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Testes de câmera ITS

Esta página oferece uma lista completa dos testes do Camera Image Test Suite (ITS), que faz parte do Verificador do Android Compatibility Test Suite (CTS). Os testes do ITS são funcionais, ou seja, não medem a qualidade da imagem, mas garantem que todas as funções de câmera anunciadas estão funcionando conforme o esperado. Este documento ajuda desenvolvedores e testadores a entender o que os testes individuais fazem e como depurar falhas de teste.

O ITS da câmera limita os testes por propriedades de câmera, nível da API e nível da classe de desempenho de mídia (MPC, na sigla em inglês) necessários. Para o nível da API, o ITS usa ro.product.first_api_level para restringir testes adicionados em um nível específico da API que testam experiências negativas do usuário para funcionalidades em níveis mais baixos da API. O ITS usa ro.vendor.api_level para restringir testes de recursos adicionados em um nível específico da API que exigem um novo recurso de hardware. Se ro.odm.build.media_performance_class estiver definido para um dispositivo, o ITS vai exigir que testes específicos sejam executados dependendo do nível de MPC.

Os testes são agrupados por cena da seguinte forma:

scene0:captura metadados, instabilidade, giroscópio, vibração
scene1:exposição, sensibilidade, compensação do valor de exposição (EV), YUV x JPEG e RAW
scene2:detecção facial, testes que exigem cenas coloridas
scene3:reforço de ponta, movimento da lente
scene4:proporção, corte, campo de visão
scene5: sombreamento da lente
scene6:Zoom
scene7:interruptor de várias câmeras
scene8:medição de região de exposição automática (AE) e balanço de branco automático (AWB)
scene9:compactação JPEG
scene_extensions:extensões de câmera
scene_tele:troca de lente telefoto
scene_flash:autoflash, taxa de frames mínima
scene_video:queda de frames
sensor_fusion:ajuste de horário da câmera e do giroscópio
feature_combination:combinações de recursos
scene_ip:paridade de imagem entre o app de câmera padrão e o app de câmera do Jetpack (JCA)

Consulte as seções individuais para ver uma descrição de cada cena.

scene0

Os testes não exigem informações específicas sobre a cena. No entanto, o smartphone precisa estar parado para os testes de giroscópio e vibração.

test_jitter

Mede a instabilidade nos carimbos de data/hora da câmera.

APIs testadas:

Aprovado:há um delta de pelo menos 30 ms entre os frames.

Na figura a seguir, observe o pequeno intervalo do eixo y. Na verdade, o jitter é pequeno neste gráfico.

test_jitter plot

Figura 1: gráfico test_jitter.

test_metadata

Testa a validade das entradas de metadados, analisando os resultados da captura e os objetos de características da câmera. Esse teste usa valores de exposição e ganho de auto_capture_request porque o conteúdo da imagem não é importante.

APIs testadas:

Aprovado:nível de hardware, tags rollingShutterSkew, frameDuration, timestampSource, croppingType, blackLevelPattern, pixel_pitch, campo de visão (FoV) e distância hiperfocal estão presentes e têm valores válidos.

test_request_capture_match

Testa se o dispositivo grava os valores corretos de exposição e ganho lendo de volta os metadados de captura.

APIs testadas:

Aprovado:os valores de metadados de solicitação e captura correspondem em todos os planos.

test_sensor_events

Para dispositivos que anunciam suporte à fusão de sensores, esse teste verifica se o dispositivo consulta e imprime eventos de sensor. Os sensores esperados são acelerômetro, giroscópio e magnetômetro. Esse teste só funciona se a tela estiver ligada, ou seja, se o dispositivo não estiver no modo de espera.

APIs testadas:

Aprovado:os eventos de cada sensor são recebidos.

test_solid_color_test_pattern

Testa se os padrões de teste de cor sólida são gerados corretamente para o silenciamento da câmera. Se o silenciamento da câmera for compatível, os padrões de teste de cor sólida também precisarão ser. Se o silenciamento da câmera não for compatível, os padrões de teste de cor sólida só serão testados se o recurso for anunciado.

Se as imagens brutas forem compatíveis, a atribuição de cores também será testada. As cores testadas são preto, branco, vermelho, azul e verde. Para câmeras que não aceitam imagens RAW, apenas o preto é testado.

