"""loader.py の単体テスト. 仕様 (SPEC_01_アーキテクチャ設計.md): - load_image: PNG を OpenCV で読み込み BGR→RGB 変換して返す - extract_roi: NumPy スライスで矩形 ROI を切り出す テスト方針 (GUIDE_08_テスト方針.md): - pytest を使用 - テスト用画像は tests/fixtures/ に配置するか numpy.zeros 等で合成する - extract_roi は純粋な NumPy 操作のためダミー配列でテスト可能 - load_image はテスト用の小さな PNG を一時生成して使用する """ import re import tempfile from pathlib import Path import cv2 import numpy import pytest from src.io.loader import extract_roi, load_image # --------------------------------------------------------------------------- # ヘルパー: テスト用 PNG を一時ファイルとして生成する # --------------------------------------------------------------------------- def _write_test_png(path: str, image: numpy.ndarray) -> None: """BGR の NumPy 配列をPNG として保存するヘルパー.""" cv2.imwrite(path, image) # --------------------------------------------------------------------------- # load_image テスト # --------------------------------------------------------------------------- class TestLoadImage: """load_image 関数のテスト群.""" def test_returns_rgb_ndarray_with_correct_shape(self, tmp_path: Path) -> None: """正常: PNG を読み込み H x W x 3 の uint8 配列が返ること.""" # 8x6 の BGR 画像を生成して保存 bgr_image = numpy.zeros((6, 8, 3), dtype=numpy.uint8) png_path = str(tmp_path / "test.png") _write_test_png(png_path, bgr_image) result = load_image(png_path) assert isinstance(result, numpy.ndarray) assert result.ndim == 3 assert result.shape == (6, 8, 3) assert result.dtype == numpy.uint8 def test_bgr_to_rgb_conversion_is_correct(self, tmp_path: Path) -> None: """正常: BGR→RGB 変換が正しく行われていること. OpenCV は BGR 順で保存・読み込みするため、変換後は R と B が入れ替わる. 既知の BGR 値を持つ 1x1 画像で検証する. """ # BGR = (100, 150, 200) の 1x1 画像を保存 bgr_value = (100, 150, 200) # B=100, G=150, R=200 bgr_image = numpy.array([[[bgr_value[0], bgr_value[1], bgr_value[2]]]], dtype=numpy.uint8) png_path = str(tmp_path / "color_test.png") _write_test_png(png_path, bgr_image) result = load_image(png_path) # load_image 後は RGB 順になるはず: R=200, G=150, B=100 assert result[0, 0, 0] == 200, f"R チャンネルが期待値と異なる: {result[0, 0, 0]}" assert result[0, 0, 1] == 150, f"G チャンネルが期待値と異なる: {result[0, 0, 1]}" assert result[0, 0, 2] == 100, f"B チャンネルが期待値と異なる: {result[0, 0, 2]}" def test_raises_file_not_found_for_nonexistent_path(self) -> None: """異常: 存在しないパスで FileNotFoundError が送出されること.""" with pytest.raises(FileNotFoundError): load_image("/nonexistent/path/image.png") def test_raises_value_error_for_invalid_format(self, tmp_path: Path) -> None: """異常: 不正な形式のファイル（PNG ではないテキスト）で ValueError が送出されること.""" invalid_path = tmp_path / "invalid.png" invalid_path.write_bytes(b"this is not a valid image file content") with pytest.raises(ValueError): load_image(str(invalid_path)) def test_file_not_found_error_message_contains_path(self, tmp_path: Path) -> None: """異常: FileNotFoundError のメッセージにパスが含まれること.""" missing = str(tmp_path / "missing.png") with pytest.raises(FileNotFoundError, match=re.escape(missing)): load_image(missing) def test_value_error_message_contains_path(self, tmp_path: Path) -> None: """異常: ValueError のメッセージにパスが含まれること.""" invalid_path = tmp_path / "invalid.png" invalid_path.write_bytes(b"not an image") with pytest.raises(ValueError, match=re.escape(str(invalid_path))): load_image(str(invalid_path)) def test_uniform_white_image_values(self, tmp_path: Path) -> None: """正常: 均一な白画像の全ピクセル値が 255 で返ること.""" # BGR で全ピクセル (255, 255, 255) → RGB でも (255, 255, 255) white_bgr = numpy.full((8, 8, 3), 255, dtype=numpy.uint8) png_path = str(tmp_path / "white.png") _write_test_png(png_path, white_bgr) result = load_image(png_path) assert numpy.all(result == 255) # --------------------------------------------------------------------------- # extract_roi テスト # --------------------------------------------------------------------------- class TestExtractRoi: """extract_roi 関数のテスト群.""" @pytest.fixture def sample_image(self) -> numpy.ndarray: """テスト用の 10x8 (H=10, W=8) RGB 画像を返す fixture. ピクセル値: row * 10 + col で一意にする（チャンネルは同値）. """ image = numpy.zeros((10, 8, 3), dtype=numpy.uint8) for row in range(10): for col in range(8): image[row, col, :] = (row * 10 + col) % 256 return image def test_correct_roi_is_extracted(self, sample_image: numpy.ndarray) -> None: """正常: 指定した座標・サイズの ROI が正しく切り出されること.""" roi = extract_roi(sample_image, x=2, y=3, width=4, height=5) assert roi.shape == (5, 4, 3) # 切り出し後の左上ピクセルが元画像の (y=3, x=2) と一致すること numpy.testing.assert_array_equal(roi[0, 0], sample_image[3, 2]) def test_roi_contents_match_original(self, sample_image: numpy.ndarray) -> None: """正常: 切り出した ROI の全ピクセル値が元画像と一致すること.""" x, y, width, height = 1, 2, 3, 4 roi = extract_roi(sample_image, x=x, y=y, width=width, height=height) expected = sample_image[y : y + height, x : x + width] numpy.testing.assert_array_equal(roi, expected) def test_full_image_roi(self, sample_image: numpy.ndarray) -> None: """正常: 画像全体を ROI として指定した場合、元画像と同一内容が返ること.""" img_h, img_w = sample_image.shape[:2] roi = extract_roi(sample_image, x=0, y=0, width=img_w, height=img_h) assert roi.shape == sample_image.shape numpy.testing.assert_array_equal(roi, sample_image) def test_single_pixel_roi(self, sample_image: numpy.ndarray) -> None: """正常: 1x1 ピクセルの ROI を切り出せること.""" roi = extract_roi(sample_image, x=3, y=4, width=1, height=1) assert roi.shape == (1, 1, 3) numpy.testing.assert_array_equal(roi[0, 0], sample_image[4, 3]) def test_roi_at_bottom_right_corner(self, sample_image: numpy.ndarray) -> None: """正常: 右下隅ギリギリの ROI を切り出せること.""" img_h, img_w = sample_image.shape[:2] # 右下 1x1 ピクセル roi = extract_roi(sample_image, x=img_w - 1, y=img_h - 1, width=1, height=1) assert roi.shape == (1, 1, 3) numpy.testing.assert_array_equal(roi[0, 0], sample_image[img_h - 1, img_w - 1]) def test_raises_value_error_for_negative_x(self, sample_image: numpy.ndarray) -> None: """異常: x < 0 の場合に ValueError が送出されること.""" with pytest.raises(ValueError): extract_roi(sample_image, x=-1, y=0, width=3, height=3) def test_raises_value_error_for_negative_y(self, sample_image: numpy.ndarray) -> None: """異常: y < 0 の場合に ValueError が送出されること.""" with pytest.raises(ValueError): extract_roi(sample_image, x=0, y=-1, width=3, height=3) def test_raises_value_error_for_zero_width(self, sample_image: numpy.ndarray) -> None: """異常: width = 0 の場合に ValueError が送出されること.""" with pytest.raises(ValueError): extract_roi(sample_image, x=0, y=0, width=0, height=3) def test_raises_value_error_for_zero_height(self, sample_image: numpy.ndarray) -> None: """異常: height = 0 の場合に ValueError が送出されること.""" with pytest.raises(ValueError): extract_roi(sample_image, x=0, y=0, width=3, height=0) def test_raises_value_error_for_negative_width(self, sample_image: numpy.ndarray) -> None: """異常: width < 0 の場合に ValueError が送出されること.""" with pytest.raises(ValueError): extract_roi(sample_image, x=0, y=0, width=-5, height=3) def test_raises_value_error_for_negative_height(self, sample_image: numpy.ndarray) -> None: """異常: height < 0 の場合に ValueError が送出されること.""" with pytest.raises(ValueError): extract_roi(sample_image, x=0, y=0, width=3, height=-5) def test_raises_value_error_when_roi_exceeds_width(self, sample_image: numpy.ndarray) -> None: """異常: x + width が画像幅を超える場合に ValueError が送出されること.""" img_h, img_w = sample_image.shape[:2] with pytest.raises(ValueError): extract_roi(sample_image, x=img_w - 1, y=0, width=2, height=3) def test_raises_value_error_when_roi_exceeds_height(self, sample_image: numpy.ndarray) -> None: """異常: y + height が画像高さを超える場合に ValueError が送出されること.""" img_h, img_w = sample_image.shape[:2] with pytest.raises(ValueError): extract_roi(sample_image, x=0, y=img_h - 1, width=3, height=2) def test_raises_value_error_when_roi_starts_outside_image( self, sample_image: numpy.ndarray ) -> None: """異常: x が画像幅以上の場合に ValueError が送出されること.""" img_h, img_w = sample_image.shape[:2] with pytest.raises(ValueError): extract_roi(sample_image, x=img_w, y=0, width=1, height=1) def test_return_type_is_ndarray(self, sample_image: numpy.ndarray) -> None: """正常: 戻り値が numpy.ndarray であること.""" roi = extract_roi(sample_image, x=0, y=0, width=4, height=4) assert isinstance(roi, numpy.ndarray) def test_return_dtype_is_uint8(self, sample_image: numpy.ndarray) -> None: """正常: 戻り値の dtype が uint8 であること.""" roi = extract_roi(sample_image, x=0, y=0, width=4, height=4) assert roi.dtype == numpy.uint8 def test_return_shape_is_height_x_width_x_3(self, sample_image: numpy.ndarray) -> None: """正常: 戻り値の shape が (height, width, 3) であること.""" roi = extract_roi(sample_image, x=1, y=2, width=5, height=3) assert roi.shape == (3, 5, 3)