JP5764527B2 - Image verification method, image verification apparatus, and program - Google Patents
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Description
本発明は、ソフトウェア開発における画像検証方法に関する。 The present invention relates to an image verification method in software development.
ソフトウェア開発においては、画像の同一性の検証処理を行う場合がある。例えば、ソフトウェアの更改などの際には、ユーザ操作の利便性の観点から、ソフトウェアの更改前の表示画面と更改後の表示画面とが同一であることを求められる場合がある(特にユーザが入力操作等を行う画面)。このような場合、システムインテグレータは、顧客の要望に応じて同一画面を作成する。また、ソフトウェアの更改作業後には、ユーザが利用する画面の同一性を試験する試験工程が設けられる。 In software development, an image identity verification process may be performed. For example, when software is renewed, the display screen before the software renewal and the display screen after the renewal may be required to be the same from the viewpoint of the convenience of user operation (especially when the user inputs Screen for operation). In such a case, the system integrator creates the same screen according to the customer's request. Further, after the software renewal work, a test process for testing the identity of the screen used by the user is provided.
このような試験に資するものとして、比較対象となる画面(例えば、更改前と更改後の画面)をキャプチャした2つの画像について、各画像を構成する各ピクセルのRGB値を比較することにより、両画像が一致しているか否かを判断する技術がある。このような技術を利用することにより、非常に高い精度で両画像が一致しているか否かの判断が可能となる。そのため、例えば、システムの画面内に存在するはずのユーザ入力欄がないことを検出できるなど、システムの品質向上につながるメリットがあるとともに、画像比較処理にかかるコストの削減につながるというメリットがある。 As a contributor to such a test, by comparing the RGB values of each pixel constituting each image for two images captured on the screen to be compared (for example, the screen before and after the renewal), There is a technique for determining whether images match. By using such a technique, it is possible to determine whether or not both images match with very high accuracy. For this reason, for example, it is possible to detect that there is no user input field that should exist in the screen of the system, and this has the advantage of improving the quality of the system and the cost of reducing the image comparison processing cost.
しかしながら、各画像を構成する各ピクセルのRGB値を比較する方法では、高精度に画像の比較が可能となる一方で、比較対象の2つの画像が多少相違しているが、例えば、ユーザがソフトウェアを利用するに当たっては特段の支障がない範囲の違いであっても、両者は異なる画像であると判断される。 However, in the method of comparing the RGB values of each pixel constituting each image, it is possible to compare the images with high accuracy, while the two images to be compared are somewhat different. In using the image, even if the difference is in a range where there is no particular trouble, both are determined to be different images.
例えば、上述したソフトウェアの更改の場合において、システム画面上においてユーザ入力欄などの入力項目に過不足はなく、画面上に表示されている文字も同じであるにも関わらず、システム起動時に利用するウェブブラウザのバージョンが異なると、入力項目や文字列のレイアウトが多少変わってしまう場合がある。また、PDFファイルを出力するソフトウェアのバージョンの違いにより、特定の文字の太さが異なる場合がある。さらに、両画像をキャプチャした際の解像度が異なることにより、厳密には両画像が同一画像ではなくなってしまう場合がある。 For example, in the case of software renewal described above, input items such as user input fields on the system screen are not excessive or deficient, and the characters displayed on the screen are the same, but are used when the system starts. If the version of the web browser is different, the layout of input items and character strings may change slightly. In addition, the thickness of a specific character may differ depending on the version of software that outputs a PDF file. Furthermore, due to the difference in resolution when capturing both images, strictly speaking, both images may not be the same image.
これらの場合、両画像に生じる差異は、ユーザがシステムを利用するための画面としては差し支えない程度の差異であるため、システム利用の観点からは両画像は同一画像であると判定されるべきである。それにもかかわらず、試験工程においてこれらが異なる画像であると判定されると、試験担当者の目視による確認等が必要となる。そのため、試験工程にかかるコストが増大してしまうという問題があった。また、ソフトウェア開発においては、このような画像比較処理は試験工程以外で行われる場合もある。 In these cases, the difference between the two images is a difference that does not interfere with the screen for the user to use the system. Therefore, from the viewpoint of system use, both images should be determined to be the same image. is there. Nevertheless, if it is determined in the test process that these are different images, visual confirmation by the person in charge of the test is required. Therefore, there has been a problem that the cost for the test process increases. In software development, such image comparison processing may be performed outside of the test process.
そこで、本発明は、上記課題を解決するために、ソフトウェア開発における画像比較処理において、比較対象の画像がピクセル単位では異なる場合でも、システム開発プロジェクトの特性に応じて両者が実質同一であると判断することが可能な画像検証方法を提供することを目的とする。 Therefore, in order to solve the above problems, the present invention determines that both are substantially the same according to the characteristics of the system development project in the image comparison processing in software development, even if the comparison target images are different in pixel units. An object of the present invention is to provide an image verification method that can be used.
上記課題を解決するために、本発明の一態様は、ソフトウェア開発における画像比較処理において、比較対象画像である正解画像と、検証画像と、を比較して両画像の同一性を検証するコンピュータ装置が実行する画像検証方法であって、前記正解画像と、前記検証画像と、を取得するステップと、前記正解画像と前記検証画像のそれぞれから、画像内の文字列を抽出して比較するステップと、前記正解画像と前記検証画像のそれぞれから、画像を構成するピクセルのRGB値のうち、最もピクセル数の多いRGB値である背景色RGB値を抽出して比較するステップと、前記正解画像と前記検証画像の各画像を構成するピクセルで前記背景色RGB値以外のRGB値を持つピクセルのうち、前記正解画像と前記検証画像とで同一のRGB値を持つピクセルの比率である一致率を算出するステップと、前記一致率があらかじめ定められた閾値未満である場合に、前記正解画像と前記検証画像とがあらかじめ定められた同一性の程度を満たすか検証するステップと、前記文字列を抽出して比較するステップ、前記背景色RGB値を抽出して比較するステップ、および前記同一性の程度を満たすか検証するステップの実行結果を出力するステップと、を含む画像検証方法である。 In order to solve the above-described problem, an aspect of the present invention provides a computer apparatus that verifies the identity of both images by comparing a correct image as a comparison target image and a verification image in image comparison processing in software development. Is an image verification method executed by: obtaining the correct image and the verification image; extracting and comparing character strings in the image from each of the correct image and the verification image; and Extracting and comparing a background color RGB value which is an RGB value having the largest number of pixels among the RGB values of the pixels constituting the image from each of the correct image and the verification image; and Among the pixels constituting each image of the verification image, among the pixels having RGB values other than the background color RGB value, the RGB values that are the same in the correct image and the verification image A step of calculating a coincidence rate that is a ratio of pixels possessed, and verifying whether the correct image and the verification image satisfy a predetermined degree of identity when the coincidence rate is less than a predetermined threshold A step of extracting and comparing the character string, a step of extracting and comparing the background color RGB values, and a step of outputting a result of verifying whether the degree of identity is satisfied, Including image verification method.
また、本発明の他の態様は、ソフトウェア開発における画像比較処理において、比較対象画像である正解画像と、検証画像と、を比較して両画像の同一性を検証する画像検証装置であって、前記正解画像と、前記検証画像と、を取得する取得部と、前記正解画像と前記検証画像のそれぞれから、画像内の文字列を抽出して比較する文字列比較部と、前記正解画像と前記検証画像のそれぞれから、画像を構成するピクセルのRGB値のうち、最もピクセル数の多いRGB値である背景色RGB値を抽出して比較する背景色比較部と、前記正解画像と前記検証画像の各画像を構成するピクセルで前記背景色RGB値以外のRGB値を持つピクセルのうち、前記正解画像と前記検証画像とで同一のRGB値を持つピクセルの比率である一致率を算出する一致率算出部と、前記一致率があらかじめ定められた閾値未満である場合に、前記正解画像と前記検証画像とがあらかじめ定められた同一性の程度を満たすか検証する同一性検証部と、前記文字列比較部、前記背景色比較部、および前記同一性検証部の実行結果を出力する結果出力部と、を備える画像検証装置である。 Another aspect of the present invention is an image verification apparatus that compares the correct image as the comparison target image and the verification image in the image comparison processing in software development, and verifies the identity of both images, An acquisition unit that acquires the correct image and the verification image, a character string comparison unit that extracts and compares character strings in the image from each of the correct image and the verification image, the correct image, and the A background color comparison unit that extracts and compares a background color RGB value that is an RGB value having the largest number of pixels among the RGB values of the pixels constituting the image from each of the verification images, and the correct image and the verification image Of the pixels constituting each image and having an RGB value other than the background color RGB value, a coincidence rate that is a ratio of pixels having the same RGB value in the correct image and the verification image is calculated. An identity verification unit that verifies whether the correct image and the verification image satisfy a predetermined degree of identity when the match rate is less than a predetermined threshold; An image verification apparatus comprising: a result output unit that outputs an execution result of the character string comparison unit, the background color comparison unit, and the identity verification unit.
