"""Bộ kiểm thử đơn vị cho Dual-Pass CLAHE & Robust Perception (Doc 48/56/61). Xác minh: 1. Thuật toán CLAHE và Sobel Edge thuần NumPy tăng cường tương phản và triệt tiêu bloom ánh sáng. 2. Nhận diện nút TRAVERSE đạt độ chính xác 100% với sai số <= 3 pixel so với ground truth (1091, 747). 3. Kháng 100% false-positives trên các ảnh chụp sàn 3D Hideout khi chưa mở giao diện Atlas. 4. Xác minh trạng thái mở của giao diện Map Device (is_atlas_ui_open_robust) trên toàn bộ capture thực tế. 5. Kiểm chứng khả năng kháng nhiễu ánh sáng vàng/cam giả lập (Simulated Amber Bloom). """ import math import os import sys import unittest import numpy as np from PIL import Image sys.path.insert(0, os.path.abspath(os.path.join(os.path.dirname(__file__), ".."))) from src.common.vision_filters import ( apply_clahe_fast, dual_pass_enhance_image, find_traverse_button_dual_pass, is_atlas_ui_open_robust, match_traverse_template_edge, sobel_edge_magnitude, ) from src.common.vision_ocr import is_atlas_ui_open, find_button_by_text class TestDualPassPerception(unittest.TestCase): """Kiểm thử tầng thị giác máy tính Dual-Pass CLAHE & Edge Template Matching.""" @classmethod def setUpClass(cls): cls.repo_root = os.path.abspath(os.path.join(os.path.dirname(__file__), "..")) cls.template_path = os.path.join(cls.repo_root, "captures", "traverse_button_crop.png") def _get_path(self, rel_path: str) -> str: return os.path.join(self.repo_root, rel_path) def test_clahe_and_edge_filters_math(self): """1. Kiểm chứng tính toán lý của CLAHE và Sobel gradient trên ma trận số thực nghiệm.""" # Tạo ảnh thử nghiệm có gradient và vùng cháy sáng (bloom) synth = np.zeros((100, 200), dtype=np.uint8) synth[:, :100] = 30 # Nền tối synth[:, 100:] = 240 # Vùng chói sáng # Thêm 1 vạch chữ mờ ở vùng chói synth[40:60, 140:160] = 200 # Áp dụng CLAHE enhanced = apply_clahe_fast(synth, grid_size=(4, 4), clip_limit=2.0) self.assertEqual(enhanced.shape, (100, 200)) self.assertEqual(enhanced.dtype, np.uint8) # Biên độ tương phản tại vùng chữ mờ phải được kéo giãn rõ nét contrast_before = int(synth[50, 120]) - int(synth[50, 150]) # 240 - 200 = 40 contrast_after = abs(int(enhanced[50, 120]) - int(enhanced[50, 150])) self.assertGreaterEqual(contrast_after, contrast_before) # Kiểm tra Sobel Edge edges = sobel_edge_magnitude(enhanced) self.assertEqual(edges.shape, (100, 200)) # Cạnh bước nhảy tại x=100 phải có giá trị gradient lớn self.assertGreater(int(edges[50, 99]), 100) def test_traverse_button_ground_truth_accuracy(self): """2. Xác minh nút TRAVERSE đạt độ chính xác 100% với sai số <= 3 pixel so với ground truth (1091, 747).""" gt_x, gt_y = 1091, 747 test_files = [ "captures/20260913_102100_639_AFTER_CLICK_ATLAS_NODE.png", "captures/20260913_102457_287_AFTER_CLICK_TRAVERSE.png", ] for rel_p in test_files: full_p = self._get_path(rel_p) if not os.path.exists(full_p): continue with self.subTest(file=rel_p): # 1. Kiểm tra qua Dual-Pass Locator pos = find_traverse_button_dual_pass(full_p, template_path=self.template_path) self.assertIsNotNone(pos, f"Không phát hiện được nút TRAVERSE trong {rel_p}") assert pos is not None det_x, det_y = pos err_x = abs(det_x - gt_x) err_y = abs(det_y - gt_y) self.assertLessEqual( err_x, 3, f"Sai số trục X {err_x}px vượt quá ngưỡng 3px tại {rel_p} (detected: {pos}, GT: ({gt_x}, {gt_y}))" ) self.assertLessEqual( err_y, 3, f"Sai số trục Y {err_y}px vượt quá ngưỡng 3px tại {rel_p} (detected: {pos}, GT: ({gt_x}, {gt_y}))" ) # 2. Kiểm tra qua find_button_by_text tích hợp pos_text = find_button_by_text(full_p, "TRAVERSE") self.assertIsNotNone(pos_text, f"find_button_by_text thất bại tại {rel_p}") assert pos_text is not None self.assertLessEqual(abs(pos_text[0] - gt_x), 3) self.assertLessEqual(abs(pos_text[1] - gt_y), 3) def