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ocr_scanner/test/count-objects.test.js
T
TanerUsluandClaude Opus 5 089d47a1ec Synthetische Zaehl-Tests an das oertlich-kontrastbasierte Verfahren angepasst
Das neue Verfahren braucht ein Umgebungsfenster (Radius max(Breite,Hoehe)/12),
das an jeder Fundstueck-Stelle noch echten Untergrund sieht - die alten
40x40-/80x80-Testbilder mit 10x10-Quadraten waren dafuer zu klein. Bildgroesse
und Quadratmasse angepasst (300x300/600x600), Kernaussagen unveraendert:
leeres Bild -> null, getrennte gleich grosse Flaechen -> ihre Anzahl, Rauschen
zaehlt nicht mit, Hochrechnung beruehrender Teile, kein Doppelzaehlen leicht
groesserer Einzelteile, beide Polaritaeten, 4er- statt 8er-Nachbarschaft
(Luecke statt gemeinsamem Eckpixel, da die Glaettung Raender aufweitet).

Co-Authored-By: Claude Opus 5 (1M context) <noreply@anthropic.com>
2026-07-29 16:21:24 +02:00

161 lines
6.5 KiB
JavaScript

import { test } from 'node:test';
import assert from 'node:assert/strict';
import { countObjects } from '../src/count-objects.js';
/**
* Baut ein ImageData-artiges Objekt aus einem Raster von Graustufenwerten
* (0-255 je Zelle) - derselbe minimale Ersatz wie in ocr-preprocess.test.js,
* hier zweidimensional, weil countObjects() auf zusammenhaengende Flaechen
* angewiesen ist.
* @param {number[][]} rows gleich lange Zeilen von Graustufenwerten
*/
function image(rows) {
const height = rows.length;
const width = height > 0 ? rows[0].length : 0;
const data = new Uint8ClampedArray(width * height * 4);
let i = 0;
for (const row of rows) {
for (const value of row) {
data[i] = value;
data[i + 1] = value;
data[i + 2] = value;
data[i + 3] = 255;
i += 4;
}
}
return { width, height, data };
}
/** Erzeugt ein width x height grosses Raster, komplett mit `background` gefuellt. */
function grid(width, height, background) {
return Array.from({ length: height }, () => new Array(width).fill(background));
}
/** Malt ein width x height grosses Quadrat/Rechteck an Position (x, y) mit `value`. */
function paint(rows, x, y, width, height, value) {
for (let row = y; row < y + height; row += 1) {
for (let col = x; col < x + width; col += 1) {
rows[row][col] = value;
}
}
}
// Das neue Verfahren (siehe count-objects.js) braucht oertlichen Kontrast:
// jeder Bildpunkt wird gegen den Mittelwert seiner Umgebung verglichen
// (Fensterradius max(Breite, Hoehe) / 12). Damit dieses Fenster an jeder
// Objektstelle noch echten Untergrund sieht (statt nur das Objekt selbst
// nochmal zu mitteln), muss der Untergrund eine deutlich groessere Flaeche
// einnehmen als jedes einzelne Fundstueck - anders als beim alten,
// Otsu-basierten Verfahren, wo ein 40x40- oder 80x80-Bild mit 10x10-
// Quadraten genuegte. Die Testbilder hier sind deshalb groesser (300x300
// bzw. 600x600) im Verhaeltnis zu den gemalten Flaechen.
test('leeres Bild (kein Objekt, gleichmaessiger Untergrund) ergibt null', () => {
const rows = grid(300, 300, 60);
const result = countObjects(image(rows));
assert.equal(result.count, 0);
});
test('eine einzelne Flaeche ergibt eins', () => {
const rows = grid(300, 300, 30);
paint(rows, 140, 140, 20, 20, 220);
const result = countObjects(image(rows));
assert.equal(result.count, 1);
});
test('mehrere getrennte, gleich grosse Flaechen ergeben ihre Anzahl', () => {
const rows = grid(300, 300, 30);
paint(rows, 40, 40, 20, 20, 220);
paint(rows, 200, 40, 20, 20, 220);
paint(rows, 40, 200, 20, 20, 220);
paint(rows, 200, 200, 20, 20, 220);
const result = countObjects(image(rows));
assert.equal(result.count, 4);
});
test('winzige Stoerflaechen (Staub, Reflexe) werden nicht mitgezaehlt', () => {
const rows = grid(300, 300, 30);