また、本発明の他の態様は、ソフトウェア開発における画像比較処理において、比較対象画像である正解画像と、検証画像と、を比較して両画像の同一性を検証するコンピュータ装置が実行するプログラムであって、前記コンピュータ装置に、前記正解画像と、前記検証画像と、を取得する処理と、前記正解画像と前記検証画像のそれぞれから、画像内の文字列を抽出して比較する処理と、前記正解画像と前記検証画像のそれぞれから、画像を構成するピクセルのRGB値のうち、最もピクセル数の多いRGB値である背景色RGB値を抽出して比較する処理と、前記正解画像と前記検証画像の各画像を構成するピクセルで前記背景色RGB値以外のRGB値を持つピクセルのうち、前記正解画像と前記検証画像とで同一のRGB値を持つピクセルの比率である一致率を算出する処理と、前記一致率があらかじめ定められた閾値未満である場合に、前記正解画像と前記検証画像とがあらかじめ定められた同一性の程度を満たすか検証する処理と、前記文字列を抽出して比較する処理、前記背景色RGB値を抽出して比較する処理、および前記同一性の程度を満たすか検証する処理の実行結果を出力する処理と、を実行させるためのプログラムである。 Another aspect of the present invention is a program executed by a computer device that compares the correct image, which is a comparison target image, and a verification image to verify the identity of both images in image comparison processing in software development. In the computer device, the processing for obtaining the correct image and the verification image, the processing for extracting and comparing character strings in the image from each of the correct image and the verification image, A process of extracting and comparing a background color RGB value which is an RGB value having the largest number of pixels among the RGB values of pixels constituting the image from each of the correct image and the verification image; and the correct image and the verification image Among the pixels constituting each of the images, pixels having RGB values other than the background color RGB value have the same RGB value in the correct image and the verification image. A process of calculating a matching rate, which is a cell ratio, and if the matching rate is less than a predetermined threshold, verify whether the correct image and the verification image satisfy a predetermined degree of identity A process, a process of extracting and comparing the character strings, a process of extracting and comparing the background color RGB values, and a process of outputting an execution result of the process of verifying whether the degree of identity is satisfied It is a program to make it.
本発明によれば、ソフトウェア開発において画像比較処理を行うにあたり、システム開発プロジェクトの特性に応じて許容される範囲内の誤差を考慮した画像比較を行うことができる。これにより、画像比較処理において無用なコストがかかることを回避することができる。さらに、プロジェクト特性に応じた画像比較処理の前に、画像中の文字列や背景色の比較処理を実行することにより、両画像に大きな差異を許容することを回避することができる。 According to the present invention, when performing image comparison processing in software development, it is possible to perform image comparison in consideration of an error within an allowable range according to the characteristics of the system development project. This can avoid unnecessary costs in the image comparison process. Furthermore, it is possible to avoid allowing a large difference between the two images by executing a character string and background color comparison process in the image before the image comparison process according to the project characteristics.
以下、図面を参照して、本発明の実施形態について説明する。なお、以下の説明において参照する各図では、他の図と同等部分は同一符号によって示される。 Embodiments of the present invention will be described below with reference to the drawings. In the drawings referred to in the following description, the same parts as those in the other drawings are denoted by the same reference numerals.
(画像検証方法の概要)
まず、本実施形態に係る画像検証方法の概要について説明する。本実施形態に係る画像検証方法は、ソフトウェア開発での試験工程において画像の比較検証を行う方法である。なお、以下の説明においては、一例として、ソフトウェアの更改作業の試験工程において、更改前のソフトウェアの表示画像(例えば、表示画面の一静止画を画像として保存したものや表示画面の全体をキャプチャして画像として保存したもの、等。以下、同様。)(以下、「正解画像」という)と、更改後のソフトウェアの表示画像(以下、「検証画像」という)とを比較して、ユーザ利用の観点から両者が実質的に同一であるか否かを考慮した画像比較検証を行う場合について説明するが、これに限定されるものではない。
(Outline of image verification method)
First, an outline of the image verification method according to the present embodiment will be described. The image verification method according to the present embodiment is a method for comparing and verifying images in a test process in software development. In the following description, as an example, in the test process of software renewal work, a display image of the software before renewal (for example, a still image of a display screen saved as an image or the entire display screen is captured). Compared with the software display image after renewal (hereinafter referred to as “verification image”) and the user's use A case where image comparison verification is performed in consideration of whether or not both are substantially the same from the viewpoint will be described, but the present invention is not limited to this.
本実施形態の画像検証方法では、プロジェクト特性に応じた画像比較検証の一例として、(a)画像のレンダリングによる差分を考慮した画像検証、(b)図形の表示位置の相違による差分を考慮した画像検証、(c)画像の解像度の相違による差分を考慮した画像検証、(d)全体における表示位置の相違による差分を考慮した画像検証を行う。プロジェクト特性とは、ソフトウェア開発における画像比較処理において画像の同一性をどの程度要求するかを示す特性である。本例であれば、システムの更改の内容(例えば、オペレーティングシステムの変更、ハードウェアの変更、等)によって、要求される実質同一性の幅が異なる。そこで、本実施形態の画像検証方法では、このプロジェクト特性に応じた判断を可能とする。 In the image verification method of this embodiment, as an example of image comparison verification according to project characteristics, (a) image verification considering differences due to image rendering, and (b) images considering differences due to differences in graphic display positions. Verification, (c) image verification considering differences due to differences in image resolution, and (d) image verification considering differences due to differences in display positions throughout. The project characteristics are characteristics indicating how much image identity is required in image comparison processing in software development. In this example, the required range of substantial identity differs depending on the contents of the system renewal (for example, operating system change, hardware change, etc.). Therefore, in the image verification method of the present embodiment, determination according to the project characteristics is possible.
また、本実施形態に係る画像検証方法では、より効率的に画像検証を行うため、これらの画像比較検証を行う前処理として、図1に示されるように(1)画像上の表示文字列の比較と、(2)背景色の比較を行う。表示文字列と背景色の比較を前処理として行う理由は、比較対象の画像においてこれらの情報が異なるということは、どのようなソフトウェア開発プロジェクトにおいても許容できない重大な差異であると言うことができるからである。そして、これらの比較検証を行った上で、さらに、(3)両画像の各ピクセルのRGB値が一致するかを検証する。 Further, in the image verification method according to the present embodiment, in order to perform image verification more efficiently, as a pre-process for performing these image comparison verifications, as shown in FIG. 1, (1) the display character string on the image Compare and (2) compare background colors. The reason why the display character string and the background color are compared as a pre-process is that the difference in the information in the images to be compared is a significant difference that cannot be tolerated in any software development project. Because. Then, after performing these comparative verifications, (3) verifying whether the RGB values of the pixels of both images match.
そして、上記の(1)〜(3)の処理を実行した後、プロジェクト特性に応じた画像検証として(a)〜(d)の処理を実行する。図2〜図5は、画像検証(a)〜(d)において検証対象とする画像の差分について説明する図である。 Then, after executing the processes (1) to (3), the processes (a) to (d) are executed as image verification according to the project characteristics. 2 to 5 are diagrams for explaining differences between images to be verified in image verification (a) to (d).
