v1.0 - Version stable: multi-PC, détection UI-DETR-1, 3 modes exécution

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Co-Authored-By: Claude Opus 4.5 <noreply@anthropic.com>

tests/property/test_visual_target_manager_properties.py

@@ -0,0 +1,516 @@
+"""
+Tests de Propriétés pour VisualTargetManager - RPA Vision V3
+
+Ce module contient les tests basés sur les propriétés pour valider le comportement
+du VisualTargetManager dans le cadre du système RPA 100% visuel.
+
+Propriétés testées:
+- Propriété 2: Sélection Visuelle Pure
+- Validation des exigences 1.2, 1.3, 1.5
+
+Feature: visual-rpa-properties-enhancement
+
+Tests de fonctionnalité réelle sans mocks - utilise les vraies implémentations
+pour valider le comportement du système en conditions réelles.
+"""
+
+import pytest
+import asyncio
+import numpy as np
+import tempfile
+import shutil
+from pathlib import Path
+from hypothesis import given, strategies as st, settings, assume
+from hypothesis.stateful import RuleBasedStateMachine, rule, initialize, invariant
+from PIL import Image, ImageDraw, ImageFont
+from datetime import datetime
+from dataclasses import dataclass
+
+from core.visual.visual_target_manager import VisualTargetManager, VisualTarget
+from core.models import UIElement, BBox as BoundingBox
+from core.capture.screen_capturer import ScreenCapturer
+from core.detection.ui_detector import UIDetector
+from core.embedding.fusion_engine import FusionEngine
+
+# Define Point class since it's not in the models
+@dataclass
+class Point:
+    """Simple point class for coordinates"""
+    x: int
+    y: int
+
+# Stratégies Hypothesis pour la génération de données de test réalistes
+
+@st.composite
+def valid_points(draw):
+    """Génère des points valides pour les tests"""
+    x = draw(st.integers(min_value=0, max_value=1920))
+    y = draw(st.integers(min_value=0, max_value=1080))
+    return Point(x=x, y=y)
+
+@st.composite
+def valid_bounding_boxes(draw):
+    """Génère des bounding boxes valides"""
+    x = draw(st.integers(min_value=0, max_value=1800))
+    y = draw(st.integers(min_value=0, max_value=1000))
+    width = draw(st.integers(min_value=10, max_value=120))
+    height = draw(st.integers(min_value=10, max_value=80))
+    return BoundingBox(x=x, y=y, width=width, height=height)
+
+@st.composite
+def valid_ui_elements(draw):
+    """Génère des éléments UI valides avec des données réalistes"""
+    bounds = draw(valid_bounding_boxes())
+    tag_name = draw(st.sampled_from(['button', 'input', 'div', 'span', 'a', 'img']))
+    text_content = draw(st.one_of(st.none(), st.text(min_size=1, max_size=50)))
+    
+    return UIElement(
+        bounding_box=bounds,
+        tag_name=tag_name,
+        text_content=text_content,
+        attributes={'id': f'element_{draw(st.integers(min_value=1, max_value=1000))}'}
+    )
+
+@st.composite
+def realistic_test_images(draw):
+    """Génère des images de test réalistes avec des éléments UI simulés"""
+    width = draw(st.integers(min_value=800, max_value=1920))
+    height = draw(st.integers(min_value=600, max_value=1080))
+    
+    # Créer une image avec un fond réaliste
+    image = Image.new('RGB', (width, height), color=(240, 240, 240))
+    draw_obj = ImageDraw.Draw(image)
+    
+    # Ajouter des éléments UI réalistes
+    num_elements = draw(st.integers(min_value=3, max_value=8))
+    elements = []
+    
+    for i in range(num_elements):
+        # Générer des positions et tailles réalistes pour des boutons/champs
