的应用页面的截图，作为快照图片进行保存，本发明实施例将对目标应用进行维护操作前，对目标应用的应用页面所截取的快照图片称为第一快照图片。需要说明的是，由于应用页面上往往会存在动态图片等影响到前后一致性比对的干扰因素，因此可以每间隔1-2秒截取一次该应用页面的快照图片一次，一共可以针对该应用页面截取快照图片3次以上。

S11，获取对所述目标应用进行所述维护操作后，所述目标应用的所述应用页面对应的第二快照图片；

在一个实施例中，在对目标应用进行维护操作后，获取该目标应用的应用页面对应的第二快照图片，需要说明的是，本发明实施例步骤S11中的应用页面应该与步骤S10中的应用页面是同一个URL所指向的应用页面。若该应用页面需要分屏显示，即单屏无法显示完全该URL所指向的应用页面的内容，可以通过滑动条滑动的方式显示该应用页面的其他内容信息，则本发明实施例步骤S11中应用页面的滑动条所在位置应该与步骤S10中应用页面滑动条所在位置相同。

可选的，仍然可以通过搜索爬虫定时从CMDB中获取到目标应用的URL清单，然后依次遍历该URL清单中的每个URL，模拟系统的登录行为，获取到每个URL所指向的应用页面。这种登录行为可完全放到后台进行，减少对系统层的调用。

然后截取每个URL所指向的应用页面的截图，作为快照图片进行保存，本发明实施例将对目标应用进行维护操作后，对目标应用的应用页面所截取的快照图片称为第二快照图片。同理，由于应用页面上往往会存在动态图片等影响到前后一致性比对的干扰因素，因此可以每间隔1-2秒截取一次该应用页面的快照图片一次，一共可以针对该应用页面截取快照图片3次以上。

本发明实施例中将维护操作前所获取的应用页面的第一快照图片和维护操作后所获取的应用页面的第二快照图片区分保存。

S12，计算所述第二快照图片和所述第一快照图片之间的图片相似度；

在一个实施例中，对目标应用的维护操作通常不会对应用的应用页面做改变，因此，可以通过检测应用页面是否相似，得出维护操作后应用页面是否异常的结论，进而确定维护操作后目标应用是否异常。

计算第二快照图片和第一快照图片之间的图片相似度，图片相似度用于表示第二快照图片和第一快照图片之间的相似性。图片相似度越高，则表明第二快照图片和第一快照图片之间越相似，图片相似度越低，则表明第二快照图片和第一快照图片之间差异越大。

可选的，在计算第二快照图片和第一快照图片之间的图片相似度时，可以按照目标划分规则，将第一快照图片划分为N个第一图块，同理，按照同样的目标划分规则，将第二快照图片划分为N个第二图块，一个第二图块对应一个第一图块。其中，N的值由划分的图块的数量所决定，可以是大于或者等于1的任意自然数。

目标划分规则可以是将该第一快照图片划分为N个相同大小的第一图块，该N个第一图块相互之间不存在重合。如图3a所示，即是本发明实施例提供的一种图块的划分示意图，如图所示，将第一快照图片，均等划分为多个第一图块，各个第一图块之间无重合。

目标划分规则还可以是将该第一快照图片划分为N个相同大小的第一图块，该N个第一图块之间可以存在部分重合，比如相邻的图块之间存在部分重合。如图3b所示，为本发明实施例提供的另一种图块的划分示意图，如图所示，图块1和图块2之间为上下相邻的图块，图块1和图块2之间可以存在重合区域，即重合区域的内容信息可以存在于图块1中，同时也存在于图块2中。这种图块划分方式可以提高后续图块类型识别的准确性。可以理解的是，还可以是左右相邻的图块之间存在重合区域，或者，还可以是不仅左右相邻的图块之间存在重合区域，上下相邻的图块之间也存在重合区域，本发明实施例对此不作限定。可选的，在对快照图片划分成图块时，可以按整个快照图片的分辨率来约定，但不宜过多，否则后期对图块进行处理时，数据过多。比如快照图片的分辨率为1600*1200，则可以切分为20*12个图块，快照图片的分辨率为1280*960，则可以切分为16*9个图块。

需要说明的是，无论是哪种目标划分规则，对第一快照图片进行划分的目标划分规则和对第二快照图片进行划分的目标划分规则是相同的。其中，第二图块与第一图块之间的对应关系可以是，第二图块在第二快照图片中的位置和第一图块在第一快照图片中的位置对应，比如第二快照图片中左上角第一个图块和第一快照图片中左上角第一个图块对应。存在对应关系的图块之间大小相同，且图块所包含的像素点的数量相同。