(a)画像のレンダリングによる差分
図2は、画像のレンダリングによる差分の一例を示す図である。図2に示される例では、正解画像10と検証画像20はそれぞれ、ウェブブラウザにおいて、選択リストボックス51、52が表示された状態をキャプチャした画像である。このようにウェブブラウザに表示されるパーツ等は、これらを表示するウェブブラウザのバージョン等によって、形状が若干異なる、枠線の太さが異なる、陰影の有無、などの違いが起きる場合がある。しかしながら、このような差異はユーザがリストボックスを操作するにあたっては特段問題がないため、本実施形態に係る画像検証方法では両画像は実質同一であると判断する。
(A) Difference by Image Rendering FIG. 2 is a diagram illustrating an example of a difference by image rendering. In the example shown in FIG. 2, the correct image 10 and the verification image 20 are images obtained by capturing the state where the selection list boxes 51 and 52 are displayed in the web browser, respectively. In this way, the parts displayed on the web browser may differ in shape, slightly different frame thickness, presence or absence of shadows, etc. depending on the version of the web browser that displays them. However, since there is no particular problem with such a difference when the user operates the list box, the image verification method according to the present embodiment determines that both images are substantially the same.
(b)図形の表示位置の相違による差分
図3は、画面上の図形の表示位置の相違による差分の一例を示す図である。図3に示される例では、正解画像10と検証画像20はそれぞれ、ウェブブラウザにおいて、ユーザがマウス等の入力デバイスで選択することが可能なボタン61、62、64、65とチェックボックス63、66が表示された画面をキャプチャした画像である。正解画像10と検証画像20とでは、ボタンとチェックボックスの位置が異なっているが、ユーザがこのウェブ画面を操作するにあたっては特段問題がない。
(B) Difference due to differences in graphic display positions FIG. 3 is a diagram illustrating an example of differences due to differences in graphic display positions on the screen. In the example shown in FIG. 3, the correct image 10 and the verification image 20 are buttons 61, 62, 64, 65 and check boxes 63, 66 that can be selected by the user with an input device such as a mouse in the web browser, respectively. It is an image that captures the screen on which is displayed. The correct image 10 and the verification image 20 have different positions of buttons and check boxes, but there is no particular problem when the user operates the web screen.
(c)画像の解像度の相違による差分
図4は、画像の解像度の相違による差分の一例を示す図である。正解画像10と検証画像20の解像度が異なる場合、ピクセル単位で比較すると両画像は異なる画像であるとして判断されてしまうが、ユーザのシステム利用においては特段問題がない。
(C) Difference Due to Difference in Image Resolution FIG. 4 is a diagram illustrating an example of a difference due to a difference in image resolution. If the resolutions of the correct image 10 and the verification image 20 are different, the two images are determined to be different images when compared in pixel units, but there is no particular problem in the use of the user's system.
(d)全体における表示位置の相違による差分
図5は、全体における表示位置の相違による差分の一例を示す図である。図5に示される例では、更改前の表示画面71と更改後の表示画面72のそれぞれにおいて、正解画像10と検証画像20の表示位置が異なっている。更改前と更改後とにおいて表示位置が大幅にずれているとシステムを利用するユーザにも違和感を与える可能性があるが、多少のずれであればそれほど違和感を与えることもなく、システム利用上、特段問題はない。よって、本実施形態に係る画像検証方法では、ある範囲内のずれであれば、両画像は実質同一であると判断する。
(D) Difference due to difference in overall display position FIG. 5 is a diagram illustrating an example of a difference due to a difference in overall display position. In the example shown in FIG. 5, the display positions of the correct image 10 and the verification image 20 are different on the display screen 71 before renewal and the display screen 72 after renewal. If the display position is significantly different between before and after the renewal, there is a possibility that the user who uses the system will feel uncomfortable. There is no particular problem. Therefore, in the image verification method according to the present embodiment, if the deviation is within a certain range, it is determined that both images are substantially the same.
(画像検証方法の処理フロー)
以下、フローチャートを用いて、コンピュータ装置によって実行される本実施形態に係る画像検証方法の処理フローについて説明する。
(Processing flow of image verification method)
Hereinafter, the processing flow of the image verification method according to the present embodiment executed by the computer apparatus will be described using a flowchart.
(メイン処理フロー)
図6は、本実施形態の画像検証方法の全体の処理の流れの一例を示すメインフロー図である。
(Main processing flow)
FIG. 6 is a main flowchart showing an example of the overall processing flow of the image verification method of the present embodiment.
まず、正解画像10、検証画像20、およびプロジェクト特性情報30のデータファイルを読み込む(ステップS102)。プロジェクト特性情報30は、具体的には例えば、図2〜図5に示した各種の要因による差分について許容可能であるか否か(各種の要因による差分の検証のうちのいずれを実行するか)を示す情報である。また、プロジェクト特性情報30は、例えばシステムの更改がどのような内容であるか(オペレーティングシステムの変更、ハードウェアの変更、等)を示す情報であってもよい。そして、画像検証装置がプロジェクト特性情報30を読み込み、システムの更改の内容によって、図2〜図5に示した差分の検証処理のうちのいずれを実行するかを決定するようになっていてもよい。 First, the data files of the correct image 10, the verification image 20, and the project characteristic information 30 are read (step S102). Specifically, the project characteristic information 30 is, for example, whether or not the difference due to various factors shown in FIGS. 2 to 5 is acceptable (which of the verifications of the difference due to various factors is executed). It is information which shows. Further, the project characteristic information 30 may be information indicating what kind of contents the system is renewed (for example, operating system change, hardware change, etc.). Then, the image verification apparatus may read the project characteristic information 30 and determine which of the difference verification processes shown in FIGS. 2 to 5 is to be executed according to the contents of the system update. .
具体的には例えば、プロジェクト特性情報30に示される更改内容(オペレーティングシステムの変更、ハードウェアの変更、等)と、この更改内容のそれぞれについて図2〜図5に示した各種の要因による差分のうちのいずれが許容可能であるかを示す情報とを関連付けたデータベース等を画像検証装置のメモリ等にあらかじめ記憶させておく。そして、画像検証装置はプロジェクト特性情報30を読み込むと、このデータベース等を参照して、プロジェクト特性情報30に記述されている更改内容に関連付けられている図2〜図5に示される差分の検証処理を行うようになっていてもよい。 Specifically, for example, the renewal contents (operating system change, hardware change, etc.) indicated in the project characteristic information 30 and the difference due to various factors shown in FIGS. A database or the like associated with information indicating which of these is acceptable is stored in advance in a memory or the like of the image verification apparatus. Then, when the image verification apparatus reads the project characteristic information 30, the difference verification process shown in FIGS. 2 to 5 associated with the renewal contents described in the project characteristic information 30 with reference to this database or the like. You may come to do.
正解画像10および検証画像20から、文字列を抽出し、抽出した文字列を比較する(ステップS104)。 Character strings are extracted from the correct image 10 and the verification image 20, and the extracted character strings are compared (step S104).
比較した結果、文字列に差分がある場合には(ステップS106:Yes)、文字列比較結果として、「文字列NG」を登録する(「登録する」とは、例えば、画像検証装置のRAM(Random Access Memory)等の記憶装置に記憶することである。以下、同様。)(ステップS108)。文字列に差分がない場合には(ステップS106:No)、文字列比較結果として、「文字列OK」を登録する(ステップS110)。 If there is a difference between the character strings as a result of the comparison (step S106: Yes), “character string NG” is registered as the character string comparison result (“registering” means, for example, the RAM ( This is stored in a storage device such as Random Access Memory (the same applies hereinafter) (step S108). If there is no difference between the character strings (step S106: No), “character string OK” is registered as a character string comparison result (step S110).
