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Pruebas ITS de cámara

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Esta página proporciona una lista completa de las pruebas bajo Camera Image Test Suite (ITS), que es parte del Verificador de Android Compatibility Test Suite (CTS). Las pruebas ITS son pruebas funcionales, lo que significa que no miden la calidad de la imagen, sino que todas las funciones de la cámara anunciadas funcionan como se esperaba. Este documento permite a los desarrolladores y evaluadores comprender qué hacen las pruebas individuales y cómo depurar las fallas de las pruebas.

Las pruebas se agrupan por escena de la siguiente manera:

  • scene0 : Captura de metadatos, jitter, giroscopio, vibración
  • escena 1 : Exposición, sensibilidad, compensación EV, YUV frente a JPEG/RAW
  • escena2 : Detección de rostros
  • escena 3: Realce de bordes, movimiento de lente
  • escena 4 : relación de aspecto, recorte, campo de visión
  • escena 5 : sombreado de la lente
  • escena 6 : Zoom
  • sensor_fusion : Compensación de tiempo de cámara/giroscopio

Consulte las secciones individuales para obtener una descripción de cada escena.

escena0

Las pruebas de escena 0 no requieren información específica de la escena. Sin embargo, el teléfono debe estar estacionario para las pruebas de vibración y giroscopio.

prueba_explosión_captura

Verifica que toda la canalización de captura pueda mantenerse al día con la velocidad de la captura de tamaño completo y el tiempo de CPU.

API probadas:

Aprobado: captura una ráfaga de imágenes de tamaño completo y la cámara es lo suficientemente rápida como para evitar el tiempo de espera.

test_capture_result_dump

Comprueba que se devuelve un resultado de captura de una captura manual y luego lo vuelca.

API probadas:

Aprobado: completa la captura y vuelca los resultados de la captura.

test_gyro_bias

Comprueba si el giroscopio tiene una salida estable cuando el dispositivo está parado. Los datos se representan como un promedio de 20 puntos de datos.

API probadas:

Aprobado: el delta de la lectura del giroscopio es inferior a 0,01 a lo largo del tiempo.

test_gyro_bias_plot.png

test_gyro_bias_plot.png

test_jitter

Mide el jitter en las marcas de tiempo de la cámara.

API probadas:

Aprobado: hay al menos un delta de 30 ms entre fotogramas.

test_jitter_plot.png

test_jitter_plot.png (Tenga en cuenta el pequeño rango del eje y. La fluctuación es realmente pequeña en este gráfico).

prueba_metadatos

Prueba la validez de las entradas de metadatos. Mira los resultados de la captura y los objetos de las características de la cámara. Esta prueba utiliza valores de exposición y ganancia de auto_capture_request porque el contenido de la imagen no es importante.

API probadas:

Aprobado: el nivel de hardware, las etiquetas rollingShutterSkew , frameDuration , timestampSource , croppingType , blackLevelPattern , pixel_pitch , FOV, la distancia hiperfocal están presentes y tienen valores válidos.

test_param_sensitivity_burst

Comprueba que el parámetro android.sensor.sensitivity se aplica correctamente en ráfaga. Inspecciona solo los metadatos de salida.

API probadas:

Aprobado: los datos de salida tienen una tolerancia de error inferior al 0,2 %.

prueba_lectura_escritura

Comprueba que el dispositivo escribe los valores correctos de exposición y ganancia leyendo los metadatos de captura.

API probadas:

Aprobado: los valores de lectura y escritura coinciden en todos los disparos.

prueba_sensor_eventos

Prueba que el dispositivo consulta e imprime eventos de sensor para dispositivos que anuncian soporte de fusión de sensores. Los sensores esperados son acelerómetro, giroscopio y magnetómetro. Esta prueba solo funciona si la pantalla está encendida, lo que significa que el dispositivo no está en modo de espera.

API probadas:

Aprobado: Se reciben eventos para cada sensor.

test_solid_color_test_patrón

Comprueba que los patrones de prueba de color sólido se generan correctamente para silenciar la cámara. Si se admite el silenciamiento de la cámara, se deben admitir patrones de prueba de color sólido. Si no se admite el silenciamiento de la cámara, los patrones de prueba de color sólido solo se prueban si se anuncia la capacidad.

Si se admiten imágenes RAW, también se prueba la asignación de color. Los colores probados son negro, blanco, rojo, azul y verde. Para las cámaras que no admiten imágenes RAW, solo se prueba el negro.

API probadas:

Aprobado: los patrones de prueba sólidos admitidos son del color correcto y hay poca variación en la imagen.

patrón_prueba_prueba

Prueba el parámetro android.sensor.testPatternMode para capturar marcos para cada patrón de prueba válido y verifica que los marcos se generen correctamente para colores sólidos y barras de colores. Esta prueba incluye los siguientes pasos:

  1. Captura imágenes para todos los patrones de prueba admitidos.
  2. Realiza una verificación de corrección simple para el patrón de prueba de color sólido y las barras de color.

API probadas:

Aprobado: los patrones de prueba admitidos se generan correctamente.

test_test_patterns_2

test_test_patterns_2.jpg

test_tonemap_curve

Prueba la conversión del patrón de prueba de RAW a YUV con un mapa de tonos lineal. Esta prueba requiere android.sensor.testPatternMode = 2 (COLOR_BARS) para generar un patrón de imagen perfecto para la conversión de mapas de tonos. Garantiza que la canalización tenga salidas de color adecuadas con un mapa de tonos lineal y una entrada de imagen ideal (se basa en test_test_patterns ).

