Tests ITS de la caméra

Cette page fournit une liste complète des tests effectués dans le cadre de Camera Image Test Suite (ITS), qui fait partie du vérificateur Android Compatibility Test Suite (CTS). 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 annoncées de la caméra fonctionnent comme prévu. Ce document permet aux développeurs et aux testeurs de comprendre ce que font les tests individuels et comment déboguer les échecs des tests.

Tests des portes ITS de la caméra en fonction des propriétés de caméra requises, du niveau d'API et du niveau de classe de performances multimédia (MPC). Au niveau de l'API, ITS utilise ro.product.first_api_level pour valider les tests ajoutés à un niveau d'API spécifique qui testent les expériences utilisateur négatives pour les fonctionnalités des niveaux d'API inférieurs. ITS utilise ro.vendor.api_level pour effectuer des tests sur les fonctionnalités ajoutées à un niveau d'API spécifique qui nécessitent 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 : Capturer les métadonnées, la gigue, le gyroscope, les vibrations
  • scène1 : exposition, sensibilité, compensation EV, YUV vs JPEG/RAW
  • scene2 : Détection de visage, tests nécessitant des scènes couleur ou obscurité totale
  • scène3 : amélioration des contours, mouvement de l'objectif
  • scène4 : rapport hauteur/largeur, recadrage, champ de vision
  • scène5 : Ombrage de l'objectif
  • scène6 : Zoom
  • scene_extensions : extensions de caméra
  • sensor_fusion : décalage de synchronisation caméra/gyroscope

Voir les sections individuelles pour une description de chaque scène.

scène0

Les tests Scene0 ne nécessitent aucune information spécifique sur la scène. Cependant, le téléphone doit être immobile pour les tests de gyroscope et de vibration.

test_burst_capture

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

API testées :

Pass : capture une rafale d'images en taille réelle et l'appareil photo est suffisamment rapide pour éviter le délai d'attente.

test_capture_result_dump

Teste qu'un résultat de capture est renvoyé par une capture manuelle, puis le vide.

API testées :

Réussite : termine la capture et vide les résultats de la capture.

test_gyro_bias

Teste si le gyroscope a une sortie stable lorsque l'appareil est à l'arrêt. Les données sont tracées sous la forme d'une moyenne de 20 points de données.

API testées :

Réussite : le delta de la lecture du gyroscope est inférieur à 0,01 au fil du temps.

test_gyro_bias_plot.png

test_gyro_bias_plot.png

test_jitter

Mesure la gigue dans les horodatages de la caméra.

API testées :

Réussite : il y a au moins un delta de 30 ms entre les images.

test_jitter_plot.png

test_jitter_plot.png (Notez la petite plage de l'axe y. La gigue est en fait faible dans ce tracé.)

test_métadonnées

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

API testées :

Réussi : le niveau matériel, les balises rollingShutterSkew , frameDuration , timestampSource , croppingType , blackLevelPattern , pixel_pitch , FoV, la distance hyperfocale sont présents et ont des valeurs valides.

test_param_sensitivity_burst

Teste que le paramètre android.sensor.sensitivity est appliqué correctement en rafale. Inspecte uniquement les métadonnées de sortie.

API testées :

Réussite : les données de sortie ont une tolérance d'erreur inférieure à 0,2 %.

test_read_write

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

API testées :

Réussite : les valeurs de lecture et d'écriture correspondent sur toutes les prises de vue.

test_sensor_events

Teste que l’appareil interroge et imprime les événements de capteur 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 pour chaque capteur sont reçus.

test_solid_color_test_pattern

Teste que les mires de test de couleur unie sont générées correctement pour la mise en sourdine de la caméra. Si la mise en sourdine de la caméra est prise en charge, les mires de test de couleur unie doivent être prises en charge. Si la mise en sourdine de la caméra n'est pas prise en charge, les mires de test de couleur unie ne sont testées 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 prennent pas en charge les images RAW, seul le noir est testé.

API testées :

Réussite : les motifs de test solides pris en charge sont de la bonne couleur et il existe une faible variance dans l'image.

test_test_pattern

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 couleurs. Ce test comprend les étapes suivantes :

  1. Capture des images pour tous les modèles de test pris en charge.
  2. Effectue une vérification simple de l’exactitude du motif de test de couleur unie et des barres de couleur.

API testées :

Réussite : les modèles de test pris en charge sont générés correctement.

test_test_patterns_2

test_test_patterns_2.jpg

test_tonemap_curve

Teste la conversion du motif de test de 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 tonale. Garantit que le pipeline a des sorties de couleurs appropriées avec une carte de tons linéaire et une entrée d'image idéale (s'appuie sur test_test_patterns ).

API testées :

Pass : 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_tonemap_curve_yuv_2.jpg

test_unified_timestamp

Teste si les événements du capteur d’image et de mouvement se situent dans le même domaine temporel.