正解画像10における「背景のRGB値」を抽出し(ステップS112)、さらに、検証画像20における「背景のRGB値」を抽出する(ステップS114)。ここで、各画像における「背景のRGB値」とは、一画面(静止画像)を構成するピクセルのうち、同一のRGB値を有するピクセルの数が最も多いRGB値をいう。 The “background RGB value” in the correct image 10 is extracted (step S112), and the “background RGB value” in the verification image 20 is further extracted (step S114). Here, the “background RGB value” in each image refers to an RGB value having the largest number of pixels having the same RGB value among pixels constituting one screen (still image).
また、ステップS112およびステップS114における正解画像10と検証画像20における「背景のRGB値」の抽出方法は同様の方法によって行われる。この点について、図7を用いて具体的に説明する。図7は、各画像の背景のRGB値の抽出方法の一例を示すフロー図である。 The extraction method of the “background RGB value” in the correct image 10 and the verification image 20 in step S112 and step S114 is performed in the same manner. This point will be specifically described with reference to FIG. FIG. 7 is a flowchart showing an example of a method of extracting the background RGB value of each image.
まず、画像内の全ピクセルについて、ピクセルごとに、そのピクセルが持つRGB値を登録する処理を繰り返す(ステップS202、ステップS204)。具体的には、例えば、表50のようなデータベース等において、各ピクセルのRGB値を調べて、表50の該当するRGB値の「ピクセル数」に“1”加算する。図7に示される例では、表50の1行目は、Rが“1”、Gが“2”、Bが“3”(例えば16進数表記で“0x010203”等と表すことができる)であるピクセルが“5”ピクセル存在していることを表している。ステップS204の処理を各画像内の全ピクセルについて実行することで、最終的に、最もピクセル数の多いRGB値が「背景のRGB値」として決定される(ステップS206)。 First, for every pixel in the image, the process of registering the RGB value of that pixel is repeated for each pixel (steps S202 and S204). Specifically, for example, in the database as shown in Table 50, the RGB value of each pixel is checked, and “1” is added to the “number of pixels” of the corresponding RGB value in Table 50. In the example shown in FIG. 7, the first row of the table 50 has R as “1”, G as “2”, and B as “3” (for example, “0x010203” can be expressed in hexadecimal notation). This indicates that a certain pixel has “5” pixels. By executing the processing in step S204 for all the pixels in each image, the RGB value having the largest number of pixels is finally determined as the “background RGB value” (step S206).
以上のような処理により、正解画像10と検証画像20における「背景のRGB値」が抽出される。 Through the processing as described above, “background RGB values” in the correct image 10 and the verification image 20 are extracted.
図6に戻り、ステップS116において、正解画像10と検証画像20の「背景のRGB値」が同一であるか判定する。両者が同一であれば(ステップS116:Yes)、背景色比較結果として、「背景色OK」を登録する(ステップS118)。両者が同一でなければ(ステップS116:No)、背景色比較結果として、「背景色NG」を登録する(ステップS120)。 Returning to FIG. 6, in step S116, it is determined whether the “background RGB values” of the correct image 10 and the verification image 20 are the same. If both are the same (step S116: Yes), “background color OK” is registered as the background color comparison result (step S118). If both are not the same (step S116: No), “background color NG” is registered as the background color comparison result (step S120).
その後、正解画像10と検証画像20とを比較して一致率を算出する(ステップS122)。一致率とは、正解画像と検証画像の各画像を構成するピクセルのうち背景のRGB値以外のRGB値を持つピクセルの数と、正解画像10と検証画像20とにおいて、同一位置のピクセルであって同一のRGB値を持つピクセルの数との比率をいう。具体的には、一致率は、以下の数式によって算出される。 Thereafter, the correct image 10 and the verification image 20 are compared to calculate a matching rate (step S122). The match rate is the number of pixels having RGB values other than the background RGB value among the pixels constituting each of the correct image and the verification image, and the pixels at the same position in the correct image 10 and the verification image 20. The ratio to the number of pixels having the same RGB value. Specifically, the coincidence rate is calculated by the following formula.
ここで、図8を用いてステップS121での一致率の算出方法について説明する。図8は、ステップS122における一致率の算出方法の一例を示すフロー図である。正解画像10と検証画像20の全ピクセルに対してピクセルごとに以下の処理を実行する(ステップS302)。 Here, the coincidence rate calculation method in step S121 will be described with reference to FIG. FIG. 8 is a flowchart showing an example of the coincidence rate calculation method in step S122. The following processing is executed for each pixel on all pixels of the correct image 10 and the verification image 20 (step S302).
両画像とも(処理対象となっているピクセルが)背景のRGB値でなければ(ステップS304:Yes)、両画像のピクセルのRGB値が一致しているか判定する(ステップS306)。両画像のピクセルのRGB値が一致していれば(ステップS306:Yes)、上記の式(1)の分母と分子にそれぞれ“1”加算されて一致率が再計算される結果、一致率は上がる(ステップS310)。両画像のピクセルのRGB値が一致していなければ(ステップS306:No)、式(1)の分母に“1”加算されるが分子の数値は変わらない結果、一致率は下がる(ステップS312)。 If both the images (the pixel being processed) are not the RGB values of the background (step S304: Yes), it is determined whether the RGB values of the pixels of both images match (step S306). If the RGB values of the pixels of both images match (step S306: Yes), “1” is added to the denominator and numerator of the above equation (1) and the match rate is recalculated. Go up (step S310). If the RGB values of the pixels of both images do not match (step S306: No), “1” is added to the denominator of equation (1), but the numerical value of the numerator does not change, resulting in a decrease in the matching rate (step S312). .
また、ステップS304にてNoであれば(すなわち、両画像の処理対象となっているピクセルの一方が背景のRGB値ではなく、かつ他方が背景のRGB値であるか、または両ピクセルとも背景のRGB値であれば)、さらに、両画像の処理対象のピクセルが背景のRGB値であるか判定する(ステップS308)。両ピクセルとも背景のRGB値でない場合(すなわち、両ピクセルの一方が背景のRGB値ではなく、かつ他方が背景のRGB値である場合)には(ステップS308:No)、式(1)の分母に“1”加算されるが分子の数値は変わらない結果、一致率は下がる(ステップS312)。両ピクセルとも背景のRGB値である場合には(ステップS308:Yes)、何も処理を行わない(ステップS314)。 If NO in step S304 (that is, one of the pixels to be processed in both images is not the background RGB value and the other is the background RGB value, or both pixels are in the background) If it is an RGB value, it is further determined whether the pixel to be processed of both images is the background RGB value (step S308). If neither pixel is the background RGB value (that is, if one of the pixels is not the background RGB value and the other is the background RGB value) (step S308: No), the denominator of equation (1) "1" is added to the value but the numerical value of the numerator is not changed. As a result, the coincidence rate decreases (step S312). If both pixels are background RGB values (step S308: Yes), no processing is performed (step S314).
以上のステップS304からステップS314までの処理を、正解画像10と検証画像20の全ピクセルについて実行する。これにより、正解画像10と検証画像20の一致率が算出される。図8に示される処理では、画像の大部分を占める背景色を除いて一致率を計算するため、両画像のピクセルのRGB値が一致する場合と一致しない場合とにおける一致率の差が大きくなる。これにより、両画像の各ピクセルのRGB値が一致するか否かの判定をより精度良く行うことができる。 The processes from step S304 to step S314 are executed for all pixels of the correct image 10 and the verification image 20. Thereby, the coincidence rate between the correct image 10 and the verification image 20 is calculated. In the process shown in FIG. 8, since the coincidence rate is calculated excluding the background color that occupies most of the image, the difference in coincidence rate between the case where the RGB values of the pixels of both images coincide and the case where they do not coincide increases. . As a result, it is possible to more accurately determine whether or not the RGB values of the pixels of both images match.
