"""reproducibility.py の単体テスト. 仕様 (SPEC_02_照明均一性評価アルゴリズム.md — 「再現性評価」節): calc_pairwise_ssim: - N 枚の輝度マップから全 C(N, 2) ペアの SSIM を算出する - data_range = 255.0 固定 - 返り値: pairwise_scores, mean_ssim, min_ssim, max_ssim, std_ssim, n_pairs - 2 枚未満で ValueError calc_pairwise_ssim_registered: - 各ペアで位置合わせなし SSIM と位置合わせ後 SSIM の両方を算出する - 位置合わせ: phase_correlate → apply_shift → compute_valid_mask でクロップ - 有効ピクセル数 <= 49 の場合は位置合わせなし SSIM で代替 - 返り値: pairwise_scores に ssim, ssim_registered, dx, dy, shift_magnitude を含む - 集計キー: mean_ssim, min_ssim, max_ssim, std_ssim, mean_ssim_registered, min_ssim_registered, max_ssim_registered, std_ssim_registered, mean_shift_magnitude, max_shift_magnitude, n_pairs - 2 枚未満で ValueError テスト方針 (GUIDE_08_テスト方針.md): - pytest を使用 - numpy で合成した画像を使用し，実画像に依存しない """ import numpy as np import pytest from src.analysis.reproducibility import calc_pairwise_ssim, calc_pairwise_ssim_registered # --------------------------------------------------------------------------- # ヘルパー # --------------------------------------------------------------------------- def _make_luminance(height: int = 64, width: int = 64, seed: int = 42) -> np.ndarray: """テスト用合成輝度マップ (float64, 0〜255 範囲) を生成する.""" rng = np.random.default_rng(seed) return rng.uniform(100.0, 200.0, size=(height, width)) REQUIRED_REGISTERED_KEYS = { "pairwise_scores", "mean_ssim", "min_ssim", "max_ssim", "std_ssim", "mean_ssim_registered", "min_ssim_registered", "max_ssim_registered", "std_ssim_registered", "mean_shift_magnitude", "max_shift_magnitude", "n_pairs", } REQUIRED_PAIRWISE_SCORE_KEYS = { "image_a", "image_b", "ssim", "ssim_registered", "dx", "dy", "shift_magnitude", } # --------------------------------------------------------------------------- # calc_pairwise_ssim テスト # --------------------------------------------------------------------------- class TestCalcPairwiseSsim: """calc_pairwise_ssim 関数のテスト群.""" def test_identical_images_return_ssim_one(self) -> None: """正常: 同一画像 2 枚では SSIM = 1.0 が返ること.""" img = _make_luminance() result = calc_pairwise_ssim([img, img]) assert result["mean_ssim"] == pytest.approx(1.0, abs=1e-6) def test_raises_value_error_for_single_image(self) -> None: """異常: 輝度マップが 1 枚の場合に ValueError が送出されること.""" img = _make_luminance() with pytest.raises(ValueError): calc_pairwise_ssim([img]) def test_raises_value_error_for_empty_list(self) -> None: """異常: 空リストを渡した場合に ValueError が送出されること.""" with pytest.raises(ValueError): calc_pairwise_ssim([]) def test_return_value_has_all_required_keys(self) -> None: """正常: 戻り値が全必須キーを持つこと.""" img = _make_luminance() result = calc_pairwise_ssim([img, img]) expected_keys = { "pairwise_scores", "mean_ssim", "min_ssim", "max_ssim", "std_ssim", "n_pairs", } assert expected_keys.issubset(result.keys()) def test_pairwise_scores_has_correct_entry_for_two_images(self) -> None: """正常: 2 枚の場合 pairwise_scores が 1 要素を持つこと.""" img = _make_luminance() result = calc_pairwise_ssim([img, img]) assert result["n_pairs"] == 1 assert len(result["pairwise_scores"]) == 1 def test_pairwise_scores_entry_has_required_keys(self) -> None: """正常: pairwise_scores