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Tests ITS des caméras

Cette page fournit une liste complète des tests de la suite de tests d'image de l'appareil photo (ITS, Camera Image Test Suite), qui fait partie de l'outil de vérification de la suite de tests de compatibilité Android (CTS, Compatibility Test Suite). Les tests ITS sont des tests fonctionnels, ce qui signifie qu'ils ne mesurent pas la qualité de l'image, mais que toutes les fonctions de l'appareil photo annoncées fonctionnent comme prévu. Ce document permet aux développeurs et aux testeurs de comprendre ce que font les tests individuels et comment déboguer les échecs de test.

L'ITS de l'appareil photo filtre les tests en fonction des propriétés de l'appareil photo requises, du niveau d'API et du niveau de la classe de performances multimédias (MPC). Pour le niveau d'API, ITS utilise ro.product.first_api_level pour contrôler les tests ajoutés à un niveau d'API spécifique qui testent les expériences utilisateur négatives pour les fonctionnalités des niveaux d'API inférieurs. Le service ITS utilise ro.vendor.api_level pour accéder aux tests de fonctionnalités ajoutées à un niveau d'API spécifique nécessitant une nouvelle capacité matérielle. Si ro.odm.build.media_performance_class est défini pour un appareil, ITS nécessite l'exécution de tests spécifiques en fonction du niveau MPC.

Les tests sont regroupés par scène comme suit:

scene0:capture des métadonnées, du jitter, du gyroscope et des vibrations
scene1:exposition, sensibilité, compensation d'exposition, YUV par rapport à JPEG/RAW
scene2:détection de visage, tests nécessitant des scènes en couleur
scene3:amélioration des bords, mouvement de l'objectif
scene4:format, recadrage, champ de vision
scene5:ombre de l'objectif
scene6:zoom
scene7:contacteur multicaméra
scene8:mesure par zone AE et AWB
scene9:compression JPEG
scene_extensions:extensions de l'appareil photo
scene_flash:flash automatique, fréquence d'images minimale
scene_video:perte de trames
sensor_fusion:décalage de synchronisation de la caméra/du gyroscope
feature_combination:combinaisons de fonctionnalités

Consultez les sections individuelles pour obtenir une description de chaque scène.

scène 0

Les tests Scene0 ne nécessitent aucune information spécifique sur la scène. Toutefois, le téléphone doit être fixe pour le gyroscope et les tests des vibrations.

test_jitter

Mesure le jitter dans les codes temporels de la caméra.

API testées:

Pass:il existe au moins un delta de 30 ms entre les images.

test_jitter_plot.png (notez la petite plage de l'axe Y). Le jitter est en fait faible dans ce graphique.)

test_metadata

Vérifie la validité des entrées de métadonnées. Examine les résultats de capture et les objets de caractéristiques de l'appareil photo. Ce test utilise des valeurs d'exposition et de gain auto_capture_request, car le contenu de l'image n'est pas important.

API testées:

Pass:au niveau matériel, les balises rollingShutterSkew, frameDuration, timestampSource, croppingType, blackLevelPattern, pixel_pitch, FoV et la distance hyperfocale sont présentes et ont des valeurs valides.

test_request_capture_match

Vérifie que l'appareil écrit les valeurs d'exposition et de gain correctes en relisant les métadonnées de capture.

API testées:

Pass:les valeurs des métadonnées de la requête et de la capture correspondent pour tous les clichés.

test_sensor_events

Teste les requêtes de l'appareil et imprime les événements des capteurs pour les appareils qui annoncent la prise en charge de la fusion de capteurs. Les capteurs attendus sont l'accéléromètre, le gyroscope et le magnétomètre. Ce test ne fonctionne que si l'écran est allumé, ce qui signifie que l'appareil n'est pas en mode veille.

API testées:

Pass:les événements de chaque capteur sont reçus.

test_solid_color_test_pattern

Vérifie que les modèles de test de couleur unie sont générés correctement pour le masquage de la caméra. Si la désactivation du son de la caméra est prise en charge, les modèles de test de couleur unie doivent également l'être. Si la mise en sourdine de la caméra n'est pas prise en charge, les modèles de test de couleur unie ne sont testés que si la fonctionnalité est annoncée.

Si les images RAW sont prises en charge, l'attribution des couleurs est également testée. Les couleurs testées sont le noir, le blanc, le rouge, le bleu et le vert. Pour les appareils photo qui ne sont pas compatibles avec les images RAW, seul le noir est testé.

API testées:

Réussite:les motifs de test unis acceptés sont de la bonne couleur et la variation dans l'image est faible.

modèle_test_test

Teste le paramètre android.sensor.testPatternMode pour capturer des images pour chaque modèle de test valide et vérifie que les images sont générées correctement pour les couleurs unies et les barres de couleur. Ce test comprend les étapes suivantes:

Capture des images pour tous les modèles de test compatibles.
Effectue une vérification simple de l'exactitude pour le motif de test de couleur unie et les barres de couleur.

API testées:

Pass:les modèles de test compatibles sont générés correctement.

modèles_test_test_2

modèles_test_test_2.jpg

test_tonemap_curve

Teste la conversion du modèle de test RAW en YUV avec une carte de tons linéaire. Ce test nécessite android.sensor.testPatternMode = 2 (COLOR_BARS) pour générer un modèle d'image parfait pour la conversion de la carte de tons. S'assure que le pipeline présente des sorties de couleurs appropriées avec une carte de tons linéaire et une entrée d'image idéale (elle repose sur test_test_patterns).

API testées:

Réussite:le YUV et le RAW se ressemblent.

test_tonemap_curve_raw_2

test_tonemap_curve_raw_2.jpg

test_tonemap_curve_yuv_2.jpg

test_unified_timestamp

Vérifie si les événements d'image et de capteur de mouvement se trouvent dans le même domaine temporel.

API testées:

Pass (Passer) : les codes temporels de mouvement se trouvent entre les deux codes temporels d'image.

test_vibration_restriction

Vérifie si la vibration de l'appareil fonctionne comme prévu.

API testées:

Pass:l'appareil ne vibre pas lorsque le son est coupé par l'API de restriction audio de la caméra.

scene1

scene1 est un graphique gris. Le graphique gris doit couvrir les 30% du centre du champ de vision de la caméra. Le graphique gris devrait mettre à l'épreuve les 3A (exposition automatique, balance des blancs automatique et mise au point automatique) de manière modérée, car la région centrale ne comporte aucune caractéristique. Cependant, la requête de capture spécifie la scène entière, qui inclut suffisamment de caractéristiques pour converger l'algorithme 3A.

Les caméras RFoV peuvent être testées sur le support de test WFoV ou RFoV. Si une caméra RFoV est testée dans le banc d'essai WFoV, le graphique est mis à l'échelle de ⅔ pour garantir certaines limites pour le graphique gris dans le champ de vision afin d'aider la convergence 3A. Pour une description plus détaillée des bancs d'essai de caméra, consultez ITS-in-a-box pour caméra.

scene1

scene1: graphique en taille réelle (à gauche). Graphique à l'échelle 2⁄3 (à droite).

test_ae_precapture_trigger

Teste la machine d'état AE lors de l'utilisation du déclencheur de précapture. Capture cinq requêtes manuelles avec AE désactivé. La dernière requête comporte un déclencheur de précapture AE, qui doit être ignoré, car AE est désactivé.

API testées:

Pass:l'AE converge.

test_auto_vs_manual

Les tests qui ont capturé des clichés automatiques et manuels se ressemblent.

API testées:

Réussite:le gain et la transformation manuels de la balance des blancs sont signalés dans chaque correspondance de résultat de capture avec la balance des blancs automatique estimate de l'algorithme 3A de l'appareil photo.

test_auto_vs_manual_auto

test_auto_vs_manual_auto.jpg

test_auto_vs_manual_wb

test_auto_vs_manual_wb.jpg

test_auto_vs_manual_manual_wb_tm

test_auto_vs_manual_manual_wb_tm.jpg

test_noir_blanc

Vérifie que l'appareil produit des images complètes en noir et blanc. Effectue deux prises de vue, la première avec un gain extrêmement faible et une exposition courte, ce qui donne une photo noire, et la seconde avec un gain extrêmement élevé et une exposition longue, ce qui donne une photo blanche.

API testées:

Pass:produit des images en noir et blanc. Les canaux saturés des images blanches ont des valeurs RVB de [255, 255, 255] avec une marge d'erreur inférieure à 1 %.


test_black_white_black.jpg	test_black_white_white.jpg

test_noir_blanc_représenté_moyennes

test_black_white_plot_average.png

test_burst_capture

Vérifie que l'ensemble du pipeline de capture peut suivre la vitesse de capture en taille réelle et le temps de processeur.