API testées :

Pass : les horodatages de mouvement se situent entre les deux horodatages d'image.

test_vibration_restriction

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

API testées :

Pass : l'appareil ne vibre pas lorsqu'il est mis en sourdine par l'API de restriction audio de la caméra.

scène 1

scene1 est un graphique gris. La carte grise doit couvrir les 30 % centraux du champ de vision de la caméra. La carte grise devrait défier modérément le 3A (exposition automatique, balance des blancs automatique, mise au point automatique) car la région centrale n'a aucune fonctionnalité. Cependant, la demande de capture spécifie la scène entière qui comprend suffisamment de fonctionnalités pour que 3A converge.

Les caméras RFoV peuvent être testées dans le WFoV ou le banc de test RFoV. Si une caméra RFoV est testée sur le banc d'essai WFoV, le graphique est mis à l'échelle de ⅔ pour garantir certaines limites pour le graphique gris dans le FoV afin d'aider 3A à converger. Pour des descriptions plus détaillées des bancs d'essai de caméras, voir Camera ITS-in-a-box .

scène 1

scène1 : graphique en taille réelle (à gauche). Graphique à l'échelle ⅔ (à droite).

test_3a

Teste la convergence de 3A avec une cible moyennement difficile.

API testées :

Réussite : 3A converge et les valeurs 3A renvoyées sont valides.

test_ae_af

Teste les algorithmes d’exposition automatique (AE) et de mise au point automatique (AF) 3A individuellement.

API testées :

Réussite : 3A converge et les valeurs 3A renvoyées sont légales.

test_ae_precapture_trigger

Teste la machine à états 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 :

Passe : AE converge.

test_auto_vs_manual

Les tests qui ont capturé des prises de vue automatiques et manuelles se ressemblent.

API testées :

Réussite : les gains et la transformation manuels de la balance des blancs signalés dans chaque résultat de capture correspondent à l' estimate automatique de la balance des blancs 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

Teste que l’appareil produit des images entièrement en noir et blanc. Prend deux captures, 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 d'images blanches ont des valeurs RVB de [255, 255, 255] avec une marge d'erreur inférieure à 1 % de différence.

test_noir_blanc_noirtest_noir_blanc_noir
test_black_white_black.jpg test_black_white_white.jpg

test_black_white_plot_means

test_black_white_plot_means.png

test_burst_sameness_manual

Prend 5 rafales de 50 images avec réglage de capture manuel et vérifie qu'elles sont toutes identiques. Ce test peut être utilisé pour identifier si certaines images sporadiques sont traitées différemment ou comportent des artefacts.

API testées :

Réussite : les images sont identiques visuellement et en valeurs RVB.

Échec : affiche un pic ou une baisse du graphique moyen 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

Teste que des données valides reviennent dans les objets CaptureResult . Effectue une capture automatique, manuelle et automatique.

API testées :

Réussite : les métadonnées sont valables pour toutes les captures et les paramètres manuels ne s'infiltrent pas dans la deuxième capture automatique. Trace la correction de l'ombrage de l'objectif pour les captures.

test_capture_result_plot_lsc_auto_ch0

test_capture_result_plot_lsc_auto_ch0.png

test_crop_region_raw

Teste que les flux RAW ne peuvent pas être recadrés.

API testées :

Réussite : les images YUV sont rognées 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

Teste le fonctionnement des régions cadrées. Prend une image complète et crée des patchs de 5 régions différentes (coins et centre). Prend des images avec un recadrage défini pour les 5 régions. Compare les valeurs du patch et de l'image de recadrage.

API testées :

Passer : l'image de la région recadrée correspond au patch qui correspond à l'image recadrée.

test_dng_noise_model

Vérifie que les paramètres du modèle brut DNG sont corrects. Le tracé représente la variance mesurée d'un patch central de la carte grise dans des images brutes capturées sur une plage de sensibilités, et compare ces valeurs avec la variance attendue à chaque sensibilité par le modèle de bruit DNG dans la caméra HAL (basé sur le Paramètres O,S renvoyés dans les objets de résultat de capture). Pour plus de détails sur le modèle de bruit DNG, téléchargez le document suivant sur le modèle de bruit DNG .

API testées :

Réussite : les paramètres bruts du modèle 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_advanced

Teste que la compensation 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 de l'image sans aucune compensation EV appliquée et la valeur attendue saturera 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 en cinq étapes.

API testées :

Réussite : 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

Teste que la compensation EV 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 : capture une augmentation de la luminance avec un paramètre de compensation EV accru, 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

test_exposition

Teste qu'une exposition constante est obtenue lorsque l'ISO et le temps d'exposition varient. Prend une série de photos dont l'ISO et le temps d'exposition sont choisis pour s'équilibrer. Les résultats doivent avoir la même luminosité, mais au fil de la séquence, l'image doit devenir plus bruyante. Vérifie que les valeurs moyennes des pixels de l’échantillon sont proches les unes des autres. Garantit 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 :

Réussite : les images ont la même luminosité, mais deviennent plus bruyantes avec un ISO plus élevé. Les plans RVB sont plats lorsque la valeur de l'exposition ISO* est constante sur l'espace de gain testé.

test_exposure_plot_means

test_exposure_plot_means.png

test_exposure_mult=1.00test_exposure_mult=64.00
test_exposure_mult=1.00.jpg test_exposure_mult=64.00.jpg

test_jpeg

Les tests qui convertissent les images YUV et les images JPEG de l'appareil se ressemblent. Le test prend les 10 % centraux de l'image, calcule la valeur RVB et vérifie qu'elles correspondent.