进一步，针对每个第二图块，获取该第二图块关联的图块相似度，第二图块关联的图块相似度用于表示该第二图块和与该第二图块对应的第一图块之间的相似度，比如，第二图块是图块A1，第一图块是图块B1，图块A1与图块B1对应，则图块A1关联的图块相似度用于表示图块A1与图块B1之间的相似度。可选的，获取第二图块关联的图块相似度的获取方式可以是，获取该第二图块中包含的M个像素点的像素值，以及获取与该第二图块对应的第一图块中包含的M个像素点的像素值，M的值由第二图块中所包含的像素点个数决定，M可以是大于或者等于1的任意自然数。然后比较该第二图块中包含的M个像素点的像素值和第一图块中包含的M个像素点的像素值，并根据比较结果得到该第二图块关联的图块相似度。需要说明的是，第二图块中包含的M个像素点与第一图块中包含的M个像素点存在一一对应的关系，该对应关系即是对应位置上的像素点对应，比如，第二图块中包含100个像素点，该100个像素点是10行10列，第一图块中也包含100个像素点，该100个像素点也是10行10列，则第二图块中第1行第1列的像素点和第一图块中第1行第1列的像素点对应。在比较第二图块中包含的M个像素点的像素值和第一图块中包含的M个像素点的像素值时，是将对应的像素点的像素值进行比较。其中，第二图块关联的图块相似度可以是该M个像素点中，比较结果为对应像素点的像素值相同的像素点个数与像素点总数M之间的比值。继续以上述第二图块是图块A1，第一图块是图块B1为例进行说明，图块A1和图块B1均包含100个像素点，并且像素点之间一一对应，在比较图块A1的像素点的像素值和图块B1的像素点的像素值后，其中，对应像素点的像素值相同的像素点数量为80，即图块A1与图块B1之间存在80个像素点的像素值相同，则图块A1关联的图块相似度可以80/100＝80％。

其中，可以采用数列的方式存储上述图块中所包含的像素点的像素值，比如，一个第二图块中所包含的像素点的像素值，可以采用一个数列a进行存储，该数列中所包含的元素个数为M，与该第二图块对应的一个第一图块中所包含的像素点的像素值，可以采用一个数列b进行存储，该数列中所包含的元素个数也为M。其中，数列a[i]中i的取值为0到M-1之间的整数，i可以指像素点在第二图块中的编号，比如，第二图块中像素点的分布是10行10列，共100个像素点，则第一行的10个像素点中，从左到右各个像素点的编号分别是0-9，第二行的10个像素点中，从左到右各个像素点的编号分别是10-19，以此类推。数列b[i]中i的取值为0到M-1之间的整数，i可以指像素点在第一图块中的编号，编号顺序同第二图块中的像素点的编号顺序，在此不再赘述。

在对两个图块的像素点的像素值进行比较时，可以比较两个数列中a[i]与b[i]的值，即比较两个数列中编号相同的元素的值的大小。

第二快照图片被划分成N个第二图块，每个第二图块均存在一个与该第二图块关联的图块相似度，因此，N个第二图块共对应有N个第二图块相似度。根据该N个第二图块关联的N个图块相似度，计算第二快照图片和第一快照图片之间的图片相似度。在根据图块相似度计算第二快照图片和第一快照图片之间的图片相似度的计算方式可以包括以下两种可选的实施方式：

第一种可选的实施方式中，针对每个第二图块，获取该第二图块的区块类型，其中，区块类型用于描述该第二图块的内容信息所属类别，比如，区块类型可以包括但不限于菜单栏、代办区域、已办区域、空白区域以及动态图片等等。其中，获取第二图块的区块类型的获取方式可以是，利用预先训练的不同区块类型对应的不同神经网络分别对该第二图块进行识别，从而得到该第二图块的区块类型。由于在对第二快照图片划分第二图块时，未考虑该第二快照图片的内容信息，因此可能会存在第二图块中包含多种区块类型的内容信息，在利用不同区块类型对应的不同神经网络对第二图块进行识别时，将概率最大的一种区块类型作为该第二图块的区块类型，即该第二图块包含的大部分内容信息属于该区块类型对应的内容信息。

预先训练不同区块类型的不同神经网络的训练方式可以是：采用属于同一个区块类型的多个图片进行训练，得到该区块类型的训练模型，比如，将大量属于菜单栏的图片进行训练，得到菜单栏的训练模型，将大量属于代办区域的图片进行训练，得到代办区域的训练模型。区块类型的训练模型包括但不限于：菜单栏的训练模型、待办区域的训练模型、已办区域的训练模型、空白区域的训练模型、web页面上值项的训练模型、动态图片的训练模型等等，其中web页面上值项指需要用户填写的内容项。针对已经训练好的训练模型，后续还可以通过输入大量的图块的数据对此训练模型进行进一步的训练，不断提升该训练模型识别的准确性。