の各要素が image_a, image_b, ssim キーを持つこと.""" img = _make_luminance() result = calc_pairwise_ssim([img, img]) pair = result["pairwise_scores"][0] assert "image_a" in pair assert "image_b" in pair assert "ssim" in pair def test_n_pairs_is_correct_for_three_images(self) -> None: """正常: 3 枚の場合 n_pairs = 3 (C(3,2)=3) であること.""" img = _make_luminance() result = calc_pairwise_ssim([img, img, img]) assert result["n_pairs"] == 3 def test_ssim_range_is_valid(self) -> None: """正常: SSIM が [-1, 1] の範囲内であること.""" img_a = _make_luminance(seed=1) img_b = _make_luminance(seed=2) result = calc_pairwise_ssim([img_a, img_b]) for pair in result["pairwise_scores"]: assert -1.0 <= pair["ssim"] <= 1.0 def test_mean_ssim_is_average_of_pairwise_scores(self) -> None: """正常: mean_ssim が pairwise_scores の平均値と一致すること.""" img_a = _make_luminance(seed=1) img_b = _make_luminance(seed=2) img_c = _make_luminance(seed=3) result = calc_pairwise_ssim([img_a, img_b, img_c]) scores = [p["ssim"] for p in result["pairwise_scores"]] assert result["mean_ssim"] == pytest.approx(float(np.mean(scores)), abs=1e-10) def test_std_ssim_is_zero_for_identical_images(self) -> None: """正常: 全ペアが同一画像の場合 std_ssim = 0.0 であること.""" img = _make_luminance() result = calc_pairwise_ssim([img, img, img]) assert result["std_ssim"] == pytest.approx(0.0, abs=1e-10) # --------------------------------------------------------------------------- # calc_pairwise_ssim_registered テスト # --------------------------------------------------------------------------- class TestCalcPairwiseSsimRegistered: """calc_pairwise_ssim_registered 関数のテスト群.""" def test_identical_images_return_ssim_one(self) -> None: """正常: 同一画像 2 枚では ssim = 1.0, ssim_registered = 1.0 が返ること.""" img = _make_luminance() result = calc_pairwise_ssim_registered([img, img]) assert result["mean_ssim"] == pytest.approx(1.0, abs=1e-6) assert result["mean_ssim_registered"] == pytest.approx(1.0, abs=1e-6) def test_identical_images_return_near_zero_shift(self) -> None: """正常: 同一画像 2 枚では shift_magnitude が 0 に近い値を返すこと.""" img = _make_luminance() result = calc_pairwise_ssim_registered([img, img]) assert result["mean_shift_magnitude"] == pytest.approx(0.0, abs=0.5) def test_raises_value_error_for_single_image(self) -> None: """異常: 輝度マップが 1 枚の場合に ValueError が送出されること.""" img = _make_luminance() with pytest.raises(ValueError): calc_pairwise_ssim_registered([img]) def test_raises_value_error_for_empty_list(self) -> None: """異常: 空リストを渡した場合に ValueError が送出されること.""" with pytest.raises(ValueError): calc_pairwise_ssim_registered([]) def test_return_value_has_all_required_keys(self) -> None: """正常: 戻り値が全必須キーを持つこと.""" img = _make_luminance() result = calc_pairwise_ssim_registered([img, img]) assert REQUIRED_REGISTERED_KEYS.issubset(result.keys()) def test_pairwise_scores_entry_has_all_required_keys(self) -> None: """正常: pairwise_scores の各要素が全必須キーを持つこと.""" img = _make_luminance() result = calc_pairwise_ssim_registered([img, img]) pair = result["pairwise_scores"][0] assert REQUIRED_PAIRWISE_SCORE_KEYS.issubset(pair.keys()) def test_n_pairs_is_correct_for_two_images(self) -> None: """正常: 