SoftwareTest Median Test

这篇博客主要介绍了如何进行Java代码的测试覆盖率检查,包括Sorting、Triangle和Schedule三个模块的语句和分支覆盖测试。详细讲解了SortingTest、TriangleTest和ScheduleTest的实现,旨在确保代码质量与功能的正确性。

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1. Sorting语句覆盖测试

1.1 Sorting.java

import java.util.Comparator;
import java.util.Random;

/**
 * A class that contains several sorting routines,
 * implemented as static methods.
 * Arrays are rearranged with smallest item first,
 * using compareTo.
 * @author Mark Allen Weiss
 */
public final class Sorting
{
   
   
    /**
     * Simple insertion sort.
     * @param a an array of Comparable items.
     */
    public void insertionSort( int[ ] a )
    {
        int j;

        for( int p = 1; p < a.length; p++ )
        {
             int tmp = a[ p ];
            for( j = p; j > 0 && tmp<a[ j - 1 ]; j-- )
                 a[ j ] = a[ j - 1 ];
            a[ j ] = tmp;
        }
    }

    public  boolean isSorted(int[] a) {
        for(int i=0; i<a.length-1; i++) {
            if(a[i]>a[i+1]) {
                return false;
            }
        }
        return true;
    }

    public static void quicksort( int[ ] a )
    {
        quicksort( a, 0, a.length - 1 );
    }

    private static final int CUTOFF = 10;

    public static final void swapReferences( Object [ ] a, int index1, int index2 )
    {
        Object tmp = a[ index1 ];
        a[ index1 ] = a[ index2 ];
        a[ index2 ] = tmp;
    }
    public static final void swap(int[] a,int index1,int index2) {
        int tmp = a[ index1 ];
        a[ index1 ] = a[ index2 ];
        a[ index2 ] = tmp;
    }

    private static int median3( int[ ] a, int left, int right )
    {
        int center = ( left + right ) / 2;
        if( a[ center ]<a[ left ] )
            swap( a, left, center );
        if( a[ right ] < a[ left ] )
            swap( a, left, right );
        if( a[ right ] < a[ center ] )
            swap( a, center, right );

        // Place pivot at position right - 1
        swap( a, center, right - 1 );
        return a[ right - 1 ];
    }

    private static void quicksort( int[ ] a, int left, int right)
    {
        if( left + CUTOFF <= right )
        {
            int pivot = median3( a, left, right );

            int i = left, j = right - 1;
            for( ; ; )
            {
                while( a[ ++i ] < pivot )  { }
                while( a[ --j ] > pivot ) { }
                if( i < j )
                     swap( a, i, j );
                else
                    break;
            }

            swap( a, i, right - 1 );   // Restore pivot

            quicksort( a, left, i - 1 );    // Sort small elements
            quicksort( a, i + 1, right );   // Sort large elements
        }
        else  // Do an insertion sort on the subarray
            insertionSort( a, left, right );
    }

    private static void insertionSort( int[ ] a, int left, int right )
    {
        for( int p = left + 1; p <= right; p++ )
        {
            int tmp = a[ p ];
            int j;