API testées:

android.hardware.camera2.CameraMetadata#REQUEST_AVAILABLE_CAPABILITIES_BURST_CAPTURE

Réussite:capture des images en rafale en taille réelle, vérifie les pertes d'images et la luminosité de l'image.

test_burst_sameness_manual

Prend cinq rafales de 50 images avec paramètre de capture manuel et vérifie qu'elles sont toutes identiques. Ce test permet d'identifier si des images sporadiques sont traitées différemment ou présentent des artefacts.

API testées:

Pass:les images sont identiques visuellement et en termes de valeurs RVB.

Échec:indique une pointe ou une baisse du graphique de la moyenne RVB au début de chaque rafale.

La tolérance est de 3% pour first_API_level < 30
La tolérance est de 2% pour 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

test_capture_result

Vérifie que des données valides sont renvoyées dans des objets CaptureResult. Effectue une capture automatique, manuelle et automatique.

API testées:

Pass:les métadonnées sont valides pour toutes les captures et les paramètres manuels ne se propagent pas dans la deuxième capture automatique. Représente la correction de l'ombre de l'objectif pour les prises de vue.

test_capture_result_plot_lsc_auto_ch0

test_capture_result_plot_lsc_auto_ch0.png

test_crop_region_raw

Vérifie que les flux RAW ne peuvent pas être recadrés.

API testées:

Pass:les images YUV sont recadrées au centre, mais pas les images 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

Vérifie que les régions de recadrage fonctionnent. Prend une image complète et crée des correctifs sur 5 régions différentes (coins et centre). Prend des images dont le recadrage est défini pour les cinq régions. Compare les valeurs du correctif et de l'image recadrée.

API testées:

Pass:l'image de la zone recadrée correspond à la zone correspondant à l'image recadrée.

Test_modèle_bruit_dng

Vérifie que les paramètres du modèle RAW DNG sont corrects. Le graphique représente la variance mesurée d'une zone centrale de la carte grise dans des prises de vue brutes capturées sur une plage de sensibilités, et compare ces valeurs à la variance attendue à chaque sensibilité par le modèle de bruit DNG dans le HAL de l'appareil photo (en fonction des paramètres O,S renvoyés dans les objets de résultat de capture). Pour en savoir plus sur le modèle de bruit DNG, téléchargez le document suivant sur le modèle de bruit DNG.

API testées:

Pass:les paramètres du modèle brut DNG sont corrects. Les valeurs RVB attendues correspondent à celles des valeurs RVB réelles mesurées.

test_dng_noise_model_plog

test_dng_noise_model_plog.png

test_ev_compensation_avancé

Vérifie que la correction de la valeur d'exposition (EV) est appliquée. Le test augmente l'exposition en huit étapes et vérifie la luminosité mesurée par rapport à la luminosité attendue. Les valeurs attendues sont calculées à partir de la luminosité d'une image sans compensation VE, et la valeur attendue sera saturée si les valeurs calculées dépassent la plage de valeurs réelles de l'image. Le test échoue si les valeurs attendues et les valeurs mesurées ne correspondent pas ou si les images sont surexposées au bout de cinq étapes.

API testées:

Pass:les images montrent une exposition croissante sans surexposition en cinq étapes.

test_ev_compensation_advanced_plot_means

test_ev_compensation_advanced_plot_means.png

test_ev_compensation_basic

Vérifie que la compensation d'exposition est appliquée à l'aide d'une plage créée avec CONTROL_AE_COMPENSATION_STEP. Huit images sont capturées à chaque valeur de compensation.

API testées:

Pass:les captures enregistrent une augmentation de la luminance avec un paramètre de compensation EV plus élevé, et les huit images capturées pour chaque paramètre de compensation EV ont des valeurs de luminance stables.

test_ev_compensation_basic

test_ev_compensation_basic.png

exposition_test_x_iso

Vérifie qu'une exposition constante est obtenue lorsque l'ISO et la durée d'exposition varient. Il prend une série de photos pour lesquelles la sensibilité ISO et la durée d'exposition sont sélectionnées pour s'équilibrer. Les résultats doivent avoir la même luminosité, mais au fil de la séquence, l'image doit devenir plus bruiteuse. Vérifie que les valeurs moyennes des pixels de l'échantillon sont proches les unes des autres. Permet de s'assurer que les images ne sont pas limitées à 0 ou 1 (ce qui les ferait ressembler à des lignes plates). Le test peut également être exécuté avec des images RAW en définissant l'indicateur debug dans votre fichier de configuration.

API testées:

Échec:les images ont la même luminosité, mais elles sont plus bruiteuses avec une sensibilité ISO plus élevée. Les plans RVB sont plats lorsque la valeur ISO*exposure est constante sur l'espace de gain testé.

Mécanisme d'échec:

Dans test_exposure_plot_means.png, à mesure que les valeurs du multiplicateur de gain (axe des abscisses) augmentent, les valeurs moyennes normalisées du plan RVB (axe des ordonnées) commencent à s'écarter des valeurs du multiplicateur de gain faible.

test_exposure_plot_means

test_exposure_plot_means.png


test_exposure_mult=1.00.jpg	test_exposure_mult=64.00.jpg

test_jpeg

Les tests ont montré que les images YUV converties et les images JPEG de l'appareil avaient la même apparence. Le test prend les 10% les plus au centre de l'image, calcule la valeur RVB et vérifie qu'elles correspondent.

API testées:

android.graphics.ImageFormat#JPEG

Réussite:l'écart RVB moyen entre chaque image est inférieur à 3%.


test_jpeg_fmt=jpg.jpg	test_jpeg=fmt=yuv.jpg

test_latching

Vérifie que les paramètres (exposition et gain) se verrouillent sur le cadre de droite pour les caméras FULL et LEVEL_3. Prend une série de clichés à l'aide de requêtes consécutives, en modifiant les paramètres de la requête de capture entre les clichés. Vérifie que les images ont les propriétés attendues.

API testées:

android.hardware.camera2.CameraCharacteristics#INFO_SUPPORTED_HARDWARE_LEVEL

Réussite:les images [2, 3, 6, 8, 10, 12, 13] ont une ISO ou une exposition accrues et apparaissent avec des moyennes RVB plus élevées sur test_latching_plot_means.png.


test_latching_i=00.jpg	test_latching_i=01.jpg	test_latching_i=02.jpg

test_latching_i=03.jpg	test_latching_i=04.jpg	test_latching_i=05.jpg

test_latching_i=06.jpg	test_latching_i=07.jpg	test_latching_i=08.jpg

test_latching_i=09.jpg	test_latching_i=10.jpg	test_latching_i=11.jpg

test_latching_i=12.jpg

test_latching_plot_means

test_latching_plot_means.png

test_linearity

Vérifie que le traitement de l'appareil peut être inversé en pixels linéaires. Capture une séquence de prises de vue avec l'appareil pointé vers une cible uniforme.

API testées:

Réussite:les valeurs R, V et B doivent augmenter de façon linéaire avec une sensibilité accrue.

test_linearity_plot_means

test_linearity_plot_means.png

test_locked_burst

Teste le verrouillage 3A et la rafale YUV (à l'aide du paramètre automatique). Ce test est conçu pour réussir même sur les appareils limités qui ne disposent pas de MANUAL_SENSOR ou de PER_FRAME_CONTROLS. Le test vérifie la cohérence des images YUV, tandis que la vérification de la fréquence d'images se trouve dans CTS.

API testées:

Réussite:les captures ont un aspect cohérent.

test_locked_burst_frame0

test_locked_burst_frame0.jpg

Test_cadre_rafale_verrouillée1

test_locked_burst_frame1.jpg

test_locked_burst_frame2

test_locked_burst_frame2.jpg

test_param_color_correction

Vérifie que les paramètres android.colorCorrection.* sont appliqués lorsqu'ils sont définis. Prend des clichés avec différentes valeurs de transformation et de gain, et vérifie qu'ils ont un aspect différent en conséquence. La transformation et les gains sont choisis pour rendre la sortie de plus en plus rouge ou bleue. Utilise une carte de tons linéaire. La cartographie des tons est une technique utilisée dans le traitement d'image pour mapper un ensemble de couleurs sur un autre afin d'approcher l'apparence des images HDR sur un support dont la plage dynamique est plus limitée.