API testées :

Réussite : La différence RVB moyenne entre chaque image est inférieure à 3 %.

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

test_latching

Teste que les paramètres (exposition et gain) se verrouillent sur le cadre droit pour les caméras FULL et LEVEL_3 . Prend une série de prises de vue en utilisant des requêtes consécutives, en faisant varier les paramètres de demande de capture entre les prises. Vérifie que les images ont les propriétés attendues.

API testées :

Réussite : les images [2, 3, 6, 8, 10, 12, 13] ont une sensibilité ISO ou une exposition accrue et s'affichent avec des moyennes RVB plus élevées sur 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

test_linéarité

Teste que le traitement du périphérique peut être inversé en pixels linéaires. Capture une séquence de tirs avec l'appareil pointé vers une cible uniforme.

API testées :

Réussite : les valeurs R, G, B doivent augmenter linéairement avec une sensibilité accrue.

test_linearity_plot_means

test_linearity_plot_means.png

test_locked_burst

Teste le verrouillage 3A et la rafale YUV (en utilisant le réglage automatique). Ce test est conçu pour réussir même sur des appareils limités qui ne disposent pas MANUAL_SENSOR ou PER_FRAME_CONTROLS . Le test vérifie la cohérence de l'image YUV tandis que la vérification de la fréquence d'images est en CTS.

API testées :

Passe : les captures semblent cohérentes.

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_param_color_correction

Teste que les paramètres android.colorCorrection.* sont appliqués lorsqu’ils sont définis. Prend des photos avec différentes valeurs de transformation et de gain, et vérifie qu'elles sont différentes 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. Le mappage de tons est une technique utilisée dans le traitement d'image pour mapper un ensemble de couleurs sur un autre afin de se rapprocher de l'apparence d'images à plage dynamique élevée dans un support ayant une plage dynamique plus limitée.

API testées :

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

test_param_color_correction_plot_means

test_param_color_correction_plot_means.png

*L'axe des X représente les demandes 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 (boost R)

test_param_color_correction_req=2

test_param_color_correction_req=2.jpg (boost B)

test_param_exposure_time

Teste que le paramètre android.sensor.exposureTime est appliqué.

API testées :

Passe : chaque plan est plus lumineux que le plan précédent.

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

Teste 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 mosaïque pour voir si un grand dégradé est créé pour vérifier si le flash s'est déclenché.

API testées :

Réussite : le centre de l'image de la tuile présente un grand dégradé, ce qui signifie que le flash s'est déclenché.

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

Teste que le paramètre android.noiseReduction.mode est appliqué correctement lorsqu’il est défini. Capture des images avec l’appareil photo faiblement éclairé. Utilise un gain analogique élevé pour garantir que l'image capturée est bruitée. Capture trois images, pour NR désactivé, « rapide » et « haute qualité ». Capture également une image avec un faible gain et une réduction du bruit désactivée, et utilise la variance de celle-ci comme référence. Plus le SNR (rapport signal/bruit) est élevé, meilleure est la qualité de l’image.

API testées :

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

test_param_noise_reduction_plot_SNRs

test_param_noise_reduction_plot_SNRs.png

0 : OFF, 1 : RAPIDE, 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_sensibilité

Teste que le paramètre android.sensor.sensitivity est appliqué. Le test augmente la sensibilité en 5 étapes avec une exposition fixe pour chaque prise de vue.

API testées :

Pass : RVB signifie que le centre de 10 % devient plus lumineux avec une sensibilité accrue.

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

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

API testées :

Réussite : les modes d'ombrage sont commutés et les cartes d'ombrage des objectifs 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

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

API testées :

Passer:

  • test1 : les deux images ont une carte de tons linéaire, mais n=1 a un dégradé plus raide. Le canal G (vert) est plus lumineux pour l'image n=1.
  • test2 : même tonalité, mais longueur différente. Les images sont les mêmes.
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

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

API testées :

Réussite : les images RAW s'assombrissent à mesure que l'accentuation augmente, tandis que les images YUV restent constantes en luminosité.

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

Capture un ensemble d'images brutes avec des gains croissants et mesure le bruit. Capture en mode brut uniquement, en rafale.

API testées :

Passe : Chaque tir est plus bruyant que le tir précédent, à mesure que le gain augmente.

Utilise la variance de la cellule centrale de la grille des statistiques.

test_raw_burst_sensitivity_variance

test_raw_burst_sensitivity_variance.png

test_raw_exposure

Capture un ensemble d'images brutes avec un temps d'exposition croissant et mesure les valeurs des pixels.