API probadas:

Pase: El YUV y el RAW se parecen entre sí.

test_tonemap_curve_raw_2

test_tonemap_curve_raw_2.jpg

test_tonemap_curve_yuv_2.jpg

test_tonemap_curve_yuv_2.jpg

test_unified_timestamp

Comprueba si los eventos del sensor de imagen y movimiento están en el mismo dominio de tiempo.

API probadas:

Aprobado: las marcas de tiempo de movimiento están entre las dos marcas de tiempo de imagen.

test_vibration_restriction

Comprueba si la vibración del dispositivo funciona como se esperaba.

API probadas:

Aprobado: el dispositivo no vibra cuando está silenciado por la API de restricción de audio de la cámara.

escena 1

scene1 es un gráfico gris. El gráfico gris debe cubrir el 30 % del centro del campo de visión de la cámara. Se espera que el gráfico gris desafíe moderadamente a 3A (exposición automática, balance de blancos automático, enfoque automático) ya que la región central no tiene características. Sin embargo, la solicitud de captura especifica la escena completa que incluye características suficientes para que 3A converja.

Las cámaras RFoV se pueden probar en el banco de pruebas WFoV o RFoV. Si se prueba una cámara RFoV en el equipo de prueba WFoV, el gráfico se escala en ⅔ para garantizar algunos límites para el gráfico gris en el FoV para ayudar a que 3A converja.

escena 1

escena 1: gráfico de tamaño completo (izquierda). Gráfico a escala ⅔ (derecha).

prueba_3a

Prueba la convergencia de 3A con un objetivo moderadamente desafiante.

API probadas:

Aprobado: 3A converge y los valores de 3A devueltos son válidos.

prueba_ae_af

Prueba los algoritmos de exposición automática (AE) y enfoque automático (AF) 3A individualmente.

API probadas:

Pasa: 3A converge y los valores 3A devueltos son legales.

test_ae_precapture_trigger

Prueba la máquina de estado AE cuando se usa el activador de precaptura. Captura cinco solicitudes manuales con AE deshabilitado. La última solicitud tiene un activador de captura previa de AE, que debe ignorarse porque AE está deshabilitado.

API probadas:

Pasa: AE converge.

prueba_auto_vs_manual

Las pruebas que capturaron tomas automáticas y manuales tienen el mismo aspecto.

API probadas:

Aprobado: las ganancias y la transformación del balance de blancos manual informadas en cada resultado de captura coinciden con la estimate del balance de blancos automático del algoritmo 3A de la cámara.

prueba_auto_vs_manual_auto

prueba_auto_vs_manual_auto.jpg

prueba_auto_vs_manual_wb

prueba_auto_vs_manual_wb.jpg

prueba_auto_vs_manual_manual_wb_tm

prueba_auto_vs_manual_manual_wb_tm.jpg

prueba_negro_blanco

Comprueba que el dispositivo produce imágenes completas en blanco y negro. Toma dos capturas, la primera con ganancia extremadamente baja y exposición corta, lo que da como resultado una foto negra, y la segunda con ganancia extremadamente alta y exposición larga, lo que da como resultado una foto en blanco.

API probadas:

Pass: Produce imágenes en blanco y negro.

prueba_negro_blanco_negroprueba_negro_blanco_negro
prueba_negro_blanco_negro.jpg prueba_negro_blanco_blanco.jpg

test_black_white_plot_means

test_black_white_plot_means.png

test_burst_sameness_manual

Toma 5 ráfagas de 50 imágenes con configuración de captura manual y verifica que todas sean idénticas. Esta prueba se puede utilizar para identificar si hay fotogramas esporádicos que se procesan de manera diferente o tienen artefactos.

API probadas:

Aprobado: las imágenes son idénticas visualmente y en valores RGB.

Error: muestra un pico o una caída del gráfico promedio RGB al comienzo de cada ráfaga

  • La tolerancia es del 3 % para first_API_level < 30
  • La tolerancia es del 2 % para first_API_level >= 30

test_burst_sameness_manual_mean

test_burst_sameness_manual_mean.jpg

test_burst_sameness_manual_plot_means

test_burst_sameness_manual_plot_means.png

resultado_de_captura_de_prueba

Prueba que los datos válidos regresan en los objetos CaptureResult . Hace una captura automática, manual y automática.

API probadas:

Aprobado: los metadatos son válidos para todas las capturas y la configuración manual no se filtra en la segunda captura automática. Traza la corrección del sombreado de la lente para las capturas.

test_capture_result_plot_lsc_auto_ch0

test_capture_result_plot_lsc_auto_ch0.png

prueba_canal_saturación

Prueba que los canales RGB se saturan uniformemente para eliminar el tinte en las regiones saturadas de la imagen.

API probadas:

Pasa: los canales saturados tienen valores RGB de [255, 255, 255] con un margen de error de menos del 1 % de diferencia.

prueba_canal_saturación

prueba_canal_saturación.jpg

test_crop_region_raw

Prueba que las transmisiones RAW no se pueden recortar.

API probadas:

Aprobado: las imágenes YUV se recortan en el centro, pero no las imágenes RAW.

test_crop_region_raw_comp_raw_crop

test_crop_region_raw_comp_raw_crop.jpg

test_crop_region_raw_comp_raw_full

test_crop_region_raw_comp_raw_full.jpg

test_crop_region_raw_comp_yuv_crop

test_crop_region_raw_comp_yuv_crop.jpg

test_crop_region_raw_yuv_full

test_crop_region_raw_yuv_full.jpg

test_crop_regions

Pruebas de que las regiones de cultivo funcionan. Toma una imagen completa y crea parches de 5 regiones diferentes (esquinas y centro). Toma imágenes con conjunto de recortes para las 5 regiones. Compara los valores de la imagen del parche y del recorte.

