בדיקות ITS למצלמה

דף זה מספק רשימה מקיפה של הבדיקות תחת חבילת בדיקת התמונות של המצלמה (ITS), המהווה חלק מאימות ה-Android Compatibility Test Suite (CTS). בדיקות ITS הן בדיקות פונקציונליות, כלומר הן אינן מודדות את איכות התמונה, אלא שכל פונקציות המצלמה המפורסמות פועלות כמצופה. מסמך זה מאפשר למפתחים ולבודקים להבין מה הבדיקות הבודדות עושות וכיצד לנפות באגים בכשלים בבדיקות.

בדיקות ITS של מצלמה לפי מאפייני מצלמה נדרשים, רמת API ורמת ביצועי מדיה (MPC). עבור רמת API, ITS משתמש ro.product.first_api_level כדי לשער בדיקות שנוספו ברמת API ספציפית, הבודקות חוויות משתמש שליליות לגבי פונקציונליות ברמות API נמוכות יותר. ITS משתמש ro.vendor.api_level כדי לשער בדיקות עבור תכונות שנוספו ברמת API ספציפית הדורשות יכולת חומרה חדשה. אם ro.odm.build.media_performance_class מוגדר עבור התקן, ITS דורש ביצוע בדיקות ספציפיות בהתאם לרמת MPC.

הבדיקות מקובצות לפי סצנה באופן הבא:

  • scene0 : לכידת מטא נתונים, ריצוד, גירוסקופ, רטט
  • סצנה 1 : חשיפה, רגישות, פיצוי EV, YUV לעומת JPEG/RAW
  • סצנה 2 : זיהוי פנים, בדיקות הדורשות סצנות צבע או חושך מוחלט
  • סצנה 3 : שיפור קצה, תנועת עדשה
  • סצנה 4 : יחס גובה-רוחב, חיתוך, שדה ראייה
  • סצנה 5 : הצללת עדשה
  • סצנה6 : זום
  • scene_extensions : הרחבות מצלמה
  • sensor_fusion : היסט תזמון מצלמה/גירוסקופ

ראה סעיפים בודדים לתיאור של כל סצנה.

סצנה0

בדיקות Scene0 אינן דורשות מידע סצינה ספציפי. עם זאת, הטלפון חייב להיות נייח לצורך בדיקת גירוסקופ ורטט.

test_burst_capture

מאמת שכל צינור הלכידה יכול לעמוד בקצב של הלכידה בגודל מלא וזמן המעבד.

ממשקי API שנבדקו:

מעבר: מצלם פרץ של תמונות בגודל מלא והמצלמה מהירה מספיק כדי למנוע פסק זמן.

test_capture_result_dump

בודק שתוצאת לכידה מוחזרת מלכידה ידנית ולאחר מכן זורק אותה.

ממשקי API שנבדקו:

מעבר: משלים את הלכידה ומשליך את תוצאות הלכידה.

test_gyro_bias

בודק אם לג'ירו יש תפוקה יציבה כשהמכשיר נייח. הנתונים משורטטים כממוצע של 20 נקודות נתונים.

ממשקי API שנבדקו:

מעבר: הדלתא של קריאת הג'ירו היא פחות מ-0.01 לאורך זמן.

test_gyro_bias_plot.png

test_gyro_bias_plot.png

test_jitter

מודד ריצוד בחותמות זמן של המצלמה.

ממשקי API שנבדקו:

מעבר: יש לפחות דלתא של 30 אלפיות השנייה בין פריימים.

test_jitter_plot.png

test_jitter_plot.png (שים לב לטווח הקטן של ציר ה-y. ריצוד הוא למעשה קטן בחלקה זו.)

test_metadata

בודק את התוקף של ערכי מטא נתונים. מסתכל על תוצאות הצילום ועל מאפייני המצלמה אובייקטים. בדיקה זו משתמשת בערכי החשיפה והרווח auto_capture_request מכיוון שתוכן התמונה אינו חשוב.

ממשקי API שנבדקו:

מעבר: רמת החומרה, rollingShutterSkew , תגיות frameDuration , timestampSource , croppingType , blackLevelPattern , pixel_pitch , FoV, מרחק היפרפוקאלי קיימים ויש להם ערכים חוקיים.

test_param_sensitivity_burst

בודק שהפרמטר android.sensor.sensitivity מוחל כהלכה בפרץ. בודק את המטא נתונים של הפלט בלבד.

ממשקי API שנבדקו:

מעבר: לנתוני פלט יש סובלנות שגיאה של פחות מ-0.2%.

test_read_write

בודק שהמכשיר כותב את ערכי החשיפה והרווח הנכונים על ידי קריאה לאחור של המטא נתונים של הלכידה.

ממשקי API שנבדקו:

מעבר: ערכי קריאה וכתיבה תואמים בכל הצילומים.

test_sensor_events

בודק שמכשיר שואל ומדפיס אירועי חיישנים עבור מכשירים המפרסמים תמיכה בהיתוך חיישנים. החיישנים הצפויים הם מד תאוצה, גירוסקופ ומגנטומטר. בדיקה זו פועלת רק אם המסך פועל, כלומר המכשיר אינו במצב המתנה.

ממשקי API שנבדקו:

מעבר: מתקבלים אירועים עבור כל חיישן.

test_solid_color_test_pattern

בודקת שתבניות בדיקה בצבע אחיד נוצרות כראוי להשתקת המצלמה. אם השתק מצלמה נתמך, יש לתמוך בדפוסי בדיקה בצבע אחיד. אם השתקת המצלמה אינה נתמכת, דפוסי בדיקה בצבע אחיד נבדקים רק אם היכולת מפורסמת.

אם תומכים בתמונות RAW, הקצאת הצבע נבדקת גם כן. הצבעים שנבדקו הם שחור, לבן, אדום, כחול וירוק. עבור מצלמות שאינן תומכות בתמונות RAW, רק שחור נבדק.

ממשקי API שנבדקו:

מעבר: דפוסי בדיקה מוצקים הנתמכים הם בצבע הנכון ויש שונות נמוכה בתמונה.

test_test_pattern

בודק את הפרמטר android.sensor.testPatternMode כדי ללכוד מסגרות עבור כל תבנית בדיקה חוקית ובודק שהמסגרות נוצרות כהלכה עבור צבעים אחידים ופסי צבע. בדיקה זו כוללת את השלבים הבאים:

  1. לוכד תמונות עבור כל דפוסי הבדיקה הנתמכים.
  2. מבצע בדיקת נכונות פשוטה עבור דפוס בדיקת צבע אחיד ופסי צבע.

ממשקי API שנבדקו:

עובר: תבניות בדיקה נתמכות נוצרות כהלכה.

test_test_patterns_2

test_test_patterns_2.jpg

test_tonemap_curve

בודק המרה של דפוס בדיקה מ-RAW ל-YUV עם מפת גוונים ליניארית. בדיקה זו דורשת android.sensor.testPatternMode = 2 (COLOR_BARS) כדי ליצור תבנית תמונה מושלמת להמרת מפת גוונים. מבטיח לצינור יש פלטי צבע נאותים עם מפת גוונים ליניארית וקלט תמונה אידיאלי (מסתמך על test_test_patterns ).

ממשקי API שנבדקו:

מעבר: ה-YUV וה-RAW נראים דומים זה לזה.

