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# Conflicts:
#   backend/src/main/java/pdl/backend/ImageProcessing.java

backend/pom.xml

@@ -59,7 +59,7 @@
 									<includes>
 										<include>static/</include>
 										<include>index.html</include>
-										<include>favicon.ico</include>
+										<include>favicon.svg</include>
 									</includes>
 								</resource>
 							</resources>

backend/src/main/java/pdl/backend/ImageProcessing.java

@@ -87,13 +87,13 @@ public class ImageProcessing {
 	 */
 	public static void histogram(Planar<GrayU8> input) {
 		int h[] = new int[256];
-        Planar<GrayU8> output = input.createSameShape();
-        convertColorToGray(input, output);
+		Planar<GrayU8> grayInput = input.createSameShape();
+		convertColorToGray(input, grayInput);
 		// On remplit le tableau avec le nombre de pixels pour chaque niveau de
 		// gris
 		for (int y = 0; y < input.height; y++) {
 			for (int x = 0; x < input.width; x++) {
-                int gl = output.getBand(0).get(x, y);
+				int gl = grayInput.getBand(0).get(x, y);
 				h[gl]++;
 			}
 		}
@@ -278,7 +278,7 @@ public class ImageProcessing {
 	 * 
 	 * @param input  image d'entrée
 	 * @param output image de sortie
-     * @param size   taille du filtre à appliquer
+	 * @param size   taille du filtre à appliquer (doit être impaire)
 	 */
 	public static void meanFilter(Planar<GrayU8> input, Planar<GrayU8> output, int size) {
 		// Vérification que la taille est impaire
@@ -314,36 +314,6 @@ public class ImageProcessing {
 
 	}
 
-    /**
-     * TODO
-     * Calcule le noyau gaussien de taille demandée
-     * 
-     * @param size taille du noyau gaussien
-     * @return noyau gaussien
-     */
-    public static int[][] createGaussienKernel(int size) {
-        // Vérification que la taille est impaire
-        if (size % 2 == 0 || size < 0) {
-            throw new IllegalArgumentException("La taille doit être impaire et positive");
-        }
-        double[][] kernel = new double[size][size];
-        double sigma = 4 / 3;
-        double sum = 0.0; // For accumulating the kernel values
-        for (int x = 0; x < size; ++x)
-            for (int y = 0; y < size; ++y) {
-                kernel[x][y] = 1 / (2 * Math.PI * sigma * sigma) * Math.exp(-(x * x + y * y) / (2 * sigma * sigma));
-
-            }
-
-        // Normalize the kernel
-        int[][] kernelk = new int[size][size];
-        for (int x = 0; x < size; ++x)
-            for (int y = 0; y < size; ++y)
-                kernelk[x][y] = (int) (kernel[x][y] / sum);
-
-        return kernelk;
-    }
-
 	/**
 	 * 
 	 * Effectue une convolution sur une image avec le noyau
@@ -354,9 +324,8 @@ public class ImageProcessing {
 	 * @param kernel Le noyau de convolution à utiliser.
 	 */
 	public static void gaussienFilter(Planar<GrayU8> input, Planar<GrayU8> output,
-            int size) {
-        int[][] kernel = { { 1, 2, 3, 2, 1 }, { 2, 6, 8, 6, 2 }, { 3, 8, 10, 8, 3 }, { 2, 6, 8, 6, 2 },
-                { 1, 2, 3, 2, 1 } };
+			int[][] kernel) {
+		int size = kernel.length;
 		int half = size / 2;
 		int totalCoefs = 0;
 		// Calcul du nombre total de coefficients dans le noyau

backend/src/test/java/pdl/backend/ImageControllerTests.java

@@ -5,6 +5,7 @@ import static org.springframework.test.web.servlet.request.MockMvcRequestBuilder
 import static org.springframework.test.web.servlet.result.MockMvcResultHandlers.print;
 import static org.springframework.test.web.servlet.result.MockMvcResultMatchers.status;
 import static org.springframework.test.web.servlet.result.MockMvcResultMatchers.content;
+import static org.springframework.test.web.servlet.result.MockMvcResultMatchers.jsonPath;
 
 import org.junit.jupiter.api.MethodOrderer.OrderAnnotation;
 import org.junit.jupiter.api.BeforeAll;
@@ -38,8 +39,24 @@ public class ImageControllerTests {
 	@Test
 	@Order(1)
 	public void getImageListShouldReturnSuccess() throws Exception {
+		ReflectionTestUtils.setField(Image.class, "count", Long.valueOf(0));
+		ImageDao imageDao = new ImageDao();
+		var images = imageDao.retrieveAll();
 		this.mockMvc.perform(get("/images")).andDo(print()).andExpect(status().isOk())
-				.andExpect(content().contentType(MediaType.APPLICATION_JSON));
+				.andExpect(content().contentType(MediaType.APPLICATION_JSON))
+				.andDo(print())
+				.andExpect(jsonPath("$[0].id").value(String.valueOf(images.get(0).getId())))
+				.andExpect(jsonPath("$[0].name").value(images.get(0).getName()))
+				.andExpect(jsonPath("$[0].size").value(images.get(0).getSize()))
+				.andExpect(jsonPath("$[0].type").value(images.get(0).getMediaType().toString()))
+				.andExpect(jsonPath("$[2].id").value(String.valueOf(images.get(2).getId())))
+				.andExpect(jsonPath("$[2].name").value(images.get(2).getName()))
+				.andExpect(jsonPath("$[2].size").value(images.get(2).getSize()))
+				.andExpect(jsonPath("$[2].type").value(images.get(2).getMediaType().toString()))
+				.andExpect(jsonPath("$[4].id").value(String.valueOf(images.get(4).getId())))
+				.andExpect(jsonPath("$[4].name").value(images.get(4).getName()))
+				.andExpect(jsonPath("$[4].size").value(images.get(4).getSize()))
+				.andExpect(jsonPath("$[4].type").value(images.get(4).getMediaType().toString()));
 	}
 
 	@Test