API testées :

Passer : augmenter l'ISO (gain) rend les pixels plus sensibles à la lumière, donc le tracé se déplace vers la gauche.

test_raw_exposure_s=55

test_raw_exposure_s=55.png

(10⁰ équivaut à 1 ms, 10¹ équivaut à 10 ms, 10⁻¹ équivaut 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_sensibilité

Capture un ensemble d'images brutes avec des sensibilités croissantes et mesure le bruit (variance) au centre de 10 % de l'image. Teste que chaque tir est plus bruyant que le précédent.

API testées :

Passe : la variance augmente à chaque tir.

test_raw_sensitivity_variance

test_raw_sensitivity_variance.png

test_reprocess_noise_reduction

Teste que android.noiseReduction.mode est appliqué pour les demandes de retraitement. Capture des images retraitées avec l’appareil photo faiblement éclairé. Utilise un gain analogique élevé pour garantir que l'image capturée est bruyante. Capture trois images retraitées, pour NR désactivé, « rapide » et « haute qualité ». Capture une image retraitée avec un faible gain et une réduction du bruit désactivée, et utilise la variance de celle-ci comme référence.

API testées :

Passe : RAPIDE >= OFF, QG >= RAPIDE, QG >> OFF

Tracé typique SNR vs NR_MODE

Tracé typique SNR vs NR_MODE

test_tonemap_sequence

Teste une séquence de prises de vue avec différentes courbes de tonalité. Capture 3 prises de vue manuelles avec une carte tonale linéaire. Capture 3 prises de vue manuelles avec la carte tonale par défaut. Calcule le delta entre chaque paire de trames consécutives.

API testées :

Réussite : Il y a 3 images identiques suivies d'un ensemble différent de 3 images 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

Teste que toutes les tailles et formats signalés pour la capture d’images fonctionnent. Utilise une requête manuelle avec une carte de tons linéaire afin que le YUV et le JPEG se ressemblent une fois convertis par le module image_processing_utils . Les images ne sont pas enregistrées par défaut, mais peuvent être enregistrées en activant debug_mode .

API testées :

Réussite : tous les centres d'image ont une différence RMS maximale (valeur quadratique moyenne d'un signal) dans les images converties 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

Teste que les tailles et formats signalés pour la capture d’image fonctionnent.

API testées :

Réussite : 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’une seule image en tant que sorties YUV et JPEG. Utilise une requête manuelle avec une carte de tons linéaire afin que le YUV et le JPEG se ressemblent une fois convertis par le module image_processing_utils .

API testées :

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

test_yuv_plus_jpg_jpg.jpgtest_yuv_plus_jpeg_yuv.jpg
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 sorties RAW/RAW10/RAW12 et YUV si elles sont prises en charge. Utilise une requête manuelle avec une carte de tons linéaire, donc brut et YUV devraient être identiques. Compare les valeurs RVB centrales de 10 % des images converties RVB. Journaux android.shading.mode .

API testées :

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

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

scène2_a

scene2_a a trois visages avec un fond gris et des vêtements neutres. Les visages sont choisis pour avoir une large gamme de carnations. Le graphique doit avoir la bonne orientation pour que la détection des visages fonctionne de manière optimale.

scène2_a

scène2_a

test_auto_flash

Teste que le flash automatique est déclenché dans une scène sombre. Vérifie que le flash automatique est déclenché en vérifiant que le centre de l'image de la mosaïque présente un dégradé important. Pour déclencher le flash automatique, la tablette et les lumières du banc d'essai doivent être éteintes. La tablette est éteinte par le test et les lumières peuvent être éteintes automatiquement avec le contrôleur Arduino. La scène doit être complètement sombre pour que le test fonctionne correctement. En tant que tel, l'ouverture arrière de la tablette doit être entièrement recouverte par la tablette de scène, et l'ouverture avant doit être couverte par une ouverture et le téléphone DUT pour empêcher la lumière parasite de pénétrer dans la plate-forme.

API testées :

Réussite : le centre de l'image de la tuile présente un grand dégradé, ce qui signifie que le flash automatique s'est déclenché.

test_autoframing

Teste le comportement de cadrage automatique de l’appareil photo. Effectue un zoom important de telle sorte 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 :

Passe : les trois visages sont détectés.

test_display_p3

Tests Afficher la capture P3 au format JPEG à l'aide de l'API ColorSpaceProfiles . Teste que le fichier JPEG capturé a un profil ICC approprié dans son en-tête et que l'image contient des couleurs en dehors de la gamme sRGB.

API testées :

Réussite : le 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 caméra pris en charge et vérifie s'ils sont générés correctement. Le test vérifie uniquement les effets OFF et MONO , mais enregistre les images pour tous les effets pris en charge.

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 : Toutes les combinaisons sont capturées avec succès.

test_jpeg_qualité

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

API testées :

Réussite : la matrice de quantification diminue avec l'augmentation de la qualité. (La matrice représente le facteur de division.)

test_jpeg_qualité

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

test_jpeg_quality a échoué

Exemple de test échoué

A noter 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.

test_num_faces

Teste la détection des visages.