図6に戻り、ステップS122で算出された一致率が閾値以上であるか判定する(ステップS124)。一致率が閾値以上であれば(ステップS124:Yes)、検証結果として「検証OK」を登録して処理を終了する(ステップS126)。一致率が閾値未満であれば(ステップS124:No)、プロジェクト特性情報30に示されるプロジェクト特性に応じた画像検証処理を行う(ステップS128)。なお、上述したように、本実施形態の画像検証方法ではプロジェクト特性に応じた画像検証処理として、図2〜図5に示される4つの処理を具体例として挙げて説明しているが、これらに限定されるものではない。なお、この4つの画像検証処理については、後にフロー図を用いて詳述する。 Returning to FIG. 6, it is determined whether the coincidence rate calculated in step S122 is equal to or greater than a threshold (step S124). If the coincidence rate is equal to or higher than the threshold (step S124: Yes), “verification OK” is registered as the verification result, and the process is terminated (step S126). If the coincidence rate is less than the threshold (step S124: No), image verification processing according to the project characteristics indicated in the project characteristic information 30 is performed (step S128). As described above, in the image verification method of the present embodiment, the four processes shown in FIGS. 2 to 5 are described as specific examples of the image verification process according to the project characteristics. It is not limited. The four image verification processes will be described in detail later using a flowchart.
ステップS128においてプロジェクト特性に応じた画像検証処理を実行しなかった場合には(ステップS130:No)、検証結果として「検証NG」を登録して処理を終了する(ステップS134)。プロジェクト特性に応じた画像検証処理を1つ以上実行した場合であって(ステップS130:Yes)、実行した画像検証処理での検証結果(後に詳述する)に「検証NG」が1つもなければ(ステップS132:Yes)、検証結果として「条件付きOK」を登録して終了する(ステップS136)。検証結果に「検証NG」が1つでもあれば(ステップS132:No)、検証結果として「検証NG」を登録して終了する(ステップS138)。 If the image verification process corresponding to the project characteristics is not executed in step S128 (step S130: No), “verification NG” is registered as the verification result, and the process ends (step S134). If one or more image verification processes corresponding to the project characteristics are executed (step S130: Yes), and there is no “verification NG” in the verification result (detailed later) in the executed image verification process (Step S132: Yes), “Conditional OK” is registered as the verification result, and the process ends (Step S136). If there is at least one “verification NG” in the verification result (step S132: No), “verification NG” is registered as the verification result, and the process ends (step S138).
なお、プロジェクト特性に応じた画像検証についてより緩やかな判断とするならば、ステップS132においては、実行した検証処理の検証結果がすべて「検証NG」ではないか判断し、この判断結果がYesであれば(すなわち、すべての検証結果が「検証NG」ではない)、「条件付きOK」を登録して終了し、判断結果がNoであれば(すなわち、すべての検証結果が「検証NG」である)、「検証NG」を登録して終了するようになっていてもよい。 If it is determined that the image verification according to the project characteristics is more gradual, in step S132, it is determined whether the verification results of the executed verification processing are all “verification NG”, and this determination result is Yes. (Ie, all verification results are not “verification NG”), “conditional OK” is registered and the process ends. If the determination result is No (that is, all verification results are “verification NG”). ), “Verification NG” may be registered and terminated.
ところで、ステップS124における一致率の閾値は、変更可能となっていてもよい。例えば、検証結果の最終判断者が、上記のメイン処理フローが実行された最終結果として「検証OK」または「条件付きOK」が出力された検証画像20を目視し、出力された検証結果が妥当であると判断した場合には閾値は変更せず、出力された検証結果が妥当でないと判断した場合には閾値を上げるような設定を行うようになっていてもよい。さらに、検証結果の最終判断者が、「検証NG」の検証結果が出力された検証画像20を目視し、検証結果が妥当であると判断した場合には閾値を下げるような設定を行い、検証結果が妥当でないと判断した場合には閾値を変更しないようになっていてもよい。 By the way, the threshold value of the coincidence rate in step S124 may be changeable. For example, the final decision person of the verification result visually checks the verification image 20 in which “verification OK” or “conditional OK” is output as the final result of execution of the main processing flow, and the output verification result is valid. If it is determined that the threshold value is not changed, the threshold value may not be changed, and if it is determined that the output verification result is not valid, the threshold value may be increased. Further, the final decision person of the verification result looks at the verification image 20 in which the verification result of “Verification NG” is output, and if the verification result is determined to be valid, the setting is made so as to lower the threshold. If it is determined that the result is not valid, the threshold value may not be changed.
より具体的には、例えば、最終判断者は画像検証装置のキーボードやマウス等の入力デバイスを用いて、検証画像20を目視して判断した結果を画像検証装置へ入力するようになっていてもよい。そして、画像検証装置は、この最終判断者の操作入力を受け付け、あらかじめ定められた所定値またはその都度入力指定されるだけ閾値を変更し、変更された閾値が画像検証装置のハードディスクやRAM等の記憶装置に記憶されるようになっていてもよい。 More specifically, for example, even if the final judge uses an input device such as a keyboard or mouse of the image verification apparatus to visually check the verification image 20 and inputs the result to the image verification apparatus. Good. Then, the image verification apparatus accepts the operation input of the final judge, changes the threshold value by a predetermined value that is set in advance or specified each time, and the changed threshold value is changed to a hard disk or a RAM of the image verification apparatus. It may be stored in a storage device.
以下、図6のステップS128のプロジェクト特性に応じて実行される各画像検証処理の具体例について説明する。 Hereinafter, a specific example of each image verification process executed according to the project characteristics in step S128 of FIG. 6 will be described.
(画像のレンダリングによる差分の検証の処理フロー)
図9は、画像のレンダリングによる差分の検証処理の流れの一例を示すフロー図である。なお、以下においては、適宜、図2も参照しつつ説明する。
(Difference verification processing flow by image rendering)
FIG. 9 is a flowchart illustrating an example of the flow of a difference verification process by image rendering. In the following, description will be given with reference to FIG. 2 as appropriate.
正解画像10および検証画像20において、画像のレンダリングによる差分のあるピクセル群(図2のリストボックス51、52)を抽出する(ステップS402)。次に、ステップS402にて抽出された画像に含まれる図形を抽出する(ステップS404)。図2の例であれば、リストボックス51、52から、それぞれ、リストボックス51、52の全体の形状である「長方形」と、リストを表示させるための矢印部分の「小さな四角形」と、その中にある「三角形」が抽出される。なお、抽出方法は、具体的には例えば、図形の輪郭線を検出する方法や、あらかじめ検出対象とする形状を決めておき、その形状とのパターンマッチングを行うことで検出する方法が挙げられる。ただし、抽出方法はこれらに限定されるものではない。 In the correct image 10 and the verification image 20, a pixel group (list boxes 51 and 52 in FIG. 2) having a difference due to image rendering is extracted (step S402). Next, a graphic included in the image extracted in step S402 is extracted (step S404). In the example of FIG. 2, from the list boxes 51 and 52, the “rectangle” that is the overall shape of the list boxes 51 and 52, the “small rectangle” of the arrow part for displaying the list, The “triangle” in is extracted. Specific examples of the extraction method include a method of detecting a contour line of a figure and a method of detecting a shape to be detected in advance and performing pattern matching with the shape. However, the extraction method is not limited to these.
次に、ステップS404にて抽出された図形の形状を比較する(ステップS406)。比較した結果、図形が一致している場合には(ステップS408:Yes)、「レンダリングの差分を許容」を示す検証結果データを、画像検証装置のRAM等の記憶装置に記憶する(ステップS410)。図形が一致していない場合には(ステップS408:No)、「検証NG」を示す検証結果データを記憶する(ステップS412)。 Next, the shapes of the figures extracted in step S404 are compared (step S406). As a result of the comparison, if the figures match (step S408: Yes), verification result data indicating "allow rendering difference" is stored in a storage device such as a RAM of the image verification device (step S410). . If the figures do not match (step S408: No), verification result data indicating “verification NG” is stored (step S412).
(図形の表示位置の相違による差分の検証の処理フロー)
図10は、正解画像と検証画像とにおける図形の表示位置の相違による差分の検証処理の流れの一例を示すフロー図である。なお、以下においては、適宜、図3も参照しつつ説明する。
(Processing flow for verification of differences due to differences in graphic display positions)
FIG. 10 is a flowchart illustrating an example of a flow of a verification process of a difference due to a difference in graphic display position between a correct image and a verification image. In the following, description will be given with reference to FIG. 3 as appropriate.