API probadas:

Aprobado: la imagen de la región recortada coincide con el parche que corresponde a la imagen recortada.

test_dng_noise_model

Verifica que los parámetros del modelo sin formato DNG sean correctos. El gráfico representa la varianza medida de un parche central de la tarjeta gris en tomas sin procesar capturadas en un rango de sensibilidades, y compara estos valores con la varianza esperada en cada sensibilidad por el modelo de ruido DNG en la cámara HAL (basado en el parámetros O,S devueltos en los objetos de resultado de captura). Para obtener más detalles sobre el modelo de ruido DNG, descargue el siguiente documento sobre el modelo de ruido DNG .

API probadas:

Aprobado: los parámetros del modelo DNG sin procesar son correctos. Los valores RGB esperados coinciden con los valores RGB reales medidos.

test_dng_noise_model_plog

test_dng_noise_model_plog.png

prueba_ev_compensación_avanzada

Comprueba que se aplica la compensación del valor de exposición (EV). La prueba aumenta la exposición en ocho pasos y compara el brillo medido con el brillo esperado. Los valores esperados se calculan a partir del brillo de la imagen sin aplicar compensación EV y el valor esperado se saturará si los valores calculados exceden el rango de valores de la imagen real. La prueba falla si los valores esperados y los valores medidos no coinciden o si las imágenes se sobreexponen en cinco pasos.

API probadas:

Aprobado: las imágenes muestran una exposición creciente sin sobreexposición en cinco pasos.

test_ev_compensation_advanced_plot_means

test_ev_compensation_advanced_plot_means.png

test_ev_compensation_basic

Prueba que la compensación EV se aplica utilizando un rango creado con CONTROL_AE_COMPENSATION_STEP . Se capturan ocho cuadros en cada valor de compensación.

API probadas:

Aprobado: captura el aumento de luminancia con una mayor configuración de compensación EV, y los ocho fotogramas capturados para cada configuración de compensación EV tienen valores de luminancia estables.

test_ev_compensation_basic

test_ev_compensation_basic.png

prueba_exposición

Pruebas de que se logra una exposición constante ya que el ISO y el tiempo de exposición varían. Toma una serie de tomas que tienen ISO y tiempo de exposición elegidos para equilibrarse entre sí. Los resultados deben tener el mismo brillo, pero a lo largo de la secuencia, la imagen debe volverse más ruidosa. Verifica que los valores medios de los píxeles de muestra estén cerca uno del otro. Garantiza que las imágenes no estén sujetas a 0 o 1 (lo que las haría parecer líneas planas). La prueba también se puede ejecutar con imágenes RAW configurando el indicador de debug en su archivo de configuración.

API probadas:

Aprobado: las imágenes tienen el mismo brillo, pero se vuelven más ruidosas con un ISO más alto. Los planos RGB son planos cuando el valor de la exposición ISO* es constante en el espacio de ganancia probado.

test_exposure_plot_means

test_exposure_plot_means.png

prueba_exposición_mult=1.00prueba_exposición_mult=64.00
prueba_exposición_mult=1.00.jpg prueba_exposición_mult=64.00.jpg

prueba_jpeg

Las pruebas que convirtieron las imágenes YUV y las imágenes JPEG del dispositivo tienen el mismo aspecto. La prueba toma el 10 % del centro de la imagen, calcula el valor RGB y verifica que coincidan.

API probadas:

Aprobado: la diferencia RGB promedio entre cada imagen es inferior al 3%.

prueba_jpeg_fmt=jpg.jpgtest_jpeg=fmt=yuv.jpg
prueba_jpeg_fmt=jpg.jpg test_jpeg=fmt=yuv.jpg

test_latching

Comprueba que los ajustes (exposición y ganancia) se enganchan en el cuadro derecho para las cámaras FULL y LEVEL_3 . Toma una serie de disparos utilizando solicitudes consecutivas, variando los parámetros de solicitud de captura entre disparos. Comprueba que las imágenes tienen las propiedades esperadas.

API probadas:

Aprobado: las imágenes [2, 3, 6, 8, 10, 12, 13] tienen ISO o exposición aumentadas y se muestran con medias RGB más altas en test_latching_plot_means.png .

test_latching_i=00.jpgtest_latching_i=01.jpgtest_latching_i=02.jpg
test_latching_i=00.jpg test_latching_i=01.jpg test_latching_i=02.jpg
test_latching_i=03.jpgtest_latching_i=04.jpgtest_latching_i=05.jpg
test_latching_i=03.jpg test_latching_i=04.jpg test_latching_i=05.jpg
test_latching_i=06.jpgtest_latching_i=07.jpgtest_latching_i=08.jpg
test_latching_i=06.jpg test_latching_i=07.jpg test_latching_i=08.jpg
test_latching_i=09.jpgtest_latching_i=10.jpgtest_latching_i=11.jpg
test_latching_i=09.jpg test_latching_i=10.jpg test_latching_i=11.jpg
test_latching_i=12.jpg
test_latching_i=12.jpg

test_latching_plot_means

test_latching_plot_means.png

prueba_linealidad

Prueba que el procesamiento del dispositivo se puede invertir en píxeles lineales. Captura una secuencia de disparos con el dispositivo apuntando a un objetivo uniforme.