API testées:

Réussite:les valeurs R et B augmentent en fonction de la transformation.

test_param_color_correction_plot_averages

test_param_color_correction_plot_means.png

*L'axe X correspond aux requêtes de capture: 0 = unité, 1=boost rouge, 2= boost bleu

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 (R boost)

test_param_color_correction_req=2

test_param_color_correction_req=2.jpg (accentuation du bleu)

test_param_flash_mode

Vérifie que le paramètre android.flash.mode est appliqué. Définit manuellement l'exposition sur le côté sombre, de sorte qu'il soit évident si le flash s'est déclenché ou non, et utilise une carte de tons linéaire. Vérifie le centre avec l'image de la carte pour voir s'il existe un grand dégradé créé pour vérifier si le flash s'est déclenché.

API testées:

Pass (Passer) : le centre de l'image de la carte présente un grand dégradé, ce qui signifie que le flash s'est déclenché.

test_param_flash_mode_1

paramètre_test_mode_flash_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

Vérifie que le paramètre android.noiseReduction.mode est appliqué correctement lorsqu'il est défini. Permet de prendre des photos lorsque l'éclairage de l'appareil photo est faible. Utilise un gain analogique élevé pour s'assurer que l'image capturée est bruitée. Capture trois images pour la NR désactivée, "rapide" et "haute qualité". Capture également une image avec un gain faible et la réduction du bruit désactivée, et utilise la variance de cette image comme référence. Plus le rapport SNR est élevé, meilleure est la qualité de l'image.

API testées:

android.hardware.camera2.CaptureRequest#NOISE_REDUCTION_MODE

Réussite:la valeur SNR varie avec différents modes de réduction du bruit et se comporte de la même manière que le graphique ci-dessous.

test_param_noise_reduction_plot_SNR

test_param_noise_reduction_plot_SNRs.png

0: OFF, 1: FAST, 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_shading_mode

Vérifie que le paramètre android.shading.mode est appliqué.

API testées:

Réussite:les modes d'ombrage sont activés et les cartes d'ombrage de l'objectif sont modifiées comme prévu.

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

Vérifie que le paramètre android.tonemap.mode est appliqué. Applique différentes courbes de carte de tonalité à chaque canal R, V et B, et vérifie que les images de sortie sont modifiées comme prévu. Ce test comprend deux tests : test1 et test2.

API testées:

Pass :

test1: les deux images ont un mappage des tons linéaire, mais n=1 présente un gradient plus prononcé. Le canal G (vert) est plus clair pour l'image n=1.
test2: même mappage des tons, mais longueur différente. Les images sont identiques.


test_param_tonemap_mode_n=0.jpg	test_param_tonemap_mode_n=1.jpg

test_post_raw_sensitivity_boost

Vérifie l'amélioration de la sensibilité RAW. Capture un ensemble d'images RAW et YUV avec une sensibilité différente, publie la combinaison d'amélioration de la sensibilité RAW et vérifie si la moyenne des pixels de sortie correspond aux paramètres de la requête.

API testées:

Pass:les images RAW deviennent plus sombres à mesure que le boost augmente, tandis que la luminosité des images YUV reste constante.

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_boost_sensitivity_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_boost_sensitivity_raw_sensitivity_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

Capture un ensemble d'images brutes avec des gains croissants et mesure le bruit. Captures au format RAW uniquement, en rafale.

API testées:

Pass:chaque prise de vue est plus bruyante que la précédente, car le gain augmente.

Utilise la variance de la cellule de la grille des statistiques du centre.

test_raw_burst_sensitivity_variance

variance_de_sensibilité_raw_intensive.png

test_raw_exposure

Capture un ensemble d'images brutes avec une durée d'exposition croissante et mesure les valeurs de pixel.

API testées:

Pass:augmenter la valeur ISO (gain) rend les pixels plus sensibles à la lumière, ce qui fait que le graphique se déplace vers la gauche.

test_raw_exposure_s=55

test_raw_exposure_s=55.png

(10⁰ correspond à 1 ms, 10¹ à 10 ms et 10⁻¹ à 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

test_raw_exposure_s=440

test_raw_exposure_s=440.png

test_raw_sensitivity

Capture un ensemble d'images brutes avec des sensibilités croissantes et mesure le bruit (variance) dans les 10% centraux de l'image. Vérifie que chaque prise de vue est plus bruyante que la précédente.

API testées:

Pass (Passage) : la variance augmente à chaque prise de vue.

test_raw_sensitivity_variance

test_raw_sensitivity_variance.png

test_retrait_réduction_bruit

Vérifie que android.noiseReduction.mode est appliqué aux requêtes de retraitement. Capture des images retravaillées lorsque l'appareil photo est faiblement éclairé. Utilise un gain analogique élevé pour s'assurer que l'image de capture comporte du bruit. Capture trois images retraitées : NR désactivé, "rapide" et "haute qualité". Capture une image retravaillée avec un gain faible et le bruit de réduction désactivé, et utilise la variance de cette image comme référence.

API testées:

android.hardware.camera2.CaptureResult#NOISE_REDUCTION_MODE

Pass:FAST >= OFF, HQ >= FAST, HQ >> OFF

Graphique SNR par rapport à NR_MODE

Graphique typique de SNR par rapport à NR_MODE

test_tonemap_Sequence

Teste une séquence de prises de vue avec différentes courbes de la carte de tons. Enregistre 3 prises de vue manuelles avec une carte de tons linéaire. Prend trois clichés manuels avec la carte de tons par défaut. Calcule le delta entre chaque paire d'images consécutives.

API testées:

Pass:trois trames identiques sont suivies d'un autre ensemble de trois trames identiques.

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

Vérifie que toutes les tailles et tous les formats signalés pour la capture d'image fonctionnent. Utilise une requête manuelle avec une carte de tons linéaire afin que les formats YUV et JPEG se ressemblent lorsqu'ils sont convertis par le module image_processing_utils. Les images ne sont pas enregistrées par défaut, mais vous pouvez les enregistrer en activant debug_mode.

API testées:

Pass:tous les centres d'image présentent une différence RMS (valeur quadratique moyenne d'un signal) maximale dans les images converties en RVB avec 3% de l'image YUV de la plus haute résolution.

test_yuv_jpeg_all

test_yuv_jpeg_all.png

test_yuv_plus_dng

Vérifie que les tailles et formats signalés pour la capture d'image fonctionnent.

API testées:

android.hardware.camera2.CameraMetadata#REQUEST_AVAILABLE_CAPABILITIES_RAW

Pass (Passer) : le test se termine et renvoie les images demandées.

test_yuv_plus_dng

test_yuv_plus_dng.jpg

test_yuv_plus_jpeg

Teste la capture d'un seul frame en tant que sortie YUV et JPEG. Utilise une requête manuelle avec une carte de tons linéaire afin que les formats YUV et JPEG se ressemblent lorsqu'ils sont convertis par le module image_processing_utils.

API testées:

Pass:les images YUV et JPEG sont similaires et présentent une différence RMS (valeur racine carrée de la moyenne quadratique d'un signal) inférieure à 1 %.


test_yuv_plus_jpg_jpg.jpg	test_yuv_plus_jpeg_yuv.jpg

test_yuv_plus_raw

Teste la capture d'une seule image en tant que sortie RAW/RAW10/RAW12 et YUV, si compatible. Utilise une requête manuelle avec une carte de tonalités linéaire pour que les valeurs brutes et YUV soient identiques. Compare les valeurs RVB de 10% au centre des images converties en RVB. Journauxandroid.shading.mode.

API testées:

Pass:les images YUV et brutes sont similaires et présentent une différence RMS (valeur racine carrée moyenne d'un signal) inférieure à 3,5 %.


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

scene2_a

scene2_a comporte trois visages sur un fond gris et des vêtements neutres. Les visages sont choisis pour présenter un large éventail de couleurs de peau. Le graphique doit avoir la bonne orientation pour que la détection de visages fonctionne de manière optimale.

scene2_a

test_autoframing

Teste le comportement de cadrage automatique de l'appareil photo. Effectue un zoom important pour qu'aucun des visages de la scène ne soit visible, active le mode de cadrage automatique en définissant AUTOFRAMING dans CaptureRequest sur True et vérifie si tous les visages de la scène d'origine peuvent être détectés lorsque l'état converge (c'est-à-dire lorsque AUTOFRAMING_STATE dans CaptureResult est défini sur AUTOFRAMING_STATE_CONVERGED).

API testées:

OK:les trois visages sont détectés.

Test_display_p3

Test de la capture Display P3 au format JPEG à l'aide de l'API ColorSpaceProfiles. Vérifie que le fichier JPEG capturé possède un profil ICC approprié dans son en-tête et que l'image contient des couleurs en dehors de la gamme sRVB.

