わかりやすい画像のdiffを求めて - Qiita
どうも。フロントエンドエンジニアの @Quramy です。 さて、前回、1日10万枚の画像を検証するためにやったことで書いているとおり、reg-suitという画像に特化した回帰テストツールをメンテしています。 画像回帰テストという文脈において、差分の可視化方法はとても重要なファクターです。なぜなら、画像(=スナップショット)に差分が発生したからといって、それすなわち棄却、というわけではなく、その差分の内容を判断して、意図せぬ変更であれば棄却、意図した変更であればexpectedを更新する必要があります。すなわち、ワークフローに目視による差分のレビューが発生するのです。 そこで、少しだけ異なる2枚の画像について差分を効果的に可視化する、というテーマに向き合ってみました。 主にC++とOpenCVでの実装ですが、これらの知識が無くとも読めるよう、コードやAPIへの言及を少なくして、中間画像で説
1日10万枚の画像を検証するためにやったこと - Qiita
お前は今までスクショした画像の枚数を覚えているのか？ こんにちは。WACULでフロントエンドエンジニアをしている @Quramy です。 冒頭のやつは書いてみたかっただけです。気にしないでください。ちなみに僕はDIOよりも吉良吉影派です。 11月末に、Node学園祭で Introduction to Visual Regression Testing というLTをさせて頂きました。 この時は大分話題を絞っての発表でしたので、今日は弊社で実施しているフロントエンドの画像回帰テストについて、LTでは割愛した部分も含めてヌルっと書いていこうと思います。 そもそも、WACULのアドベントカレンダーでこのネタを書くのはこれが初めてではありません。 2016年にも、 @bokuweb が コンポーネント/単体テスト単位でのvisual regressionテストを行うためのツールを作った話し で、画像
ぼくのかんがえたさいきょうのElectron - Qiita
はじめに ElectronはNode.js + HTML5フロントエンドのいいとこ取りな開発が行えるのが特徴です。その分、開発環境もElectronならではの考慮・工夫が必要になります. 今回のエントリでは, Electronアプリを快適に開発するための開発環境Tipsを書いていきます. そもそも「Elecronってなんぞや？」とか「どういう風にアプリを作るの？」という方については, 手前味噌で恐縮ではありますが, Electronでアプリケーションを作ってみよう を目を通すことをオススメします. また, 今回のエントリの元として、Quramy/electron-jsx-babel-boilerplate のレポジトリが出来上がっています. React + Bable + Sass + Livereload + Platform用Packaging 入りのBoilerplateですので,
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