具体可选的，以菜单栏的训练模型为例进行说明，如图5所示，获取多个菜单栏图片，该多个菜单栏图片中每个菜单栏图片均仅仅包含菜单栏，可以是不同类型的菜单栏，然后把每个菜单栏图片按像素点进行分解，比如分辨率为80*80的菜单栏图片，一共6400个像素点，将每个像素点的像素值通过一个数列保存，一个菜单栏图片对应一个数列。然后将所有数列进行训练，得到菜单栏的区块类型对应的神经网络。只要训练集足够大，输入大量的菜单栏图片进行训练，就能得到一个包含大量数列的神经网络。后续只要输入该神经网络任意一个图片(或图块)，就能预测出任意一个图片(图块)是“菜单栏”的概率及不是“菜单栏”的概率。

每种区块类型对应的神经网络均可以采用上述方法进行训练，从而得到不同区块类型的不同神经网络，后续可以通过该不同区块类型的不同神经网络确定各个第二图块的区块类型。

进一步，获取各个第二图块的区块类型对应的权重值，该权重值为根据该第二图块的内容信息的重要程度和/或变化概率确定。比如对于动态图片，变化概率比较大，并且重要程度较低，则权重值比较小，对于菜单栏，变化概率比较小，并且重要程度较高，则权重值比较大。对于不同的区块类型，需要预先根据该区块类型所对应的图块的内容信息的重要程度和/或变化概率，设置不同的权重值。需要说明的是，在设置各个区块类型的权重值时，可以考虑在对比应用页面生成的快照图片是否一致时，哪些是关键比对项，从而确定各个区块类型的权重值。关键比对项直接影响到应用页面在维护操作前后是否是同一个东西，比如菜单栏缺失了，那很明显是不一致的，因此菜单栏的区块类型对应的权重值高；而还有一些只是干扰项，比如应用页面上的一些动态图片，在每次访问时，呈现出来的可能是不一样的动态图片，但实际上这是应用页面的正常功能，该项的不一致不应该影响对整个快照图片的一致性的判定，动态图片不是关键比对项，因此动态图片的区块类型对应的权重值低。

根据该N个第二图块关联的N个图块相似度，以及该N个第二图块的区块类型对应的N个权重值，计算该第二快照图片和第一快照图片之间的图片相似度。比如，N为3，该3个第二图块关联的图块相似度分别是：s1、s2、s3，该3个第二图块的区块类型对应的权重值分别是m1、m2、m3，则第二快照图片和第一快照图片之间的图片相似度＝s1*m1+s2*m2+s3*m3。其中，s1和m1所对应的第二图块相同，以此类推。

如图4所示，即是本发明实施例提供的一种图片相似度计算方法示意图，如图所示，将维护操作前第一快照图片切分为第一图块，并将第一图块进行像素点分解，得到用于存储该第一图块中各个像素点的像素值的数列，同理，将维护操作后第二快照图片切分为第二图块，并将第二图块进行像素点分解，得到用于存储该第二图块中各个像素点的像素值的数列，将对应数列的元素值进行比对，从而得到图块相似度，进一步获取第二图块的区块类型，以及该区块类型对应的权重值，根据图块相似度和权重值，计算相似因子，即第二快照图片和第一快照图片之间的图片相似度。

第二种可选的实施方式中，针对每个第二图块，比较该第二图块关联的图块相似度与第二阈值之间的大小，并根据比较结果为该第二图块设置图块标识，图块标识包括相似标识和/或不相似标识。第二阈值可以根据实际情况进行设定，比如可以设置为98％或者100％。若第二图块关联的图块相似度大于或者等于第二阈值，则为该第二图块设置相似标识，若第二图块关联的图块相似度小于第二阈值，则为第二图块设置不相似标识。可选的，相似标识可以是“1”，不相似标识可以是“0”。在设置图块标识时，可以仅仅设置该N个第二图块中的相似标识，或者仅仅设置该N个第二图块中的不相似标识，或者同时设置该N个第二图块中的相似标识和不相似标识。

进一步根据该N个第二图块中设置了图块标识的第二图块的数量，计算该第二快照图片和第一快照图片之间的图片相似度。

比如，仅仅设置该N个第二图块中的不相似标识，则将N减去设置了不相似标识的第二图块的数量，得到X，再将X除以N，即得到第二快照图片和第一快照图片之间的图片相似度。

又比如，图块标识中包括相似标识，即仅仅设置该N个第二图块中的相似标识，或者，同时设置该N个第二图块中的相似标识和不相似标识，则计算该N个第二图块中设置了相似标识的第二图块的数量L和N之间的第一比值，并根据第一比值，确定第二快照图片和第一快照图片之间的图片相似度，例如，将第一比值作为第二快照图片和第一快照图片之间的图片相似度。