APIs testadas:

Aprovado:os padrões de teste sólidos compatíveis têm a cor correta e há baixa variância na imagem.

test_test_pattern

Testa o parâmetro android.sensor.testPatternMode para capturar frames de cada padrão de teste válido e verifica se os frames são gerados corretamente para cores sólidas e barras de cores. Esse teste inclui as seguintes etapas:

Captura imagens para todos os padrões de teste compatíveis.
Realiza uma verificação de correção para um padrão de teste de cor sólida e barras de cores.

APIs testadas:

Aprovado:os padrões de teste compatíveis são gerados corretamente.

Exemplo de test_test_patterns

Figura 2: exemplo de test_test_patterns.

test_tonemap_curve

Testa a conversão do padrão de teste de raw para YUV com tonemap linear. Esse teste requer android.sensor.testPatternMode = 2 (COLOR_BARS) para gerar um padrão de imagem perfeito para conversão de mapa de tons. Verifica se o pipeline tem saídas de cores adequadas com tonemap linear e entrada de imagem ideal (depende de test_test_patterns).

APIs testadas:

Aprovado:as imagens YUV e RAW são parecidas.

Exemplo bruto de test_tonemap_curve

Figura 3.Exemplo bruto de test_tonemap_curve.

Exemplo de YUV test_tonemap_curve

Figura 4: exemplo de YUV test_tonemap_curve.

test_unified_timestamp

Testa se os eventos do sensor de imagem e movimento estão no mesmo domínio de tempo.

APIs testadas:

Aprovado:os carimbos de data/hora de movimento estão entre os carimbos de data/hora das duas imagens.

test_vibration_restriction

Testa se a vibração do dispositivo está funcionando conforme o esperado.

APIs testadas:

Aprovado:o dispositivo não vibra quando é silenciado pela API de restrição de áudio da câmera.

scene1_1

scene1 é um gráfico cinza. O gráfico cinza precisa cobrir os 30% centrais do campo de visão da câmera. O gráfico cinza deve desafiar 3A (AE, AWB e AF) moderadamente, já que a região central não tem recursos. No entanto, a solicitação de captura especifica toda a cena, que inclui recursos suficientes para a convergência do 3A.

As câmeras RFoV podem ser testadas no equipamento de teste WFoV ou RFoV. Se uma câmera RFoV for testada no equipamento de teste WFoV, o gráfico será dimensionado em 2/3 para especificar alguns limites para o gráfico cinza no FoV e ajudar na convergência do 3A. Para descrições mais detalhadas dos equipamentos de teste da câmera, consulte Camera ITS-in-a-box.

exemplo de cena1

Figura 5. Gráfico de cena 1 em tamanho real (esquerda), gráfico dimensionado em 2/3 (direita).

test_ae_precapture_trigger

Testa a máquina de estado AE ao usar o gatilho de pré-captura. Captura cinco solicitações manuais com a AE desativada. A última solicitação tem um acionador de pré-captura de AE, que deve ser ignorado porque o AE está desativado.

APIs testadas:

Aprovação:a AE converge.

test_auto_vs_manual

Os testes que capturaram fotos automáticas e manuais parecem iguais.

APIs testadas:

Aprovado:os ganhos e a transformação do balanço de branco manual informados em cada resultado de captura correspondem ao balanço de branco automático estimate do algoritmo 3A da câmera.

Exemplo automático de test_auto_vs_manual

Figura 6.Exemplo automático de test_auto_vs_manual.

Exemplo de balanço de branco test_auto_vs_manual

Figura 7: exemplo de teste de equilíbrio de branco automático x manual.

test_auto_vs_manual manual white balance transform example

Figura 8: exemplo de transformação de balanço de branco manual test_auto_vs_manual.

test_black_white

Testa se o dispositivo produz imagens em preto e branco. Faz duas capturas: a primeira com ganho extremamente baixo e exposição curta, o que resulta em uma foto preta, e a segunda com ganho extremamente alto e exposição longa, o que resulta em uma foto branca.