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

בודק אם אירועי תמונה וחיישן תנועה נמצאים באותו תחום זמן.

ממשקי API שנבדקו:

מעבר: חותמות זמן של תנועה נמצאות בין שתי חותמות הזמן של התמונה.

test_restriction_restriction

בודק אם הרטט של המכשיר פועל כמצופה.

ממשקי API שנבדקו:

מעבר: המכשיר אינו רוטט כשהוא מושתק על ידי ממשק API של הגבלת אודיו של המצלמה.

סצנה 1

scene1 הוא תרשים אפור. התרשים האפור חייב לכסות את מרכז 30% משדה הראייה של המצלמה. התרשים האפור צפוי לאתגר את 3A (חשיפה אוטומטית, איזון לבן אוטומטי, פוקוס אוטומטי) באופן מתון מכיוון שלאזור המרכז אין תכונות. עם זאת, בקשת הלכידה מציינת את כל הסצנה הכוללת מספיק תכונות ל-3A להתכנס.

ניתן לבדוק מצלמות RFoV ב-WFoV או במתקן הבדיקה של RFoV. אם מצלמת RFoV נבדקת במתקן הבדיקה של WFoV, התרשים מוגדל ב-⅔ כדי להבטיח כמה גבולות לתרשים האפור ב-FoV כדי לעזור ל-3A להתכנס. לתיאורים מפורטים יותר של ציוד הבדיקה של המצלמה, ראה מצלמה ITS-in-a-box .

סצנה 1

סצנה1: תרשים בגודל מלא (משמאל). ⅔ תרשים בקנה מידה (מימין).

test_3a

בודק את ההתכנסות של 3A עם יעד מאתגר בינוני.

ממשקי API שנבדקו:

מעבר: 3A מתכנס וערכי 3A המוחזרים תקפים.

test_ae_af

בודק את האלגוריתמים של חשיפה אוטומטית 3A (AE) ומיקוד אוטומטי (AF) בנפרד.

ממשקי API שנבדקו:

מעבר: 3A מתכנס וערכי 3A המוחזרים חוקיים.

test_ae_precapture_trigger

בודק את מכונת המצב AE בעת שימוש בטריגר Precapture. לוכד חמש בקשות ידניות עם AE מושבת. לבקשה האחרונה יש טריגר לכידת AE, שיש להתעלם ממנו מכיוון ש-AE מושבת.

ממשקי API שנבדקו:

מעבר: AE מתכנס.

test_auto_vs_manual

בדיקות שלכדו צילומים אוטומטיים וידניים נראים זהים.

ממשקי API שנבדקו:

מעבר: עלייה ידנית של איזון לבן והתמרה המדווחת בכל תוצאת לכידה תואמת את estimate האיזון הלבן האוטומטי מאלגוריתם 3A של המצלמה.

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

בדיקה_שחור_לבן

בודק שהמכשיר מייצר תמונות מלאות בשחור לבן. מצלם שני צילומים, הראשון עם רווח נמוך במיוחד וחשיפה קצרה, שמביאה לצילום שחור, והשני עם רווח גבוה במיוחד וחשיפה ארוכה, שמביאה לצילום לבן.

ממשקי API שנבדקו:

Pass: מייצר תמונות בשחור לבן. לערוצים רוויים של תמונות לבנות יש ערכי RGB של [255, 255, 255] עם מרווח שגיאה של פחות מ-1% הבדל.

test_שחור_לבן_שחורtest_שחור_לבן_שחור
test_black_white_black.jpg test_black_white_white.jpg

test_black_white_test_means

test_black_white_plot_means.png

test_burst_sameness_manual

מצלם 5 יציאות של 50 תמונות עם הגדרת לכידה ידנית ובודק שכולן זהות. ניתן להשתמש בבדיקה זו כדי לזהות אם יש מסגרות ספורדיות שמעובדות בצורה שונה או שיש להן חפצים.

ממשקי API שנבדקו:

מעבר: התמונות זהות מבחינה ויזואלית ובערכי RGB.

נכשל: מראה עלייה או ירידה בתרשים הממוצע של RGB בתחילת כל פרץ

  • הסובלנות היא 3% עבור first_API_level < 30
  • הסובלנות היא 2% עבור first_API_level >= 30

test_burst_uniform_mean

test_burst_sameness_manual_mean.jpg

test_burst_sameness_manual_plot_means

test_burst_sameness_manual_plot_means.png

test_capture_result

בודקת שנתונים חוקיים חוזרים באובייקטים CaptureResult . עושה לכידה אוטומטית, ידנית ואוטומטית.

ממשקי API שנבדקו:

מעבר: מטא נתונים תקפים עבור כל הלכידות וההגדרות הידניות אינן דולפות ללכידה האוטומטית השנייה. מתווה את תיקון הצללת העדשה עבור הצילומים.

test_capture_result_plot_lsc_auto_ch0

test_capture_result_plot_lsc_auto_ch0.png

test_crop_region_raw

בודקים שזרמי ה-RAW אינם ניתנים לחיתוך.

ממשקי API שנבדקו:

מעבר: תמונות YUV נחתכות במרכז אך לא תמונות 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

בדיקות שאזורי היבול עובדים. מצלם תמונה מלאה ויוצר טלאים של 5 אזורים שונים (פינות ומרכז.) מצלם תמונות עם סט חיתוך עבור 5 האזורים. משווה את ערכי התיקון וערכי החיתוך של התמונה.

ממשקי API שנבדקו:

מעבר: תמונה של האזור החתוך תואמת לתיקון התואם לתמונת החיתוך.

test_dng_noise_model

מאמת שהפרמטרים של מודל ה-DNG הגולמי נכונים. העלילה מתארת ​​את השונות הנמדדת של תיקון מרכזי של הכרטיס האפור בצילומים גולמיים שצולמו על פני טווח של רגישויות, ומשווה את הערכים הללו עם השונות שצפויה בכל רגישות על ידי מודל הרעש של DNG ב-HAL של המצלמה (בהתבסס על פרמטרי O,S שהוחזרו באובייקטי תוצאת לכידה). לפרטים נוספים על מודל הרעש של DNG, הורד את המסמך הבא על דגם הרעש של DNG .

ממשקי API שנבדקו:

מעבר: הפרמטרים של מודל ה-DNG הגולמי נכונים. ערכי RGB צפויים תואמים לערכי ה-RGB שנמדדו בפועל.

test_dng_noise_model_plog

test_dng_noise_model_plog.png

test_ev_compensation_advanced

בודק שפיצוי ערך החשיפה (EV) מוחל. הבדיקה מגדילה את החשיפה בשמונה שלבים, ובודקת בהירות מדודה לעומת בהירות צפויה. הערכים הצפויים מחושבים מבהירות התמונה של התמונה ללא הפעלת פיצוי EV והערך הצפוי ירווה אם הערכים המחושבים חורגים מטווח ערכי התמונה בפועל. הבדיקה נכשלת אם הערכים הצפויים והערכים הנמדדים אינם תואמים או אם תמונות נחשפות יתר על המידה תוך חמישה שלבים.

ממשקי API שנבדקו:

מעבר: תמונות מציגות חשיפה הולכת וגוברת ללא חשיפת יתר תוך חמישה שלבים.

test_ev_compensation_advanced_plot_means

test_ev_compensation_advanced_plot_means.png

test_ev_compensation_basic

בודק שפיצוי EV מוחל באמצעות טווח שנוצר עם CONTROL_AE_COMPENSATION_STEP . שמונה פריימים נלכדים בכל ערך פיצוי.