API testées :

Passe : trouve trois visages.

test_num_faces_fd_mode_1

test_num_faces_fd_mode_1.jpg

test_preview_min_frame_rate

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

API testées :

Réussite : la fréquence d'images de l'aperçu est au minimum de la plage de fréquences d'images demandée et la variation entre les images est inférieure à la tolérance absolue définie dans le test.

test_reprocess_uv_swap

Teste que le retraitement YUV n'échange pas les plans U et V. Ceci est détecté en calculant la somme des différences absolues (SAD) entre l'image retraitée et une capture non retraitée. Si l’échange des plans U et V de sortie de la capture retraitée entraîne une augmentation du SAD, alors la sortie est supposée avoir les plans U et V corrects.

API testées :

Pass : Les avions U et V ne sont pas échangés.

test_reprocess_uv_swap

test_reprocess_uv_swap.png

scène2_b

test_num_faces

Teste la détection des visages avec une diversité accrue des tons chair dans les scènes de visage.

API testées :

Passe : trouve 3 visages.

test_num_faces_fd_mode_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 rapport hauteur/largeur que le plus grand format JPEG ne dépassant pas une résolution de 1920 x 1440. Définit jpeg.quality sur 100 et capture une demande à double surface. Convertit les deux images en tableaux RVB et calcule la différence quadratique moyenne (RMS) 3D entre les deux images.

API testées :

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

scène2_c

test_num_faces

Teste la détection des visages avec une diversité accrue des tons chair dans les scènes de visage.

API testées :

Passe : trouve 3 visages.

test_num_faces_fd_mode_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 Caméra du CDD.

Réussite : DOIT avoir une latence de capture JPEG de la caméra 2 < 1 000 ms pour une résolution de 1 080p, telle que mesurée par le test de performance de la caméra CTS dans des conditions d'éclairage ITS (3 000 K) pour les deux caméras principales.

test_camera_launch_perf_class

Teste la latence de lancement de la caméra pour la classe de performances S, comme spécifié dans la section 2.2.7.2 Caméra du CDD.

Réussite : DOIT avoir une latence de démarrage de la caméra 2 (caméra ouverte jusqu'à la première image de prévisualisation) < 600 ms, telle que mesurée par le test de performance de la caméra CTS dans des conditions d'éclairage ITS (3 000 K) pour les deux caméras principales.

scène2_d

test_num_faces

Teste la détection des visages avec une diversité accrue des tons chair dans les scènes de visage.

API testées :

Passe : trouve 3 visages.

scène2_e

test_continuous_picture

50 images de résolution VGA sont capturées avec la demande de capture en définissant d'abord android.control.afMode = 4 (CONTINUOUS_PICTURE).

API testées :

Réussite : le système 3A s'installe à la fin d'une capture de 50 images.

test_num_faces

Teste la détection des visages avec une diversité accrue des tons chair dans les scènes de visage.

API testées :

Passe : trouve 3 visages.

scène2_f

scene2_f a trois visages avec un fond blanc et des vêtements blancs. Les visages présentent une large gamme de tons chair et un contraste élevé avec l’arrière-plan.

scène2_f.png

scène2_f

test_num_faces

Teste la détection des visages avec une diversité accrue des tons chair dans les scènes de visage.

API testées :

Passe : trouve 3 visages.

test_num_faces_fd_mode_1

test_num_faces_fd_mode_1.jpg

scène3

Scene3 utilise le graphique ISO12233, et la plupart des tests utilisent une méthode d'extracteur de graphique pour trouver le graphique dans la scène. Pour cette raison, la plupart des images enregistrées n'ont pas de bordures comme les images pour les scènes 1, 2 ou 4, mais seulement le graphique. Le graphique doit être dans l'orientation correcte pour que le Finder du graphique fonctionne de manière optimale.

test_3a_consistence

Tests pour la cohérence 3A.

API testés:

PASS: 3A converge l'exposition, le gain, le AWB (balance des blancs auto) et la FD (distance de mise au point) trois fois dans la tolérance.

test_edge_enhancement

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

Passer: mode HQ (2) plus net que le mode OFF (0). Mode FAST (1) MODE MOTER QUE MODE OFF . Le mode HQ ne plus net ou égal au mode FAST .

API testés:

Paramètres de la caméra touchés:

  • 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 de haute qualité)

test_flip_mirror

Tests si l'image est correctement orientée selon la section CDD 7.5.2 Caméra frontale [C-1-5] .

Les images en miroir, retourné ou tourné peuvent être identifiées par la fonction de diamant près du centre.

Passez: l'image n'est pas retournée, en miroir ou en rotation.

test_flip_mirror_scene_patch

test_flip_mirror_scene_patch.jpg

test_landscape_to_portrait

Tests si le paysage à l'observation des portraits fonctionne correctement pour les capteurs axés sur le paysage.

