public void calculateGradientImageTest() //Проверка подсчета градиентов на картинке
{
//arrange
IParser parser = new Parser();
Bitmap bitmap = parser.readPNG("Data\\sample_10.png");
IMathematical strat = new MathematicialSearchPoint1(); //Подсчет градиента первой стратегией
strat.setImage(bitmap);
Elimination elemenation = new Elimination(strat);
Data.Image img = new Data.Image("Data\\sample_10.png");
//act
elemenation.calculateGradientImage(img);
double[,] exepected = new double[img.width(), img.height()];
double[,] actual = elemenation.swingSharpness;
//assert
for (int i = 0; i < img.width(); i++)
{
for (int j = 0; j < img.height(); j++)
{
Assert.AreEqual(strat.gradientAtPoint(i, j), actual[i, j]);
}
}
}
public void gradientAtPoint1_IntPoint_Test() //Проверка градиента внутренней точки
{
//arrange
IParser parser = new Parser();
Bitmap img = parser.readPNG("Data\\sample_10.png");
MathematicialSearchPoint core = new MathematicialSearchPoint1();
core.setImage(img);
double[,] X = new double[3, 3];
for (int i = 600; i < 603; i++)
{
for (int j = 600; j < 603; j++)
{
X[i - 600, j - 600] = img.GetPixel(i, j).B; //Матрица окружения точки (601,601)
}
}
double gradX = 0;
double gradY = 0;
for (int i = 0; i < 3; i++)
{
for (int j = 0; j < 3; j++)
{
gradX += X[i, j] * core.XMatrix[j, i];
gradY += X[i, j] * core.YMatrix[j, i];
}
}
//act
double exepected = (gradX + gradY) / 2;
double actual = core.gradientAtPoint(601, 601);
//assert
Assert.AreEqual(exepected, actual);
}
public void gradientAtPoint1_CornerPoint_Test() //Проверка градиента угловой точки
{
//arrange
IParser parser = new Parser();
Bitmap img = parser.readPNG("Data\\sample_10.png");
//Blue[i, j] = 0.3 * img.GetPixel(i, j).R + 0.59 * img.GetPixel(i, j).G + 0.11 * img.GetPixel(i, j).B; //Заполнение монохромного изображения
MathematicialSearchPoint core = new MathematicialSearchPoint1();
core.setImage(img);
double[,] X = new double[3, 3];
for (int i = 0; i < 3; i++)
{
for (int j = 0; j < 3; j++)
{
X[i, j] = 0;
}
}
for (int i = 1; i < 3; i++)
{
for (int j = 1; j < 3; j++)
{
X[i, j] = img.GetPixel(i - 1, j - 1).B; //Матрица окружения точки (0,0)
}
}
double gradX = 0;
double gradY = 0;
for (int i = 0; i < 3; i++)
{
for (int j = 0; j < 3; j++)
{
gradX += X[i, j] * core.XMatrix[j, i];
gradY += X[i, j] * core.YMatrix[j, i];
}
}
//act
double exepected = (gradX + gradY) / 2;
double actual = core.gradientAtPoint(0, 0);
//assert
Assert.AreEqual(exepected, actual);
}
public void gradientAtPoint1_BoundaryPoint_Test() //Проверка градиента граничной точки
{
//arrange
IParser parser = new Parser();
Bitmap img = parser.readPNG("Data\\sample_10.png");; //Заполнение монохромного изображения
MathematicialSearchPoint core = new MathematicialSearchPoint1();
core.setImage(img);
double[,] X = new double[3, 3];
for (int i = 0; i < 3; i++)
{
for (int j = 0; j < 3; j++)
{
X[i, j] = 0;
}
}
for (int i = 798; i < 800; i++)
{
for (int j = 2; j < 5; j++)
{
X[i - 798, j - 2] = img.GetPixel(i, j).B; //Матрица окружения точки (799,3)
}
}
double gradX = 0;
double gradY = 0;
for (int i = 0; i < 3; i++)
{
for (int j = 0; j < 3; j++)
{
gradX += X[i, j] * core.XMatrix[j, i];
gradY += X[i, j] * core.YMatrix[j, i];
}
}
//act
double exepected = (gradX + gradY) / 2;
double actual = core.gradientAtPoint(799, 3);
//assert
Assert.AreEqual(exepected, actual);
}