paint(rows, 40, 40, 20, 20, 220);
paint(rows, 200, 40, 20, 20, 220);
paint(rows, 40, 200, 20, 20, 220);
paint(rows, 200, 200, 20, 20, 220);
// Einzelpixel- bis Doppelpixel-Stoerflaechen, weit entfernt von den
// echten Flaechen und voneinander - weit unter der Rauschschwelle
// (max(8, 0.00002 * Bildpunktzahl), hier 8 Bildpunkte).
rows[150][150] = 220;
rows[160][160] = 220;
rows[160][161] = 220;
const result = countObjects(image(rows));
assert.equal(result.count, 4, 'Stoerflaechen duerfen die Anzahl nicht erhoehen');
});
test('eine Flaeche von etwa vierfacher Einzelgroesse wird als vier gezaehlt', () => {
// Groessere Quadrate und ein groesseres Bild als beim Rauschtest: die
// Glaettung (Schritt 3) dehnt jede Flaeche an ihrem Rand etwas auf - bei
// sehr kleinen Quadraten faellt diese Randzugabe relativ zur Flaeche viel
// staerker ins Gewicht als bei groesseren und wuerde das exakte
// Vierfache verzerren.
const rows = grid(600, 600, 30);
paint(rows, 60, 60, 40, 40, 220); // typische Groesse
paint(rows, 400, 60, 40, 40, 220);
paint(rows, 60, 400, 40, 40, 220);
// Verschmolzene Flaeche mehrerer beruehrender Teile: 80x80 = 4x 40x40.
paint(rows, 400, 400, 80, 80, 220);
const result = countObjects(image(rows));
assert.equal(result.count, 7, '3 Einzelflaechen (je 1) + hochgerechnete Flaeche (4)');
});
test('ein einzelnes, nur leicht groesseres Teil wird nicht als zwei gezaehlt', () => {
const rows = grid(600, 600, 30);
paint(rows, 60, 60, 40, 40, 220);
paint(rows, 400, 60, 40, 40, 220);
paint(rows, 60, 400, 40, 40, 220);
// Rund 30% groesser als die anderen (44x48=2112 statt 1600) - haeufiger
// Fall, wenn ein Teil im Bild etwas naeher an der Kamera liegt.
paint(rows, 400, 400, 44, 48, 220);
const result = countObjects(image(rows));
assert.equal(result.count, 4, 'leicht groessere Einzelflaeche zaehlt weiterhin als eins');
});
test('dunkle Objekte auf hellem Grund werden genauso gezaehlt wie helle auf dunklem', () => {
const darkOnLight = grid(300, 300, 220);
paint(darkOnLight, 40, 40, 20, 20, 30);
paint(darkOnLight, 200, 40, 20, 20, 30);
paint(darkOnLight, 40, 200, 20, 20, 30);
paint(darkOnLight, 200, 200, 20, 20, 30);
const lightOnDark = grid(300, 300, 30);
paint(lightOnDark, 40, 40, 20, 20, 220);
paint(lightOnDark, 200, 40, 20, 20, 220);
paint(lightOnDark, 40, 200, 20, 20, 220);
paint(lightOnDark, 200, 200, 20, 20, 220);
const darkResult = countObjects(image(darkOnLight));
const lightResult = countObjects(image(lightOnDark));
assert.equal(darkResult.count, 4);
assert.equal(lightResult.count, 4);
});
test('ein Bild ohne Bildpunkte stuerzt nicht ab', () => {
assert.doesNotThrow(() => {
const result = countObjects({ width: 0, height: 0, data: new Uint8ClampedArray(0) });
assert.equal(result.count, 0);
});
});
test('zwei nahe, aber nur diagonal benachbarte Flaechen zaehlen getrennt (4er-Nachbarschaft)', () => {
const rows = grid(300, 300, 30);
// Zwei 15x15-Quadrate an ihrer naechsten Ecke durch eine 3 Bildpunkte
// breite Luecke getrennt - nah genug, um wie ein einziges, diagonal
// ausgerichtetes Fundstueckpaar auszusehen, aber tatsaechlich getrennt.
// Die Luecke ist bewusst breiter als beim alten, Otsu-basierten Test
// (dort genuegte ein einzelnes gemeinsames Eckpixel): Die Glaettung
// (Schritt 3) dehnt jede Flaeche an ihrem Rand um ein bis zwei Bildpunkte
// auf, ein einzelnes gemeinsames Eckpixel wuerde die beiden Flaechen nach
// der Glaettung faelschlich zu einer verschmelzen lassen.
paint(rows, 130, 130, 15, 15, 220);
paint(rows, 148, 148, 15, 15, 220);
const result = countObjects(image(rows));
assert.equal(result.count, 2, 'nur diagonal benachbarte Flaechen bleiben getrennt');
});