test_traverse_button_zero_false_positives_on_negative_captures(self): """3. Kháng 100% false-positives trên các ảnh chụp sàn Hideout 3D khi chưa mở giao diện Atlas.""" neg_captures = [ "captures/current_map_device.png", "captures/after_click_map_device.png", "captures/hideout_map_device_check.png", "captures/pipeline_run/20260914_213227_453_STAGE2_MAP_DEVICE_OPENED.png", "captures/pipeline_run/20260914_213230_352_STAGE3_NODE_SELECTED.png", "captures/pipeline_run/20260914_213232_001_STAGE3_NODE_READY.png", "captures/crop_failure_traverse.png", ] for rel_p in neg_captures: full_p = self._get_path(rel_p) if not os.path.exists(full_p): continue with self.subTest(file=rel_p): pos = find_traverse_button_dual_pass(full_p, template_path=self.template_path) self.assertIsNone( pos, f"Bị False-Positive! Nút TRAVERSE không được phép xuất hiện trong ảnh âm tính {rel_p} (nhận diện: {pos})", ) def test_atlas_ui_open_verification_on_real_captures(self): """4. Xác minh trạng thái mở giao diện Atlas / Map Device (is_atlas_ui_open_robust) trên artifact thật.""" # Tập ảnh dương tính (Atlas UI thực sự mở) pos_ui_captures = [ "captures/pipeline_run/20260913_215721_622_STAGE2_MAP_DEVICE_OPENED.png", "captures/pipeline_run/20260913_220052_769_STAGE2_MAP_DEVICE_OPENED.png", "captures/pipeline_run/20260914_004936_950_STAGE2_MAP_DEVICE_OPENED.png", "captures/20260913_102100_639_AFTER_CLICK_ATLAS_NODE.png", "captures/20260913_102457_287_AFTER_CLICK_TRAVERSE.png", ] for rel_p in pos_ui_captures: full_p = self._get_path(rel_p) if not os.path.exists(full_p): continue with self.subTest(file=rel_p, expected=True): self.assertTrue( is_atlas_ui_open_robust(full_p), f"Giao diện Atlas thực sự mở nhưng is_atlas_ui_open_robust báo False tại {rel_p}", ) # Tập ảnh âm tính (Sàn 3D Hideout, chưa mở Atlas UI) neg_ui_captures = [ "captures/current_map_device.png", "captures/after_click_map_device.png", "captures/pipeline_run/20260914_213227_453_STAGE2_MAP_DEVICE_OPENED.png", "captures/pipeline_run/20260914_213230_352_STAGE3_NODE_SELECTED.png", "captures/pipeline_run/20260914_213232_001_STAGE3_NODE_READY.png", ] for rel_p in neg_ui_captures: full_p = self._get_path(rel_p) if not os.path.exists(full_p): continue with self.subTest(file=rel_p, expected=False): self.assertFalse( is_atlas_ui_open_robust(full_p), f"Giao diện Atlas chưa mở (sàn 3D Hideout) nhưng is_atlas_ui_open_robust báo True tại {rel_p}", ) def test_resilience_to_simulated_amber_bloom(self): """5. Kiểm chứng khả năng kháng nhiễu ánh sáng vàng/cam giả lập (Amber Bloom & Flicker).""" base_path = self._get_path("captures/20260913_102100_639_AFTER_CLICK_ATLAS_NODE.png") if not os.path.exists(base_path): self.skipTest("Thiếu capture 20260913_102100_639") im = Image.open(base_path).convert("RGB") arr = np.array(im, dtype=np.float32) # Giả lập bloom ánh sáng cam cực mạnh quanh nút TRAVERSE (x: 1000..1200, y: 720..770) # Tăng thêm 80 đơn vị kênh Đỏ và 60 đơn vị kênh Lục (vàng cam chói lóa) arr[720:770, 1000:1200, 0] = np.clip(arr[720:770, 1000:1200, 0] + 80.0, 0, 255) arr[720:770, 1000:1200, 1] = np.clip(arr[720:770, 1000:1200, 1] + 60.0, 0, 255) # Thêm nhiễu ngẫu nhiên giả lập hạt lửa nhấp nháy noise = np.random.normal(0, 15, arr[720:770, 1000:1200].shape) arr[720:770, 1000:1200] = np.clip(arr[720:770, 1000:1200] + noise, 0, 255) bloomed_img = Image.fromarray(arr.astype(np.uint8)) # Nhận diện qua Dual-Pass Edge Locator coords, score = match_traverse_template_edge(bloomed_img, Image.open(self.template_path)) self.assertIsNotNone(coords) assert coords is not None self.assertGreaterEqual(score, 0.55, f"Điểm tương quan {score} không đạt ngưỡng sau bloom") self.assertLessEqual(abs(coords[0] - 1091), 3) self.assertLessEqual(abs(coords[1] - 747), 3) if __name__ == "__main__": unittest.main()