ממשקי API שנבדקו:

מעבר: לוכדת עלייה בלומה עם הגדרת פיצוי EV מוגברת, ולשמונה הפריימים שנלכדו עבור כל הגדרת פיצוי EV יש ערכי לומה יציבים.

test_ev_compensation_basic

test_ev_compensation_basic.png

חשיפה_בדיקה

בודקים שחשיפה קבועה מושגת כאשר ISO וזמן החשיפה משתנים. מצלם סדרה של תמונות עם ISO וזמן חשיפה שנבחרו כדי לאזן זה את זה. לתוצאות צריכות להיות אותה בהירות, אבל במהלך הרצף התמונה צריכה להיות רועשת יותר. מאמת שהערכים הממוצעים של פיקסל לדוגמה קרובים זה לזה. מבטיח שהתמונות אינן מהודקות ל-0 או 1 (מה שיגרום להן להיראות כמו קווים שטוחים). ניתן להריץ את הבדיקה גם עם תמונות RAW על ידי הגדרת דגל debug בקובץ התצורה שלך.

ממשקי API שנבדקו:

מעבר: לתמונות יש אותה בהירות, אבל רועשות יותר עם ISO גבוה יותר. מטוסי RGB שטוחים כאשר הערך של חשיפת ISO* קבוע על פני שטח ההגברה הנבדק.

test_exposure_test_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

בדיקות שהמירו תמונות YUV ותמונות JPEG של המכשיר נראות זהות. הבדיקה לוקחת את מרכז ה-10% מהתמונה ומחשבת את ערך ה-RGB ומוודאת שהם תואמים.

ממשקי API שנבדקו:

מעבר: הפרש ה-RGB הממוצע בין כל תמונה הוא פחות מ-3%.

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

test_latching

בודק שהגדרות (חשיפה ורווח) ננעלות על המסגרת הימנית עבור מצלמות FULL ו- LEVEL_3 . מצלם סדרה של תמונות באמצעות בקשות גב אל גב, תוך שינוי פרמטרי בקשת הלכידה בין התמונות. בודק שלתמונות יש את המאפיינים הצפויים.

ממשקי API שנבדקו:

מעבר: תמונות [2, 3, 6, 8, 10, 12, 13] הגדילו את ה-ISO או החשיפה והן מופיעות עם אמצעי RGB גבוהים יותר ב- 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_linearity

בודק שניתן להפוך את עיבוד המכשיר לפיקסלים ליניאריים. לוכד רצף של יריות כשהמכשיר מכוון למטרה אחידה.

ממשקי API שנבדקו:

מעבר: ערכי R, G, B חייבים לעלות באופן ליניארי עם רגישות מוגברת.

test_linearity_plot_means

test_linearity_plot_means.png

test_locked_burst

בודק נעילת 3A ופרץ YUV (באמצעות הגדרה אוטומטית). בדיקה זו נועדה לעבור גם במכשירים מוגבלים שאין להם MANUAL_SENSOR או PER_FRAME_CONTROLS . הבדיקה בודקת את עקביות תמונת YUV בעוד שבדיקת קצב הפריימים נמצאת ב-CTS.

ממשקי API שנבדקו:

מעבר: הצילומים נראים עקביים.

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

בודק שהפרמטרים של android.colorCorrection.* מיושמים כאשר הם מוגדרים. מצלם תמונות עם ערכי טרנספורמציה ורווח שונים, ובודק שהם נראים שונים בהתאם. הטרנספורמציה והרווחים נבחרים כדי להפוך את הפלט ליותר ויותר אדום או כחול. משתמש במפת גוונים ליניארית. מיפוי גוונים הוא טכניקה המשמשת בעיבוד תמונה למיפוי קבוצת צבעים אחת לאחרת כדי להעריך את המראה של תמונות בטווח דינמי גבוה במדיום בעל טווח דינמי מוגבל יותר.

ממשקי API שנבדקו:

מעבר: ערכי R ו-B מגבירים בהתאם לשינוי.

test_param_color_correction_plot_means

test_param_color_correction_plot_means.png

*ציר ה-X הוא בקשות הלכידה: 0 = אחדות, 1= חיזוק אדום, 2= חיזוק כחול

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 (חיזוק R)

test_param_color_correction_req=2

test_param_color_correction_req=2.jpg (B boost)

test_param_exposure_time

בודק שהפרמטר android.sensor.exposureTime מוחל.

ממשקי API שנבדקו:

מעבר: כל צילום בהירה יותר מהצילום הקודם.

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

בודק שהפרמטר android.flash.mode מוחל. מגדיר ידנית את החשיפה להיות בצד האפל, כך שיהיה ברור אם הפלאש הופעל או לא, ומשתמש במפת גוונים ליניארית. בודק את המרכז עם תמונת האריח כדי לראות אם נוצר שיפוע גדול כדי לוודא אם הפלאש הופעל.

ממשקי API שנבדקו:

מעבר: למרכז תמונת האריח יש שיפוע גדול, כלומר הפלאש הופעל.

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_reduction_reduction

בודק שהפרמטר android.noiseReduction.mode מוחל כהלכה כאשר הוא מוגדר. מצלם תמונות כשהמצלמה מוארת במעומעם. משתמש בהגבר אנלוגי גבוה כדי להבטיח שהתמונה המצולמת רועשת. לוכד שלוש תמונות, עבור NR כבוי, "מהיר" ו"איכות גבוהה". גם לוכד תמונה עם רווח נמוך ו-NR כבוי, ומשתמש בשונות של זה בתור קו הבסיס. ככל ש-SNR (יחס אות לרעש) גבוה יותר, כך איכות התמונה טובה יותר.

ממשקי API שנבדקו:

מעבר: SNR משתנה עם מצבי הפחתת רעש שונים ומתנהג באופן דומה לתרשים למטה.

test_param_noise_reduction_plot_SNRs

test_param_noise_reduction_plot_SNRs.png

0: כבוי, 1: מהיר, 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_reduction_reduction_low_gain

test_param_noise_reduction_low_gain.jpg

test_param_sensitivity

בודק שהפרמטר android.sensor.sensitivity מוחל. הבדיקה מגבירה את הרגישות ב-5 שלבים עם חשיפה קבועה לכל צילום.

ממשקי API שנבדקו:

מעבר: אמצעי RGB של מרכז 10% מתבהרים עם רגישות מוגברת.

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

בודק שהפרמטר android.shading.mode מוחל.

ממשקי API שנבדקו:

מעבר: מצבי הצללה מוחלפים ומפות הצללת העדשה משתנות כצפוי.

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

בודק שהפרמטר android.tonemap.mode מוחל. מחיל עקומות שונות של מפת גוונים על כל ערוץ R, G, B, ובודק שתמונות הפלט משתנות כצפוי. מבחן זה מורכב משני מבחנים, מבחן1 ומבחן2.