API testés:

PASS: Le test est capable de localiser un graphique avec la rotation attendue (0 degrés lorsque le paysage au dépôt de portrait est désactivé, 90 degrés lorsqu'ils sont activés).

test_landscape_to_portrait

test_landscape_to_portrait.png

test_lens_movement_reportting

Tests si le drapeau de mouvement de l'objectif est correctement signalé. Capture une rafale de 24 images avec les 12 premières images à la distance de mise au point optimale (comme le trouve 3A) et les 12 dernières images à la distance de mise au point minimum. Autour du cadre 12, l'objectif se déplace provoquant la baisse de la netteté. La netteté se stabilise finalement lorsque l'objectif se déplace vers la position finale. Le drapeau de mouvement de l'objectif doit être affirmé dans toutes les cadres où la netteté est intermédiaire à la netteté dans les premiers cadres avec la lentille stationnaire à une distance focale optimale, et les derniers cadres où l'objectif est stationnaire à la distance focale minimale. Le cadre exact que l'objectif déplace n'est pas important: ce qui est vérifié, c'est que le drapeau de mouvement est affirmé lorsque l'objectif se déplace.

API testés:

PASS: Le drapeau de mouvement de l'objectif est 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 est affirmé uniquement dans les cadres où la netteté ne change pas.
  • Frames avec lens_moving: False ( android.hardware.camera2.CaptureResult#LENS_STATE = 0) dans test_log.DEBUG a une différence de netteté par rapport aux premiers cadres à une distance focale optimale ou les derniers cadres à une distance de focalisation minimale.

test_reprocess_edge_enhancement

Tests si les méthodes de retraitement prises en charge pour l'amélioration des bords fonctionnent correctement. Traite une demande de capture avec un mode de bord de retraité donné et compare différents modes pour capturer avec les modes de bord de retraitement désactivés.

API testés:

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

test_reprocess_edge_enhancement_plot

test_reprocess_edge_enhancement_plot.png

scène4

Scene4 se compose d'un cercle noir sur un fond blanc à l'intérieur d'un carré.

scène4

scène4

test_aspect_ratio_and_crop

Tests si les images sont déformées ou recadrées de manière inattendue dans le pipeline d'images. Prend des photos d'un cercle sur tous les formats. Vérifie que le cercle n'est pas déformé, le cercle ne se déplace pas du centre d'image et le cercle ne change pas de taille incorrectement avec différents rapports d'aspect ou résolutions.

API testés:

Pass: Les images ne sont pas étirées, le centre des images ne diffère pas de plus de 3% et le FOV maximal possible (champ de vision) est préservé.

Mécanismes d'échec:

  • Le cercle de l'image capturée est déformé par le pipeline de traitement.
  • L'image de résolution inférieure est double recadrée dans le pipeline d'images, créant différents FOV entre les images haute et basse résolution.
  • Le cercle de l'image capturée est recadré en raison d'une demande de capture de rapport d'aspect extrême réduisant la hauteur ou la largeur de l'image.
  • Le cercle dans l'image capturée a une réflexion au centre et ne semble pas entièrement rempli.

test_multi_camera_alignment

Teste les paramètres d'étalonnage de la caméra liés au positionnement de la caméra pour les systèmes multi-caméras. En utilisant les sous-caméras physiques multi-caméras, prend une photo avec l'une des caméras physiques. Trouve le Circle Center. Projette le Circle Center vers les coordonnées mondiales pour chaque appareil photo. Compare la différence entre les centres Circle des caméras dans les coordonnées mondiales. Reprocute les coordonnées du monde aux coordonnées des pixels et se compare aux originaux en tant que vérification de validité. Compare les tailles de cercle qui vérifient si les focales des caméras sont différentes.

API testés:

PASS: Les centres et tailles de cercle sont comme prévu dans les images projetées par rapport aux images capturées à l'aide des données d'étalonnage de la caméra et des focales.

Mécanismes d'échec:

  • LENS_INTRINSIC_CALIBRATION , LENS_POSE_TRANSLATION , ou LENS_POSE_ROTATION sont des valeurs de conception et non des données d'étalonnage réelles.
  • Le système de caméra n'est pas approprié pour la configuration du test. Par exemple, tester un système de caméra large et ultra-large avec la plate-forme d'essai RFOV. Pour plus d'informations, consultez la caméra sa FAQ1 dans la boîte .

test_preview_aspect_ratio_and_crop

Semblable au test test_aspect_ratio_and_crop pour les captures encore, ce test vérifie les formats d'aperçu pris en charge pour s'assurer que les trames d'aperçu ne sont pas étirées ou recadrées de manière inappropriée. Vérifie que le rapport d'aspect du cercle ne change pas, 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 (chèque de vision).

API testés:

Pass: Les images ne sont pas étirées, le centre des images ne diffère pas de plus de 3% et le FOV maximal possible (champ de vision) est préservé.

test_preview_stabilisation_fov

Vérifie les tailles d'aperçu prises en charge pour s'assurer que le FOV est recadré de manière appropriée. Le test capture deux vidéos, une avec stabilisation ON aperçu et une autre avec une stabilisation OFF aperçu. Une trame représentative est sélectionnée dans chaque vidéo et analysée pour s'assurer que les modifications du FOV dans les deux vidéos sont dans SPEC.