API probadas:

Aprobado: los valores R, G, B deben aumentar linealmente con una mayor sensibilidad.

test_linearity_plot_means

test_linearity_plot_means.png

test_locked_burst

Prueba el bloqueo 3A y la ráfaga YUV (usando la configuración automática). Esta prueba está diseñada para pasar incluso en dispositivos limitados que no tienen MANUAL_SENSOR o PER_FRAME_CONTROLS . La prueba verifica la consistencia de la imagen YUV mientras que la verificación de la velocidad de fotogramas está en CTS.

API probadas:

Aprobado: las capturas se ven consistentes.

test_locked_burst_frame0

test_locked_burst_frame0.jpg

test_locked_burst_frame1

test_locked_burst_frame1.jpg

test_locked_burst_frame2

test_locked_burst_frame2.jpg

test_multi_camera_match

Pruebas para ver si las cámaras múltiples en los dispositivos dan valores RGB similares para un parche gris.

API probadas:

Pasa: Diferentes cámaras producen valores RGB similares para el mismo parche gris.

test_multi_camera+match_yuv_fl=4.38

test_multi_camera+match_yuv_fl=4.38.jpg

corrección_de_color_de_parámetro_de_prueba

Comprueba que los parámetros android.colorCorrection.* se aplican cuando se configuran. Toma fotos con diferentes valores de transformación y ganancia, y prueba que se vean correspondientemente diferentes. La transformación y las ganancias se eligen para hacer que la salida sea cada vez más roja o azul. Utiliza un mapa de tonos lineal. El mapeo de tonos es una técnica utilizada en el procesamiento de imágenes para mapear un conjunto de colores a otro para aproximarse a la apariencia de imágenes de alto rango dinámico en un medio que tiene un rango dinámico más limitado.

API probadas:

Aprobado: los valores R y B aumentan según la transformación.

test_param_color_correction_plot_means

test_param_color_correction_plot_means.png

*El eje x son las solicitudes de captura: 0 = unidad, 1 = impulso rojo, 2 = impulso azul

test_param_color_correction_req=0

test_param_color_correction_req=0.jpg

test_param_color_correctness_req=1

test_param_color_correctness_req=1.jpg (refuerzo de R)

test_param_color_correction_req=2

test_param_color_correction_req=2.jpg (refuerzo B)

test_param_exposure_time

Comprueba que se aplica el parámetro android.sensor.exposureTime .

API probadas:

Aprobado: cada disparo es más brillante que el disparo anterior.

test_param_exposure_time_frame0

test_param_exposure_time_frame0.jpg

test_param_exposure_time_plot

test_param_exposure_time_plot.png

test_param_flash_mode

Comprueba que se aplica el parámetro android.flash.mode . Establece manualmente la exposición para que esté en el lado oscuro, de modo que sea obvio si el flash se disparó o no, y utiliza un mapa de tonos lineal. Comprueba el centro con la imagen del mosaico para ver si se crea un gradiente grande para verificar si se disparó el flash.

API probadas:

Aprobado: el centro de la imagen del mosaico tiene un gradiente grande, lo que significa que se disparó el flash.

test_param_flash_mode_1

test_param_flash_mode_1.jpg

test_param_flash_mode_1_tile

test_param_flash_mode_1_tile.jpg

test_param_flash_mode_2

test_param_flash_mode_2.jpg

test_param_flash_mode_2_tile

test_param_flash_mode_2_tile.jpg

test_param_noise_reduction

Comprueba que el parámetro android.noiseReduction.mode se aplica correctamente cuando se configura. Captura imágenes con la cámara poco iluminada. Utiliza una alta ganancia analógica para garantizar que la imagen capturada tenga ruido. Captura tres imágenes, para NR desactivado, "rápido" y "alta calidad". También captura una imagen con baja ganancia y NR desactivado, y utiliza la varianza de esta como línea de base. Cuanto mayor sea la SNR (relación señal/ruido), mejor será la calidad de la imagen.

API probadas:

Pasa: SNR varía con diferentes modos de reducción de ruido y se comporta de manera similar al gráfico a continuación.

test_param_noise_reduction_plot_SNRs

test_param_noise_reduction_plot_SNRs.png

0: APAGADO, 1: RÁPIDO, 2: HQ, 3: MIN, 4: ZSL

test_param_noise_reduction_high_gain_nr=0

test_param_noise_reduction_high_gain_nr=0.jpg

test_param_noise_reduction_high_gain_nr=1

test_param_noise_reduction_high_gain_nr=1.jpg

test_param_noise_reduction_high_gain_nr=2

test_param_noise_reduction_high_gain_nr=2.jpg

test_param_noise_reduction_high_gain_nr=3

test_param_noise_reduction_high_gain_nr=3.jpg

test_param_noise_reduction_low_gain

test_param_noise_reduction_low_gain.jpg

test_param_sensitivity

Comprueba que se aplica el parámetro android.sensor.sensitivity . La prueba aumenta la sensibilidad en 5 pasos con exposición fija para cada toma.

API probadas:

Aprobado: la media RGB del 10 % central se vuelve más brillante con una mayor sensibilidad.

test_param_sensitivity_iso=0055

test_param_sensitivity_iso=0055.jpg

test_param_sensitivity_iso=1819

test_param_sensitivity_iso=1819.jpg

test_param_sensitivity_iso=3583

test_param_sensitivity_iso=3583.jpg

test_param_sensitivity_iso=5347

test_param_sensitivity_iso=5347.jpg

test_param_sensitivity_iso=7111

test_param_sensitivity_iso=7111.jpg

test_param_sensitivity_plot

test_param_sensitivity_plot.png

test_param_shading_mode

Comprueba que se aplica el parámetro android.shading.mode .