ממשקי API שנבדקו:

לַעֲבוֹר:

  • test1: לשתי התמונות יש מפת גוונים ליניארית, אבל ל-n=1 יש שיפוע תלול יותר. ערוץ G (ירוק) בהיר יותר עבור התמונה n=1.
  • test2: אותה מפת טון, אבל באורך שונה. התמונות זהות.
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

בודק לאחר הגברת רגישות RAW. מצלם קבוצה של תמונות RAW ו-YUV ברגישות שונה, מפרסם שילוב של הגברת רגישות RAW ובודק אם ממוצע פיקסל הפלט תואם את הגדרות הבקשה.

ממשקי API שנבדקו:

מעבר: תמונות RAW הופכות כהות יותר ככל שהחיזוק גדל בעוד שתמונות YUV נשארות קבועות בבהירות

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

לוכד סט של תמונות גולמיות עם רווחים הולכים וגדלים ומודד את הרעש. לוכד גולמי בלבד, בפרץ.

ממשקי API שנבדקו:

מעבר: כל זריקה רועשת יותר מהזריקה הקודמת, מכיוון שהרווח הולך וגדל.

משתמש בשונות של תא הרשת הסטטיסטית המרכזית.

test_raw_burst_sensitivity_variance

test_raw_burst_sensitivity_variance.png

חשיפה_גולמית לבדיקה

לוכד סט של תמונות גולמיות עם זמן חשיפה הולך וגדל ומודד את ערכי הפיקסלים.

ממשקי API שנבדקו:

מעבר: הגדלת ה-ISO (רווח) הופכת את הפיקסלים לרגישים יותר לאור, כך שהעלילה נעה לכיוון שמאל.

test_raw_exposure_s=55

test_raw_exposure_s=55.png

(10⁰ זה 1 ms, 10¹ זה 10 ms, 10⁻¹ זה 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

לוכד סט של תמונות גולמיות עם רגישויות גוברת ומודד את הרעש (השונות) במרכז 10% של התמונה. בודק שכל ירייה רועשת יותר מהקודמת.

ממשקי API שנבדקו:

מעבר: השונות עולה עם כל זריקה.

test_raw_sensitivity_variance

test_raw_sensitivity_variance.png

test_reproces_reduction_reduction

בדיקות ש- android.noiseReduction.mode מיושם לעיבוד מחדש של בקשות. מצלם תמונות מעובדות מחדש כשהמצלמה מוארת עמומה. משתמש בהגבר אנלוגי גבוה כדי להבטיח שתמונת הצילום רועשת. לוכד שלוש תמונות מעובדות מחדש, עבור NR כבוי, "מהיר" ו"איכות גבוהה". לוכד תמונה מעובדת עם רווח נמוך ו-NR כבוי, ומשתמש בשונות של זה בתור קו הבסיס.

ממשקי API שנבדקו:

מעבר: FAST >= כבוי, HQ >= FAST, HQ >> כבוי

עלילה טיפוסית של SNR לעומת NR_MODE

עלילה טיפוסית של SNR לעומת NR_MODE

test_tonemap_sequence

בודק רצף של צילומים עם עקומות שונות של מפת טון. לוכד 3 צילומים ידניים עם מפת גוונים ליניארית. לוכד 3 תמונות ידניות עם מפת טון ברירת המחדל. מחשב את הדלתא בין כל זוג פריים עוקב.

ממשקי API שנבדקו:

מעבר: יש 3 מסגרות זהות ואחריהן סט שונה של 3 מסגרות זהות.

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

בדיקות שכל הגדלים והפורמטים דיווחו על עבודת לכידת תמונה. משתמש בבקשה ידנית עם מפת גוונים ליניארית כך שה-YUV וה-JPEG נראים זהים כשהם מומרים על ידי מודול image_processing_utils . תמונות אינן נשמרות כברירת מחדל, אך ניתן לשמור אותן על ידי הפעלת debug_mode .

ממשקי API שנבדקו:

מעבר: לכל מרכזי התמונות יש הפרש מקסימלי של RMS (ערך ממוצע-מרובע של אות) בתמונות המומרות RGB עם 3% מתמונת YUV ברזולוציה הגבוהה ביותר.

test_yuv_jpeg_all

test_yuv_jpeg_all.png

test_yuv_plus_dng

בודקת שהגדלים והפורמטים המדווחים ללכידת תמונה עובדים.

ממשקי API שנבדקו:

עובר: מבחן מסיים ומחזיר את התמונות המבוקשות.

test_yuv_plus_dng

test_yuv_plus_dng.jpg

test_yuv_plus_jpeg

בודקת לכידת פריים בודד כפלטי YUV ו-JPEG. משתמש בבקשה ידנית עם מפת גוונים ליניארית כך שה-YUV וה-JPEG נראים זהים כשהם מומרים על ידי מודול image_processing_utils .

ממשקי API שנבדקו:

מעבר: תמונות YUV ו-JPEG דומות ויש להן הבדל של פחות מ-1% RMS (ערך ממוצע-ריבוע של אות).

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

בודקת לכידת פריים בודד כפלטי RAW/RAW10/RAW12 ו-YUV אם נתמכת. משתמש בבקשה ידנית עם מפת גוונים ליניארית כך ש-raw ו-YUV צפויים להיות זהים. משווה בין ערכי RGB של מרכז 10% של תמונות שהומרו ב-RGB. יומני android.shading.mode .

ממשקי API שנבדקו:

מעבר: YUV ותמונות גולמיות דומות ויש להן הבדל של פחות מ-3.5% RMS (ערך ממוצע-ריבוע של אות).

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

סצנה2_א

ל-scene2_a יש שלושה פרצופים עם רקע אפור ולבוש ניטרלי. הפנים נבחרות למגוון רחב של גווני עור. התרשים חייב להיות בעל כיוון נכון כדי שזיהוי פנים יפעל בצורה מיטבית.

סצנה2_א

סצנה2_א

test_auto_flash

בודק שההבזק האוטומטי מופעל בסצנה חשוכה. מאמת שהבזק אוטומטי מופעל על ידי בדיקה שלמרכז תמונת האריח יש שיפוע גדול. כדי להפעיל הבזק אוטומטי, יש לכבות את הטאבלט והאורות במתקן הבדיקה. הטאבלט כבוי על ידי הבדיקה, וניתן לכבות את האורות באופן אוטומטי עם בקר הארדואינו. הסצנה חייבת להיות חשוכה לחלוטין כדי שהבדיקה תפעל כראוי. ככזה, פתח הטאבלט האחורי חייב להיות מכוסה לחלוטין על ידי טאבלט הסצינה, והפתח הקדמי חייב להיות מכוסה על ידי צמצם וטלפון DUT כדי לחסום אור תועה מלהיכנס למתקן.

ממשקי API שנבדקו:

מעבר: למרכז תמונת האריח יש שיפוע גדול שמשמעותו שהבזק אוטומטי הופעל.

test_autoframing

בודק את התנהגות המסגרת האוטומטית של התקן המצלמה. מבצע זום גדול כך שאף אחד מהפנים בסצנה לא נראה, מאפשר את מצב הפריימים האוטומטיים על ידי הגדרת AUTOFRAMING ב- CaptureRequest ל- True , ומוודא אם ניתן לזהות את כל הפנים בסצנה המקורית כאשר המצב מתכנס (כלומר, כאשר AUTOFRAMING_STATE ב- CaptureResult מוגדר ל- AUTOFRAMING_STATE_CONVERGED ).

