Android平台上Test_if_icmpeq的单元测试实现

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资源摘要信息:"Test_if_icmpeq.rar_If... 是一个测试用例类,它继承自 DxTestCase 类,用于在 Android 环境下进行单元测试。该文件可能是用来测试条件指令 if.icmpeq 的执行效果。if.icmpeq 是 Dalvik 字节码指令的一种,用于比较两个引用或对象是否相等。如果它们相等,那么跳转到指定的代码位置;如果不等,则继续执行下一条指令。本类文件的主要用途是验证 if.icmpeq 指令在 Android 平台的 Dalvik 虚拟机上是否能正确执行。" 以下是从标题、描述和压缩包文件名称列表中提取的知识点: 1. **Android 测试环境**: - Android 是一个基于 Linux 内核的开源操作系统,主要用于移动设备,如智能手机和平板电脑。 - 在 Android 开发中,单元测试是一个重要的环节,用于验证代码的各个单元是否按预期工作。 - 常用的 Android 单元测试框架包括 JUnit、Robolectric 等。 2. **DxTestCase 类**: - DxTestCase 是一个专门用于 Android 测试的测试用例基类。 - 它可能是一个自定义的类,用于封装测试逻辑,继承自 Android 测试框架中的通用测试用例基类。 - 该类提供了测试方法,允许开发者对特定的组件或者功能进行断言和验证。 3. **if.icmpeq 指令**: - if.icmpeq 是 Dalvik 虚拟机指令集中的一个条件分支指令。 - 它的全称是“if-int-eq”,意味着“如果整型相等则跳转”。 - 在 Dalvik 字节码中,if.icmpeq 指令用于比较两个对象引用是否相等。如果相等,则执行跳转到指定的代码块;如果不等,则继续执行紧接着 if.icmpeq 指令后的代码。 - 这个指令通常用于实现编程逻辑中的相等性判断,比如在 Java 中的 "if (a == b)" 语句,在 Dalvik 字节码层面会被编译为 if.icmpeq 指令。 4. **Dalvik 字节码**: - Dalvik 字节码是一种专门为了 Dalvik 虚拟机优化的指令集,Dalvik 虚拟机是 Android 平台上的应用程序运行时环境。 - 所有的 Android 应用程序在运行之前都需要被编译成 Dalvik 字节码。 - Dalvik 字节码与 Java 字节码不同,它是专门为 Android 系统设计的,考虑到了移动设备的资源限制。 5. **测试用例文件的结构与内容**: - 测试文件 Test_if_icmpeq.java 很可能包含了一系列的方法,这些方法通过使用断言来测试 if.icmpeq 指令的正确性。 - 这些测试方法会创建特定的测试场景,并调用相应的 Android API 或其他测试逻辑来验证 if.icmpeq 指令是否按预期工作。 - 测试用例的编写需要遵循一定的规则,例如测试方法应该独立,不应该相互影响。 6. **单元测试的最佳实践**: - 单元测试应该是可重复的,不应该依赖于外部条件或状态。 - 测试用例应该是快速执行的,以便于快速反馈和持续集成。 - 测试用例应当尽可能地覆盖所有的代码路径。 - 测试代码也需要维护,随着生产代码的修改而更新。 总结来说,Test_if_icmpeq.java 文件是一个位于 Test_if_icmpeq.rar 压缩包内的 Android 单元测试类文件,该测试类使用 DxTestCase 作为基类,用于验证 Dalvik 虚拟机中的 if.icmpeq 指令。该文件体现了在 Android 平台上进行单元测试的重要性和如何利用测试框架来测试特定的字节码指令。

import cv2 import numpy as np import os # 提取图像的HOG特征 def get_hog_features(image): hog = cv2.HOGDescriptor() hog_features = hog.compute(image) return hog_features # 加载训练数据集 train_data = [r"I:\18Breakageratecalculation\SVM run\detection_cut\whole\train128"] train_labels = [r"I:\18Breakageratecalculation\SVM run\detection_cut\whole\train128\labels.txt"] num_samples = 681 for i in range(num_samples): img = cv2.imread(str(i).zfill(3)+'.jpg') hog_features = get_hog_features(image) hsv_image = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2HSV) color_hist = cv2.calcHist([hsv_image], [0, 1], None, [180, 256], [0, 180, 0, 256]) color_features = cv2.normalize(color_hist, color_hist).flatten() train_data.append(hog_features) train_labels.append(labels[i]) # 训练SVM模型 svm = cv2.ml.SVM_create() svm.setType(cv2.ml.SVM_C_SVC) svm.setKernel(cv2.ml.SVM_LINEAR) svm.train(np.array(train_data), cv2.ml.ROW_SAMPLE, np.array(train_labels)) # 对测试图像进行分类 test_image = cv2.imread('I:\18Breakageratecalculation\mask-slic use\maskSLIC-master\result\split\result2\maskslic2_roi.png', 0) test_features = get_hog_features(test_image) result = svm.predict(test_features.reshape(1,-1)) # 显示分割结果 result_image = np.zeros(test_image.shape, np.uint8) for i in range(test_image.shape[0]): for j in range(test_image.shape[1]): if result[i,j] == 1: result_image[i,j] = 255 cv2.imshow('I:\18Breakageratecalculation\mask-slic use\maskSLIC-master\result\split\result2\Result.png', result_image) cv2.waitKey(0) cv2.destroyAllWindows()