正解画像10および検証画像20において、背景色以外で囲まれた「部分図」(図3のボタン61、62、64、65、チェックボックス63、66)を抽出する(ステップS502)。ステップS502にて抽出された部分図ごとに(ステップS504)、部分図同士の一致率を算出する(ステップS506)。図2の例であれば、ボタン61とボタン64、ボタン62とボタン65、チェックボックス63とチェックボックス65のそれぞれについて一致率を算出する。なお、一致率の算出には、図8の算出方法を用いればよい。 In the correct image 10 and the verification image 20, “partial views” (buttons 61, 62, 64, 65, check boxes 63, 66 in FIG. 3) surrounded by colors other than the background color are extracted (step S502). For each partial view extracted in step S502 (step S504), a matching rate between the partial views is calculated (step S506). In the example of FIG. 2, the match rate is calculated for each of the button 61 and button 64, the button 62 and button 65, and the check box 63 and check box 65. In addition, what is necessary is just to use the calculation method of FIG.
すべての部分図において差分がなければ(ステップS508:Yes)、「表示位置の部分的差分を許容」を示す検証結果データを、画像検証装置のRAM等の記憶装置に記憶する(ステップS510)。いずれかの部分図において差分があれば(ステップS508:No)、「検証NG」を示す検証結果データを記憶する(ステップS512)。 If there is no difference in all the partial views (step S508: Yes), verification result data indicating “allow partial difference in display position” is stored in a storage device such as a RAM of the image verification device (step S510). If there is a difference in any of the partial views (step S508: No), verification result data indicating “verification NG” is stored (step S512).
(画像の解像度の相違による差分の検証の処理フロー)
図11は、正解画像と検証画像の解像度の相違による差分の検証処理の流れの一例を示すフロー図である。なお、以下においては、適宜、図4も参照しつつ説明する。
(Processing flow for verification of differences due to differences in image resolution)
FIG. 11 is a flowchart illustrating an example of the flow of a difference verification process based on a difference in resolution between a correct image and a verification image. In the following, description will be given with reference to FIG. 4 as appropriate.
まず、異なる解像度である正解画像10と検証画像20の解像度を一致させる(ステップS602)。解像度を一致させる方法としては、例えば、解像度が大きいほうの画像を、もう一方の画像の解像度となるようにすると、より誤差が小さくなるため好ましい。また、画像を二値化してから拡大または縮小させるようにすると、より誤差が小さくなるため好ましい。 First, the resolutions of the correct image 10 and the verification image 20 having different resolutions are matched (step S602). As a method for matching the resolution, for example, it is preferable to make the image having the larger resolution the resolution of the other image because the error becomes smaller. Further, it is preferable to enlarge or reduce the image after binarizing the image because the error becomes smaller.
次に、解像度を一致させた両画像を比較する(ステップS604)。比較した結果、一致していれば(ステップS606:Yes)、「解像度の差分を許容」を示す検証結果データを、画像検証装置のRAM等の記憶装置に記憶する(ステップS608)。一致しなければ(ステップS606:No)、「検証NG」を示す検証結果データを記憶する(ステップS610)。 Next, the two images having the same resolution are compared (step S604). If they match as a result of the comparison (step S606: Yes), verification result data indicating "allow resolution difference" is stored in a storage device such as a RAM of the image verification device (step S608). If they do not match (step S606: No), verification result data indicating “verification NG” is stored (step S610).
(全体における表示位置の相違による差分の検証の処理フロー)
図12は、正解画像と検証画像の表示位置の相違による差分の検証処理の流れの一例を示すフロー図である。なお、以下においては、適宜、図5も参照しつつ説明する。
(Processing flow for verification of differences due to differences in display position in the whole)
FIG. 12 is a flowchart showing an example of the flow of the difference verification process based on the difference between the display positions of the correct image and the verification image. In the following, description will be given with reference to FIG. 5 as appropriate.
本検証においては、表示位置がずれている検証画像20を、表示画面72上で1ピクセルごとにずらした比較検証用の画像(以下、「ずらし画像」という)を生成し、正解画像10を含む表示画面71と、ずらし画像との一致率を算出して検証を行う。 In this verification, an image for comparison verification (hereinafter referred to as “shifted image”) is generated by shifting the verification image 20 whose display position is shifted for each pixel on the display screen 72, and includes the correct image 10. Verification is performed by calculating a matching rate between the display screen 71 and the shifted image.
ずらし画像のx方向およびy方向におけるずらし量(単位はピクセル)を保持するための、ずらし情報(x,y)=(0,0)として初期化する(ステップS702)。なお、ずらし情報は、画像検証装置のRAM等の記憶装置に記憶されるデータである。 Initialization is performed as shift information (x, y) = (0, 0) for holding shift amounts (unit: pixels) in the x direction and y direction of the shift image (step S702). The shift information is data stored in a storage device such as a RAM of the image verification device.
ずらし情報が「x<10かつy<10」であるまで(ステップS704)、以下のステップS706およびステップS708の処理を実行する。すなわち、ステップS706では、ずらし情報(x,y)のxを1加算しながら、ずらし画像(x,y)を作成する。また、x=9の場合には、ずらし情報(x=0,y)のyを1加算しながら、ずらし画像(x,y)を作成する。そして、ステップS708では、ずらし画像を作成する都度、表示画面71とずらし画像との一致率を計算する。一致率の算出には、図8の算出方法を用いればよい。また、算出した一致率は、その都度保存しておく。 Until the shift information is “x <10 and y <10” (step S704), the following processes of step S706 and step S708 are executed. That is, in step S706, a shifted image (x, y) is created while adding 1 to x of the shifted information (x, y). When x = 9, a shifted image (x, y) is created while adding 1 to y of the shifted information (x = 0, y). In step S708, each time a shifted image is created, the matching rate between the display screen 71 and the shifted image is calculated. The calculation method shown in FIG. 8 may be used to calculate the coincidence rate. Further, the calculated coincidence rate is saved each time.
なお、本例では「x<10かつy<10」であるまで、ずらし画像を作成することとしているが、これは画面上、正解画像10と検証画像20とが10ピクセル程度ずれていると、一般的にユーザが更改後の画面を視認した際に違和感を覚えやすいからである。よって、この条件値は一例に過ぎず、ずらし量(x,y)の条件値は他の値に設定されても構わない。 In this example, a shifted image is created until “x <10 and y <10”. However, when the correct image 10 and the verification image 20 are shifted by about 10 pixels on the screen, This is because it is easy for the user to feel uncomfortable when the user visually recognizes the renewed screen. Therefore, this condition value is only an example, and the condition value of the shift amount (x, y) may be set to another value.
すべてのずらし画像を作成して一致率を算出した後、算出された一致率のうち最も良い一致率が閾値以上であれば(ステップS710:Yes)、「表示位置の全体差分を許容」を示す検証結果データを、画像検証装置のRAM等の記憶装置に記憶する(ステップS712)。最も良い一致率が閾値未満であれば(ステップS710:No)、「検証NG」を示す検証結果データを記憶する(ステップS714)。 After creating all the shifted images and calculating the matching rate, if the best matching rate among the calculated matching rates is equal to or greater than the threshold value (step S710: Yes), “allows overall difference in display position” is indicated. The verification result data is stored in a storage device such as a RAM of the image verification device (step S712). If the best match rate is less than the threshold value (step S710: No), verification result data indicating “verification NG” is stored (step S714).
なお、上記、図9〜図12を用いて説明した各処理は一例であり、これらに限定されるものではない。 In addition, each process demonstrated using the said FIGS. 9-12 is an example, and is not limited to these.
(検証結果の出力)
上記説明した画像検証方法による検証結果は、例えば、図13に示されるような形式で画像検証装置の表示装置や印刷装置に出力される。
(Output of verification result)
The verification result obtained by the image verification method described above is output to a display device or a printing device of the image verification device, for example, in a format as shown in FIG.