API testés:

PASS: Le rapport d'aspect du cercle reste à peu près constant, l'emplacement central du cercle reste stable et la taille du cercle ne change plus de 20%.

test_video_aspect_ratio_and_crop

Prend des vidéos d'un cercle à l'intérieur d'un carré sur tous les formats vidéo. Extrait les cadres clés et vérifie le rapport d'aspect du cercle ne change pas, les images recadrées gardent le cercle au centre et la taille du cercle ne change pas pour un format constant ou avec une résolution différente (chèque de vue).

API testés:

Pass: Les cadres vidéo ne sont pas étirés, le centre des cadres ne diffère pas de plus de 3% et le FOV maximum possible (champ de vision) est préservé.

scène5

Scene5 nécessite une scène grise uniformément éclairée. Ceci est accompli par un diffuseur placé sur la lentille de la caméra. Nous recommandons le diffuseur suivant: www.edmundoptics.com/optics/window-diffusers/optical-diffusers/opal-diffusing-glass/46168 .

Pour préparer la scène, attachez un diffuseur devant la caméra et pointez la caméra vers une source d'éclairage d'environ 2000 lux. Les images capturées pour Scene5 nécessitent un éclairage diffus sans caractéristiques évidentes. Ce qui suit est un exemple d'image:

scène5

Scene5 Capture

test_lens_shading_and_color_uniformité

Tests que la correction de l'ombrage de l'objectif est appliquée de manière appropriée et que la couleur d'une scène uniforme monochrome est uniformément distribuée. Effectue ce test sur un cadre YUV avec Auto 3A. L'ombrage de l'objectif est évalué sur la base du canal Y. Mesure la valeur Y moyenne pour chaque bloc d'échantillonnage spécifié et détermine le passage ou l'échec en comparant la valeur centrale Y. Le test d'uniformité des couleurs est évalué dans l'espace R / G et B / G.

API testés:

PASS: Au rayon spécifié de l'image, la variance de la valeur R / G et B / G doit être inférieure à 20% pour réussir le test.

scène6

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 grande plage.

scène6

scène6

test_in_sensor_zoom

Teste le comportement de la fonction de zoom dans le capot de la caméra, qui produit des images brutes recadrées.

Avec le cas d'utilisation du flux défini sur CROPPED_RAW , le test prend deux captures sur la gamme de zoom, une image brute complète du champ de vision (FOV) et une image brute recadrée. Le test convertit les images en tableaux RVB, diminue l'image brute recadrée pleine grandeur à la taille rapportée par SCALER_RAW_CROP_REGION , et calcule la différence carrée moyenne de racine 3D (RMS) entre les deux images.

API testés:

Pass: La différence carrée moyenne de racine 3D (RMS) entre l'image brute recadrée à l'échelle réduite et l'image brute FOV complète est inférieure à 1%.

test_zoom

Teste le comportement du zoom de la caméra. Prend des captures sur la plage de zoom et vérifie si les cercles grossissent à mesure que la caméra zoome.

API testés:

PASS: La taille relative du cercle capturé est exacte avec le rapport zoom demandé pour s'assurer que la caméra zoomage correctement.

test_zoom

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

test_low_latency_zoom

Teste le comportement du zoom à faible latence de la caméra. Prend 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 rapports de zoom dans les métadonnées de capture.

API testés:

PASS: La taille relative du cercle capturé est précise par rapport aux métadonnées de résultat du rapport zoom.

test_preview_video_zoom_match

Teste que tout en enregistrant et en zoomant, en prévisualisation vidéo et en sortie vidéo et enregistrez la même sortie. Calcule la taille du cercle le plus proche du centre à différents rapports de zoom et vérifie si la taille du cercle augmente à mesure que le rapport zoom augmente.

API testés:

PASS: La taille relative du cercle capturé est exacte avec le rapport zoom demandé dans la vidéo et l'aperçu.

Vga_640x480_key_frame.png

Vga_640x480_key_frame.png (avant zoom)

aperview_640x480_key_frame.png

aperview_640x480_key_frame.png (avant zoom)

Vga_640x480_key_frame_zoomed.png

Vga_640x480_key_frame.png (après zoom)

aperview_640x480_key_frame_zoomed.png

aperview_640x480_key_frame.png (après zoom)

scene_extensions

Les tests scene_extensions sont destinés aux extensions de la caméra et doivent utiliser la caméra dans sa boîte , car elles nécessitent un contrôle précis de l'environnement de test.

scene_hdr

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

scene_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 testés:

PASS: L'extension HDR réduit le nombre de modifications de contraste nécessaires pour détecter le code QR ou réduit le gradient à travers le code QR.

scene_night

La scène scene_night se compose d'un cercle blanc avec quatre petits cercles à l'intérieur, le tout sur un fond noir. Le cercle plus petit dans le coin supérieur droit est plus sombre que les autres pour indiquer l'orientation.

scene_night

scene_night

test_night_extension

Teste l' extension de nuit . Prend les captures avec et sans l'extension activée, et vérifie les éléments suivants:

  • La capture avec l'extension de nuit activée prend plus de temps.
  • La capture avec l'extension de nuit activée est plus lumineuse ou a des artefacts de scène avec une apparence améliorée.