为了提高图片相似度的计算准确性，本发明实施例在得到第一比值之后(或者是得到X除以N的比值X/N之后)，还可以进一步将第一比值(或X/N)与第三阈值进行比较，若第一比值(或X/N)大于第三阈值，则说明第二快照图片和第一快照图片之间非常相似，直接将第一比值(或X/N)作为第二快照图片和第一快照图片之间的图片相似度。若第一比值(或X/N)小于第三阈值，则需要进一步确定未设置相似标识的第二图块的区块类型(或者设置了不相似标识的第二图块的区块类型)，并获取未设置相似标识的第二图块的区块类型(或者设置了不相似标识的第二图块的区块类型)对应的权重值，该权重值为根据未设置所述相似标识的第二图块(或者设置了不相似标识的第二图块)的内容信息的重要程度和/或变化概率确定，比如对于动态图片，变化概率比较大，并且重要程度较低，则权重值比较小，对于菜单栏，变化概率比较小，并且重要程度较高，则权重值比较大。对于不同的区块类型，需要预先根据该区块类型所对应的图块的内容信息的重要程度和/或变化概率，设置不同的权重值。需要说明的是，上述确定未设置相似标识的第二图块的区块类型的确定方式可以参考第一种可选的实施方式中的阐述，即通过预先训练的神经网络进行确定，在此不再赘述。上述确定未设置相似标识的第二图块的区块类型对应的权重值的确定方式也可以参考第一种可选的实施方式中的阐述，即根据是否为关键比对项确定权重值，在此不再赘述。

若未设置相似标识的第二图块的区块类型(或者设置了不相似标识的第二图块的区块类型)对应的权重值小于第四阈值，则需要将该第二图块的图块标识进行修正，重新为该第二图块设置相似标识(或者将不相似标识删掉)。再重新计算该N个第二图块中设置了相似标识的第二图块的数量与N之间的第二比值，并将该第二比值确定为第二快照图片和第一快照图片之间的图片相似度，或者，重新计算N与设置了不相似标识的第二图块的图块数量之间的差值，并计算该差值与N之间的比值，将该比值确定为第二快照图片和第一快照图片之间的图片相似度。

如图6所示，即是本发明实施例提供的一种图块标识设置示意图，如图所示，相似标识为“1”，不相似标识为“0”，通过比较维护操作前第一快照图片所包含第一图块与维护操作后第二快照图片所包含的第二图块，为各个图块设置了图块标识，进一步提取出各个图块中设置了不相似标识“0”的图块。如图7所示，对设置了不相似标识“0”的图块的区块类型进行判断，并根据该区块类型对应的权重值进行修正，若该区块类型对应的权重值小于第四阈值，则将相应图块的图块标识修正为“1”，最终只剩下一个图块的图块标识为“0”，再重新根据修正后图块标识计算图片相似度。比如，修正前，80个图块中，8个设置了不相似标识，72个设置了相似标识，修正后，80个图块中，1个设置了不相似标识，79个设置了相似标识，则第一比值为72/80＝90％，第二比值为79/80＝98.75，最终将第二比值作为图片相似度。

S13，若所述图片相似度大于或者等于第一阈值，则确定经过所述维护操作后所述目标应用的所述应用页面未出现异常。

在一个实施例中，若第二快照图片和第一快照图片之间的图片相似度大于或者等于第一阈值，则说明经过该维护操作后目标应用的应用页面未出现异常。对目标应用的每个应用页面均进行上述检测后，若每个应用页面均未出现异常，则可以认为目标应用经过维护操作后也未出现异常。

进一步，为了考虑精确性，针对应用页面，在维护操作前可以采集多个第一快照图片，在维护操作后可以采集多个第二快照图片，分别将该多个第一快照图片和该多个第二快照图片之间进行比对，每次比对均可以得到该应用页面是否出现异常的结论，将出现次数最多的结论作为最终的应用页面是否异常的结论。比如，4次比对中，3次的比对结论均是应用页面未出现异常，1次的比对结论是应用页面出现异常，则最终确定应用页面未出现异常。

实施本发明实施例，可以通过比较维护操作前目标应用的应用页面对应的第一快照图片和维护操作后目标应用的应用页面对应的第二快照图片之间的相似度，识别出维护操作前后应用页面的差异，从而准确识别应用页面是否异常，和/或，提高验证的效率。

请参照图8，为本发明实施例提供的一种应用页面处理装置的结构示意图，如图所示，该应用页面处理装置包括获取模块701、计算模块702和确定模块703；其中，各个模块的详细描述如下：

获取模块701，用于获取对目标应用进行维护操作前，所述目标应用的应用页面对应的第一快照图片；

所述获取模块701还用于获取对所述目标应用进行所述维护操作后，所述目标应用的所述应用页面对应的第二快照图片；

计算模块702，用于计算所述第二快照图片和所述第一快照图片之间的图片相似度；

可选的，计算模块702可以包括划分单元、获取单元以及计算单元；

划分单元，用于按照目标划分规则，将所述第一快照图片划分为N个第一图块；

所述划分单元还用于按照所述目标划分规则，将所述第二快照图片划分为N个第二图块，一个所述第二图块对应一个所述第一图块；

获取单元，用于针对每个所述第二图块，获取所述第二图块关联的图块相似度，所述第二图块关联的图块相似度用于表示所述第二图块和与所述第二图块对应的第一图块之间的相似度；