API testées:

Pass:le fichier JPEG contient un profil ICC Display P3 et des couleurs en dehors de la gamme sRGB.

test_effects

Capture l'image pour les effets de l'appareil photo compatibles et vérifie s'ils sont générés correctement. Le test ne vérifie que les effets OFF et MONO, mais enregistre des images pour tous les effets compatibles.

API testées:

Pass:capture l'image de la scène avec les effets OFF et une image monochrome avec les effets définis sur MONO.

test_effects_MONO

test_effects_MONO.jpg

test_format_combos

Teste différentes combinaisons de formats de sortie.

API testées:

Pass (Réussite) : toutes les combinaisons sont correctement capturées.

nombre_tests

Teste la détection des visages.

API testées:

Pass (Passer) : détecte trois visages.

nombre_tests_mode_fd_1

nombre_tests_mode_fd_1.jpg

test_reprocess_uv_swap

Vérifie que le retraitement YUV ne permute pas les plans U et V. Pour ce faire, la somme des différences absolues (SAD) entre l'image retravaillée et une capture non retravaillée est calculée. Si l'échange des plans U et V de sortie de la capture retravaillée entraîne une augmentation de la SAD, on suppose que la sortie comporte les plans U et V corrects.

API testées:

Pass:les plans U et V ne sont pas permutés.

test_reprocess_uv_swap

test_reprocess_uv_swap.png

scène2_b

nombre_tests

Teste la détection de visages sur des portraits avec une plus grande diversité de carnations.

API testées:

Pass:trois visages sont détectés.

nombre_tests_mode_fd_1

test_num_faces_fd_mode_1.jpg

test_yuv_jpeg_capture_sameness

Capture deux images en utilisant les plus grands formats YUV et JPEG courants, avec le même format que le plus grand format JPEG, sans dépasser une résolution de 1 920 x 1 440. Définit jpeg.quality sur 100 et capture une requête à deux surfaces. Convertit les deux images en tableaux RVB et calcule la différence RMS (Root Mean Square) 3D entre les deux images.

De plus, ce test vérifie que les sorties YUV pour tous les cas d'utilisation de flux compatibles sont raisonnablement similaires à celles du YUV avec le cas d'utilisation STILL_CAPTURE.

API testées:

Pass:les images YUV et JPEG du cas d'utilisation STILL_CAPTURE présentent une différence RMS (valeur quadratique moyenne d'un signal) inférieure à 3 %. Les images YUV de tous les cas d'utilisation compatibles présentent une différence RMS inférieure à 10% par rapport aux images YUV du cas d'utilisation STILL_CAPTURE.

scene2_c

nombre_tests

Teste la détection de visages sur des portraits avec une plus grande diversité de carnations.

API testées:

Pass:trois visages sont détectés.

nombre_tests_mode_fd_1

test_num_faces_fd_mode_1.jpg

test_jpeg_capture_perf_class

Teste la latence de capture JPEG pour la classe de performances S, comme spécifié dans la section 2.2.7.2 Appareil photo du CDD.

Pass:la latence de capture JPEG camera2 doit être inférieure à 1 000 ms pour la résolution 1080p, comme mesuré par le test de performances de la caméra CTS dans les conditions d'éclairage ITS (3 000 K) pour les deux caméras principales.

test_camera_launch_perf_class

Teste la latence de lancement de l'appareil photo pour la classe de performances S, comme indiqué dans la section 2.2.7.2 Appareil photo du CDD.

Pass:la latence de démarrage de Camera2 (ouverture de la caméra au premier frame d'aperçu) doit être inférieure à 600 ms, comme mesuré par le test de performances de la caméra CTS dans les conditions d'éclairage ITS (3 000 K) pour les deux caméras principales.

test_caméra_par_défaut_hdr

Vérifie que la capture par défaut de l'appareil photo est Ultra HDR pour la classe de performances 15, comme indiqué dans la section 2.2.7.2 Appareil photo du CDD.

Réussite:la capture par défaut du package de l'appareil photo DOIT être en Ultra HDR pour un appareil de classe de performance 15.

scene2_d

test_num_faces

Teste la détection de visages sur des portraits avec une plus grande diversité de carnations.

API testées:

Pass:trois visages sont détectés.

scène2_e

test_continuous_picture

50 cadres en résolution VGA sont capturés avec le premier paramètre de la requête de capture :android.control.afMode = 4 (CONTINUOUS_PICTURE).

API testées:

Pass (Passer) : le système 3A se stabilise à la fin d'une capture de 50 cadres.

test_num_faces

Teste la détection de visages sur des portraits avec une plus grande diversité de carnations.

API testées:

Pass:trois visages sont détectés.

scene2_f

scène2_f comporte trois visages sur fond blanc et portant une tenue blanche. Les visages présentent une large gamme de tons de peau et un contraste élevé avec l'arrière-plan.

scene2_f

test_num_faces

Teste la détection de visages sur des portraits avec une plus grande diversité de carnations.

API testées:

Pass:trois visages sont détectés.

nombre_tests_mode_fd_1

nombre_tests_mode_fd_1.jpg

scene3

Scene3 utilise le graphique ISO12233, et la plupart des tests utilisent une méthode d'extraction de graphique pour trouver le graphique dans la scène. C'est pourquoi la plupart des images enregistrées n'ont pas de bordures comme les images des scènes 1, 2 ou 4, mais uniquement le graphique. Le graphique doit être dans la bonne orientation pour que le sélecteur de graphiques fonctionne de manière optimale.

amélioration_finition_test

Vérifie que le paramètre android.edge.mode est appliqué correctement. Capture des images non retravaillées pour chaque mode de bordure et renvoie la netteté de l'image de sortie et les métadonnées de résultat de capture. Traite une requête de capture avec un mode de bord, une sensibilité, un temps d'exposition, une distance de mise au point et un paramètre de surface de sortie donnés.

Pass:le mode HQ (2) est plus net que le mode OFF (0). Le mode FAST (1) est plus net que le mode OFF. Le mode HQ est plus net ou égal au mode FAST.

API testées:

android.hardware.camera2.CaptureRequest#EDGE_MODE

Paramètres de la caméra concernés:

EDGE_MODE

test_edge_enhancement_edge=0

test_edge_enhancement_edge=0.jpg

test_edge_enhancement_edge=1

test_edge_enhancement_edge=1.jpg (mode rapide)

test_edge_enhancement_edge=2

test_edge_enhancement_edge=2.jpg (mode Haute qualité)

test_flip_mirror

Vérifie si l'image est correctement orientée conformément à la section 7.5.2 de la CDD "Caméra avant [C-1-5]".

Les images en miroir, inversées ou pivotées peuvent être identifiées par le losange situé près du centre.

Pass:l'image n'est pas inversée, mise en miroir ni pivotée.

test_flip_mirror_scene_patch

test_flip_mirror_scene_patch.jpg

dérive_imu_test

Vérifie si l'unité de mesure inertiale (IMU) offre une sortie stable pendant 30 secondes lorsque l'appareil est immobile et capture un aperçu haute définition.

API testées:

Pass:

La dérive du gyroscope est inférieure à 0,01 rad pendant la durée du test.
La variance de la lecture du gyroscope est inférieure à 1E-7 rad²/s²/Hz au cours de la durée du test.
La dérive du vecteur de rotation est inférieure à 0,01 rad pendant la durée du test.
(Pas encore obligatoire) La dérive du gyroscope est inférieure à 1 degré par seconde.

test_imu_drift_gyro_drift.png

test_imu_drift_rotation_vector_drift.png

test_landscape_to_portrait

Vérifie si le forçage du mode paysage en mode portrait fonctionne correctement pour les capteurs orientés paysage.

API testées:

Pass (Échec) : le test parvient à localiser un graphique avec la rotation attendue (0 degrés lorsque le forçage du mode paysage en mode portrait est désactivé, 90 degrés lorsqu'il est activé).

test_landscape_to_portrait

test_landscape_to_portrait.png

test_lens_movement_reporting

Vérifie si l'indicateur de mouvement de l'objectif est correctement signalé. Capture une rafale de 24 images, dont les 12 premières sont prises à la distance de mise au point optimale (déterminée par 3A) et les 12 dernières à la distance de mise au point minimale. Vers le frame 12, l'objectif bouge, ce qui entraîne une baisse de la netteté. La netteté se stabilise finalement lorsque l'objectif atteint sa position finale. L'indicateur de mouvement de l'objectif doit être défini dans tous les frames où la netteté est intermédiaire par rapport à la netteté des premiers frames où l'objectif est fixe à la distance focale optimale et des derniers frames où l'objectif est fixe à la distance focale minimale. Le frame exact sur lequel l'objectif se déplace n'est pas important: ce qui est vérifié est que l'indicateur de mouvement est affirmé lorsque l'objectif se déplace.