API probadas:

Aprobado: los modos de sombreado se cambian y los mapas de sombreado de la lente se modifican como se esperaba.

test_param_shading_mode_ls_maps_mode_0_loop_0

test_param_shading_mode_ls_maps_mode_0_loop_0.png

test_param_shading_mode_ls_maps_mode_1_loop_0

test_param_shading_mode_ls_maps_mode_1_loop_0.png

test_param_shading_mode_ls_maps_mode_2_loop_0

test_param_shading_mode_ls_maps_mode_2_loop_0.png

test_param_tonemap_mode

Comprueba que se aplica el parámetro android.tonemap.mode. Aplica diferentes curvas de mapa de tonos a cada canal R, G, B y comprueba que las imágenes de salida se modifican como se esperaba. Esta prueba consta de dos pruebas, test1 y test2.

API probadas:

Pasar:

  • test1: ambas imágenes tienen un mapa de tonos lineal, pero n=1 tiene un gradiente más pronunciado. El canal G (verde) es más brillante para la imagen n=1.
  • test2: Mismo mapa de tonos, pero diferente longitud. Las imágenes son las mismas.
test_param_tonemap_mode_n=0.jpgtest_param_tonemap_mode_n=1.jpg
test_param_tonemap_mode_n=0.jpg test_param_tonemap_mode_n=1.jpg

test_post_raw_sensitivity_boost

Comprueba el aumento de sensibilidad posterior a RAW. Captura un conjunto de imágenes RAW y YUV con diferente sensibilidad, publica la combinación de aumento de sensibilidad RAW y verifica si la media de píxeles de salida coincide con la configuración solicitada.

API probadas:

Aprobado: las imágenes RAW se oscurecen a medida que aumenta el impulso, mientras que las imágenes YUV permanecen constantes en brillo

test_post_raw_sensitivity_boost_raw_s=3583_boost=0100

test_post_raw_sensitivity_boost_raw_s=3583_boost=0100.jpg

test_post_raw_sensitivity_boost_raw_s=1792_boost=0200

test_post_raw_sensitivity_boost_raw_s=1792_boost=0200.jpg

test_post_raw_sensitivity_boost_raw_s=0896_boost=0400

test_post_raw_sensitivity_boost_raw_s=0896_boost=0400.jpg

test_post_raw_sensitivity_boost_raw_s=0448_boost=0800

test_post_raw_sensitivity_boost_raw_s=0448_boost=0800.jpg

test_post_raw_sensitivity_boost_raw_s=0224_boost=1600

test_post_raw_sensitivity_boost_raw_s=0224_boost=1600.jpg

test_post_raw_sensitivity_boost_raw_s=0112_boost=3199

test_post_raw_sensitivity_boost_raw_s=0112_boost=3199.jpg

test_post_raw_sensitivity_boost_raw_plot_means

test_post_raw_sensitivity_boost_raw_plot_means.png

test_post_raw_sensitivity_boost_yuv_s=0112_boost=3199

test_post_raw_sensitivity_boost_yuv_s=0112_boost=3199.jpg

test_post_raw_sensitivity_boost_yuv_s=0448_boost=0800

test_post_raw_sensitivity_boost_yuv_s=0448_boost=0800.jpg

test_post_raw_sensitivity_boost_yuv_s=0896_boost=0400

test_post_raw_sensitivity_boost_yuv_s=0896_boost=0400.jpg

test_post_raw_sensitivity_boost_yuv_s=1792_boost=0200

test_post_raw_sensitivity_boost_yuv_s=1792_boost=0200.jpg

test_post_raw_sensitivity_boost_yuv_s=3585_boost=0100

test_post_raw_sensitivity_boost_yuv_s=3585_boost=0100.jpg

test_post_raw_sensitivity_boost_yuv_plot_means

test_post_raw_sensitivity_boost_yuv_plot_means.png

test_raw_burst_sensitivity

Captura un conjunto de imágenes en bruto con ganancias crecientes y mide el ruido. Captura solo en bruto, en una ráfaga.

API probadas:

Pase: cada disparo es más ruidoso que el disparo anterior, ya que la ganancia aumenta.

Utiliza la varianza de la celda de la cuadrícula de estadísticas del centro.

test_raw_burst_sensitivity_variance

test_raw_burst_sensitivity_variance.png

exposición_en bruto_de_prueba

Captura un conjunto de imágenes en bruto con un tiempo de exposición creciente y mide los valores de los píxeles.

API probadas:

Aprobado: aumentar el ISO (ganancia) hace que los píxeles sean más sensibles a la luz, por lo que el gráfico se mueve hacia la izquierda.

test_raw_exposure_s=55

test_raw_exposure_s=55.png

(10⁰ es 1 ms, 10¹ es 10 ms, 10⁻¹ es 0,1 ms)

test_raw_exposure_s=132

test_raw_exposure_s=132.png

test_raw_exposure_s=209

test_raw_exposure_s=209.png

test_raw_exposure_s=286

test_raw_exposure_s=286.png

test_raw_exposure_s=363

test_raw_exposure_s=363.png

prueba_cruda_exposición_s=440

test_raw_exposure_s=440.png

test_raw_sensitivity

Captura un conjunto de imágenes sin procesar con sensibilidades crecientes y mide el ruido (variación) en el 10% del centro de la imagen. Prueba que cada disparo es más ruidoso que el anterior.

API probadas:

Pase: la varianza aumenta con cada disparo.

test_raw_sensitivity_variance

test_raw_sensitivity_variance.png

test_reprocess_noise_reduction

Prueba que android.noiseReduction.mode se aplica para las solicitudes de reprocesamiento. Captura imágenes reprocesadas con la cámara poco iluminada. Utiliza una alta ganancia analógica para garantizar que la imagen capturada sea ruidosa. Captura tres imágenes reprocesadas, para NR desactivado, "rápido" y "alta calidad". Captura una imagen reprocesada con baja ganancia y NR desactivado, y utiliza la varianza de esta como línea de base.