可选的，所述获取单元具体用于：

获取所述第二图块中包含的M个像素点的像素值；

获取与所述第二图块对应的第一图块中包含的M个像素点的像素值；

比较所述第二图块中包含的M个像素点的像素值和所述第一图块中包含的M个像素点的像素值，并根据比较结果得到所述第二图块关联的图块相似度。

计算单元，用于根据所述N个第二图块关联的N个图块相似度，计算所述第二快照图片和所述第一快照图片之间的图片相似度。

作为一种可选的实施方式，所述计算单元具体用于：

针对每个所述第二图块，获取所述第二图块的区块类型，所述区块类型用于描述所述第二图块的内容信息所属类别；

获取所述区块类型对应的权重值，所述权重值为根据所述第二图块的内容信息的重要程度和/或变化概率确定；

根据所述N个第二图块关联的N个图块相似度和所述N个第二图块的区块类型对应的N个权重值，计算所述第二快照图片和所述第一快照图片之间的图片相似度。

作为另一种可选的实施方式，所述计算单元具体用于：

针对每个所述第二图块，根据所述第二图块关联的图块相似度与第二阈值的比较结果，为所述第二图块设置图块标识，所述图块标识包括相似标识和/或不相似标识；

根据所述N个第二图块中设置所述图块标识的第二图块的数量，计算所述第二快照图片和所述第一快照图片之间的图片相似度。

其中，所述图块标识包括相似标识；所述计算单元根据所述N个第二图块中设置所述图块标识的第二图块的数量，计算所述第二快照图片和所述第一快照图片之间的图片相似度，具体包括：

计算所述N个第二图块中设置所述相似标识的第二图块的数量与所述N的第一比值；

根据所述第一比值，确定所述第二快照图片和所述第一快照图片之间的图片相似度。

可选的，所述计算单元根据所述第一比值，确定所述第二快照图片和所述第一快照图片之间的图片相似度，具体包括：

若所述第一比值大于第三阈值，将所述第一比值确定为所述第二快照图片和所述第一快照图片之间的图片相似度；

若所述第一比值小于所述第三阈值，获取所述N个第二图块中未设置所述相似标识的第二图块的区块类型，并根据未设置所述相似标识的第二图块的区块类型确定所述第二快照图片和所述第一快照图片之间的图片相似度，所述区块类型用于描述未设置所述相似标识的第二图块的内容信息所属类别。

进一步可选的，所述计算单元根据未设置所述相似标识的第二图块的区块类型确定所述第二快照图片和所述第一快照图片之间的图片相似度，具体包括：

获取未设置所述相似标识的第二图块的区块类型对应的权重值，所述权重值为根据未设置所述相似标识的第二图块的内容信息的重要程度和/或变化概率确定；

若所述权重值小于第四阈值，将未设置所述相似标识的所述第二图块设置所述相似标识；

重新计算所述N个第二图块中设置所述相似标识的第二图块的数量与所述N的第二比值，并将所述第二比值确定为所述第二快照图片和所述第一快照图片之间的图片相似度。

确定模块703，用于若所述图片相似度大于或者等于第一阈值，则确定经过所述维护操作后所述目标应用的所述应用页面未出现异常。

需要说明的是，各个模块以及单元的实现还可以对应参照图2所示的方法实施例的相应描述，执行上述实施例中所执行的方法和功能。

请继续参考图9，图9是本申请实施例提出的一种应用页面处理装置的结构示意图。如图所示，该应用页面处理装置可以包括：至少一个处理器801，至少一个通信接口802，至少一个存储器803和至少一个通信总线804。

其中，处理器801可以是中央处理器单元，通用处理器，数字信号处理器，专用集成电路，现场可编程门阵列或者其他可编程逻辑器件、晶体管逻辑器件、硬件部件或者其任意组合。其可以实现或执行结合本申请公开内容所描述的各种示例性的逻辑方框，模块和电路。所述处理器也可以是实现计算功能的组合，例如包含一个或多个微处理器组合，数字信号处理器和微处理器的组合等等。通信总线804可以是外设部件互连标准PCI总线或扩展工业标准结构EISA总线等。所述总线可以分为地址总线、数据总线、控制总线等。为便于表示，图8中仅用一条粗线表示，但并不表示仅有一根总线或一种类型的总线。通信总线804用于实现这些组件之间的连接通信。其中，本申请实施例中设备的通信接口802用于与其他节点设备进行信令或数据的通信。存储器803可以包括易失性存储器，例如非挥发性动态随机存取内存(Nonvolatile Random Access Memory，NVRAM)、相变化随机存取内存(PhaseChange RAM，PRAM)、磁阻式随机存取内存(Magetoresistive RAM，MRAM)等，还可以包括非易失性存储器，例如至少一个磁盘存储器件、电子可擦除可编程只读存储器(ElectricallyErasable Programmable Read-Only Memory，EEPROM)、闪存器件，例如反或闪存(NORflash memory)或是反及闪存(NAND flash memory)、半导体器件，例如固态硬盘(SolidState Disk，SSD)等。存储器803可选的还可以是至少一个位于远离前述处理器801的存储装置。存储器803中存储一组程序代码，且处理器801执行存储器803中所执行的程序用于实现以下操作：