API testées:

Réussite:l'indicateur de mouvement de l'objectif se trouve à True dans le cadre avec un changement de netteté.

Mécanismes d'échec:

lens_moving: True (android.hardware.camera2.CaptureResult#LENS_STATE = 1) dans test_log.DEBUG n'est affirmé que dans les images où la netteté ne change pas.
Les images avec lens_moving: False (android.hardware.camera2.CaptureResult#LENS_STATE = 0) dans test_log.DEBUG présentent une différence de netteté par rapport aux premières images à la distance focale optimale ou aux dernières images à la distance de mise au point minimale.

test_reprocess_edge_enhancement

Vérifie si les méthodes de retraitement compatibles pour l'amélioration des contours fonctionnent correctement. Traite une requête de capture avec un mode de bord de retraitement donné et compare différents modes de capture avec les modes de bord de retraitement désactivés.

API testées:

Pass:la netteté des différents modes de bordure est correcte. HQ (mode 2) est plus net que OFF (mode 0), et l'amélioration entre les différents modes est similaire.

test_reprocess_edge_enhancement_plot

test_reprocess_edge_enhancement_plot.png

scene4

Scène 4 se compose d'un cercle noir sur fond blanc à l'intérieur d'un carré. Les tests dans scene4 peuvent être sensibles à l'alignement. À partir de la version 15, vous pouvez donc utiliser check_alignment.py dans le répertoire d'outils pour activer une vérification de l'unité de test et de l'alignement du graphique.

scene4

test_30_60FPS_preview_fov_match

Vérifie que les vidéos d'aperçu en 30 FPS et 60 FPS ont le même champ de vision. Le test capture deux vidéos, l'une à 30 FPS et l'autre à 60 FPS. Un frame représentatif est sélectionné dans chaque vidéo et analysé pour s'assurer que les changements de champ de vision des deux vidéos sont conformes aux spécifications. Vérifie que le format du cercle reste constant, que le centre du cercle et le rayon du cercle restent constants.

API testées:

Passé:les images ne sont pas étirées, le centre des images ne diffère pas de plus de 3 % et le changement maximal de format entre les vidéos en 30 FPS et 60 FPS ne dépasse pas 7,5%

Mécanismes de défaillance:

La taille du cercle de la vidéo 30 FPS est très différente de celle de la vidéo 60 FPS.
Le cercle dans l'image capturée est déformé par le pipeline de traitement.
Le cercle de l'image capturée est recadré en raison d'une demande de capture avec un format extrême, ce qui réduit la hauteur ou la largeur de l'image.
Le cercle de l'image capturée présente une réflexion au centre et ne semble pas entièrement rempli.

test_aspect_ratio_and_crop

Vérifie si les images sont déformées ou recadrées de manière inattendue dans le pipeline d'images. Prend en photo un cercle dans tous les formats. Vérifie que le cercle n'est pas déformé, qu'il ne se déplace pas du centre de l'image et que sa taille ne change pas de manière incorrecte avec des formats ou des résolutions différents.

API testées:

Pass:les images ne sont pas étirées, le centre des images ne diffère pas de plus de 3 % et le champ de vision maximal est préservé.

Mécanismes d'échec:

La caméra n'est pas alignée sur le cercle affiché sur la tablette au centre de la scène capturée.
Le cercle de l'image capturée est déformé par le pipeline de traitement.
L'image de résolution inférieure est recadrée deux fois dans le pipeline d'images, ce qui crée un champ de vision différent entre les images haute et basse résolution.
Le cercle de l'image capturée est recadré en raison d'une demande de capture avec un format extrême, ce qui réduit la hauteur ou la largeur de l'image.
Le cercle de l'image capturée présente une réflexion au centre et ne semble pas entièrement rempli.

test_multi_camera_alignment

Teste les paramètres de calibrage de la caméra liés au positionnement de la caméra pour les systèmes multicaméras. À l'aide des sous-caméras physiques multicaméras, prend une photo avec l'une des caméras physiques. Recherche le centre du cercle. Projete le centre du cercle avec les coordonnées mondiales de chaque caméra. Compare la différence entre les centres des cercles des caméras en coordonnées mondiales. Reprojette les coordonnées mondiales en coordonnées de pixel et les compare aux originales pour vérifier leur validité. Compare les tailles des cercles pour vérifier si les longueurs focales des caméras sont différentes.

API testées:

Pass:les centres et les tailles des cercles sont conformes aux attentes dans les images projetées par rapport aux images capturées à l'aide des données de calibrage de l'appareil photo et des longueurs focales.

Mécanismes de défaillance:

LENS_INTRINSIC_CALIBRATION, LENS_POSE_TRANSLATION ou LENS_POSE_ROTATION sont des valeurs de conception et non des données de calibrage réelles.
Le système de caméra n'est pas adapté à la configuration du test. Par exemple, vous pouvez tester un appareil photo grand angle et un appareil photo ultra grand angle à l'aide du support de test RFoV. Pour en savoir plus, consultez les questions fréquentes 1 sur l'ITS tout-en-un pour caméras.

test_preview_aspect_ratio_and_crop

Comme le test test_aspect_ratio_and_crop pour les captures fixes, ce test vérifie les formats d'aperçu compatibles pour s'assurer que les cadres d'aperçu ne sont pas étirés ni recadrés de manière inappropriée. Vérifie que le format du cercle ne change pas, que les images recadrées maintiennent le cercle au centre du cadre et que la taille du cercle ne change pas pour un format constant ou avec des résolutions différentes (vérification du champ de vision).

API testées:

Réussite:les images ne sont pas étirées, leur centre ne présente pas une différence de plus de 3 % et le champ de vision maximal possible est préservé.

test_preview_stabilisization_fov

Vérifie les tailles d'aperçu compatibles pour s'assurer que le champ de vision est recadré de manière appropriée. Le test capture deux vidéos, l'une avec la stabilisation de l'aperçu ON et l'autre avec la stabilisation de l'aperçu OFF. Une image représentative est sélectionnée dans chaque vidéo et analysée pour s'assurer que les modifications apportées au titre de la vidéo sont conformes aux spécifications.

API testées:

Pass:le format du cercle reste à peu près constant, l'emplacement du centre du cercle reste stable et la taille du cercle ne change pas de plus de 20%.

test_video_aspect_ratio_and_crop

Prend des vidéos d'un cercle à l'intérieur d'un carré, quel que soit le format vidéo. Extraction des images clés et vérification que le format du cercle ne change pas, que les images recadrées conservent le cercle au centre et que la taille du cercle ne change pas pour un format constant ou avec une résolution différente (vérification du champ de vision).

API testées:

Pass:les images vidéo ne sont pas étirées, le centre des images ne diffère pas de plus de 3 % et le champ de vision maximal est préservé.

scène 5

La scène 5 nécessite une scène grise allumée uniformément. Pour cela, un diffuseur est placé sur l'objectif de la caméra. Nous vous recommandons le diffuseur suivant : www.edmundoptics.com/optics/window-diffusers/optical-diffusers/opal-diffusing-glass/46168.

Pour préparer la scène, fixez un diffuseur devant la caméra et orientez-la vers une source lumineuse d'environ 2 000 lux. Les images capturées pour la scène 5 nécessitent un éclairage diffus sans caractéristique évidente. Voici un exemple d'image:

scène 5

capture de la scène 5

test_lens_shading_and_color_uniformity

Vérifie que la correction de l'ombre de l'objectif est appliquée de manière appropriée et que la couleur d'une scène monochrome uniforme est répartie uniformément. Effectue ce test sur un frame YUV avec 3A automatique. L'ombre de l'objectif est évaluée en fonction du canal Y. Mesure la valeur y moyenne pour chaque bloc d'échantillon spécifié, et détermine la réussite ou l'échec en comparant la valeur y au centre. Le test d'uniformité des couleurs est évalué dans l'espace r/g et b/g.

API testées:

Réussite:dans le rayon spécifié de l'image, la variance des valeurs r/g et b/g doit être inférieure à 20% pour réussir le test.

scene6

Scene6 est une grille de petits cercles avec un carré dans un coin pour indiquer l'orientation. Les petits cercles sont nécessaires pour tester la fonction de zoom sur une large plage. Les tests de la scène 6 peuvent être sensibles à l'alignement. À partir de la version 15, vous pouvez donc utiliser check_alignment.py dans le répertoire des outils pour vérifier l'alignement du DUT et du graphique.

scene6

test_dans_le_zoom_capteur

Teste le comportement de la fonctionnalité de zoom dans le capteur de l'appareil photo, qui produit des images RAW recadrées.

