ScottPlot 单元测试工具：ImageComparer 与视觉回归测试实践
项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/sc/ScottPlot 引言：为什么视觉回归测试对绘图库至关重要
在软件开发中，单元测试（Unit Testing）是保障代码质量的重要手段，但对于绘图库而言，传统的数值比较测试往往难以覆盖所有视觉呈现效果。ScottPlot作为一个功能强大的.NET绘图库，其核心价值在于生成高质量、精确的图表。然而，即使代码逻辑正确，微小的渲染变化也可能导致图表质量下降。这就是视觉回归测试（Visual Regression Testing）的用武之地。
视觉回归测试通过比较不同版本软件生成的图像，检测视觉呈现上的差异。在ScottPlot中，这一过程通过ImageComparer工具和ImageDiff类实现，为开发者提供了自动化的视觉质量保障机制。本文将深入探讨ScottPlot的视觉回归测试框架，帮助开发者充分利用这一工具提升图表质量。
ScottPlot视觉回归测试框架概述
ScottPlot的视觉回归测试框架主要由以下核心组件构成：
这三个核心类协同工作，实现了从单图像比较到批量文件夹分析的完整视觉测试流程。
ImageDiff：图像差异分析的核心算法
ImageDiff类是视觉比较的核心，它负责分析两张图像之间的差异并量化结果。让我们通过一个实际测试案例来了解其工作原理：
[Test]
public void Test_Image_Diff()
{
Image img1 = new("TestImages/bag_frame1.png");
Image img2 = new("TestImages/bag_frame2.png");
ScottPlot.Testing.ImageDiff diff = new(img1, img2);
diff.PercentOfDifferencePixels.Should().BeApproximately(17.94, .01);
diff.NumberOfDifferentPixels.Should().Be(1601);
diff.DifferenceImage?.SaveTestImage();
}
在这个测试中，ImageDiff类计算了两个图像之间的差异像素数量及其占比，并生成了差异图像。这种量化分析使得视觉差异变得可测量、可测试，为自动化测试提供了基础。
ImageDiff的工作流程可以概括为：
ImageComparer：可视化图像比较工具
虽然ImageDiff提供了量化分析，但开发者通常需要直观地查看差异所在。ImageComparer用户控件正是为此设计的，它提供了交互式的图像比较界面。
核心功能解析
ImageComparer的构造函数初始化了一系列交互组件：
public ImageComparer()
{
InitializeComponent();
timer1.Enabled = !DesignMode;
timer1.Tick += (s, e) => SwitchImages(1);
timer1.Interval = 100;
pictureBox1.MouseWheel += (s, e) => SwitchImages(e.Delta > 0 ? 1 : -1);
checkBox1.CheckedChanged += (s, e) => timer1.Enabled = checkBox1.Checked;
checkBox2.CheckedChanged += (s, e) => UpdateDiffBitmap();
pictureBox1.DoubleClick += (s, e) => System.Diagnostics.Process.Start("explorer.exe", Path1!);
pictureBox2.DoubleClick += (s, e) => System.Diagnostics.Process.Start("explorer.exe", Path2!);
}
这段代码揭示了ImageComparer的几个关键交互特性：
- 图像切换：通过定时器自动切换或鼠标滚轮手动切换两张图像，便于对比差异
- 差异可视化：通过复选框控制差异图像的显示方式
- 文件定位：双击图像可在资源管理器中定位源文件
图像切换机制
SwitchImages方法实现了图像切换逻辑：
private void SwitchImages(int delta)
{
ImageMode += delta;
if (ImageMode % 2 == 0)
{
SetBitmap1();
}
else
{
SetBitmap2();
}
}
这种设计允许开发者快速切换查看基准图像和测试图像，通过视觉闪烁效果突出差异区域。
差异图像生成
UpdateDiffBitmap方法控制差异图像的显示：
private void UpdateDiffBitmap()
{
if (ImgDiff is null)
return;
ScottPlot.Image? diffImage = checkBox2.Checked
? ImgDiff.DifferenceImage!.GetAutoscaledImage()
: ImgDiff.DifferenceImage;
pictureBox2.Image = (diffImage is not null)
? ScottPlot.WinForms.FormsPlotExtensions.GetBitmap(diffImage)
: null;
}
这里的GetAutoscaledImage()方法可能是对差异图像进行增强处理，使微小差异更明显，这对于检测细微的视觉变化非常重要。
FolderComparisonResults：批量图像比较
在实际开发中，往往需要比较大量图像（如整个测试套件的输出）。FolderComparisonResults类提供了批量处理能力：
public FolderComparisonResults(string before, string after)
{
BeforeFolder = before;
AfterFolder = after;
var BeforePaths = Directory.GetFiles(before, "*.png");
var AfterPaths = Directory.GetFiles(after, "*.png");
HashSet<string> allFilenames = [];