ממשקי API שנבדקו:

מעבר: כל שלושת הפנים מזוהות.

test_display_p3

בדיקות הצג לכידת P3 ב-JPEG באמצעות ה-API של ColorSpaceProfiles . בודק של-JPEG המצולם יש פרופיל ICC מתאים בכותרת שלו, ושהתמונה מכילה צבעים מחוץ לטווח ה-sRGB.

ממשקי API שנבדקו:

מעבר: ה-JPEG מכיל פרופיל Display P3 ICC וצבעים מחוץ לטווח ה-sRGB.

test_effects

לוכד פריים עבור אפקטי מצלמה נתמכים ובודק אם הם נוצרו כהלכה. הבדיקה בודקת רק אפקטים OFF ו- MONO , אך שומרת תמונות עבור כל האפקטים הנתמכים.

ממשקי API שנבדקו:

מעבר: מצלם את תמונת הסצנה עם אפקטים OFF ותמונה מונוכרום עם אפקטים מוגדרים ל- MONO .

test_effects_MONO

test_effects_MONO.jpg

test_format_combos

בודק שילובים שונים של פורמטי פלט.

ממשקי API שנבדקו:

מעבר: כל השילובים נלכדו בהצלחה.

test_jpeg_quality

בודק את איכות הדחיסה של המצלמה JPEG. שלב איכויות JPEG דרך android.jpeg.quality ומבטיח שטבלאות קוונטיזציה משתנות כהלכה.

ממשקי API שנבדקו:

מעבר: מטריצת הקוונטיזציה יורדת עם עליית האיכות. (מטריקס מייצגת את גורם החלוקה.)

test_jpeg_quality

ממוצעים של מצלמה אחורית של Pixel 4 luma/chroma DQT מטריצת לעומת איכות JPEG

test_jpeg_quality נכשל

דוגמה למבחן נכשל

שימו לב שעבור תמונות באיכות נמוכה מאוד (jpeg.quality < 50), אין עלייה בדחיסה במטריצת הקוונטיזציה.

test_num_faces

בודק זיהוי פנים.

ממשקי API שנבדקו:

מעבר: מוצא שלוש פרצופים.

test_num_faces_fd_mode_1

test_num_faces_fd_mode_1.jpg

test_preview_min_frame_rate

בודק שקצב התצוגה המקדימה יורד בצורה נכונה בסצנה חשוכה. כדי שבדיקה זו תפעל כהלכה, יש לכבות את האורות במתקן הבדיקה על ידי הבקר או באופן ידני על ידי מפעיל הבדיקה.

ממשקי API שנבדקו:

מעבר: קצב התצוגה המקדימה הוא במינימום טווח קצב הפריימים המבוקש, והשונות בין הפריימים קטנה מהסובלנות המוחלטת שנקבעה במבחן.

test_reprocess_uv_swap

בדיקות שעיבוד YUV אינו מחליף את מטוסי U ו-V. זה מזוהה על ידי חישוב סכום ההפרשים המוחלטים (SAD) בין התמונה המעובדת ללכידה לא מעובדת. אם החלפת מטוסי U ו-V של הפלט של הלכידה המעובדת מביאה ל-SAD מוגבר, אזי ההנחה שהפלט מכיל את מישורי ה-U וה-V הנכונים.

ממשקי API שנבדקו:

מעבר: מטוסי U ו-V אינם מוחלפים.

test_reprocess_uv_swap

test_reprocess_uv_swap.png

סצנה2_ב

test_num_faces

בודק זיהוי פנים עם גיוון גווני עור מוגבר בסצנות פנים.

ממשקי API שנבדקו:

מעבר: מוצא 3 פרצופים.

test_num_faces_fd_mode_1

test_num_faces_fd_mode_1.jpg

test_yuv_jpeg_capture_sameness

לוכד שתי תמונות באמצעות הפורמטים הנפוצים ביותר של YUV ו-JPEG עם יחס רוחב-גובה זהה לפורמט ה-JPEG הגדול ביותר שאינו עולה על רזולוציה של 1920x1440. מגדיר את jpeg.quality ל-100 ולוכד בקשה משטח כפול. ממירה את שתי התמונות למערכים של RGB ומחשבת את ההבדל התלת-ממדי RMS (Root mean square) בין שתי התמונות.

ממשקי API שנבדקו:

מעבר: תמונות YUV ו-JPEG דומות ויש להן הבדל של פחות מ-1% RMS (ערך ממוצע-ריבוע של אות).

סצנה2_ג

test_num_faces

בודק זיהוי פנים עם גיוון גווני עור מוגבר בסצנות פנים.

ממשקי API שנבדקו:

מעבר: מוצא 3 פרצופים.

test_num_faces_fd_mode_1

test_num_faces_fd_mode_1.jpg

test_jpeg_capture_perf_class

בודק את זמן השהיית לכידת JPEG עבור דרגת הביצועים S כמפורט בסעיף 2.2.7.2 מצלמה ב-CDD.

עובר: חייב להיות בעל זמן לכידת JPEG של מצלמה 2 < 1000ms עבור רזולוציית 1080p כפי שנמדדת על ידי בדיקת הביצועים של מצלמת CTS בתנאי תאורה ITS (3000K) עבור שתי המצלמות הראשיות.

test_camera_launch_perf_class

בודק את זמן השקת המצלמה עבור דרגת הביצועים S כפי שצוין בסעיף 2.2.7.2 מצלמה ב-CDD.

מעבר: חייב להיות חביון הפעלה של camera2 (מצלמה פתוחה לפריים של תצוגה מקדימה ראשונה) < 600ms כפי שנמדד על ידי ה-CTS PerformanceTest בתנאי תאורה של ITS (3000K) עבור שתי המצלמות הראשיות.

סצנה2_ד

test_num_faces

בודק זיהוי פנים עם גיוון גווני עור מוגבר בסצנות פנים.

ממשקי API שנבדקו:

מעבר: מוצא 3 פרצופים.

סצנה2_ה

מבחן_תמונה_רציפה

50 מסגרות ברזולוציית VGA נלכדות עם ההגדרה הראשונה של בקשת הלכידה android.control.afMode = 4 (CONTINUOUS_PICTURE).

ממשקי API שנבדקו:

מעבר: מערכת 3A מתייצבת בסוף לכידה של 50 פריימים.

test_num_faces

בודק זיהוי פנים עם גיוון גווני עור מוגבר בסצנות פנים.

ממשקי API שנבדקו:

מעבר: מוצא 3 פרצופים.

סצנה2_ו

ל-scene2_f יש שלושה פרצופים עם רקע לבן ולבוש לבן. לפנים מגוון רחב של גווני עור וניגודיות גבוהה עם הרקע.

scene2_f.png

סצנה2_ו

test_num_faces

בודק זיהוי פנים עם גיוון גווני עור מוגבר בסצנות פנים.

ממשקי API שנבדקו:

מעבר: מוצא 3 פרצופים.

test_num_faces_fd_mode_1

test_num_faces_fd_mode_1.jpg

סצנה 3

סצנה 3 משתמשת בתרשים ISO12233, ורוב הבדיקות משתמשות בשיטת חולץ תרשים כדי למצוא את התרשים בסצנה. מסיבה זו, לרוב התמונות שנשמרו אין גבולות כמו התמונות לסצינות 1, 2 או 4, אלא רק התרשים. התרשים חייב להיות באוריינטציה הנכונה עבור Finder Finder יעבוד בצורה אופטימלית.

test_3a_consistency

בדיקות לעקביות 3A.