Lorsque le cas d'utilisation du flux est défini sur CROPPED_RAW, le test effectue deux captures sur la plage de zoom, une image RAW à champ de vision (FoV) complet et une image RAW recadrée. Le test convertit les images en tableaux RVB, réduit la taille de l'image RAW recadrée en taille complète à celle indiquée par SCALER_RAW_CROP_REGION et calcule la différence RMS (racine carrée moyenne) 3D entre les deux images.

API testées:

Pass:la différence de racine carrée de l'erreur quadratique moyenne (RMSE, Root Mean Square Error) 3D entre l'image RAW recadrée et réduite et l'image RAW complète du champ de vision est inférieure au seuil défini dans le test.

Test_zoom

Teste le comportement du zoom de l'appareil photo. Prend des captures sur la plage de zoom et vérifie si les cercles grossissent à mesure que la caméra fait un zoom avant. Pour chaque format (YUV, JPEG), la même session de capture d'appareil photo est utilisée pour converger 3A et effectuer des captures.

API testées:

Pass (Passer) : la taille relative du cercle capturé est exacte par rapport au format de zoom demandé pour s'assurer que l'appareil photo fait un zoom correct.

test_zoom

test_zoom pour trouver le contour du cercle le plus proche du centre.

test_zoom_faible_latence

Teste le comportement du zoom à faible latence de la caméra. Effectue des captures sur la plage de zoom avec android.control.settingsOverride = 1 (SETTINGS_OVERRIDE_ZOOM) et vérifie si les cercles des images de sortie correspondent aux ratios de zoom dans les métadonnées de capture. La même session de capture d'appareil photo est utilisée pour converger 3A et effectuer des captures.

API testées:

Pass (Passer) : la taille relative du cercle capturé est exacte par rapport aux métadonnées des résultats du rapport de zoom.

test_preview_video_zoom_match

Vérifie que lors de l'enregistrement et du zoom, l'aperçu vidéo et la sortie vidéo affichent et enregistrent la même sortie. Calcule la taille du cercle le plus proche du centre à différents ratios de zoom et vérifie si la taille du cercle augmente à mesure que le ratio de zoom augmente.

API testées:

Pass (Passer) : la taille relative du cercle capturé est exacte par rapport au rapport de zoom demandé dans la vidéo et l'aperçu.

VGA_640x480_key_frame.png (avant zoom)

aperçu_640x480_key_frame.png

preview_640x480_key_frame.png (avant zoom)

VGA_640x480_key_frame.png (après zoom)

aperçu_640x480_key_frame_zoomed.png

preview_640x480_key_frame.png (après zoom)

test_preview_zoom

Vérifie que le rapport de zoom de chaque frame d'aperçu correspond aux métadonnées de capture correspondantes. Le test prend les images d'aperçu sur la plage de zoom et trouve le contour du cercle le plus proche du centre. Le test vérifie ensuite que le cercle sélectionné s'agrandit et que son centre s'éloigne du centre de l'image lorsque l'appareil photo fait un zoom avant.

API testées:

Réussite:la taille relative du cercle sélectionné correspond au ratio de zoom indiqué du résultat de capture correspondant pour toutes les images d'aperçu. La distance relative du cercle sélectionné par rapport au centre de l'image est exacte pour le rapport de zoom indiqué du résultat de capture correspondant de tous les cadres d'aperçu.

Test_zoom

Images test_preview_zoom montrant le cercle sélectionné le plus proche du centre

test_session_characteristics_zoom

Teste la plage de rapport de zoom pour toutes les configurations de session compatibles listées dans CameraCharacteristics#INFO_SESSION_CONFIGURATION_QUERY_VERSION. Pour chacune de ces configurations, si CameraDeviceSetup#isSessionConfigurationSupported renvoie la valeur "true", le test vérifie que la plage de rapport de zoom renvoyée dans CameraDeviceSetup#getSessionCharacteristics peut être atteinte.

API testées:

Pass:les rapports de zoom minimal et maximal peuvent être atteints pour chaque SessionConfiguration compatible listée dans CameraCharacteristics#INFO_SESSION_CONFIGURATION_QUERY_VERSION.

scene7

Scene7 est un cadre rectangulaire divisé en quatre quadrants égaux, chacun rempli d'une couleur différente. Au centre du rectangle se trouve un graphique de bord incliné pour vérifier la netteté. Quatre repères ArUco sont alignés sur les quatre coins externes du rectangle pour vous aider à obtenir des coordonnées précises du cadre rectangulaire principal avec différents ratios de zoom.

scene7

test_multi_camera_switch

Ce test vérifie que, lors de l'enregistrement d'aperçu avec des ratios de zoom différents, le basculement entre les objectifs ultra grand angle (UW) et les objectifs grand angle (W) donne des valeurs RVB similaires.

Le test utilise différents rapports de zoom dans la plage prédéfinie pour effectuer un enregistrement d'aperçu dynamique et identifier le point auquel la caméra physique change. Ce point marque le passage de l'objectif ultra grand-angle à l'objectif grand-angle.

Les images capturées au point d'intersection et avant celui-ci sont analysées pour l'exposition automatique (AE), la balance des blancs automatique (AWB) et la mise au point automatique (AF).

La vérification de l'exposition automatique permet de s'assurer que le changement de luma se situe dans la plage prévue pour les images d'objectifs UW et W. Le contrôle de l'AWB vérifie que les ratios R/V et B/G sont inférieurs aux valeurs seuils pour les images d'objectifs ultra grand angle et larges. La vérification de la mise au point automatique évalue la valeur d'estimation de la netteté en fonction de la magnitude moyenne du gradient entre les images des objectifs UW et W.

API testées:

Pass (Passer) : pour que le test réussisse, les vérifications AE, AWB et AF doivent toutes réussir. Voici les critères de chaque vérification:

Vérification de l'AE: la variation de la luminance entre les images de l'objectif grand-angle et de l'objectif ultra grand-angle doit être inférieure à 0,5%.
Vérification de l'AWB: la différence entre les valeurs R/G et B/G pour les images de l'objectif UW et de l'objectif W doit être inférieure à 0,5%.
Vérification de la mise au point: la variation de netteté entre les images des objectifs UW et W doit être inférieure à 2%.

scène 8

Scene8 est un cadre rectangulaire divisé en quatre régions égales, chacune contenant un portrait pris avec une exposition différente ou superposée avec une nuance de couleur différente (teinte de bleu, exposition accrue, exposition réduite, ombre jaune). Quatre repères ArUco sont alignés sur les quatre coins extérieurs du rectangle pour obtenir des coordonnées précises du cadre rectangulaire principal.

scene8

régions_test_ae_awb

Vérifie que les valeurs RVB et luma diffèrent lors de l'enregistrement d'aperçu dans différentes régions d'exposition automatique (AE) et de balance des blancs automatique (AWB).

Le test enregistre un enregistrement d'aperçu de huit secondes, effectuant une mesure AE et AWB sur chaque quadrant pendant deux secondes chacun. Le test extrait ensuite un frame de l'enregistrement de prévisualisation de chaque région et utilise les frames extraits pour effectuer les vérifications AE et AWB suivantes:

Vérification de l'AE: vérifie que la mesure du cadre de la région avec une exposition réduite a une valeur de luma supérieure à 1% par rapport à la mesure du cadre de la région avec une exposition accrue. Cela permet de vérifier que les images sont éclaircies lors de la mesure d'une zone sombre.
Vérification de l'AWB: vérifie que le rapport entre le rouge et le bleu (des valeurs RVB moyennes de l'image) dans le frame avec la région de mesure bleue est supérieur à 2 % par rapport au frame avec la région de mesure jaune. Cela permet de vérifier que les images ont une valeur RVB équilibrée lors de la mesure d'une région jaune (chaude) ou bleue (froide).

API testées:

Pass (Passer) : les vérifications AE et AWB sont toutes deux réussies.

scène 9

Scene9 se compose de milliers de cercles de taille et de couleur aléatoires pour créer une scène à répétabilité très faible afin de mettre à l'épreuve les algorithmes de compression JPEG.

scène 9

scene9

test_jpeg_high_entropy

Vérifie que la compression JPEG de l'appareil photo fonctionne sur scene9 avec une entropie élevée et que le facteur de qualité JPEG est défini sur 100%. Le facteur de zoom est augmenté pour garantir que la scène affichée sur la tablette remplit le champ de vision de la caméra.