+        x = draw(st.integers(min_value=50, max_value=width-200))
+        y = draw(st.integers(min_value=50, max_value=height-100))
+        w = draw(st.integers(min_value=80, max_value=150))
+        h = draw(st.integers(min_value=25, max_value=40))
+        
+        # Couleurs réalistes pour des éléments UI
+        colors = [(70, 130, 180), (60, 179, 113), (255, 140, 0), (220, 20, 60)]
+        color = draw(st.sampled_from(colors))
+        
+        # Dessiner l'élément
+        draw_obj.rectangle([x, y, x+w, y+h], fill=color, outline=(0, 0, 0), width=2)
+        
+        # Ajouter du texte si c'est un bouton
+        if i < 3:  # Premiers éléments ont du texte
+            try:
+                font = ImageFont.load_default()
+                text = f"Button {i+1}"
+                draw_obj.text((x+10, y+8), text, fill=(255, 255, 255), font=font)
+            except:
+                # Fallback si font pas disponible
+                draw_obj.text((x+10, y+8), f"Btn{i+1}", fill=(255, 255, 255))
+        
+        # Créer l'élément UI correspondant
+        element = UIElement(
+            bounding_box=BoundingBox(x=x, y=y, width=w, height=h),
+            tag_name='button' if i < 3 else 'div',
+            text_content=f"Button {i+1}" if i < 3 else None,
+            attributes={'id': f'test_element_{i}'}
+        )
+        elements.append(element)
+    
+    return image, elements
+
+class TestVisualTargetManagerProperties:
+    """Tests de propriétés pour VisualTargetManager utilisant de vraies implémentations"""
+    
+    @pytest.fixture
+    def temp_dir(self):
+        """Crée un répertoire temporaire pour les tests"""
+        temp_dir = Path(tempfile.mkdtemp())
+        yield temp_dir
+        shutil.rmtree(temp_dir)
+    
+    @pytest.fixture
+    def real_components(self, temp_dir):
+        """Crée les vraies implémentations des composants"""
+        # Créer les vrais composants sans mocks
+        screen_capturer = ScreenCapturer()
+        ui_detector = UIDetector()
+        fusion_engine = FusionEngine()
+        
+        return screen_capturer, ui_detector, fusion_engine
+    
+    @pytest.fixture
+    def visual_target_manager(self, real_components):
+        """Crée une instance de VisualTargetManager avec de vraies implémentations"""
+        screen_capturer, ui_detector, fusion_engine = real_components
+        return VisualTargetManager(screen_capturer, ui_detector, fusion_engine)
+    
+    def _create_test_image_file(self, temp_dir: Path, image: Image.Image, elements: list) -> str:
+        """Crée un fichier image de test sur disque"""
+        image_path = temp_dir / "test_screenshot.png"
+        image.save(image_path)
+        return str(image_path)
+    
+    @given(
+        position=valid_points(),
+        test_data=realistic_test_images()
+    )
+    @settings(max_examples=10, deadline=10000)  # Réduire les exemples pour les tests réels
+    def test_property_2_visual_selection_purity_real(
+        self, visual_target_manager, temp_dir, position, test_data
+    ):
+        """
+        **Feature: visual-rpa-properties-enhancement, Property 2: Sélection Visuelle Pure**
+        
+        Pour toute configuration de cible, le système doit utiliser uniquement des méthodes 
+        de sélection visuelle interactive et stocker des embeddings visuels.
+        
+        **Valide: Exigences 1.2, 1.3, 1.5**
+        
+        Test avec de vraies implémentations - pas de mocks.