2 枚の場合 n_pairs = 1 であること.""" img = _make_luminance() result = calc_pairwise_ssim_registered([img, img]) assert result["n_pairs"] == 1 def test_n_pairs_is_correct_for_three_images(self) -> None: """正常: 3 枚の場合 n_pairs = 3 (C(3,2)=3) であること.""" img = _make_luminance() result = calc_pairwise_ssim_registered([img, img, img]) assert result["n_pairs"] == 3 def test_shifted_image_pair_registered_ssim_not_worse(self) -> None: """正常: シフトした画像ペアでは ssim_registered >= ssim となること (位置合わせ後の改善). np.roll でシフトした場合，位相相関が正確にシフトを検出するので 位置合わせ後の SSIM が位置合わせなしより改善されるか同等になること． """ img = _make_luminance(64, 64) shifted = np.roll(np.roll(img, 3, axis=0), -5, axis=1) result = calc_pairwise_ssim_registered([img, shifted]) pair = result["pairwise_scores"][0] # 位置合わせ後の SSIM は位置合わせなしより低下しないこと assert pair["ssim_registered"] >= pair["ssim"] - 0.01 def test_shift_magnitude_is_nonnegative(self) -> None: """正常: shift_magnitude が 0 以上の値であること.""" img_a = _make_luminance(seed=1) img_b = _make_luminance(seed=2) result = calc_pairwise_ssim_registered([img_a, img_b]) for pair in result["pairwise_scores"]: assert pair["shift_magnitude"] >= 0.0 def test_shift_magnitude_equals_euclidean_distance_of_dy_dx(self) -> None: """正常: shift_magnitude が sqrt(dy^2 + dx^2) と一致すること.""" img = _make_luminance() shifted = np.roll(img, 3, axis=0) result = calc_pairwise_ssim_registered([img, shifted]) pair = result["pairwise_scores"][0] expected_magnitude = float(np.sqrt(pair["dy"] ** 2 + pair["dx"] ** 2)) assert pair["shift_magnitude"] == pytest.approx(expected_magnitude, abs=1e-10) def test_mean_ssim_registered_equals_average_of_pairwise(self) -> None: """正常: mean_ssim_registered が pairwise_scores の平均値と一致すること.""" img_a = _make_luminance(seed=1) img_b = _make_luminance(seed=2) img_c = _make_luminance(seed=3) result = calc_pairwise_ssim_registered([img_a, img_b, img_c]) scores_reg = [p["ssim_registered"] for p in result["pairwise_scores"]] assert result["mean_ssim_registered"] == pytest.approx( float(np.mean(scores_reg)), abs=1e-10 ) def test_max_shift_magnitude_is_max_of_pairwise(self) -> None: """正常: max_shift_magnitude が pairwise_scores の最大値と一致すること.""" img_a = _make_luminance(seed=1) img_b = _make_luminance(seed=2) result = calc_pairwise_ssim_registered([img_a, img_b]) shifts = [p["shift_magnitude"] for p in result["pairwise_scores"]] assert result["max_shift_magnitude"] == pytest.approx(max(shifts), abs=1e-10) def test_ssim_registered_values_are_finite(self) -> None: """正常: ssim_registered が有限値であること.""" img_a = _make_luminance(seed=10) img_b = _make_luminance(seed=20) result = calc_pairwise_ssim_registered([img_a, img_b]) for pair in result["pairwise_scores"]: assert np.isfinite(pair["ssim_registered"]) def test_mean_ssim_equals_calc_pairwise_ssim_for_same_input(self) -> None: """正常: mean_ssim は位置合わせなし SSIM であり，calc_pairwise_ssim と同じ値になること.""" img_a = _make_luminance(seed=5) img_b = _make_luminance(seed=6) result_plain = calc_pairwise_ssim([img_a, img_b]) result_reg = calc_pairwise_ssim_registered([img_a, img_b]) assert result_reg["mean_ssim"] == pytest.approx(result_plain["mean_ssim"], abs=1e-10)