MCP Camera Tool

#!/usr/bin/env python3 """ 图像分析器测试脚本 测试ImageAnalyzer类的功能 """ import sys import os sys.path.append(os.path.dirname(os.path.abspath(__file__))) from image_analyzer import ImageAnalyzer import cv2 import base64 import numpy as np def create_test_image(): """创建一个测试图像""" # 创建一个彩色测试图像 img = np.zeros((480, 640, 3), dtype=np.uint8) # 添加一些颜色区域 img[100:200, 100:300] = [255, 0, 0] # 红色区域 img[200:300, 200:400] = [0, 255, 0] # 绿色区域 img[300:400, 300:500] = [0, 0, 255] # 蓝色区域 # 添加一些边缘 cv2.rectangle(img, (50, 50), (590, 430), (255, 255, 255), 2) return img def test_image_analyzer(): """测试图像分析器""" print("正在测试图像分析器...") # 创建图像分析器实例 analyzer = ImageAnalyzer() # 创建测试图像 test_img = create_test_image() # 将图像编码为Base64 _, buffer = cv2.imencode('.jpg', test_img) image_base64 = base64.b64encode(buffer).decode('utf-8') print("测试图像已创建并编码") # 分析图像 print("正在分析图像...") analysis_result = analyzer.analyze_image_from_base64(image_base64) if analysis_result is None: print("错误: 图像分析失败") return False print("图像分析成功:") print(f" 尺寸: {analysis_result['dimensions']['width']}x{analysis_result['dimensions']['height']}") print(f" 亮度: {analysis_result['brightness']:.2f}") print(f" 颜色分布:") print(f" 红色平均值: {analysis_result['color_distribution']['red_mean']:.2f}") print(f" 绿色平均值: {analysis_result['color_distribution']['green_mean']:.2f}") print(f" 蓝色平均值: {analysis_result['color_distribution']['blue_mean']:.2f}") print(f" 边缘数量: {analysis_result['edge_count']}") # 测试文本格式分析结果 print("\n测试文本格式分析结果:") text_result = analyzer.get_basic_analysis(image_base64) print(text_result) return True if __name__ == "__main__": try: success = test_image_analyzer() if success: print("\n图像分析器测试成功!") sys.exit(0) else: print("\n图像分析器测试失败!") sys.exit(1) except Exception as e: print(f"\n测试过程中发生异常: {e}") import traceback traceback.print_exc() sys.exit(1)