API probadas:

Paso: RÁPIDO >= APAGADO, HQ >= RÁPIDO, HQ >> APAGADO

Gráfico típico de SNR frente a NR_MODE

Gráfico típico de SNR frente a NR_MODE

test_tonemap_secuencia

Prueba una secuencia de disparos con diferentes curvas de mapa de tonos. Captura 3 tomas manuales con un mapa de tonos lineal. Captura 3 disparos manuales con mapa de tonos predeterminado. Calcula el delta entre cada par de tramas consecutivas.

API probadas:

Aprobado: hay 3 fotogramas idénticos seguidos de un conjunto diferente de 3 fotogramas idénticos.

test_tonemap_sequence_i=0

test_tonemap_sequence_i=0.jpg

test_tonemap_sequence_i=1

test_tonemap_sequence_i=1.jpg

test_tonemap_sequence_i=2

test_tonemap_sequence_i=2.jpg

test_tonemap_sequence_i=3

test_tonemap_sequence_i=3.jpg

test_tonemap_sequence_i=4

test_tonemap_sequence_i=4.jpg

test_tonemap_sequence_i=5

test_tonemap_sequence_i=5.jpg

test_yuv_jpeg_all

Pruebas que funcionan todos los tamaños y formatos informados para la captura de imágenes. Utiliza una solicitud manual con un mapa de tonos lineal para que YUV y JPEG tengan el mismo aspecto cuando se convierten mediante el módulo its.image. Las imágenes no se guardan de forma predeterminada, pero se pueden guardar habilitando debug_mode .

API probadas:

Aprobado: todos los centros de imagen tienen una diferencia máxima de RMS (valor cuadrático medio de una señal) en las imágenes convertidas RGB con un 3 % de la imagen YUV de mayor resolución.

test_yuv_jpeg_all

prueba_yuv_jpeg_all.png

prueba_yuv_plus_dng

Prueba que los tamaños y formatos informados para la captura de imágenes funcionan.

API probadas:

Aprobado: la prueba se completa y devuelve las imágenes solicitadas.

prueba_yuv_plus_dng

test_yuv_plus_dng.jpg

prueba_yuv_plus_jpeg

Prueba la captura de un solo cuadro como salidas YUV y JPEG. Utiliza una solicitud manual con un mapa de tonos lineal para que YUV y JPEG tengan el mismo aspecto (cuando se convierten mediante el módulo its.image ).

API probadas:

Aprobado: las imágenes YUV y JPEG son similares y tienen menos del 1 % de RMS (valor cuadrático medio de una señal) de diferencia.

prueba_yuv_plus_jpg_jpg.jpgtest_yuv_plus_jpeg_yuv.jpg
prueba_yuv_plus_jpg_jpg.jpg test_yuv_plus_jpeg_yuv.jpg

prueba_yuv_plus_raw

Prueba la captura de un solo cuadro como salidas RAW y YUV. Utiliza una solicitud manual con mapa de tonos lineal, por lo que se espera que RAW y YUV sean iguales. Compara los valores RGB del 10 % del centro de las imágenes convertidas en RGB. Registra android.shading.mode .

API probadas:

Aprobado: las imágenes YUV y JPEG son similares y tienen una diferencia de menos del 3,5 % RMS (valor cuadrático medio de una señal).

test_yuv_plus_raw_shading=1_raw.jpgtest_yuv_plus_raw_shading=1_yuv.jpg
test_yuv_plus_raw_shading=1_raw.jpg test_yuv_plus_raw_shading=1_yuv.jpg

prueba_yuv_plus_raw10

Prueba la captura de un solo cuadro como salidas RAW10 y YUV. Utiliza una solicitud manual con mapa de tonos lineal, por lo que se espera que RAW y YUV sean iguales. Compara los valores RGB del 10 % del centro de las imágenes convertidas en RGB. Registra android.shading.mode .

API probadas:

Aprobado: las imágenes RAW10 y YUV son similares y tienen una diferencia de menos del 3,5 % RMS (valor cuadrático medio de una señal).

test_yuv_plus_raw10_shading=1_rawtest_yuv_plus_raw10_shading=1_yuv
test_yuv_plus_raw10_shading=1_raw.jpg test_yuv_plus_raw10_shading=1_yuv.jpg

prueba_yuv_plus_raw12

Prueba la captura de un solo cuadro como salidas RAW12 y YUV. Utiliza una solicitud manual con mapa de tonos lineal, por lo que se espera que RAW y YUV sean iguales. Compara los valores RGB del 10 % del centro de las imágenes convertidas en RGB. Registra android.shading.mode .

API probadas:

Aprobado: las imágenes RAW12 y YUV son similares y tienen una diferencia de menos del 3,5 % RMS (valor cuadrático medio de una señal).

test_yuv_plus_raw12_shading=1_raw.jpgtest_yuv_plus_raw12_shading=1_yuv.jpg
test_yuv_plus_raw12_shading=1_raw.jpg test_yuv_plus_raw12_shading=1_yuv.jpg

escena2_a

scene2_a tiene tres caras con un fondo gris y ropa neutra. Los rostros se eligen para tener una amplia gama de tonos de piel.

escena2_a

escena2_a

efectos_de_prueba

Captura fotogramas para los efectos de cámara admitidos y comprueba si se generan correctamente. La prueba solo verifica los efectos OFF y MONO , pero guarda imágenes para todos los efectos admitidos.