図13(a)の例は、検証した検証画像20の画像名81と、検証結果82とが出力されるようになっている。検証結果82については、背景色と文字列以外の検証の結果として、「検証OK」、「条件付きOK」、および「検証NG」のいずれかが出力される。また、背景色と文字列の検証結果については、「一致」または「不一致」が出力される。また、プロジェクト特性に応じた画像検証の結果については(すなわち、結果が「条件付きOK」となった場合)、プロジェクト特性情報30で許容する差分として指定されたものが出力される。例えば、図13(c)の例であれば、「レンダリング」および「解像度」を要因とする差分が、プロジェクト特性情報30にて、許容する差分として指定されていたということである。 In the example of FIG. 13A, an image name 81 of the verified verification image 20 and a verification result 82 are output. As for the verification result 82, any one of “verification OK”, “conditional OK”, and “verification NG” is output as the verification result other than the background color and the character string. In addition, “match” or “mismatch” is output for the verification result of the background color and the character string. As for the result of the image verification according to the project characteristics (that is, when the result is “conditional OK”), what is specified as the difference allowed in the project characteristics information 30 is output. For example, in the example of FIG. 13C, the difference due to “rendering” and “resolution” is designated as an allowable difference in the project characteristic information 30.
図13(b)の(例1)の出力例は、検証結果が図6のステップS126にて「検証OK」となった場合(すなわち、この時、背景色と文字列は「一致」)の出力例である。また、図13(c)の(例2)の出力例は、検証結果が図6のステップS136にて「条件付きOK」となった場合の出力例である。この時、ステップS132で判定しているように、フローC1〜C4(図9〜図12)の検証結果において、少なくとも1つは「差分を許容する」という結果が存在するので、「差分を許容する」という検証結果になった検証処理について表示する(本例では、「レンダリング」と「解像度」)。 In the output example of (Example 1) in FIG. 13B, the verification result is “verification OK” in step S126 of FIG. 6 (that is, the background color and the character string are “match” at this time). It is an output example. Further, the output example of (Example 2) in FIG. 13C is an output example when the verification result is “conditional OK” in step S136 of FIG. At this time, as determined in step S132, at least one of the verification results of the flows C1 to C4 (FIGS. 9 to 12) has a result of “allow difference”. The verification process with the verification result “Yes” is displayed (in this example, “rendering” and “resolution”).
(画像検証装置の構成)
図14は、本実施形態に係る画像検証方法を実行するコンピュータ装置である画像検証装置の構成の一例を示す図である。
(Configuration of image verification device)
FIG. 14 is a diagram illustrating an example of a configuration of an image verification apparatus that is a computer apparatus that executes the image verification method according to the present embodiment.
図14に示されるように、画像検証装置1は、取得部102と、文字列比較部104と、背景色比較部106と、一致率算出部108と、同一性検証部110と、結果出力部112とを備える。 As illustrated in FIG. 14, the image verification apparatus 1 includes an acquisition unit 102, a character string comparison unit 104, a background color comparison unit 106, a match rate calculation unit 108, an identity verification unit 110, and a result output unit. 112.
取得部102は、正解画像10、検証画像20、およびソフトウェア開発における画像比較処理において要求される正解画像10と検証画像20との同一性の程度に関する情報であるプロジェクト特性情報を取得する。 The acquisition unit 102 acquires project characteristic information, which is information about the degree of identity between the correct image 10, the verification image 20, and the correct image 10 and the verification image 20 required in image comparison processing in software development.
文字列比較部104は、正解画像10と検証画像20のそれぞれから、画像内の文字列を抽出して比較する。 The character string comparison unit 104 extracts and compares character strings in the images from the correct image 10 and the verification image 20.
背景色比較部106は、正解画像10と検証画像20のそれぞれから、各画像を構成するピクセルのRGB値のうち、最もピクセル数の多いRGB値である背景色RGB値を抽出して比較する。 The background color comparison unit 106 extracts and compares the background color RGB value, which is the RGB value having the largest number of pixels, among the RGB values of the pixels constituting each image from each of the correct image 10 and the verification image 20.
一致率算出部108は、正解画像10と検証画像20の各画像を構成するピクセルで背景色RGB値以外のRGB値を持つピクセルのうち、正解画像10と検証画像20とで同一のRGB値を持つピクセルの比率である一致率を算出する。 The coincidence rate calculation unit 108 calculates the same RGB value in the correct image 10 and the verification image 20 among the pixels constituting the correct image 10 and the verification image 20 having RGB values other than the background color RGB value. The coincidence rate, which is the ratio of the pixels it has, is calculated.
同一性検証部110は、一致率算出部108にて算出された一致率があらかじめ定められた閾値未満である場合に、正解画像10と検証画像20とがプロジェクト特性情報によって示される同一性の程度を満たすか検証する。 When the matching rate calculated by the matching rate calculation unit 108 is less than a predetermined threshold, the identity verification unit 110 is the degree of identity that the correct image 10 and the verification image 20 are indicated by the project characteristic information. Verify whether it meets the requirements.
結果出力部112は、文字列比較部104における文字列の比較結果、背景色比較部106における背景色RGB値の比較結果、および一致率算出部108にて算出された一致率と閾値との比較結果を出力し、一致率が閾値未満であった場合には、さらに正解画像10と検証画像20とにおける、同一性検証部110での同一性の程度の検証結果を出力する。 The result output unit 112 compares the character string comparison result in the character string comparison unit 104, the background color RGB value comparison result in the background color comparison unit 106, and the comparison between the match rate calculated by the match rate calculation unit 108 and the threshold value. When the result is output and the matching rate is less than the threshold value, the verification result of the degree of identity in the identity verification unit 110 in the correct image 10 and the verification image 20 is further output.
なお、画像検証装置1は、図示しないCPU(Central Processing Unit)、RAM等のメモリ、ハードディスク等の記憶装置、ネットワークインターフェイス等の一般的なコンピュータの構成と同様の構成により実現することが可能である。また、画像検証装置1の機能は、例えば、CPUがハードディスク等に記憶されているプログラムを読み出して実行することにより、または、例えば、FPGA(Field Programmable Gate Array)においてシーケンサロジックをカスタム設計することに実現される機能である。また、正解画像、検証画像、プロジェクト特性情報、各RGB値、一致率、並びに各種の比較結果、算出結果、および検証結果等は、画像検証装置1のハードディスクやRAM等に記憶されるデータである。 The image verification apparatus 1 can be realized by a configuration similar to that of a general computer such as a CPU (Central Processing Unit), a memory such as a RAM, a storage device such as a hard disk, a network interface, etc. (not shown). . The function of the image verification apparatus 1 is, for example, that the CPU reads and executes a program stored in a hard disk or the like, or that the sequencer logic is custom designed in, for example, an FPGA (Field Programmable Gate Array). This is a function that is realized. The correct image, verification image, project characteristic information, each RGB value, coincidence rate, various comparison results, calculation results, verification results, and the like are data stored in the hard disk or RAM of the image verification apparatus 1. .
以上、説明したように、本実施形態に係る画像検証方法によれば、ソフトウェア開発において画像比較処理を行うにあたり、システム開発プロジェクトの特性に応じて許容される範囲内の誤差を考慮した画像比較を行うことができる。これにより、画像比較処理において無用なコストがかかることを回避することができる。さらに、プロジェクト特性に応じた画像比較処理の前に、画像中の文字列や背景色の比較処理を実行することにより、両画像に大きな差異を許容することを回避することができる。 As described above, according to the image verification method according to the present embodiment, when performing image comparison processing in software development, image comparison considering an error within an allowable range according to the characteristics of the system development project is performed. It can be carried out. This can avoid unnecessary costs in the image comparison process. Furthermore, it is possible to avoid allowing a large difference between the two images by executing a character string and background color comparison process in the image before the image comparison process according to the project characteristics.