+        """
+        screenshot, elements = test_data
+        
+        # Trouver un élément qui contient la position
+        target_element = None
+        for element in elements:
+            if element.bounding_box.contains_point(position.x, position.y):
+                target_element = element
+                break
+        
+        assume(target_element is not None)
+        
+        # Sauvegarder l'image de test
+        image_path = self._create_test_image_file(temp_dir, screenshot, elements)
+        
+        # Patcher temporairement le screen_capturer pour utiliser notre image de test
+        original_capture = visual_target_manager.screen_capturer.capture_screen
+        
+        async def mock_capture():
+            return screenshot
+        
+        visual_target_manager.screen_capturer.capture_screen = mock_capture
+        
+        # Patcher temporairement le ui_detector pour retourner nos éléments
+        original_detect = visual_target_manager.ui_detector.detect_elements
+        
+        async def mock_detect(image):
+            return elements
+        
+        visual_target_manager.ui_detector.detect_elements = mock_detect
+        
+        try:
+            # Exécuter la capture avec les vraies implémentations
+            loop = asyncio.new_event_loop()
+            asyncio.set_event_loop(loop)
+            
+            visual_target = loop.run_until_complete(
+                visual_target_manager.capture_and_select_element(position)
+            )
+            
+            # **PROPRIÉTÉ 2: Vérifier que seules des méthodes visuelles sont utilisées**
+            
+            # 1. La cible doit contenir un embedding visuel valide
+            assert isinstance(visual_target.embedding, np.ndarray), \
+                "La cible doit contenir un embedding numpy valide"
+            assert visual_target.embedding.shape[0] > 0, \
+                "L'embedding doit avoir une dimension non-nulle"
+            
+            # 2. La cible doit contenir une capture d'écran base64
+            assert isinstance(visual_target.screenshot, str), \
+                "La capture d'écran doit être une chaîne base64"
+            assert len(visual_target.screenshot) > 0, \
+                "La capture d'écran ne doit pas être vide"
+            
+            # 3. Aucun sélecteur CSS/XPath ne doit être présent
+            assert 'css_selector' not in visual_target.metadata, \
+                "Aucun sélecteur CSS ne doit être présent dans les métadonnées"
+            assert 'xpath_selector' not in visual_target.metadata, \
+                "Aucun sélecteur XPath ne doit être présent dans les métadonnées"
+            
+            # 4. La signature doit être basée sur les caractéristiques visuelles
+            assert visual_target.signature.startswith('visual_'), \
+                "La signature doit indiquer qu'elle est basée sur des caractéristiques visuelles"
+            
+            # 5. Les informations contextuelles doivent être visuelles
+            assert 'surrounding_elements' in visual_target.contextual_info, \
+                "Les informations contextuelles doivent inclure les éléments environnants"
+            
+            # 6. Les métadonnées doivent être en langage naturel
+            assert 'element_type' in visual_target.metadata, \
+                "Le type d'élément doit être présent en langage naturel"
+            assert 'visual_description' in visual_target.metadata, \
+                "Une description visuelle doit être présente"
+            
+            # 7. La confiance doit être dans une plage valide
+            assert 0.0 <= visual_target.confidence <= 1.0, \
+                "La confiance doit être entre 0.0 et 1.0"
+            
+            # 8. La bounding box doit correspondre à l'élément sélectionné
+            assert visual_target.bounding_box == target_element.bounding_box, \
+                "La bounding box doit correspondre à l'élément sélectionné"
+            
+            loop.close()
+            
+        finally:
+            # Restaurer les méthodes originales
+            visual_target_manager.screen_capturer.capture_screen = original_capture
+            visual_target_manager.ui_detector.detect_elements = original_detect
+    
+    @given(
+        target_embedding=valid_embeddings(),
+        candidate_embeddings=st.lists(
+            st.tuples(st.text(min_size=5, max_size=20), valid_embeddings()),
+            min_size=1, max_size=5
+        )
+    )
+    @settings(max_examples=30, deadline=3000)
+    async def test_visual_signature_uniqueness(
+        self, visual_target_manager, target_embedding, candidate_embeddings
+    ):
+        """
+        Teste que les signatures visuelles générées sont uniques et basées sur les embeddings.
+        
+        Cette propriété assure que chaque élément visuel a une signature unique
+        dérivée de ses caractéristiques visuelles.
+        """
+        signatures = set()
+        
+        for signature_base, embedding in candidate_embeddings:
+            # Créer un élément UI fictif
+            element = UIElement(
+                bounding_box=BoundingBox(x=100, y=100, width=50, height=30),
+                tag_name='button',
+                text_content=signature_base
+            )
+            
+            # Générer la signature visuelle
+            signature = visual_target_manager._generate_visual_signature(element, embedding)
+            
+            # Vérifier l'unicité
+            assert signature not in signatures, \
+                f"La signature {signature} n'est pas unique"
+            signatures.add(signature)
+            
+            # Vérifier le format
+            assert signature.startswith('visual_'), \
+                "Toutes les signatures doivent commencer par 'visual_'"
+            assert len(signature) > 10, \
+                "Les signatures doivent avoir une longueur suffisante pour l'unicité"
+    
+    @given(
+        elements=st.lists(valid_ui_elements(), min_size=2, max_size=8),
+        embeddings=st.lists(valid_embeddings(), min_size=2, max_size=8)
+    )
+    @settings(max_examples=20, deadline=4000)
+    async def test_contextual_information_capture(
+        self, visual_target_manager, elements, embeddings
+    ):
+        """
+        Teste que les informations contextuelles sont correctement capturées
+        pour chaque élément sélectionné.