API probadas:

Pasar: captura la imagen de la escena con los efectos OFF y una imagen monocromática con los efectos configurados en MONO .

prueba_efectos_MONO

prueba_efectos_MONO.jpg

test_faces

Prueba la detección de rostros. La imagen se guarda, pero la información del cuadro y el punto de referencia se tabula en test_faces_stdout.txt .

API probadas:

Aprobado: detecta al menos un rostro de la imagen.

combos_de_formato_de_prueba

Prueba diferentes combinaciones de formatos de salida.

API probadas:

Pase: Todas las combinaciones se capturan con éxito.

prueba_jpeg_calidad

Prueba la calidad de compresión JPEG de la cámara. Pase las calidades de JPEG a través de android.jpeg.quality y asegúrese de que las tablas de cuantificación cambien correctamente.

API probadas:

Aprobado: la matriz de cuantificación disminuye con el aumento de la calidad. (La matriz representa el factor de división.)

prueba_jpeg_calidad

Medias de la matriz DQT de luminancia/croma de la cámara trasera del Pixel 4 frente a la calidad JPEG

prueba_jpeg_calidad fallida

Ejemplo de prueba fallida

Tenga en cuenta que para imágenes de muy baja calidad (jpeg.quality < 50), no hay aumento en la compresión en la matriz de cuantificación.

test_num_faces

Prueba la detección de rostros.

API probadas:

Pase: Encuentra tres caras.

test_num_faces_fd_mode_1

test_num_faces_fd_mode_1.jpg

escena2_b

test_auto_per_frame_control

Prueba las propiedades PER_FRAME_CONTROL para solicitudes de captura automática.

API probadas:

Aprobado: todas las propiedades PER_FRAME_CONTROL están presentes.

test_auto_per_frame_control_frame_1

test_auto_per_frame_control_frame_1.jpg

test_auto_per_frame_control_frame_10

test_auto_per_frame_control_frame_10.jpg

test_auto_per_frame_control_frame_29

test_auto_per_frame_control_frame_29.jpg

test_auto_per_frame_control_plot

test_auto_per_frame_control_plot.png

test_num_faces

Prueba la detección de rostros con una mayor diversidad de tonos de piel en escenas de rostros.

API probadas:

Pase: Encuentra 3 caras.

test_num_faces_fd_mode_1

test_num_faces_fd_mode_1.jpg

escena2_c

test_num_faces

Prueba la detección de rostros con una mayor diversidad de tonos de piel en escenas de rostros.

API probadas:

Pase: Encuentra 3 caras.

test_num_faces_fd_mode_1

test_num_faces_fd_mode_1.jpg

test_jpeg_capture_perf_class

Prueba la latencia de captura de JPEG para la clase de rendimiento S como se especifica en la sección 2.2.7.2 Cámara en el CDD.

Aprobado: DEBE tener una latencia de captura JPEG de la cámara 2 < 1000 ms para una resolución de 1080p según lo medido por la prueba de rendimiento de la cámara CTS en condiciones de iluminación ITS (3000 K) para ambas cámaras principales.

test_camera_launch_perf_class

Prueba la latencia de lanzamiento de la cámara para la clase de rendimiento S como se especifica en la sección 2.2.7.2 Cámara en el CDD.

Aprobado: DEBE tener una latencia de inicio de la cámara 2 (abrir la cámara al primer cuadro de vista previa) < 600 ms según lo medido por la prueba de rendimiento de la cámara CTS en condiciones de iluminación ITS (3000 K) para ambas cámaras principales.

escena2_d

test_num_faces

Prueba la detección de rostros con una mayor diversidad de tonos de piel en escenas de rostros.

API probadas:

Pase: Encuentra 3 caras.

escena2_e

prueba_imagen_continua

Se capturan 50 cuadros de resolución VGA con la solicitud de captura configurando primero android.control.afMode = 4 (CONTINUOUS_PICTURE).

API probadas:

Aprobado: el sistema 3A se establece al final de una captura de 50 fotogramas.

test_num_faces

Prueba la detección de rostros con una mayor diversidad de tonos de piel en escenas de rostros.

API probadas:

Pase: Encuentra 3 caras.

escena3

Scene3 usa el gráfico ISO12233 y la mayoría de las pruebas usan un método de extracción de gráficos para encontrar el gráfico en la escena. Por esta razón, la mayoría de las imágenes guardadas no tienen bordes como las imágenes de las escenas 1, 2 o 4, sino solo el gráfico.

test_3a_consistencia

Pruebas de consistencia 3A.

API probadas:

Aprobado: 3A converge para exposición, ganancia, awb (balance de blancos automático) y fd (distancia de enfoque) tres veces dentro de la tolerancia.

prueba_borde_mejora

Comprueba que el parámetro android.edge.mode se aplica correctamente. Captura imágenes sin reprocesar para cada modo de borde y devuelve la nitidez de la imagen de salida y los metadatos del resultado de la captura. Procesa una solicitud de captura con un modo de borde, sensibilidad, tiempo de exposición, distancia de enfoque y parámetro de superficie de salida determinados.

Aprobado: el modo rápido no es más nítido que el modo HQ (alta calidad).

API probadas:

Parámetros de la cámara afectados:

  • EDGE_MODE

prueba_borde_mejora_borde=0

prueba_borde_mejora_borde=0.jpg

prueba_borde_mejora_borde=1

test_edge_enhancement_edge=1.jpg (modo rápido)

prueba_borde_mejora_borde=2

test_edge_enhancement_edge=2.jpg (modo de alta calidad)

test_flip_mirror

Comprueba si la imagen está correctamente orientada según CDD sección 7.5.2 Cámara frontal [C-1-5] .

