如何对图像进行单元测试作为python中的输入和输出？

Question

我正在 Python 中对对象检测code（已接受的答案）进行单元测试。我知道在单元测试中，我们基本上将测试参数放入我们在程序中定义的函数中，然后输入预期的结果。如果输出了预期的结果，就OK了，否则就报错了。

所以我的问题是我的 input 是 Image 而我的 output 也是一个图像（即 在图像），然后，使用条形图和带有滑块的直方图表示结果。 如何对此类数据进行单元测试？

到目前为止，这是我尝试过的（这个code保存为cirCode）

from unittest import TestCase

import unittest
from unittest import TestCase
import cirCode

class TestFind_circles(TestCase):

        def setUp(self):
            pass

        def tearDown(self):
            pass

        #def test_circle(self):
         #   self.fail()

        def test_find_circles(self):

            Negative_circles, Positive_circles, out_filepath, circles, threshold = cirCode.find_circles('blobs.jpg')

            self.assertEqual(Negative_circles, 20)
            self.assertEqual(Positive_circles, 8)

if __name__ == '__main__':
    unittest.main()

现在，我不知道如何测试def circle功能。另外，我不确定这是否是测试 find_circles 功能的正确方法。

你们有什么更好的想法来对此code 进行单元测试，以及如何继续对 circle 函数进行单元测试？

Answer 1

不确定你在问什么，我假设你是在要求 opencv 函数和变量的单元测试方法。

下面的opencv python测试样本怎么样？他们做了你正在尝试做的类似工作。他们有几十个样本测试用例。

https://github.com/opencv/opencv/tree/master/modules/python/test

例如

import cv2 as cv
import numpy as np
import sys
from numpy import pi, sin, cos

from tests_common import NewOpenCVTests

def circleApproximation(circle):

    nPoints = 30
    dPhi = 2*pi / nPoints
    contour = []
    for i in range(nPoints):
        contour.append(([circle[0] + circle[2]*cos(i*dPhi),
            circle[1] + circle[2]*sin(i*dPhi)]))

    return np.array(contour).astype(int)