画像処理コードを単体テストする方法は？

私は画像処理（主にOCR）に取り組んでおり、開発に単体テストをどのように統合すべきか疑問に思っています。

私はすでに、より一般的なタイプのコードに対して単体テストを使用していますが、画像処理コードを処理するとき、その処理方法がわかりません。この種のコードには常に画像データの入出力が必要であり、これを模倣することは明らかではありません。今のところ、主に統合テストを行っていますが、実行には時間がかかります。この種のコードをユニットテストに分割して、より迅速に実行できるようにするためのアイデアが欲しいです。

編集：キャラクターの分析は、複数の回転、スケーリング、および形態学的操作を含む多くのステップを経ることができます。これらの手順は、アルゴリズムの開発中に頻繁に変更されます。したがって、テスト中に入力と期待される出力は大きく変化する可能性があります。各文字は100x100ピクセルにすることができるため、コード内でハードコーディングしたり、生成されたデータを操作したりするのは問題ありません。

私はビデオ録画/分析/ストリーミングソフトウェアを使用していますが、非常によく似た問題に直面しました。以下は私たちのソリューションであり、長期的にどのように機能するかはわかりませんが、今のところは機能しているようです。

ユニットテストプロジェクトで、入力/出力イメージをリソースとして保存します。次に、特定の入力が与えられたときにその特定の出力が生成されることを単体テストで検証します。

コードをリファクタリングして他の機能を追加すると、9/10回、画像処理ルーチンの動作が変わらないことが予想されるため、突然のユニットテストがすべて失敗した場合は、おそらくエラーが原因です。

一方、実際のアルゴリズムを変更すると、ユニットテストが失敗します。この場合、結果が正しいことを手動/視覚的に確認し、それらが適切に見える場合は、画像リソースを更新して、ユニットテストを再度パスする必要があります。

私たちのプロジェクトでは、入力と出力の両方にデータを送ることができる「偽の」（または、もしあなたがモックする）ビデオソースを開発することになりました。ただし、データ自体は偽物ではなく、手動テストを実行してすべてが機能していることを確認したときに、実行中のシステムのヘルパーデータ記録クラスを使用して実際にキャプチャされました。