2023-06-09 上传

将下面代码简洁化:def split_dataset(img_path, target_folder_path, output_path): filename = [] total_imgs = os.listdir(img_path) #for root, dirs, files in os.walk(img_path): for img in total_imgs: filename.append(img) np.random.shuffle(filename) train = filename[:int(len(filename) * 0.9)] test = filename[int(len(filename) * 0.9):] out_images = os.path.join(output_path, 'imgs') if not os.path.exists(out_images): os.makedirs(out_images) out_images_train = os.path.join(out_images, 'training') if not os.path.exists(out_images_train): os.makedirs(out_images_train) out_images_test = os.path.join(out_images, 'test') if not os.path.exists(out_images_test): os.makedirs(out_images_test) out_annotations = os.path.join(output_path, 'annotations') if not os.path.exists(out_annotations): os.makedirs(out_annotations) out_annotations_train = os.path.join(out_annotations, 'training') if not os.path.exists(out_annotations_train): os.makedirs(out_annotations_train) out_annotations_test = os.path.join(out_annotations, 'test') if not os.path.exists(out_annotations_test): os.makedirs(out_annotations_test) for i in train: print(os.path.join(img_path, i)) print(os.path.join(out_images_train, i)) shutil.copyfile(os.path.join(img_path, i), os.path.join(out_images_train, i)) annotations_name = "gt_" + i[:-3] + 'txt' shutil.copyfile(os.path.join(target_folder_path, annotations_name), os.path.join(out_annotations_train, annotations_name)) for i in test: shutil.copyfile(os.path.join(img_path, i), os.path.join(out_images_test, i)) annotations_name = "gt_" + i[:-3] + 'txt' shutil.copyfile(os.path.join(target_folder_path, annotations_name), os.path.join(out_annotations_test, annotations_name))

2023-07-12 上传

from pdb import set_trace as st import os import numpy as np import cv2 import argparse parser = argparse.ArgumentParser('create image pairs') parser.add_argument('--fold_A', dest='fold_A', help='input directory for image A', type=str, default='../dataset/50kshoes_edges') parser.add_argument('--fold_B', dest='fold_B', help='input directory for image B', type=str, default='../dataset/50kshoes_jpg') parser.add_argument('--fold_AB', dest='fold_AB', help='output directory', type=str, default='../dataset/test_AB') parser.add_argument('--num_imgs', dest='num_imgs', help='number of images',type=int, default=1000000) parser.add_argument('--use_AB', dest='use_AB', help='if true: (0001_A, 0001_B) to (0001_AB)',action='store_true') args = parser.parse_args() for arg in vars(args): print('[%s] = ' % arg, getattr(args, arg)) splits = os.listdir(args.fold_A) for sp in splits: img_fold_A = os.path.join(args.fold_A, sp) img_fold_B = os.path.join(args.fold_B, sp) img_list = os.listdir(img_fold_A) if args.use_AB: img_list = [img_path for img_path in img_list if '_A.' in img_path] num_imgs = min(args.num_imgs, len(img_list)) print('split = %s, use %d/%d images' % (sp, num_imgs, len(img_list))) img_fold_AB = os.path.join(args.fold_AB, sp) if not os.path.isdir(img_fold_AB): os.makedirs(img_fold_AB) print('split = %s, number of images = %d' % (sp, num_imgs)) for n in range(num_imgs): name_A = img_list[n] path_A = os.path.join(img_fold_A, name_A) if args.use_AB: name_B = name_A.replace('_A.', '_B.') else: name_B = name_A path_B = os.path.join(img_fold_B, name_B) if os.path.isfile(path_A) and os.path.isfile(path_B): name_AB = name_A if args.use_AB: name_AB = name_AB.replace('_A.', '.') # remove _A path_AB = os.path.join(img_fold_AB, name_AB) im_A = cv2.imread(path_A, cv2.IMREAD_COLOR) im_B = cv2.imread(path_B, cv2.IMREAD_COLOR) im_AB = np.concatenate([im_A, im_B], 1) cv2.imwrite(path_AB, im_AB),解释上述代码,并告诉我怎么设置文件夹格式

2023-06-10 上传