ここまで、本発明の一実施形態について説明したが、本発明は上述の実施形態に限定されず、その技術的思想の範囲内において種々異なる形態にて実施されてよいことは言うまでもない。 Up to this point, one embodiment of the present invention has been described. However, the present invention is not limited to the above-described embodiment, and it is needless to say that the present invention may be implemented in various forms within the scope of the technical idea.
また、本発明の範囲は、図示され記載された例示的な実施形態に限定されるものではなく、本発明が目的とするものと均等な効果をもたらすすべての実施形態をも含む。さらに、本発明の範囲は、各請求項により画される発明の特徴の組み合わせに限定されるものではなく、すべての開示されたそれぞれの特徴のうち特定の特徴のあらゆる所望する組み合わせによって画されうる。 In addition, the scope of the present invention is not limited to the illustrated and described exemplary embodiments, and includes all embodiments that provide the same effects as those intended by the present invention. Further, the scope of the invention is not limited to the combinations of features of the invention defined by the claims, but may be defined by any desired combination of particular features among all the disclosed features. .
1 画像検証装置
10 正解画像
20 検証画像
30 プロジェクト特性情報
102 取得部
104 文字列比較部
106 背景色比較部
108 一致率算出部
110 同一性検証部
112 結果出力部
DESCRIPTION OF SYMBOLS 1 Image verification apparatus 10 Correct image 20 Verification image 30 Project characteristic information 102 Acquisition part 104 Character string comparison part 106 Background color comparison part 108 Match rate calculation part 110 Identity verification part 112 Result output part
Claims (9)
前記正解画像と、前記検証画像と、を取得するステップと、
前記正解画像と前記検証画像のそれぞれから、画像内の文字列を抽出して比較するステップと、
前記正解画像と前記検証画像のそれぞれから、画像を構成するピクセルのRGB値のうち、最もピクセル数の多いRGB値である背景色RGB値を抽出して比較するステップと、
前記正解画像と前記検証画像の各画像を構成するピクセルで前記背景色RGB値以外のRGB値を持つピクセルのうち、前記正解画像と前記検証画像とで同一のRGB値を持つピクセルの比率である一致率を算出するステップと、
前記一致率があらかじめ定められた閾値未満である場合に、前記正解画像と前記検証画像とがあらかじめ定められた同一性の程度を満たすか検証するステップと、
前記文字列を抽出して比較するステップ、前記背景色RGB値を抽出して比較するステップ、および前記同一性の程度を満たすか検証するステップの実行結果を出力するステップと、
を含む画像検証方法。 In an image comparison process in software development, an image verification method executed by a computer device that compares a correct image as a comparison target image and a verification image to verify the identity of both images,
Obtaining the correct image and the verification image;
Extracting and comparing character strings in the image from each of the correct image and the verification image;
Extracting and comparing a background color RGB value which is an RGB value having the largest number of pixels among the RGB values of the pixels constituting the image from each of the correct image and the verification image;
Of the pixels constituting the images of the correct image and the verification image and having RGB values other than the RGB values of the background color, the ratio of pixels having the same RGB value in the correct image and the verification image Calculating a percentage match;
Verifying whether the correct image and the verification image satisfy a predetermined degree of identity when the match rate is less than a predetermined threshold;
Extracting and comparing the character strings; extracting and comparing the background color RGB values; and outputting execution results of the step of verifying whether the degree of identity is satisfied;
An image verification method including:
前記同一性の程度を満たすか検証するステップにおいては、前記一致率があらかじめ定められた閾値未満である場合に、前記正解画像と前記検証画像とが前記プロジェクト特性情報によって示される前記同一性の程度を満たすか検証することを特徴とする請求項1から5のいずれか一項に記載の画像検証方法。 Further comprising the step of obtaining project characteristic information that is information relating to the degree of identity between the correct image and the verification image required in the image comparison process in the software development,
In the step of verifying whether or not the degree of identity is satisfied, when the match rate is less than a predetermined threshold, the degree of identity indicated by the project characteristic information when the correct image and the verification image are 6. The image verification method according to claim 1, wherein whether or not the image is satisfied is verified.
をさらに含むことを特徴とする請求項1から6のいずれか一項に記載の画像検証方法。 The comparison result of the character string, the comparison result of the background color RGB value, and the comparison result of the matching rate and the threshold value are output. If the matching rate is less than the threshold value, the correct image The image verification method according to claim 1, further comprising a step of outputting a verification result of the degree of identity with the verification image.
前記正解画像と、前記検証画像と、を取得する取得部と、
前記正解画像と前記検証画像のそれぞれから、画像内の文字列を抽出して比較する文字列比較部と、
前記正解画像と前記検証画像のそれぞれから、画像を構成するピクセルのRGB値のうち、最もピクセル数の多いRGB値である背景色RGB値を抽出して比較する背景色比較部と、
前記正解画像と前記検証画像の各画像を構成するピクセルで前記背景色RGB値以外のRGB値を持つピクセルのうち、前記正解画像と前記検証画像とで同一のRGB値を持つピクセルの比率である一致率を算出する一致率算出部と、
前記一致率があらかじめ定められた閾値未満である場合に、前記正解画像と前記検証画像とがあらかじめ定められた同一性の程度を満たすか検証する同一性検証部と、
前記文字列比較部、前記背景色比較部、および前記同一性検証部の実行結果を出力する結果出力部と、
を備える画像検証装置。 In image comparison processing in software development, an image verification apparatus that compares a correct image as a comparison target image and a verification image to verify the identity of both images,
An acquisition unit for acquiring the correct image and the verification image;
A character string comparison unit that extracts and compares a character string in an image from each of the correct image and the verification image;
A background color comparison unit that extracts and compares a background color RGB value that is an RGB value having the largest number of pixels among the RGB values of the pixels constituting the image from each of the correct image and the verification image;
Of the pixels constituting the images of the correct image and the verification image and having RGB values other than the RGB values of the background color, the ratio of pixels having the same RGB value in the correct image and the verification image A match rate calculator for calculating the match rate;
An identity verification unit that verifies whether the correct image and the verification image satisfy a predetermined degree of identity when the matching rate is less than a predetermined threshold;
A result output unit that outputs execution results of the character string comparison unit, the background color comparison unit, and the identity verification unit;
An image verification apparatus comprising:
前記正解画像と、前記検証画像と、を取得する処理と、
前記正解画像と前記検証画像のそれぞれから、画像内の文字列を抽出して比較する処理と、
前記正解画像と前記検証画像のそれぞれから、画像を構成するピクセルのRGB値のうち、最もピクセル数の多いRGB値である背景色RGB値を抽出して比較する処理と、
前記正解画像と前記検証画像の各画像を構成するピクセルで前記背景色RGB値以外のRGB値を持つピクセルのうち、前記正解画像と前記検証画像とで同一のRGB値を持つピクセルの比率である一致率を算出する処理と、
前記一致率があらかじめ定められた閾値未満である場合に、前記正解画像と前記検証画像とがあらかじめ定められた同一性の程度を満たすか検証する処理と、
前記文字列を抽出して比較する処理、前記背景色RGB値を抽出して比較する処理、および前記同一性の程度を満たすか検証する処理の実行結果を出力する処理と、
を実行させるためのプログラム。 In image comparison processing in software development, a program executed by a computer device that compares the correct image as a comparison target image and a verification image to verify the identity of both images, the computer device includes:
Processing for obtaining the correct image and the verification image;
A process of extracting and comparing character strings in the image from each of the correct image and the verification image;
A process of extracting and comparing a background color RGB value which is an RGB value having the largest number of pixels among the RGB values of the pixels constituting the image from each of the correct image and the verification image;
Of the pixels constituting the images of the correct image and the verification image and having RGB values other than the RGB values of the background color, the ratio of pixels having the same RGB value in the correct image and the verification image Processing to calculate the match rate,
A process of verifying whether the correct image and the verification image satisfy a predetermined degree of identity when the matching rate is less than a predetermined threshold;
A process of extracting and comparing the character strings, a process of extracting and comparing the background color RGB values, and a process of outputting an execution result of a process of verifying whether the degree of identity is satisfied;
A program for running
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