获取对目标应用进行维护操作前，所述目标应用的应用页面对应的第一快照图片；

获取对所述目标应用进行所述维护操作后，所述目标应用的所述应用页面对应的第二快照图片；

计算所述第二快照图片和所述第一快照图片之间的图片相似度；

若所述图片相似度大于或者等于第一阈值，则确定经过所述维护操作后所述目标应用的所述应用页面未出现异常。

可选的，所述处理器801计算所述第二快照图片和所述第一快照图片之间的图片相似度，包括：

按照目标划分规则，将所述第一快照图片划分为N个第一图块；

按照所述目标划分规则，将所述第二快照图片划分为N个第二图块，一个所述第二图块对应一个所述第一图块；

针对每个所述第二图块，获取所述第二图块关联的图块相似度，所述第二图块关联的图块相似度用于表示所述第二图块和与所述第二图块对应的第一图块之间的相似度；

根据所述N个第二图块关联的N个图块相似度，计算所述第二快照图片和所述第一快照图片之间的图片相似度。

可选的，所述处理器801获取所述第二图块关联的图块相似度，包括：

获取所述第二图块中包含的M个像素点的像素值；

获取与所述第二图块对应的第一图块中包含的M个像素点的像素值；

比较所述第二图块中包含的M个像素点的像素值和所述第一图块中包含的M个像素点的像素值，并根据比较结果得到所述第二图块关联的图块相似度。

可选的，所述处理器801根据所述N个第二图块关联的N个图块相似度，计算所述第二快照图片和所述第一快照图片之间的图片相似度，包括：

针对每个所述第二图块，获取所述第二图块的区块类型，所述区块类型用于描述所述第二图块的内容信息所属类别；

获取所述区块类型对应的权重值，所述权重值为根据所述第二图块的内容信息的重要程度和/或变化概率确定；

根据所述N个第二图块关联的N个图块相似度和所述N个第二图块的区块类型对应的N个权重值，计算所述第二快照图片和所述第一快照图片之间的图片相似度。

可选的，所述处理器801根据所述N个第二图块关联的N个图块相似度，计算所述第二快照图片和所述第一快照图片之间的图片相似度，包括：

针对每个所述第二图块，根据所述第二图块关联的图块相似度与第二阈值的比较结果，为所述第二图块设置图块标识，所述图块标识包括相似标识和/或不相似标识；

根据所述N个第二图块中设置所述图块标识的第二图块的数量，计算所述第二快照图片和所述第一快照图片之间的图片相似度。

可选的，所述图块标识包括相似标识；

所述处理器801根据所述N个第二图块中设置所述图块标识的第二图块的数量，计算所述第二快照图片和所述第一快照图片之间的图片相似度，包括：

计算所述N个第二图块中设置所述相似标识的第二图块的数量与所述N的第一比值；

根据所述第一比值，确定所述第二快照图片和所述第一快照图片之间的图片相似度。

可选的，所述处理器801根据所述第一比值，确定所述第二快照图片和所述第一快照图片之间的图片相似度，包括：

若所述第一比值大于第三阈值，将所述第一比值确定为所述第二快照图片和所述第一快照图片之间的图片相似度；

若所述第一比值小于所述第三阈值，获取所述N个第二图块中未设置所述相似标识的第二图块的区块类型，并根据未设置所述相似标识的第二图块的区块类型确定所述第二快照图片和所述第一快照图片之间的图片相似度，所述区块类型用于描述未设置所述相似标识的第二图块的内容信息所属类别。