APIs testadas:

Aprovado:produz imagens em preto e branco. Canais saturados de imagens brancas têm valores RGB de [255, 255, 255] com uma margem de erro de menos de 1% de diferença.

test_black_white, exemplo em preto

Figura 9: test_black_white, exemplo em preto.

test_auto_vs_manual manual white balance transform example

Figura 10.test_black_white, exemplo branco.

test_black_white plot means example

Figura 11: test_black_white, exemplo de plotagem de médias.

test_burst_capture

Verifica se todo o pipeline de captura consegue acompanhar a velocidade da captura em tamanho real e o tempo da CPU.

APIs testadas:

android.hardware.camera2.CameraMetadata#REQUEST_AVAILABLE_CAPABILITIES_BURST_CAPTURE

Aprovado:captura uma sequência de imagens em tamanho real e verifica quedas de frame e brilho da imagem.

test_burst_sameness_manual

Faz cinco capturas de 50 imagens com configuração manual e verifica se elas são idênticas. Use esse teste para identificar se há frames esporádicos que são processados de maneira diferente ou têm artefatos.

APIs testadas:

Aprovado:as imagens são idênticas visualmente e em valores RGB.

Falha:mostra um pico ou uma queda no gráfico da média de RGB no início de cada burst

A tolerância é de 3% para first_API_level < 30
A tolerância é de 2% para first_API_level >= 30

test_burst_sameness_manual_mean

Figura 12.Exemplo de média de test_burst_sameness_manual.

test_burst_sameness_manual_plot_means

Figura 13: test_burst_sameness_manual_plot_means

test_crop_region_raw

Testa se os streams RAW não podem ser cortados.

APIs testadas:

Aprovado:as imagens YUV são cortadas no centro, mas as RAW não.

test_crop_region_raw comp raw crop example

Figura 14: exemplo de corte bruto de test_crop_region_raw comp.

test_crop_region_raw comp raw full example

Figura 15: exemplo completo bruto de test_crop_region_raw comp.

test_crop_region_raw comp YUV crop example

Figura 16.Exemplo de corte YUV do componente test_crop_region_raw.

Exemplo de test_crop_region_raw_yuv_full

Figura 17: exemplo completo de YUV test_crop_region_raw.

test_crop_regions

Testa se as regiões de corte funcionam. Usa uma imagem completa e cria patches de cinco regiões diferentes (cantos e centro). Tira fotos com corte definido para as cinco regiões. Compara os valores do patch e da imagem cortada.

APIs testadas:

Aprovado:a imagem da região cortada corresponde ao patch que corresponde à imagem de corte.

test_ev_compensation

Testa se a compensação do valor de exposição (EV) foi aplicada. O teste consiste em uma seção básica e uma avançada.

A seção básica testa se a compensação de EV é aplicada usando um intervalo criado com CONTROL_AE_COMPENSATION_STEP. Oito frames são capturados em cada valor de compensação.

A seção avançada aumenta a exposição em oito etapas e verifica o brilho medido em comparação com o brilho esperado. Os valores esperados são calculados com base no brilho da imagem sem compensação de EV aplicada. O valor esperado satura se os valores calculados excederem o intervalo de valores da imagem real. O teste falha se os valores esperados e medidos não corresponderem ou se as imagens ficarem superpostas em cinco etapas.

APIs testadas:

Passagem básica da seção:as imagens mostram exposição crescente sem superexposição em cinco etapas.

test_ev_compensation_basic

Figura 18: test_ev_compensation_basic.

Passagem de seção avançada:captura um aumento no luma à medida que a configuração de compensação de EV aumenta. Os oito frames capturados para cada configuração de compensação de EV têm valores de luminância estáveis.

test_ev_compensation_advanced_plot_means

Figura 19: test_ev_compensation_advanced_plot_means.

test_exposure_x_iso

Testa se uma exposição constante é alcançada à medida que o ISO e o tempo de exposição variam. Tira uma série de fotos com ISO e tempo de exposição escolhidos para se equilibrar. Os resultados devem ter o mesmo brilho, mas ao longo da sequência a imagem vai ficar mais ruidosa. Verifica se os valores médios dos pixels de amostra estão próximos uns dos outros. Verifica se as imagens não estão fixadas em 0 ou 1, o que as faria parecer linhas planas. O teste também pode ser executado com imagens RAW definindo a flag debug no arquivo de configuração.