ממשקי API נבדקו:

מעבר: 3A מתכנס לחשיפה, רווח, AWB (איזון לבן אוטומטי) ו- FD (מרחק מיקוד) שלוש פעמים בסובלנות.

test_edge_enhancement

בודק שפרמטר android.edge.mode מיושם כראוי. תופס תמונות ללא מעשה עבור כל מצב קצה ומחזיר את החדות של תמונת הפלט ומטא נתונים של תוצאות הלכידה. מעבד בקשת לכידה עם מצב קצה נתון, רגישות, זמן חשיפה, מרחק מיקוד ופרמטר משטח פלט.

מעבר: מצב HQ (2) חדים יותר ממצב OFF (0). מצב FAST (1) חד יותר ממצב OFF . מצב HQ חד יותר או שווה למצב FAST .

ממשקי API נבדקו:

פרמטרי מצלמה מושפעים:

  • EDGE_MODE

test_edge_enhancement_edge = 0

test_edge_enhancement_edge = 0.jpg

test_edge_enhancement_edge = 1

test_edge_enhancement_edge = 1.jpg (מצב מהיר)

test_edge_enhancement_edge = 2

test_edge_enhancement_edge = 2.jpg (מצב באיכות גבוהה)

test_flip_mirror

בודק אם התמונה מכוונת כראוי לפי סעיף 7.5.2 המצלמה הפונה קדמית [C-1-5] .

ניתן לזהות תמונות שיקוף, פניות או מסתובבות על ידי תכונת היהלום ליד המרכז.

מעבר: התמונה אינה הופכת, שיקפה או מסתובבת.

test_flip_mirror_scene_patch

test_flip_mirror_scene_patch.jpg

test_landscape_to_portrait

בודק אם הנוף לדיוקן עוקף מתפקד נכון עבור חיישנים מוכווני נוף.

ממשקי API נבדקו:

מעבר: הבדיקה מסוגלת לאתר תרשים עם הסיבוב הצפוי (0 מעלות כאשר הנוף לדרישת הדיוקן מושבת, 90 מעלות כאשר מופעל).

test_landscape_to_portrait

test_landscape_to_portrait.png

test_lens_movement_reporting

בודק אם מדווח על דגל תנועת העדשות כראוי. לוכד פרץ של 24 תמונות עם 12 המסגרות הראשונות במרחק המיקוד האופטימלי (כפי שנמצא על ידי 3A) ו -12 המסגרות האחרונות במרחק המיקוד המינימלי. סביב מסגרת 12, העדשה נעה וגורמת לחדות לרדת. החדות מתייצבת בסופו של דבר כאשר העדשה עוברת למצב הסופי. יש לקבוע את דגל תנועת העדשות בכל המסגרות בהן החדות היא ביניים לחדות במסגרות הראשונות כאשר העדשה נייחת במרחק מוקד אופטימלי, והמסגרות הסופיות בהן העדשה נייחת במרחק המוקד המינימלי. המסגרת המדויקת שהעדשה עוברת אינה חשובה: מה שנבדק הוא שדגל התנועה נטען כאשר העדשה נעה.

ממשקי API נבדקו:

מעבר: דגל תנועת העדשות True במסגרת עם שינוי חד.

מנגנוני כישלון:

  • lens_moving: True ( android.hardware.camera2.CaptureResult#LENS_STATE = 1) ב- test_log.DEBUG נקבע רק במסגרות בהן החדות לא משתנה.
  • מסגרות עם lens_moving: False ( android.hardware.camera2.CaptureResult#LENS_STATE = 0) ב- test_log.DEBUG יש הבדל חדות בהשוואה למסגרות הראשונות במרחק מוקד אופטימלי או המסגרות האחרונות במרחק מיקוד מינימלי.

test_reprocess_edge_enhancement

בדיקות אם נתמכות שיטות עיבוד מחדש לשיפור קצה עובדות כראוי. מעבד בקשת לכידה עם מצב נתון של Edge Edge ומשווה מצבים שונים ללכידה עם מצבי קצה מחדש מחדש מושבתים.

ממשקי API נבדקו:

מעבר: חדות למצבי הקצה השונים נכונה. HQ (מצב 2) חד יותר מאשר OFF (מצב 0), והשיפור בין מצבים שונים דומה.

test_reprocess_edge_enhancement_plot

test_reprocess_edge_enhancement_plot.png

סצינה 4

סצנה 4 מורכבת מעגל שחור על רקע לבן בתוך ריבוע.

סצינה 4

סצינה 4

test_aspect_ratio_and_crop

בדיקות אם תמונות מעוותות או קצוצות באופן בלתי צפוי בצינור התמונה. מצלם מעגל מעל כל הפורמטים. מוודא שהמעגל אינו מעוות, המעגל אינו עובר ממרכז התמונה, והמעגל אינו משתנה בגודל שגוי עם יחסי גובה שונים או רזולוציות שונות.

ממשקי API נבדקו:

מעבר: תמונות אינן נמתחות, מרכז התמונות אינו שונה יותר מ -3%, וה- FOV המרבי האפשרי (שדה ראייה) נשמר.

מנגנוני כישלון:

  • המעגל בתמונה שנלכדה מעוות על ידי צינור העיבוד.
  • תמונת הרזולוציה התחתונה קצוצה כפולה בצינור התמונה ויוצרת FOV שונה בין תמונות ברזולוציה גבוהה ונמוכה.
  • המעגל בתמונה שנלכד נחתך בגלל בקשת לכידת יחס גובה -רוחב קיצוני המפחיתה את גובה או רוחב התמונה.
  • למעגל בתמונה שנלכדה יש ​​השתקפות במרכז ואינו נראה מלא לחלוטין.

test_multi_camera_alignment

בודק את פרמטרי כיול המצלמה הקשורים למיקום המצלמה של מערכות רב-מצלמות. בעזרת המצלמות הפיזיות המצלמות הרב-מצלמות, מצלם תמונה עם אחת המצלמות הפיזיות. מוצא את מרכז המעגל. מקרין את מרכז המעגל לקואורדינטות העולם לכל מצלמה. משווה את ההבדל בין מרכזי מעגל המצלמות בקואורדינטות העולם. נוח את העולם מתאם בחזרה לקואורדינטות של פיקסל ומשווה בין מקוריים לבדיקת תוקף. משווה את גדלי המעגל הבדיקה אם אורכי המוקד של המצלמות שונים.

ממשקי API נבדקו:

מעבר: מרכזי מעגל וגדלים הם כצפוי בתמונות מוקרנות בהשוואה לתמונות שנלכדו באמצעות נתוני כיול מצלמה ואורכי מוקד.