可选的，所述处理器801根据未设置所述相似标识的第二图块的区块类型确定所述第二快照图片和所述第一快照图片之间的图片相似度，包括：

获取未设置所述相似标识的第二图块的区块类型对应的权重值，所述权重值为根据未设置所述相似标识的第二图块的内容信息的重要程度和/或变化概率确定；

若所述权重值小于第四阈值，将未设置所述相似标识的所述第二图块设置所述相似标识；

重新计算所述N个第二图块中设置所述相似标识的第二图块的数量与所述N的第二比值，并将所述第二比值确定为所述第二快照图片和所述第一快照图片之间的图片相似度。

需要说明的是，各个组件的实现还可以对应参照图2所示的方法实施例的相应描述，执行上述实施例中所执行的方法和功能。

本领域技术人员应该可以意识到，在上述一个或多个示例中，本发明所描述的功能可以用硬件、软件、固件或它们的任意组合来实现。当使用软件实现时，可以将这些功能存储在计算机可读介质中或者作为计算机可读介质上的一个或多个指令或代码进行传输。计算机可读介质包括计算机存储介质和通信介质，其中通信介质包括便于从一个地方向另一个地方传送计算机程序的任何介质。存储介质可以是通用或专用计算机能够存取的任何可用介质。

以上所述的具体实施方式，对本发明的目的、技术方案和有益效果进行了进一步详细说明，所应理解的是，以上所述仅为本发明的具体实施方式而已，并不用于限定本发明的保护范围，凡在本发明的技术方案的基础之上，所做的任何修改、等同替换、改进等，均应包括在本发明的保护范围之内。

Claims (16)

1.一种应用页面处理方法，其特征在于，包括：

获取对目标应用进行维护操作前，所述目标应用的应用页面对应的第一快照图片；

获取对所述目标应用进行所述维护操作后，所述目标应用的所述应用页面对应的第二快照图片；

计算所述第二快照图片和所述第一快照图片之间的图片相似度；

若所述图片相似度大于或者等于第一阈值，则确定经过所述维护操作后所述目标应用的所述应用页面未出现异常。

2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述计算所述第二快照图片和所述第一快照图片之间的图片相似度，包括：

按照目标划分规则，将所述第一快照图片划分为N个第一图块；

按照所述目标划分规则，将所述第二快照图片划分为N个第二图块，一个所述第二图块对应一个所述第一图块；

针对每个所述第二图块，获取所述第二图块关联的图块相似度，所述第二图块关联的图块相似度用于表示所述第二图块和与所述第二图块对应的第一图块之间的相似度；

根据所述N个第二图块关联的N个图块相似度，计算所述第二快照图片和所述第一快照图片之间的图片相似度。

3.如权利要求2所述的方法，其特征在于，所述获取所述第二图块关联的图块相似度，包括：

获取所述第二图块中包含的M个像素点的像素值；

获取与所述第二图块对应的第一图块中包含的M个像素点的像素值；

比较所述第二图块中包含的M个像素点的像素值和所述第一图块中包含的M个像素点的像素值，并根据比较结果得到所述第二图块关联的图块相似度。

4.如权利要求2或3所述的方法，其特征在于，所述根据所述N个第二图块关联的N个图块相似度，计算所述第二快照图片和所述第一快照图片之间的图片相似度，包括：

针对每个所述第二图块，获取所述第二图块的区块类型，所述区块类型用于描述所述第二图块的内容信息所属类别；

获取所述区块类型对应的权重值，所述权重值为根据所述第二图块的内容信息的重要程度和/或变化概率确定；

根据所述N个第二图块关联的N个图块相似度和所述N个第二图块的区块类型对应的N个权重值，计算所述第二快照图片和所述第一快照图片之间的图片相似度。

5.如权利要求2或3所述的方法，其特征在于，所述根据所述N个第二图块关联的N个图块相似度，计算所述第二快照图片和所述第一快照图片之间的图片相似度，包括：

针对每个所述第二图块，根据所述第二图块关联的图块相似度与第二阈值的比较结果，为所述第二图块设置图块标识，所述图块标识包括相似标识和/或不相似标识；

根据所述N个第二图块中设置所述图块标识的第二图块的数量，计算所述第二快照图片和所述第一快照图片之间的图片相似度。

6.如权利要求5所述的方法，其特征在于，所述图块标识包括相似标识；

所述根据所述N个第二图块中设置所述图块标识的第二图块的数量，计算所述第二快照图片和所述第一快照图片之间的图片相似度，包括：

计算所述N个第二图块中设置所述相似标识的第二图块的数量与所述N的第一比值；

根据所述第一比值，确定所述第二快照图片和所述第一快照图片之间的图片相似度。

7.如权利要求6所述的方法，其特征在于，所述根据所述第一比值，确定所述第二快照图片和所述第一快照图片之间的图片相似度，包括：

若所述第一比值大于第三阈值，将所述第一比值确定为所述第二快照图片和所述第一快照图片之间的图片相似度；

若所述第一比值小于所述第三阈值，获取所述N个第二图块中未设置所述相似标识的第二图块的区块类型，并根据未设置所述相似标识的第二图块的区块类型确定所述第二快照图片和所述第一快照图片之间的图片相似度，所述区块类型用于描述未设置所述相似标识的第二图块的内容信息所属类别。