API testées:

Réussite:le fichier JPEG est correctement compressé, écrit et lu à partir du disque.

test_jpeg_quality

Teste la qualité de compression JPEG de l'appareil photo. Étapes de qualité JPEG via android.jpeg.quality et assurez-vous que les tables de quantification changent correctement.

API testées:

Pass:la matrice de quantification diminue à mesure que la qualité augmente. (La matrice représente le facteur de division.)

test_jpeg_quality

Moyennes de la matrice luma/chroma de la caméra arrière du Pixel 4 DQT par rapport à la qualité JPEG

Échec de test_jpeg_quality

Exemple de test ayant échoué

Notez que pour les images de très faible qualité (jpeg.quality < 50), il n'y a pas d'augmentation de la compression dans la matrice de quantification.

scene_video

La scène scene_video est une scène vidéo. Il se compose de quatre cercles de couleurs différentes se déplaçant d'avant en arrière à des fréquences d'images différentes sur un fond blanc.

scene_video

test_preview_frame_drop

Vérifie que la fréquence d'images d'aperçu demandée est maintenue avec une scène dynamique. Ce test s'exécute sur toutes les caméras exposées à des applications tierces.

API testées:

Pass (Échec) : la fréquence d'images de l'aperçu est au maximum de la plage de fréquence d'images demandée, et la variation moyenne entre les images consécutives est inférieure à la tolérance relative définie dans le test.

extensions_scène

Les tests scene_extensions sont destinés aux extensions d'appareil photo et doivent utiliser Camera ITS-in-a-Box, car ils nécessitent un contrôle précis de l'environnement de test. De plus, toutes les fuites de lumière doivent être contrôlées. Vous devrez peut-être couvrir le support de test, l'appareil de test et la tablette avec un chiffon, et éliminer les fuites de lumière sur l'écran avant de l'appareil testé.

scène_hdr

La scène scene_hdr se compose d'un portrait à gauche et d'un code QR à faible contraste à droite.

scène_hdr

scene_hdr

test_hdr_extension

Teste l'extension HDR. Prend des captures avec et sans l'extension activée, et vérifie si l'extension rend le code QR plus détectable.

API testées:

Réussite:l'extension HDR réduit le nombre de changements de contraste nécessaires pour détecter le code QR ou réduit le gradient sur le code QR.

scene_low_light

La scène scene_low_light se compose d'une grille de carrés de différentes nuances de gris sur un fond noir, et la grille de carrés est liée par un contour rouge. Les carrés sont disposés selon une orientation de courbe de Hilbert.

scene_low_light

extension_nuit_test

Teste l'extension de nuit. Effectue des captures avec l'extension activée et effectue les opérations suivantes:

Détecte la présence de 20 carrés
Calcule la lumière limitée par chaque carré
Calcule la valeur luma moyenne des six premiers carrés en fonction de l'orientation de la grille de la courbe de Hilbert
Calcule la différence en valeur luma de carrés consécutifs (par exemple, carré2 - carré1) jusqu'aux carrés 5 et 6 (carré6 - carré5), et calcule la moyenne des cinq différences calculées.

API testées:

Pass (Échec) : la valeur luma moyenne des six premiers carrés doit être d'au moins 85, et la différence moyenne de la valeur luma des carrés consécutifs jusqu'aux carrés 5 et 6 doit être d'au moins 17.

Le graphique de luminance suivant montre à quoi ressemble un résultat de test réussi.

scene_low_light_night_pass

test_low_light_boost_extension

Teste le mode AE par faible luminosité. Si Camera2 est compatible avec le mode AE d'amplification de la luminosité, ce test est effectué pour Camera2. Si l'extension de caméra du mode Nuit est compatible et que l'extension prend en charge le mode AE pour faible luminosité, ce test est également effectué pour l'extension de caméra en mode Nuit. Ce test définit le mode AE sur le renforcement de la lumière faible, extrait un frame de l'aperçu et effectue les opérations suivantes:

Détecte la présence de 20 boîtes
Calcule la luminance limitée par chaque cadre
Calcule la valeur de luminosité moyenne des six premiers carrés en fonction de l'orientation de la grille de la courbe d'Hilbert.
Calcule la différence en valeur luma de carrés consécutifs (par exemple, carré2 - carré1) jusqu'aux carrés 5 et 6 (carré6 - carré5), et calcule la moyenne des cinq différences calculées.

API testées:

Réussite:la valeur de luminosité moyenne des six premiers carrés doit être d'au moins 70, et la différence moyenne de valeur de luma des carrés consécutifs (jusqu'aux carrés 5 et 6) doit être d'au moins 17.

flash_scène

Les tests scene_flash nécessitent une scène sombre dans le champ de fusion des capteurs.

test_auto_flash

Vérifie que le flash automatique est déclenché dans une scène sombre pour les caméras arrière et avant. Pour les caméras avant, le flash automatique utilise l'écran pour éclairer la scène, et non un flash physique. Le test vérifie que le flash automatique est déclenché en vérifiant que le centre de l'image de la carte est plus lumineux lorsque le flash automatique est activé. Pour déclencher le flash automatique, les lumières du support de test doivent être éteintes. Elles peuvent être éteintes automatiquement avec la manette Arduino. La scène doit être complètement sombre pour que le test fonctionne correctement. L'application Jetpack Camera (JCA) doit être installée sur l'appareil avant les tests. Le flash automatique pour les appareils photo arrière repose sur l'état AE pour être déclenché, mais le flash automatique pour les appareils photo avant ne repose pas sur l'AE et est toujours déclenché.

API testées:

Pass:le centre de l'image de la carte avec le flash automatique activé est plus clair que l'image de la scène d'origine pour toutes les caméras.

test_force_du_flash

Vérifie que le contrôle de l'intensité du flash en mode SINGLE est implémenté correctement.

Vérifie que si l'appareil est compatible avec le contrôle de l'intensité du flash lors de l'utilisation de l'appareil photo en mode SINGLE, l'intensité du flash change en fonction des différents niveaux d'intensité demandés. Vérifie que le contrôle de l'intensité du flash fonctionne avec différents AE_MODES. Par exemple, si le mode d'exposition automatique est ON ou OFF, l'intensité du flash a un effet sur la luminosité. Si le mode est ON_AUTO_FLASH, l'intensité du flash n'a aucun effet sur la luminosité. Pour effectuer le test, les lumières du support doivent être éteintes. Les lumières peuvent être éteintes automatiquement avec la manette Arduino. La scène doit être complètement sombre pour que le test fonctionne correctement.

API testées:

Réussite:

Lorsque le mode d'exposition automatique est ON ou OFF, la luminosité des zones de l'image augmente à mesure que l'intensité du flash passe de l'absence de flash à FLASH_SINGLE_STRENGTH_MAX_LEVEL. Lorsque le mode d'exposition automatique est ON_AUTO_FLASH, la différence de luminosité des zones de l'image est dans la tolérance lorsque le niveau d'intensité du flash passe de l'absence de flash à FLASH_SINGLE_STRENGTH_MAX_LEVEL.

test_led_snapshot

Vérifie que les instantanés LED ne saturent ni ne teintent l'image.

Ce test ajoute un contrôleur d'éclairage au boîtier de fusion des capteurs pour contrôler les lumières. Lorsque les lumières sont définies sur OFF, le test effectue une capture avec le mode AUTO_FLASH défini sur ON. Lors de cette capture, le test exécute une séquence de précapture avec le déclencheur aePrecapture défini sur START et définit l'intent de capture sur Preview pour effectuer la capture avec flash.

Étant donné que la capture présente un point chaud distinctif en raison du flash, le test calcule la moyenne de l'image flash de l'ensemble de la capture et vérifie si la valeur se situe dans la plage (68, 102). Pour vérifier si l'image est raisonnablement équilibrée en blanc, le test calcule les ratios R/G et B/G, puis vérifie si ces ratios sont compris entre 0,95 et 1,05.

API testées:

Pass:les ratios R/G et B/G sont compris entre 0,95 et 1,05. La moyenne de l'image avec flash est comprise dans la plage (68, 102).

test_preview_min_frame_rate

Vérifie que la fréquence d'images de l'aperçu diminue correctement dans une scène sombre. Pour que ce test fonctionne correctement, les lumières du support d'essai doivent être éteintes par le contrôleur ou manuellement par l'opérateur de test.

API testées:

Pass (Échec) : la fréquence d'images de prévisualisation est au minimum de la plage de fréquence d'images demandée, et la variation entre les images est inférieure à la tolérance absolue définie dans le test.

test_torch_strength

Vérifie que le contrôle de l'intensité du flash en mode TORCH est implémenté correctement.