Las imágenes reflejadas, volteadas o giradas se pueden identificar por la función de diamante cerca del centro.

Aprobado: la imagen no está volteada, reflejada ni girada.

test_flip_mirror_scene_patch

test_flip_mirror_scene_patch.jpg

test_lens_movement_reporting

Comprueba si el indicador de movimiento de la lente se informa correctamente. Captura una ráfaga de 24 imágenes con los primeros 12 fotogramas a la distancia de enfoque óptima (según lo encontrado por 3A) y los últimos 12 fotogramas a la distancia de enfoque mínima. Alrededor del cuadro 12, la lente se mueve y la nitidez disminuye. La nitidez eventualmente se estabiliza cuando la lente se mueve a la posición final. The lens movement flag should be asserted in all frames where the sharpness is intermediate to sharpness in the first 10 frames with the lens stationary at optimum focal distance, and the final 10 frames where the lens is stationary in the minimum focal distance. The exact frame the lens moves isn't important: what is checked is that the movement flag is asserted when the lens is moving.

APIs tested:

Pass: Lens movement flag is True in the frame with sharpness change.

test_lens_position

Tests if the focus position is properly reported for moving lenses.

APIs tested:

Pass: Correct focus positions are reported.

test_reprocess_edge_enhancement

Returns sharpness of the output images and the capture result metadata. Processes a capture request with a given edge mode, sensitivity, exposure time, focus distance, output surface parameter, and reprocess format.

APIs tested:

Pass: Sharpness for the different edge modes is correct.

scene4

Scene4 consists of a black circle on a white background inside a square.

scene4

scene4

test_aspect_ratio_and_crop

Takes pictures of a circle inside of a square over all formats. Verifies that the aspect ratio of the circle doesn't change, the cropped images keep the circle in center, and the circle size doesn't change for a constant format or with different resolution (field of view check).

APIs tested:

Pass: Images aren't stretched, the center of images don't differ by more than 3%, and the maximum possible FOV (field of view) is preserved.

test_multi_camera_alignment

Tests the multi camera system parameters related to camera spacing. Using the multi-camera physical sub-cameras, takes a picture with one of the physical cameras. Finds the circle center. Projects the circle center to the world coordinates for each camera. Compares the difference between the cameras' circle centers in world coordinates. Reprojects the world coordinate back to pixel coordinates and compares against originals as a validity check. Compares the circle sizes checking if the focal lengths of the cameras are different.

APIs tested:

Pass: Focal lengths and circles sizes are consistent.

scene5/diffuser

test_lens_shading_and_color_uniformity

Tests that the lens shading correction is applied appropriately, and color of a monochrome uniform scene is evenly distributed. Performs this test on a YUV frame with auto 3A. Lens shading is evaluated based on the y channel. Measures the average y value for each sample block specified, and determines pass or fail by comparing with the center y value. The color uniformity test is evaluated in r/g and b/g space.

APIs tested:

Pass: At the specified radius of the image, the variance of r/g and b/g value must be less than 20% to pass the test.

scene6

Scene6 is a grid of small circles with a square in one corner to indicate orientation. The small circles are needed to test zoom function over a large range.

scene6

scene6

test_zoom

Tests the camera zoom behavior. Takes captures over the zoom range and checks if the circles get bigger as the camera zooms in.

APIs tested:

Pass: Relative size of captured circle is accurate against requested zoom ratio to ensure camera is zooming correctly.

test_zoom

test_zoom to find the contour of the circle closest to the center.

scene_change

test_scene_change

The scene change makes use of the tablet displaying a face scene and then turns the tablet on and off to create a scene change. The scene reuses scene2_e, but is in a separate scene because of the required tablet control. Additionally, for manual testing, the scene change can be accomplished by waving your hand in front of the camera.

APIs tested:

Pass: The android.control.afSceneChange flag is asserted with a scene change.

sensor_fusion

Sensor fusion tests require specific phone movement in front of a checkerboard pattern. The sensor_fusion tests can be automated with the Sensor Fusion Box .

checkerboard

Image of checkerboard

test_multi_camera_frame_sync

Tests that frame timestamps captured by logical camera are within 10 ms by computing angles of squares within the checkerboard to determine the timestamp.

APIs tested:

Pass: Angle between images from each camera doesn't change appreciably as phone is rotated.

test_sensor_fusion

Tests the timestamp difference between the camera and the gyroscope for AR and VR applications. Phone is rotated 90 degrees 10 times in front of the checkerboard pattern. Motion is about 2 s round trip. This test is skipped if no gyroscope is included or if the REALTIME parameter is not enabled.

The test_sensor_fusion test generates a number of plots. The two most important plots for debugging are:

  • test_sensor_fusion_gyro_events : Shows the gyroscope events for the phone during the test. Movement in the x and y direction implies the phone isn't securely mounted on the mounting plate, reducing the probability of the test passing. The number of cycles in the plot depends on the write speed for saving frames.

    test_sensor_fusion_gyro_events.png

    test_sensor_fusion_gyro_events

  • test_sensor_fusion_plot_rotations : Shows the alignment of the gyroscope and camera events. This plot must show matching movement between camera and gyroscope to +/-1 ms.

    test_sensor_fusion_plot_rotations.png

    test_sensor_fusion_plot_rotations

APIs tested:

Pass: Camera and gyroscope timestamps' offset is less than 1 ms as per CDD section 7.3.9 High Fidelity Sensors [C-2-14] .