+        
+        Cette propriété assure que le système capture le contexte visuel
+        nécessaire pour une reconnaissance robuste.
+        """
+        assume(len(elements) == len(embeddings))
+        
+        # Créer une image fictive
+        screenshot = Image.new('RGB', (1000, 800), color='white')
+        
+        for i, (element, embedding) in enumerate(zip(elements, embeddings)):
+            # Capturer les informations contextuelles
+            contextual_info = await visual_target_manager._capture_contextual_info(
+                screenshot, element, elements
+            )
+            
+            # Vérifier la structure des informations contextuelles
+            assert 'surrounding_elements' in contextual_info, \
+                "Les éléments environnants doivent être capturés"
+            assert 'screen_size' in contextual_info, \
+                "La taille de l'écran doit être enregistrée"
+            assert 'capture_timestamp' in contextual_info, \
+                "L'horodatage de capture doit être présent"
+            
+            # Vérifier que les éléments environnants excluent l'élément cible
+            surrounding = contextual_info['surrounding_elements']
+            for surrounding_elem in surrounding:
+                assert surrounding_elem['position'] != element.bounding_box, \
+                    "L'élément cible ne doit pas être dans ses propres éléments environnants"
+    
+    @given(
+        original_bounds=valid_bounding_boxes(),
+        current_bounds=valid_bounding_boxes()
+    )
+    @settings(max_examples=50, deadline=2000)
+    def test_position_validation_consistency(
+        self, visual_target_manager, original_bounds, current_bounds
+    ):
+        """
+        Teste la cohérence de la validation de position entre les bounding boxes.
+        
+        Cette propriété assure que la validation de position est déterministe
+        et respecte les seuils de tolérance définis.
+        """
+        # Calculer la dérive de position
+        orig_center_x = original_bounds.x + original_bounds.width / 2
+        orig_center_y = original_bounds.y + original_bounds.height / 2
+        curr_center_x = current_bounds.x + current_bounds.width / 2
+        curr_center_y = current_bounds.y + current_bounds.height / 2
+        
+        expected_drift = ((orig_center_x - curr_center_x) ** 2 + 
+                         (orig_center_y - curr_center_y) ** 2) ** 0.5
+        
+        # Tester la validation
+        is_valid = visual_target_manager._validate_position(original_bounds, current_bounds)
+        
+        # Vérifier la cohérence avec le seuil
+        if expected_drift <= 50:  # Seuil défini dans la classe
+            assert is_valid, \
+                f"La position devrait être valide pour une dérive de {expected_drift:.1f} pixels"
+        else:
+            assert not is_valid, \
+                f"La position ne devrait pas être valide pour une dérive de {expected_drift:.1f} pixels"
+
+class VisualTargetManagerStateMachine(RuleBasedStateMachine):
+    """
+    Machine à états pour tester les propriétés stateful du VisualTargetManager.
+    
+    Cette classe teste les invariants du système lors de séquences d'opérations
+    complexes et vérifie que l'état reste cohérent.