            for( j = p; j > left &am
<think>好的,我现在需要解决用户在使用OpenCV的HoughCircles函数时遇到的断言失败问题,错误信息是“Assertion failed image type CV_8UC1”。首先,我得理解这个错误的原因。根据用户提供的引用资料,类似的OpenCV错误通常是因为输入图像的数据类型或通道数不符合函数要求。比如引用4和5提到,直方图均衡化和阈值分割需要输入是CV_8UC1类型,即8位无符号单通道图像(灰度图)。 HoughCircles函数同样需要输入图像是单通道的灰度图像,也就是CV_8UC1类型。如果用户传入的是彩色图像(CV_8UC3),或者虽然是单通道但数据类型不是8位无符号(比如16位或浮点型),就会触发这个断言错误。 接下来,我需要考虑用户可能的错误场景。例如,用户可能没有将图像转换为灰度图就直接使用HoughCircles,或者转换过程中出现了问题,比如数据类型未正确转换。此外,用户可能在图像预处理步骤中使用了某些操作,改变了图像的类型或通道数,比如中值滤波后未保持8位单通道,或者保存图像时格式不正确。 解决方案的第一步应该是检查输入图像的类型和通道数。用户可以使用img.shape和img.dtype来确认这些信息。如果图像是彩色,必须用cv2.cvtColor转换为灰度图。同时,需要确保转换后的图像确实是CV_8UC1类型,例如使用img.astype(np.uint8)来确保数据类型正确。 另外,用户可能在预处理步骤中进行了其他操作,比如滤波或二值化,导致图像类型改变。例如,引用5中提到,阈值分割前必须确保图像是灰度格式。因此,用户需要检查整个处理流程中的每一步,确保图像类型没有被意外修改。 最后,给出具体的代码示例会有帮助。用户需要先读取图像,转换为灰度,必要时调整数据类型,再进行HoughCircles检测。同时,提醒用户注意图像路径是否正确,避免其他错误。 总结,问题根源在于输入图像不符合HoughCircles的要求,解决方法是确保输入为8位单通道灰度图像,并检查所有预处理步骤是否保持正确的类型。</think>### OpenCV中HoughCircles函数断言失败问题解决方法 当使用OpenCV的`cv2.HoughCircles`函数时,若出现`Assertion failed image type CV_8UC1`错误,通常是由于输入图像的类型或通道数不符合要求。以下是逐步解决方案: --- #### **1. 错误原因分析** - **断言条件要求**:`HoughCircles`函数要求输入图像必须是单通道、8位无符号整型(`CV_8UC1`),即灰度图像[^4][^5]。 - **常见错误场景**: 1. 直接传入彩色图像(3通道,`CV_8UC3`) 2. 图像数据类型非`uint8`(如`float32`或`uint16`) 3. 预处理步骤中意外修改了图像类型 --- #### **2. 解决方法步骤** ##### **步骤1:检查输入图像类型** 使用以下代码验证图像类型: ```python import cv2 img = cv2.imread("input.jpg") print("图像形状(通道数):", img.shape) # 若输出(高,宽,3)则为彩色图 print("图像数据类型:", img.dtype) # 需输出uint8 ``` ##### **步骤2:转换为灰度图像** 若图像为彩色,需强制转换为单通道: ```python gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY) ``` ##### **步骤3:确保数据类型正确** 若图像已经是灰度图但类型不符,需显式转换: ```python gray = gray.astype(np.uint8) ``` ##### **步骤4:验证预处理流程** 若使用了滤波、二值化等操作,需确保输出仍为`CV_8UC1`: ```python # 示例:中值滤波后保持类型一致 blurred = cv2.medianBlur(gray, 5) ``` ##### **步骤5:调用HoughCircles** ```python circles = cv2.HoughCircles( blurred, cv2.HOUGH_GRADIENT, dp=1, minDist=20, param1=50, param2=30, minRadius=0, maxRadius=0 ) ``` --- #### **3. 完整代码示例** ```python import cv2 import numpy as np # 读取图像并验证 img = cv2.imread("input.jpg") if img is None: raise ValueError("图像路径错误") # 转换为灰度图并检查类型 gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY) gray = gray.astype(np.uint8) # 预处理(可选) blurred = cv2.medianBlur(gray, 5) # 霍夫圆检测 circles = cv2.HoughCircles( blurred, cv2.HOUGH_GRADIENT, dp=1, minDist=20, param1=50, param2=30, minRadius=0, maxRadius=0 ) # 绘制结果 if circles is not None: circles = np.uint16(np.around(circles)) for (x, y, r) in circles[0, :]: cv2.circle(img, (x, y), r, (0, 255, 0), 2) cv2.imshow("Result", img) cv2.waitKey(0) ``` --- #### **4. 注意事项** - 若图像本身是16位深度(如医学影像),需先通过`cv2.normalize`转换为8位: ```python gray = cv2.normalize(gray, None, 0, 255, cv2.NORM_MINMAX, dtype=cv2.CV_8U) ``` - 避免使用`cv2.imread`时指定`cv2.IMREAD_UNCHANGED`,可能保留异常数据类型 --- ###
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