מנגנוני כישלון:

  • LENS_INTRINSIC_CALIBRATION , LENS_POSE_TRANSLATION , או LENS_POSE_ROTATION הם ערכי תכנון ולא נתוני כיול בפועל.
  • מערכת המצלמה אינה מתאימה להגדרת הבדיקה. לדוגמה, בדיקת מערכת מצלמה רחבה ומוצלחת במיוחד עם אסדת הבדיקה של RFOV. למידע נוסף, עיין במצלמה ITS-A-A-FAQ1 .

test_preview_aspect_ratio_and_crop

בדומה לבדיקת Test_aspect_ratio_and_crop עבור לכידות עדיין, בדיקה זו בודקת את פורמטי התצוגה המקדימה הנתמכת כדי להבטיח שמסגרות התצוגה המקדימה לא נמתחות או נחתכות באופן לא הולם. מוודא שיחס הגודל של המעגל אינו משתנה, התמונות הקצוצות שומרות על המעגל במרכז המסגרת, וגודל המעגל אינו משתנה לפורמט קבוע או עם רזולוציות שונות (שדה בדיקת מבט).

ממשקי API נבדקו:

מעבר: תמונות אינן נמתחות, מרכז התמונות אינו שונה יותר מ -3%, וה- FOV המרבי האפשרי (שדה ראייה) נשמר.

test_preview_stabization_fov

בודק את גדלי התצוגה המקדימה הנתמכים כדי להבטיח שה- FOV נחתך כראוי. המבחן לוכד שני סרטונים, אחד עם ייצוב תצוגה ON , ואחר עם ייצוב תצוגה OFF . מסגרת מייצגת נבחרה מכל סרטון, ומנותחת כדי להבטיח כי ה- FOV משתנה בשני הסרטונים נמצא בתוך המפרט.

ממשקי API נבדקו:

מעבר: יחס גובה המבט של המעגל נותר בערך קבוע, המיקום המרכזי של המעגל נשאר יציב וגודל המעגל משתנה יותר מ 20%.

test_video_aspect_ratio_and_crop

מוציא סרטונים של מעגל בתוך ריבוע מעל כל פורמטי הווידיאו. מחלץ את מסגרות המפתח, ומאמת את יחס הגודל של המעגל לא משתנה, התמונות הקצוצות שומרות על המעגל במרכז, וגודל המעגל אינו משתנה לפורמט קבוע או ברזולוציה שונה (שדה בדיקת תצוגה).

ממשקי API נבדקו:

מעבר: מסגרות וידאו אינן נמתחות, מרכז המסגרות אינו שונה ביותר מ- 3%, וה- FOV המרבי האפשרי (שדה ראייה) נשמר.

סצנה 5

סצנה 5 דורשת סצנה אפורה מוארת באופן אחיד. זה מושג על ידי מפזר המונח מעל עדשת המצלמה. אנו ממליצים על המפזר הבא: www.edmundoptics.com/optics/window-diffusers/optical-diffusers/opal-diffusing-glass/46168 .

כדי להכין את הסצינה, חבר מפזר מול המצלמה והפנה את המצלמה למקור תאורה של סביב 2000 לוקס. תמונות שנלכדו עבור סצנה 5 דורשות תאורה מפוזרת ללא תכונות ניכרות. להלן תמונה לדוגמא:

סצנה 5

לכידת סצנה 5

test_lens_shading_and_color_uniformity

בדיקות כי תיקון הצללת העדשות מיושם כראוי, וצבע סצנה אחידה מונוכרום מופץ באופן שווה. מבצע בדיקה זו על מסגרת YUV עם Auto 3A. הצללת העדשות מוערכת על בסיס ערוץ Y. מודד את ערך ה- Y הממוצע עבור כל חסימת מדגם שצוין, וקובע את PASS או נכשל על ידי השוואה לערך ה- Y המרכזי. מבחן אחידות הצבעים מוערך במרחב R/G ו- B/G.

ממשקי API נבדקו:

מעבר: ברדיוס שצוין של התמונה, השונות של ערך R/G ו- B/G חייבת להיות פחות מ- 20% כדי לעבור את הבדיקה.

סצינה 6

סצנה 6 היא רשת של עיגולים קטנים עם ריבוע בפינה אחת כדי להצביע על אוריינטציה. החוגים הקטנים נדרשים לבדיקת פונקציית זום בטווח גדול.

סצינה 6

סצינה 6

test_in_sensor_zoom

בודק את התנהגות תכונת זום חיישן המצלמה, המייצרת תמונות גולמיות קצוצות.

כאשר מקרה השימוש בזרם מוגדר ל- CROPPED_RAW , המבחן לוקח שני לכידות מעל טווח הזום, תמונת גולמית מלאה (FOV) ותמונה גולמית קצוצה. המבחן ממיר את התמונות למערכי RGB, מוריד את תמונת הגולמית הקצוצה בגודל מלא לגודל המדווח על ידי SCALER_RAW_CROP_REGION ומחושב את ההבדל ממוצע השורש התלת-ממדי (RMS) בין שתי התמונות.

ממשקי API נבדקו:

מעבר: ההבדל ממוצע השורש התלת -ממדי (RMS) בין תמונת הגולמית הקצוצה המפורצת בתמונה הגולמית FOV המלאה הוא פחות מ- 1%.

test_zoom

בודק את התנהגות זום המצלמה. לוקח לכידות על טווח הזום ובודק אם המעגלים הולכים וגדלים ככל שהמצלמה מתקרבת פנימה.

ממשקי API נבדקו:

מעבר: הגודל היחסי של המעגל שנלכד מדויק כנגד יחס זום מבוקש כדי להבטיח שהמצלמה מתקרבת כראוי.

test_zoom

test_zoom כדי למצוא את קווי המתאר של המעגל הקרוב למרכז.

test_low_latency_zoom

בודק את התנהגות זום ההשהיה הנמוכה של המצלמה. לוקח לכידות על טווח הזום עם android.control.settingsOverride = 1 (SETTINGS_OVERRIDE_ZOOM) , ובודק אם המעגלים בתמונות הפלט תואמים את יחסי הזום במטא נתונים של לכידה.

ממשקי API נבדקו:

מעבר: הגודל היחסי של המעגל שנלכד מדויק כנגד מטא נתונים של תוצאת יחס הזום.

test_preview_video_zoom_match

בודק כי תוך הקלטה והתרחשות, תצוגה מקדימה של וידאו ותצוגת פלט וידאו ומציגים את אותה הפלט. מחשבת את גודל המעגל הקרוב למרכז ביחס זום שונה ובודק אם גודל המעגל גדל ככל שיחס הזום גדל.

ממשקי API נבדקו:

מעבר: הגודל היחסי של המעגל שנלכד מדויק כנגד יחס זום מבוקש בווידיאו ותצוגה מקדימה.

VGA_640X480_KEY_FRAME.PNG

VGA_640X480_KEY_FRAME.PNG (לפני זום)

Preview_640x480_key_frame.png

Preview_640x480_key_frame.png (לפני זום)

Vga_640x480_key_frame_zoomed.png

Vga_640x480_key_frame.png (אחרי זום)

preview_640x480_key_frame_zoomed.png

Preview_640x480_key_frame.png (לאחר זום)

scene_extensions

בדיקות scene_extensions מיועדות לתוספי מצלמה ועליהם להשתמש במצלמה ITS-A-A-Box , מכיוון שהם דורשים שליטה מדויקת בסביבת הבדיקה.

סצנה_הדר

סצנת scene_hdr מורכבת מדיוקן משמאל וקוד QR בעל ניגודיות נמוכה מימין.

סצנה_הדר

סצנה_הדר

test_hdr_extension

בודק את סיומת HDR . לוקח לכידות עם וללא ההרחבה מופעלת, ובודק אם ההרחבה הופכת את קוד ה- QR ליותר לגילוי.