allFilenames.UnionWith(BeforePaths.Select(x => Path.GetFileName(x)));
allFilenames.UnionWith(AfterPaths.Select(x => Path.GetFileName(x)));
Filenames = allFilenames.Order().ToArray();
Summaries = new string[Filenames.Length];
ImageDiffs = new ScottPlot.Testing.ImageDiff?[Filenames.Length];
}
这个构造函数收集两个文件夹中的所有图像文件，为后续比较做准备。Analyze方法则处理具体的比较逻辑：
public void Analyze(int i)
{
string pathBefore = GetPath1(i);
string pathAfter = GetPath2(i);
bool img1Exists = File.Exists(pathBefore);
bool img2Exists = File.Exists(pathAfter);
if (img1Exists && img2Exists)
{
ScottPlot.Image img1 = new(pathBefore);
ScottPlot.Image img2 = new(pathAfter);
if (img1.Size != img2.Size)
{
Summaries[i] = "resized";
return;
}
ImageDiffs[i] = new(img1, img2, saveDiffImage: false);
Summaries[i] = ImageDiffs[i]!.TotalDifference == 0 ? "unchanged" : "changed";
}
else if (img1Exists && !img2Exists)
{
Summaries[i] = "deleted";
}
else if (!img1Exists && img2Exists)
{
Summaries[i] = "added";
}
else
{
throw new InvalidOperationException("neither file exists");
}
}
这个方法处理了多种可能的情况：
- 图像大小不匹配
- 图像内容变化
- 图像新增
- 图像删除
通过这种批量分析，开发者可以快速了解代码更改对整个图表库视觉呈现的影响。
实际应用：如何在ScottPlot开发中使用视觉回归测试
测试工作流
ScottPlot的视觉回归测试工作流可以概括为：
实施建议
-
建立基准图像库：为每个测试用例生成高质量的基准图像，存储在版本控制系统中
-
集成到CI/CD流程：在持续集成过程中自动运行视觉测试，及时发现视觉回归
-
设置合理的差异阈值：根据图表类型设置适当的差异容忍度，避免误报
-
定期更新基准图像：当有意更改图表样式时，更新基准图像并记录更改原因
高级技巧与最佳实践
提高测试效率
- 并行测试：同时比较多个图像对，加快测试速度
- 增量测试：只重新生成受代码更改影响的图像
- 分层测试：先进行快速的缩略图比较，再对差异图像进行全分辨率分析
处理常见挑战
-
抗锯齿差异：不同硬件或渲染引擎可能导致轻微的抗锯齿差异，可通过模糊比较或忽略边缘像素解决
-
文本渲染差异：不同系统上的字体渲染可能不同，考虑使用矢量文本或图像哈希比较
-
性能优化：对于大型图像，可先缩小尺寸再比较，提高测试速度
自定义比较规则
根据具体需求，可以扩展ImageDiff类实现自定义比较规则：
public class CustomImageDiff : ImageDiff
{
public double Tolerance { get; set; } = 0.5; // 允许的最大像素差异
public bool IsAcceptableDifference()
{
// 自定义逻辑，例如忽略某些区域或特定类型的差异
return PercentOfDifferencePixels < Tolerance;
}
}
结论：视觉回归测试如何提升ScottPlot质量
视觉回归测试在ScottPlot开发中扮演着关键角色，它提供了传统单元测试无法实现的视觉质量保障。通过ImageDiff的量化分析、ImageComparer的直观比较和FolderComparisonResults的批量处理，开发者可以：
-
及早发现视觉缺陷：在开发过程中快速检测到代码更改导致的视觉问题
-
提高代码质量：为渲染代码提供安全网，鼓励开发者大胆重构和优化
-
减少手动检查工作：自动化繁琐的视觉检查过程，提高开发效率
-
保障用户体验：确保最终用户获得一致、高质量的图表渲染效果
随着ScottPlot的不断发展，视觉回归测试将继续发挥重要作用，帮助团队在添加新功能的同时，保持图表渲染的稳定性和高质量。
附录：快速入门指南
1. 设置基准图像
// 生成并保存基准图像
var plt = new ScottPlot.Plot(400, 300);
plt.AddSignal(ScottPlot.DataGen.Sin(100));
plt.SaveFig("基准图像/正弦波.png");
2. 运行视觉测试
// 比较两个图像文件夹
var comparer = new FolderComparisonResults("基准图像", "新图像");
for (int i = 0; i < comparer.Filenames.Length; i++)
{
comparer.Analyze(i);
Console.WriteLine($"{comparer.Filenames[i]}: {comparer.Summaries[i]}");
}
3. 使用ImageComparer查看差异
// 在Windows应用程序中显示图像比较器
var form = new Form();
var imageComparer = new ImageComparer();
imageComparer.SetImages("基准图像/正弦波.png", "新图像/正弦波.png");
form.Controls.Add(imageComparer);
form.ShowDialog();
通过这些工具和技术，ScottPlot团队能够确保图表渲染质量的稳定性，为用户提供可靠、美观的数据可视化体验。
创作声明：本文部分内容由AI辅助生成（AIGC），仅供参考