8.如权利要求7所述的方法，其特征在于，所述根据未设置所述相似标识的第二图块的区块类型确定所述第二快照图片和所述第一快照图片之间的图片相似度，包括：

获取未设置所述相似标识的第二图块的区块类型对应的权重值，所述权重值为根据未设置所述相似标识的第二图块的内容信息的重要程度和/或变化概率确定；

若所述权重值小于第四阈值，将未设置所述相似标识的所述第二图块设置所述相似标识；

重新计算所述N个第二图块中设置所述相似标识的第二图块的数量与所述N的第二比值，并将所述第二比值确定为所述第二快照图片和所述第一快照图片之间的图片相似度。

9.一种应用页面处理装置，其特征在于，包括：

获取模块，用于获取对目标应用进行维护操作前，所述目标应用的应用页面对应的第一快照图片；

所述获取模块还用于获取对所述目标应用进行所述维护操作后，所述目标应用的所述应用页面对应的第二快照图片；

计算模块，用于计算所述第二快照图片和所述第一快照图片之间的图片相似度；

确定模块，用于若所述图片相似度大于或者等于第一阈值，则确定经过所述维护操作后所述目标应用的所述应用页面未出现异常。

10.如权利要求9所述的装置，其特征在于，所述计算模块包括：

划分单元，用于按照目标划分规则，将所述第一快照图片划分为N个第一图块；

所述划分单元还用于按照所述目标划分规则，将所述第二快照图片划分为N个第二图块，一个所述第二图块对应一个所述第一图块；

获取单元，用于针对每个所述第二图块，获取所述第二图块关联的图块相似度，所述第二图块关联的图块相似度用于表示所述第二图块和与所述第二图块对应的第一图块之间的相似度；

计算单元，用于根据所述N个第二图块关联的N个图块相似度，计算所述第二快照图片和所述第一快照图片之间的图片相似度。

11.如权利要求10所述的装置，其特征在于，所述获取单元具体用于：

获取所述第二图块中包含的M个像素点的像素值；

获取与所述第二图块对应的第一图块中包含的M个像素点的像素值；

比较所述第二图块中包含的M个像素点的像素值和所述第一图块中包含的M个像素点的像素值，并根据比较结果得到所述第二图块关联的图块相似度。

12.如权利要求10或11所述的装置，其特征在于，所述计算单元具体用于：

针对每个所述第二图块，获取所述第二图块的区块类型，所述区块类型用于描述所述第二图块的内容信息所属类别；

获取所述区块类型对应的权重值，所述权重值为根据所述第二图块的内容信息的重要程度和/或变化概率确定；

根据所述N个第二图块关联的N个图块相似度和所述N个第二图块的区块类型对应的N个权重值，计算所述第二快照图片和所述第一快照图片之间的图片相似度。

13.如权利要求10或11所述的装置，其特征在于，所述计算单元具体用于：

针对每个所述第二图块，根据所述第二图块关联的图块相似度与第二阈值的比较结果，为所述第二图块设置图块标识，所述图块标识包括相似标识和/或不相似标识；

根据所述N个第二图块中设置所述图块标识的第二图块的数量，计算所述第二快照图片和所述第一快照图片之间的图片相似度。

14.如权利要求13所述的装置，其特征在于，所述图块标识包括相似标识；所述计算单元根据所述N个第二图块中设置所述图块标识的第二图块的数量，计算所述第二快照图片和所述第一快照图片之间的图片相似度，具体包括：

计算所述N个第二图块中设置所述相似标识的第二图块的数量与所述N的第一比值；

根据所述第一比值，确定所述第二快照图片和所述第一快照图片之间的图片相似度。

15.如权利要求14所述的装置，其特征在于，所述计算单元根据所述第一比值，确定所述第二快照图片和所述第一快照图片之间的图片相似度，具体包括：

若所述第一比值大于第三阈值，将所述第一比值确定为所述第二快照图片和所述第一快照图片之间的图片相似度；

若所述第一比值小于所述第三阈值，获取所述N个第二图块中未设置所述相似标识的第二图块的区块类型，并根据未设置所述相似标识的第二图块的区块类型确定所述第二快照图片和所述第一快照图片之间的图片相似度，所述区块类型用于描述未设置所述相似标识的第二图块的内容信息所属类别。

16.如权利要求15所述的装置，其特征在于，所述计算单元根据未设置所述相似标识的第二图块的区块类型确定所述第二快照图片和所述第一快照图片之间的图片相似度，具体包括：

获取未设置所述相似标识的第二图块的区块类型对应的权重值，所述权重值为根据未设置所述相似标识的第二图块的内容信息的重要程度和/或变化概率确定；

若所述权重值小于第四阈值，将未设置所述相似标识的所述第二图块设置所述相似标识；

重新计算所述N个第二图块中设置所述相似标识的第二图块的数量与所述N的第二比值，并将所述第二比值确定为所述第二快照图片和所述第一快照图片之间的图片相似度。