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删除 cmd/dbtool/db_dump.sql：它是陈旧的全库 dump 旧产物（仍含 4 张已删草稿表与旧 schema），与权威的根 db_dump.sql 同名易混，且未被 .gitignore 覆盖；确认代码与文档均无引用，删除比再生成更干净。gofmt 修正 4 个文件（仅空白与注释，无语义变化）：runway_image.go 结构体字段对齐、phash_test.go 行尾注释对齐、ingest_repository.go 两行多余空行、street_main_detail_integration_test.go 文档注释中的两个单引号会被 gofmt 改写成弯引号（改述为「空串」）。
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3.5 KiB
Go
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package phash
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import (
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"bytes"
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"image"
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"image/color"
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"image/png"
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"testing"
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)
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// genGradient 生成一张水平灰阶渐变的 PNG 字节流（w 宽、h 高）。
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// 用于验证 dHash 对「同一图案」的稳定性，以及对「缩放 / 转码」的鲁棒性。
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func genGradient(w, h int) []byte {
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img := image.NewRGBA(image.Rect(0, 0, w, h))
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for y := 0; y < h; y++ {
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for x := 0; x < w; x++ {
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v := uint8(x * 255 / w)
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img.Set(x, y, color.Gray{Y: v})
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}
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}
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var buf bytes.Buffer
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if err := png.Encode(&buf, img); err != nil {
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panic(err)
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}
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return buf.Bytes()
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}
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// genGradientReverse 生成一张「左亮右暗」的反向渐变 PNG。
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// 与 genGradient（左暗右亮）方向相反，dHash 的相邻比较结果完全相反，
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// 汉明距离应为 64（最大），用于验证「差异显著」的图能被正确区分。
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func genGradientReverse(w, h int) []byte {
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img := image.NewRGBA(image.Rect(0, 0, w, h))
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for y := 0; y < h; y++ {
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for x := 0; x < w; x++ {
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v := uint8(255 - x*255/w)
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img.Set(x, y, color.Gray{Y: v})
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}
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}
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var buf bytes.Buffer
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if err := png.Encode(&buf, img); err != nil {
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panic(err)
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}
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return buf.Bytes()
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}
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// genSolid 生成一张纯色 PNG。
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func genSolid(w, h int, v uint8) []byte {
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img := image.NewRGBA(image.Rect(0, 0, w, h))
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c := color.Gray{Y: v}
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for y := 0; y < h; y++ {
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for x := 0; x < w; x++ {
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img.Set(x, y, c)
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}
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}
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var buf bytes.Buffer
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if err := png.Encode(&buf, img); err != nil {
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panic(err)
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}
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return buf.Bytes()
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}
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// TestOfIdentical 同一字节流 → 指纹完全一致。
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func TestOfIdentical(t *testing.T) {
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a := genGradient(64, 64)
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b := genGradient(64, 64)
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if Of(a) != Of(b) {
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t.Fatalf("相同图片应得到相同 dHash，got %016x vs %016x", Of(a), Of(b))
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}
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}
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// TestOfResizeSimilar 同一图案缩放到不同尺寸 → 汉明距离很小（近重复可容忍范围内）。
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func TestOfResizeSimilar(t *testing.T) {
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a := genGradient(64, 64)
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b := genGradient(128, 128)
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d := Hamming(Of(a), Of(b))
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if d > 20 {
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t.Fatalf("同一图案缩放后汉明距离应很小，got %d", d)
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}
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}
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// TestOfDifferent 方向相反的图案（左暗右亮 vs 左亮右暗）→ 汉明距离应显著大于近重复阈值。
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func TestOfDifferent(t *testing.T) {
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a := genGradient(64, 64)
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b := genGradientReverse(64, 64)
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d := Hamming(Of(a), Of(b))
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if d <= DefaultThreshold {
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t.Fatalf("不同图片汉明距离应大于阈值 %d，got %d", DefaultThreshold, d)
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}
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}
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// TestToVectorBits 验证向量串格式与维度（64 位、方括号包裹、0/1 组成）。
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func TestToVectorBits(t *testing.T) {
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s := ToVectorBits(0b1) // 仅最低位为 1
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if len(s) != 2*Size+1 { // 64 个 0/1 + 63 个逗号 + 2 个方括号 = 129
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t.Fatalf("向量串长度应为 %d，got %d（%s）", 2*Size+1, len(s), s)
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}
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if s[0] != '[' || s[len(s)-1] != ']' {
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t.Fatalf("向量串应以方括号包裹，got %s", s)
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}
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if s[1] != '1' { // bit0 = 1
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t.Fatalf("第 0 维应为 1，got %c", s[1])
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}
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if s[3] != '0' { // bit1 = 0（[1,0,...] 中第二个元素）
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t.Fatalf("第 1 维应为 0，got %c", s[3])
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}
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if ToVectorBits(0) != "" {
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t.Fatalf("解码失败（0）应返回空串，got %q", ToVectorBits(0))
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}
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}
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// TestHamming 验证汉明距离的对称性与已知值。
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func TestHamming(t *testing.T) {
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if Hamming(0, 0) != 0 {
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t.Fatalf("相同指纹汉明距离应为 0")
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}
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if Hamming(0b1111, 0b0000) != 4 {
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t.Fatalf("1111 vs 0000 汉明距离应为 4")
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}
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if Hamming(0b1111, 0b0000) != Hamming(0b0000, 0b1111) {
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t.Fatalf("汉明距离应对称")
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}
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}
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