YouQu去干扰识别
以右键菜单来讲解此方案；
现有右键菜单定位的方案及问题
右键菜单的元素定位是一个难点，过去我们调研和使用过的元素定位操作方法有 4 种：
1. 步长操作法
在右键菜单呼出来之后，通过键盘的 up、down 按键，进行选择菜单选择，选中目标之后 enter 即可；比如：在桌面点击右键菜单之后，按 1 次 down ，会出现下图：
继续再按 2 次 down，会出现这样：
再按 enter，会出现这样：
如此，“排序方式”的步长为 3；通过使用键盘上下键，就实现了对右键菜单的操作；
但是，这种方式有个很烦人的问题，就是右键菜单的选项位置不可能一直不变，在需求迭代的过程中，菜单选项的变化是很大的，甚至有些应用支持自定义菜单，比如文管右键菜单可以自定义；
也就是说你得经常去维护菜单选项的步长，一个选项现在的步长是 3，下个迭代可能就是 4 或者 5。
2. 常规图像识别法
把每个菜单选项单独截图保存，图片中仅包含一个菜单选项，如下图所示：
这样，每个菜单选项就可以通过图像识别的方式进行元素定位；
这种方式不用担心菜单选项的顺序或位置，但是需要保存大量的图片，且容易受到字体 UI 变更类需求的影响，比如：字体大小、字体间距等等需求变更都会影响，每次变更之后就需要进行大量图片资源的重新截图替换，是个比较麻烦的事情；
3. 相对位移法
鼠标点击右键的时候，鼠标的当前坐标是可以获取到的，菜单选项的宽（ w ）一般是固定的，变化的是菜单的长度（ h ），可以通过某个选项相对于鼠标的距离在确定菜单选项的坐标，如下图所示：
通过维护菜单选项（相对位置）相对于鼠标位置的距离，即可轻松计算出菜单选项在屏幕中的坐标。
从理论上此方案是可行的，但是这里仍然存在两个严重的问题：
- 菜单顺序改变，导致相对距离改变，而且距离是通过像素（px）来表示的，不想步长那么只管，每次需要去量一下，维护起来有点麻烦；
- 鼠标在桌面不同位置点击右键，右键菜单出现的位置是不同的，上图的菜单是在鼠标的左下方，如果你移动鼠标到屏幕四边，你会发现，右键菜单可能出现在鼠标的四个方向，也就是说你需要根据鼠标的不同位置来判断右键菜单出现的方向，而不同的方向上计算方法是不同的，比如：右键菜单在鼠标的左上，菜单选项的坐标计算方法为（x - w / 2， y - h），这样维护起来可以说非常复杂；
基于以上两个原因，我们并不推荐这种操作方案。
4. 属性定位
有同学说干嘛不通过属性定位呢，其实，我们最开始想到的方案就是通过属性定位，但是在属性的 DOM 树里怎么也找不到，无法定位到，我们也联合研发同学一起解决此问题，但最终还是没能解决，非常遗憾；
去干扰识别
由于右键菜单选项几乎都是文本，那么通过 OCR 识别，几乎是最优的方案：
- 不用保存大量的图片；
- 不会受到菜单选项顺序改变的影响；
- 不会受到字体 UI 变化的影响；
关于 OCR 识别我们在前面已经讲到，本章节主要讲基于 OCR 识别，我们在右键菜单识别上的突破和创新；
使用 OCR 识别右键菜单虽然已经很完美了，但是在一些情况下仍然存在一点问题，就是屏幕中出现多个和菜单选项文字相同的文字时，比如下面这种情况：
屏幕恰好出现了两个“复制”，此时要定位到菜单中的 “复制”，就需要进一步做数据处理，比如：OCR 返回 2 个“复制”的坐标，用例里面来判断用哪个，从业务上将处理起来比较麻烦，因为你得明确知道菜单在左边还是右边，然后这本身就是不确定的；
怎么解决这个问题呢，这就要说到本章的主题：去干扰图像识别。
【原理】
在点击右键菜单之前截一张图，点击右键菜单之后再截取一张图，两张图唯一变化的就是右键菜单，将其他相同的地方都屏蔽掉，只留下菜单界面，如此即可消除干扰，如下图所示：
将两种图做前后对比提取可以得到这样的图：
你看，通过前后图片的对比，将相同的部分给消除掉，再进行 OCR 识别，这样就不会有干扰了；
代码实现请查看 src/filter_image.py ；
代码示例：
def filter_image(action):
"""
对比动作前后两张图片，提取不同的部分生成一张新的图片，并返回新图片的路径
:param action: 动作函数的函数对象
:return: 新图片的路径
"""action 是鼠标事件，因为此类场景不仅仅在右键存在，单击、双击等等，只要操作前后后变化的都可以：
from src.mouse_key import MouseKey
action = (
MouseKey.click,
MouseKey.right_click,
MouseKey.double_click,
MouseKey.move_to,
)