Vérifie que si l'appareil prend en charge le contrôle de l'intensité du flash lors de l'utilisation de l'appareil photo en mode TORCH, l'intensité de la lampe de poche change en fonction des niveaux demandés. Vérifie que le contrôle de l'intensité du flash fonctionne avec différents AE_MODES. Par exemple, si le mode d'exposition automatique est ON ou OFF, l'intensité du flash a un effet sur la luminosité. Si le mode est ON_AUTO_FLASH, l'intensité du flash n'a aucun effet sur la luminosité. Vérifie que l'intensité de la lampe de poche reste la même pendant toute la durée d'un rafales, en simulant une session de capture vidéo. Pour effectuer le test, les lumières du banc d'essai doivent être éteintes. Elles peuvent être éteintes automatiquement avec le contrôleur Arduino. La scène doit être complètement sombre pour que le test fonctionne correctement.

API testées:

Pass :

Lorsque le mode d'exposition automatique est défini sur ON ou OFF, la luminosité des correctifs de l'image en rafale augmente à mesure que l'intensité du flash passe de l'absence de flash à FLASH_TORCH_STRENGTH_MAX_LEVEL. Lorsque le mode d'exposition automatique est défini sur ON_AUTO_FLASH, la différence de luminosité des zones en rafale de l'image est comprise dans la tolérance à mesure que le niveau d'intensité du flash passe de l'absence de flash à FLASH_TORCH_STRENGTH_MAX_LEVEL.

capteur_fusion

Les tests de fusion de capteurs nécessitent un mouvement spécifique du téléphone devant un motif en damier et des repères ArUco. Pour des résultats optimaux, assurez-vous que le graphique de test est installé à plat. Les graphiques qui ne sont pas plats affectent les calculs de rotation pour de nombreux tests. Le graphique doit remplir le dos de la boîte de fusion de capteurs en s'imprimant à 43 x 43 cm. Les tests sensor_fusion peuvent être automatisés grâce à Sensor Fusion Box.

Graphique de fusion des capteurs

Graphique de fusion de capteurs

Graphique de fusion des capteurs dans Rig

Graphique de fusion des capteurs qui remplit l'arrière de la boîte de fusion des capteurs

test_lens_intrinsic_calibration

Vérifie que le centre optique intrinsèque de l'objectif change lorsque l'objectif se déplace en raison de la stabilisation optique de l'image (OIS). Si les échantillons intrinsèques de l'objectif sont compatibles, vérifiez que le centre optique des échantillons intrinsèques de l'objectif change lorsque l'objectif se déplace en raison de la stabilisation optique de l'image (OIS).

API testées:

Pass:le centre optique intrinsèque de l'objectif change d'un pixel ou plus. Si les échantillons intrinsèques des objectifs sont compatibles, leur centre optique change d'au moins un pixel.

Exemple de tracé test_lens_intrinsic_calibration montrant les changements de points principaux en pixels pour chaque frame

test_multi_camera_frame_sync

Vérifie que les codes temporels des images capturés par la caméra logique sont compris dans une plage de 10 ms en calculant les angles des carrés du damier pour déterminer le code temporel.

API testées:

Pass:l'angle entre les images de chaque caméra ne change pas sensiblement lorsque le téléphone est pivoté.

test_preview_distortion

Vérifie que la distorsion est corrigée dans chaque image d'aperçu prise à différents niveaux de zoom. Pour chaque image d'aperçu, le test calcule les points idéaux en fonction des fonctionnalités intrinsèques et externes de l'appareil photo. Dans l'exemple d'image, les points idéaux sont affichés en vert, et les points réels en rouge. L'erreur de distorsion est calculée en fonction de la distance au pixel de la racine carrée de l'erreur quadratique moyenne (RMSE) entre les points réels et les points idéaux. Les surbrillances vertes et rouges de l'image permettent de détecter visuellement la zone d'erreur de distorsion.

exemple_distorsion_aperçu_test.jpg

Image d'un damier avec les points idéaux en vert et les points réels en rouge

API testées:

Pass (Passer) : l'erreur de distorsion normalisée de chaque frame d'aperçu est inférieure au seuil défini dans le test.

test_preview_stabilization

Tests de la vidéo d'aperçu stabilisée qui tourne moins que le gyroscope.

API testées:

Pass:l'angle de rotation maximal sur les images est inférieur à 70% de la rotation du gyroscope.

Vous trouverez ci-dessous des exemples de vidéos avec et sans stabilisation.

Exemple de vidéo avec stabilisation
Exemple de vidéo sans stabilisation

test_sensor_fusion

Teste la différence de code temporel entre la caméra et le gyroscope pour les applications de RA et de RV. Le téléphone fait l'objet d'une rotation de 90 degrés 10 fois devant le motif en damier. Le temps de latence aller-retour est d'environ deux secondes. Ce test est ignoré si aucun gyroscope n'est inclus ou si le paramètre REALTIME de la source de code temporel n'est pas activé.

Le test test_sensor_fusion génère un certain nombre de graphiques. Les deux graphiques les plus importants pour le débogage sont les suivants:

test_sensor_fusion_gyro_events: affiche les événements du gyroscope du téléphone pendant le test. Un mouvement dans les directions X et Y implique que le téléphone n'est pas solidement fixé sur la plaque de montage, ce qui réduit la probabilité de réussite du test. Le nombre de cycles dans le graphique dépend de la vitesse d'écriture pour l'enregistrement des frames.

test_sensor_fusion_gyro_events
test_sensor_fusion_plot_rotations: affiche l'alignement du gyroscope et des événements de la caméra. Ce graphique doit montrer un mouvement correspondant entre l'appareil photo et le gyroscope à +/- 1 ms.

test_sensor_fusion_plot_rotations

API testées:

Pass:le décalage des codes temporels de la caméra et du gyroscope est inférieur à 1 ms, conformément à la section 7.3.9 de la CDD sur les capteurs haute fidélité [C-2-14].

Mécanismes d'échec:

Erreur de décalage: le décalage du gyroscope de l'appareil photo n'est pas correctement calibré sur +/-1 ms.
Perte de trames: le pipeline n'est pas assez rapide pour capturer 200 images de manière consécutive.
Erreurs de socket: adb ne parvient pas à se connecter de manière fiable au DUT suffisamment longtemps pour exécuter le test.
Le graphique n'est pas fixé à plat. Le tracé test_sensor_fusion_plot_rotations comporte des images où la rotation du gyroscope et de la caméra varie considérablement à mesure que la caméra pivote dans les parties du graphique qui ne sont pas plates.
La caméra n'est pas installée à plat. Le tracé test_sensor_fusion_gyro_events montre le mouvement sur les plans X et Y. Cette défaillance est plus courante pour les caméras avant, car la caméra arrière présente souvent une bosse par rapport au reste du corps du téléphone, ce qui crée une inclinaison lors du montage de l'arrière du téléphone sur la plaque de montage.

test_video_stabilization

Tests de la rotation de la vidéo stabilisée par rapport au gyroscope

API testées:

Réussite:l'angle de rotation maximal sur les images est inférieur à 60% de la rotation du gyroscope.

Voici des exemples de vidéos avec et sans stabilisation.

Exemple de vidéo avec stabilisation
Exemple de vidéo sans stabilisation

feature_combination

Les tests feature_combination vérifient que les fonctionnalités fonctionnent correctement lorsque plusieurs fonctionnalités de la caméra sont activées en même temps. Ces tests utilisent la même image en damier que celle utilisée dans la scène de fusion de capteurs.

test_feature_combination

Teste toutes les combinaisons de flux, la stabilisation d'aperçu, la plage de FPS cible, la vidéo HDR 10 bits et l'Ultra HDR compatibles avec l'appareil photo. Ce test consomme beaucoup de mémoire. Nous vous recommandons donc d'utiliser un hôte avec au moins 128 Go de RAM.

Pour Android 15 et versions ultérieures, le fichier de configuration inclut un champ log_feature_combo_support, qui est défini par défaut sur False. Lorsque le champ log_feature_combo_support est défini sur True, le test exécute toutes les combinaisons de fonctionnalités compatibles et consigne les résultats dans un fichier proto sans échouer. Pour les tests de conformité, le champ log_feature_combo_support doit être défini sur False.

API testées:

Pass:pour chaque combinaison de fonctionnalités compatible:

Le flux d'aperçu est stabilisé si la stabilisation de l'aperçu est activée.
La fréquence d'images de l'aperçu se situe dans la plage AE_TARGET_FPS_RANGE configurée.
L'espace colorimétrique du flux d'aperçu enregistré correspond à celui défini.
La capture Ultra HDR dispose d'une carte de gain valide.