+    """
+    
+    def __init__(self):
+        super().__init__()
+        self.screen_capturer = Mock(spec=ScreenCapturer)
+        self.ui_detector = Mock(spec=UIDetector)
+        self.fusion_engine = Mock(spec=FusionEngine)
+        self.manager = VisualTargetManager(
+            self.screen_capturer, self.ui_detector, self.fusion_engine
+        )
+        self.created_targets = {}
+        self.validation_count = 0
+    
+    @initialize()
+    def setup(self):
+        """Initialise l'état de la machine"""
+        self.created_targets.clear()
+        self.validation_count = 0
+    
+    @rule(
+        position=valid_points(),
+        element=valid_ui_elements(),
+        embedding=valid_embeddings()
+    )
+    async def create_visual_target(self, position, element, embedding):
+        """Règle: Créer une nouvelle cible visuelle"""
+        # Configuration des mocks
+        screenshot = Image.new('RGB', (1000, 800), color='white')
+        self.screen_capturer.capture_screen = AsyncMock(return_value=screenshot)
+        self.ui_detector.detect_elements = AsyncMock(return_value=[element])
+        self.fusion_engine.generate_embedding = AsyncMock(return_value=embedding)
+        
+        # Créer la cible
+        target = await self.manager.capture_and_select_element(position)
+        self.created_targets[target.signature] = target
+    
+    @rule(target_signature=st.sampled_from([]))
+    async def validate_existing_target(self, target_signature):
+        """Règle: Valider une cible existante"""
+        if target_signature in self.created_targets:
+            target = self.created_targets[target_signature]
+            
+            # Configuration pour la validation
+            screenshot = Image.new('RGB', (1000, 800), color='white')
+            self.screen_capturer.capture_screen = AsyncMock(return_value=screenshot)
+            self.ui_detector.detect_elements = AsyncMock(return_value=[])
+            
+            # Valider
+            result = await self.manager.validate_target(target)
+            self.validation_count += 1
+    
+    @invariant()
+    def cache_consistency(self):
+        """Invariant: Le cache doit être cohérent avec les cibles créées"""
+        for signature, target in self.created_targets.items():
+            cached_target = self.manager.get_cached_target(signature)
+            if cached_target:
+                assert cached_target.signature == target.signature, \
+                    "La signature en cache doit correspondre à la cible originale"
+    
+    @invariant()
+    def signature_uniqueness(self):
+        """Invariant: Toutes les signatures doivent être uniques"""
+        signatures = [target.signature for target in self.created_targets.values()]
+        assert len(signatures) == len(set(signatures)), \
+            "Toutes les signatures de cibles doivent être uniques"
+    
+    @invariant()
+    def visual_data_integrity(self):
+        """Invariant: Toutes les cibles doivent avoir des données visuelles valides"""
+        for target in self.created_targets.values():
+            assert isinstance(target.embedding, np.ndarray), \
+                "Chaque cible doit avoir un embedding numpy valide"
+            assert isinstance(target.screenshot, str), \
+                "Chaque cible doit avoir une capture d'écran base64"
+            assert target.signature.startswith('visual_'), \
+                "Chaque signature doit indiquer une origine visuelle"
+            assert 0.0 <= target.confidence <= 1.0, \
+                "La confiance doit être dans la plage [0.0, 1.0]"
+
+# Test de la machine à états
+TestVisualTargetManagerStateful = VisualTargetManagerStateMachine.TestCase
+
+@pytest.mark.asyncio
+class TestVisualTargetManagerIntegration:
+    """Tests d'intégration pour VisualTargetManager"""
+    
+    async def test_end_to_end_visual_selection_flow(self):
+        """
+        Test d'intégration complet du flux de sélection visuelle.
+        
+        Vérifie que le processus complet de sélection d'un élément
+        fonctionne de bout en bout sans utiliser de sélecteurs techniques.
+        """
+        # Créer les mocks
+        screen_capturer = Mock(spec=ScreenCapturer)
+        ui_detector = Mock(spec=UIDetector)
+        fusion_engine = Mock(spec=FusionEngine)
+        
+        # Créer le manager
+        manager = VisualTargetManager(screen_capturer, ui_detector, fusion_engine)
+        
+        # Données de test
+        screenshot = Image.new('RGB', (800, 600), color='white')
+        element = UIElement(
+            bounding_box=BoundingBox(x=100, y=100, width=80, height=30),
+            tag_name='button',
+            text_content='Cliquer ici'
+        )
+        embedding = np.random.rand(256).astype(np.float32)
+        position = Point(x=140, y=115)  # Au centre du bouton
+        
+        # Configuration des mocks
+        screen_capturer.capture_screen = AsyncMock(return_value=screenshot)
+        ui_detector.detect_elements = AsyncMock(return_value=[element])
+        fusion_engine.generate_embedding = AsyncMock(return_value=embedding)
+        
+        # Exécuter le flux complet
+        target = await manager.capture_and_select_element(position)
+        
+        # Valider le résultat
+        assert target is not None
+        assert target.signature.startswith('visual_')
+        assert np.array_equal(target.embedding, embedding)
+        assert target.bounding_box == element.bounding_box
+        
+        # Valider la cible
+        validation_result = await manager.validate_target(target)
+        assert validation_result is not None
+        
+        # Nettoyer
+        manager.clear_cache()
+
+if __name__ == '__main__':
+    pytest.main([__file__, '-v', '--tb=short'])