ממשקי API נבדקו:

מעבר: הרחבת HDR מצמצמת את מספר שינויי הניגודיות הדרושים לגילוי קוד ה- QR או מצמצם את השיפוע על פני קוד ה- QR.

סצנה_ לילה

סצנת scene_night מורכבת מעגל לבן עם ארבעה עיגולים קטנים יותר בתוכו, כולם על רקע שחור. המעגל הקטן יותר בפינה הימנית העליונה כהה יותר מהאחרים כדי להצביע על אוריינטציה.

סצנה_ לילה

סצנה_ לילה

test_night_extension

בודק את סיומת הלילה . לוקח לכידות עם ובלי ההרחבה מופעלת, ובודק את הדברים הבאים:

  • הלכידה עם סיומת הלילה מופעלת אורך זמן רב יותר.
  • הלכידה עם סיומת הלילה מופעלת היא בהירה יותר או שיש לה ממצאי סצנה עם מראה משופר.

ממשקי API נבדקו:

מעבר: בהשוואה ללכידה ללא הארכת הלילה מופעלת, לכידה עם מאפשרת הלילה מופעלת אורך לפחות 0.5 שניות. הלכידה חייבת להיות בהירה לפחות ב -10%, או שהנקודות האפורות בסצינה חייבות להיות ערכי 20 פיקסלים נמוכים ממרכז המעגל שמסביב.

Sensor_fusion

בדיקות היתוך חיישנים דורשות תנועת טלפון ספציפית מול דפוס לוח. לקבלת תוצאות אופטימליות, וודא כי תרשים הבדיקה מותקן שטוח. תרשימים שאינם שטוחים משפיעים על חישובי הסיבוב עבור רבים מהבדיקות. ניתן לבצע אוטומציה של בדיקות sensor_fusion באמצעות תיבת היתוך החיישן .

לוּחַ שַׁחְמָט

תמונת לוח השוחן

test_multi_camera_frame_sync

בדיקות המסגרות חותמות זמן שנלכדו על ידי מצלמה לוגית נמצאות בטווח של 10 שניות על ידי חישוב זוויות ריבועים בתוך לוח הדוק כדי לקבוע את חותמת הזמן.

ממשקי API נבדקו:

מעבר: זווית בין תמונות מכל מצלמה לא משתנה בצורה ניכרת כאשר הטלפון מסתובב.

test_preview_stabization

בדיקות שהתייצבה בתצוגה מקדימה וידאו מסתובבות פחות מג'ירוסקופ.

ממשקי API נבדקו:

מעבר: סיבוב זווית מקסימום מעל מסגרות הוא פחות מ- 70% מסיבוב הגירוסקופ.

להלן סרטונים מדגם עם וללא ייצוב.

  • וידאו מדגם עם ייצוב

  • וידאו מדגם ללא ייצוב

test_sensor_fusion

בודק את ההבדל בין חותמת הזמן בין המצלמה לג'ירוסקופ ליישומי AR ו- VR. הטלפון מסתובב 90 מעלות 10 פעמים מול דפוס לוח הבדיקה. התנועה היא בערך 2 נסיעה הלוך ושוב. בדיקה זו מדלגת אם לא כלול גירוסקופ או אם הפרמטר המקור REALTIME מקור זמן לא מופעל.

מבחן test_sensor_fusion מייצר מספר חלקות. שתי החלקות החשובות ביותר לניפוי באגים הן:

  • test_sensor_fusion_gyro_events : מציג את אירועי הגירוסקופ לטלפון במהלך הבדיקה. התנועה בכיוון ה- X וה- Y מרמזת שהטלפון אינו מורכב היטב על צלחת ההרכבה, ומפחית את ההסתברות של הבדיקה שעוברת. מספר המחזורים בעלילה תלוי במהירות הכתיבה לחיסכון במסגרות.

    test_sensor_fusion_gyro_events.png

    test_sensor_fusion_gyro_events

  • test_sensor_fusion_plot_rotations : מציג את יישור האירועים של הגירוסקופ ואירועי המצלמה. עלילה זו חייבת להראות תנועה תואמת בין מצלמה לג'ירוסקופ ל- +/- 1 ms.

    test_sensor_fusion_plot_rotations.png

    test_sensor_fusion_plot_rotations

ממשקי API נבדקו:

מעבר: קיזוז חותמות חותמות המצלמה והגירוסקופ הוא פחות מ- 1 ms לפי סעיף 7.3.9 חיישני נאמנות גבוהים [C-2-14] .

מנגנוני כישלון:

  • שגיאת קיזוז: קיזוז המצלמה-גיירוסקופ אינו מכויל נכון לתוך +/- 1 ms.
  • טיפות מסגרת: הצינור אינו מהיר מספיק כדי לתפוס 200 פריימים ברציפות.
  • שגיאות שקע: adb לא יכול להתחבר באופן אמין ל- DUT מספיק זמן כדי לבצע את המבחן.
  • התרשים אינו רכוב שטוח. עלילה test_sensor_fusion_plot_rotations יש מסגרות בהן הגירוסקופ וסיבוב המצלמה משתנים במידה ניכרת כאשר המצלמה מסתובבת דרך חלקי התרשים שאינם שטוחים.
  • המצלמה אינה רכובה שטוחה. העלילה test_sensor_fusion_gyro_events מציגה תנועה במטוסי x ו- y. כישלון זה שכיח יותר במצלמות הפונות קדמיות שכן למצלמה האחורית יש לעתים קרובות בליטה מורמת לשאר גוף הטלפון, ויוצרת הטיה בעת הרכבה האחורית של הטלפון לצלחת ההרכבה.

test_video_stabization

בדיקות שהתייצבות וידאו מסתובבות פחות מג'ירוסקופ.

ממשקי API נבדקו:

מעבר: סיבוב זווית מקסימום מעל מסגרות הוא פחות מ- 60% מסיבוב הגירוסקופ.

להלן סרטונים מדגם עם וללא ייצוב.

  • וידאו מדגם עם ייצוב

  • וידאו מדגם ללא ייצוב

test_led_snapshot

בודקים תצלומי ה- LED אינם רוויים או מגורים את התמונה.

מבחן זה מוסיף בקר תאורה לתיבת היתוך החיישן כדי לשלוט על האורות. כאשר האורות מוגדרים OFF , הבדיקה לוקחת לכידה כאשר מצב AUTO_FLASH מוגדר ל- ON . במהלך לכידה זו, הבדיקה מפעילה רצף מראש עם ההדק aePrecapture שנקבע כדי START , ומגדיר את כוונת הלכידה לתצוגה Preview כדי לקחת את הלכידה עם פלאש.

מכיוון שלכידה יש ​​נקודה חמה ייחודית בגלל פלאש, הבדיקה מחשבת את ממוצע תמונת הפלאש של כל הלכידה ומוודא אם הערך נמצא בטווח (68, 102). כדי לבדוק אם התמונה מאוזנת לבנה באופן סביר, הבדיקה מחשבת את יחסי ה- R/G ו- B/G ומוודאת אם היחסים נמצאים בתוך 0.95 ו- 1.05.

ממשקי API נבדקו:

מעבר: יחסי R/G ו- B/G נמצאים בתוך 0.95 ו- 1.05. ממוצע תמונת הפלאש נמצא בטווח (68, 102).