API testés:

Pass: Comparé à une capture sans extension nocturne activée, une capture avec l'extension nocturne activée prend au moins 0,5 seconde de plus. La capture doit être au moins 10% plus lumineuse, ou les points gris dans la scène doivent être des valeurs de 20 pixels inférieures au centre du cercle environnant.

capteur_fusion

Les tests de fusion de capteurs nécessitent un mouvement spécifique du téléphone devant un motif en damier. Pour des résultats optimaux, assurez-vous que le tableau de test est monté à plat. Les graphiques qui ne sont pas plats affectent les calculs de rotation pour de nombreux tests. Les tests sensor_fusion peuvent être automatisés avec la boîte de fusion du capteur .

damier

Image de damier

test_multi_camera_frame_sync

Les tests qui cadrent les horodatages capturés par la caméra logique sont à moins de 10 ms en calculant des angles de carrés dans le damier pour déterminer l'horodatage.

API testés:

Passez: l'angle entre les images de chaque appareil photo ne change pas sensiblement lorsque le téléphone est tourné.

test_preview_stabilisation

Les tests qui ont stabilisé la vidéo d'aperçu tournent moins que le gyroscope.

API testés:

PASS: La rotation de l'angle maximum sur les cadres est inférieure à 70% de la rotation du gyroscope.

Voici des exemples de vidéos avec et sans stabilisation.

  • Exemple de vidéo avec stabilisation

  • Exemple de vidéo sans stabilisation

test_sensor_fusion

Teste la différence d'horodatage entre la caméra et le gyroscope pour les applications AR et VR. Le téléphone tourne à 90 degrés 10 fois devant le motif de damier. Le mouvement est d'environ 2 s aller-retour. Ce test est ignoré si aucun gyroscope n'est inclus ou si le paramètre en temps réel de la source REALTIME n'est pas activé.

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

  • test_sensor_fusion_gyro_events : montre les événements gyroscope du téléphone pendant le test. Le mouvement dans la direction x et y implique que le téléphone n'est pas monté en toute sécurité sur la plaque de montage, réduisant la probabilité de passage du test. Le nombre de cycles dans l'intrigue dépend de la vitesse d'écriture pour enregistrer les cadres.

    test_sensor_fusion_gyro_events.png

    test_sensor_fusion_gyro_events

  • test_sensor_fusion_plot_rotations : montre l'alignement du gyroscope et des événements de la caméra. Ce tracé doit afficher le mouvement correspondant entre la caméra et le gyroscope à +/- 1 ms.

    test_sensor_fusion_plot_rotations.png

    test_sensor_fusion_plot_rotations

API testés:

Pass: Le décalage des horodatages de la caméra et du gyroscope est inférieur à 1 ms selon la section CDD 7.3.9 Capteurs de haute fidélité [C-2-14] .

Mécanismes d'échec:

  • Erreur de décalage: le décalage de la caméra-gyroscope n'est pas correctement calibré à l'intérieur de +/- 1 ms.
  • Cadre Drops: Le pipeline n'est pas assez rapide pour capturer 200 images consécutivement.
  • Erreurs de socket: adb ne peut pas se connecter de manière fiable au DUT assez longtemps pour exécuter le test.
  • Le graphique n'est pas monté à plat. Le tracé test_sensor_fusion_plot_rotations a des cadres où le gyroscope et la rotation de la caméra varient considérablement lorsque l'appareil photo tourne à travers les parties du graphique qui ne sont pas plates.
  • La caméra n'est pas montée à plat. Le tracé test_sensor_fusion_gyro_events montre un mouvement dans les plans x et y. Cette défaillance est plus courante dans les caméras frontales car la caméra arrière a souvent une bosse surélevée au reste du corps du téléphone, créant une inclinaison lors du montage à l'arrière du téléphone vers la plaque de montage.

test_video_stabilisation

Les tests qui stabilisent la vidéo tournent moins que le gyroscope.

API testés:

PASS: La rotation de l'angle maximum sur les cadres est inférieure 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

test_led_snapshot

Tests que les instantanés LED ne saturent pas ou ne teindent pas l'image.

Ce test ajoute un contrôleur d'éclairage à la boîte de fusion du capteur pour contrôler les lumières. Avec les lumières OFF , le test prend une capture avec le mode AUTO_FLASH réglé sur ON . Au cours de cette capture, le test exécute une séquence de précapture avec le déclencheur aePrecapture pour START et définit l'intention de capture pour Preview pour prendre la capture avec Flash.

Étant donné que la capture a un hotspot distinctif en raison d'un flash, le test calcule la moyenne de l'image flash de toute 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 rapports R / G et B / G et vérifie si les rapports sont à 0,95 et 1,05.

API testés:

PASS: Les rapports R / G et B / G sont à moins de 0,95 et 1,05. La moyenne de l'image flash est dans la gamme (68, 102).