APIs testadas:

Aprovado:as imagens têm o mesmo brilho, mas ficam mais ruidosas com ISO mais alto. Os planos RGB são planos quando o valor de ISO*exposição é constante no espaço de ganho testado.

Mecanismo de falha:na figura a seguir, à medida que os valores do multiplicador de ganho (eixo x) aumentam, os valores médios normalizados do plano RGB (eixo y) começam a divergir dos valores baixos do multiplicador de ganho.

test_exposure_plot_means

Figura 20.test_exposure_plot_means.

test_exposure_mult=1.00.jpg

Figura 21.test_exposure_mult=1.00.

test_exposure_mult=64.00

Figura 22.test_exposure_mult=64.00.

test_latching

Testa se as configurações (exposição e ganho) são fixadas no frame certo para câmeras FULL e LEVEL_3. Tira uma série de fotos usando solicitações consecutivas, variando os parâmetros de solicitação de captura entre as fotos. Verifica se as imagens têm as propriedades esperadas.

APIs testadas:

android.hardware.camera2.CameraCharacteristics#INFO_SUPPORTED_HARDWARE_LEVEL

Aprovado:as imagens [2, 3, 6, 8, 10, 12, 13] têm ISO ou exposição aumentados e aparecem com médias de RGB mais altas no gráfico da figura a seguir.

test_latching plot means example

Figura 23: o gráfico test_latching significa exemplo.

test_latching i=00

Figura 24.test_latching i=00.

test_latching i=01

Figura 25: test_latching i=01.

test_latching i=02

Figura 26.test_latching i=02.

test_latching i=03

Figura 27: test_latching i=03.

test_latching i=04

Figura 28.test_latching i=04.

test_latching i=05

Figura 29: test_latching i=05.

test_latching i=06

Figura 30: test_latching i=06.

test_latching i=07

Figura 31. test_latching i=07.

test_latching i=08

Figura 32: test_latching i=08.

test_latching i=09

Figura 33: test_latching i=09.

test_latching i=10

Figura 34: test_latching i=10.

test_latching i=11

Figura 35.test_latching i=11.

test_latching i=12

Figura 36: test_latching i=12.

test_linearity

Testa se o processamento do dispositivo pode ser invertido para pixels lineares. Captura uma sequência de fotos com o dispositivo apontado para um alvo uniforme.

APIs testadas:

Aprovado:os valores R, G e B precisam aumentar linearmente com o aumento da sensibilidade.

Exemplo de médias do gráfico test_linearity

Figura 37.O gráfico "test_linearity" significa exemplo.

test_locked_burst

Testa o bloqueio 3A e o burst YUV (usando a configuração automática). Esse teste foi projetado para ser aprovado mesmo em dispositivos limitados que não têm MANUAL_SENSOR ou PER_FRAME_CONTROLS. O teste verifica a consistência da imagem YUV enquanto a verificação da taxa de frames está no CTS.

APIs testadas:

Aprovado:as capturas parecem consistentes.

Exemplo de test_locked_burst frame0

Figura 38: exemplo de test_locked_burst frame0.

Exemplo de test_locked_burst frame1

Figura 39: exemplo de frame1 test_locked_burst.

test_locked_burst_frame2

Figura 40: exemplo de test_locked_burst frame2.

scene1_2

scene 1_2 é uma cópia funcionalmente idêntica de scene 1_1, implementando uma estrutura de subcena para reduzir a duração estendida de scene 1.

test_param_color_correction

Testa se os parâmetros android.colorCorrection.* são aplicados quando definidos. Tira fotos com diferentes valores de transformação e ganho e testa se elas parecem correspondentemente diferentes. A transformação e os ganhos são escolhidos para deixar a saída cada vez mais vermelha ou azul. Usa uma tonificação linear.

O mapeamento de tons é uma técnica usada no processamento de imagens para mapear um conjunto de cores em outro e aproximar a aparência de imagens de alto intervalo dinâmico em um meio com um intervalo dinâmico mais limitado.

APIs testadas:

Aprovado:os valores de R e B aumentam de acordo com a transformação.

test_param_color_correction plot means example

Figura 41.O gráfico "test_param_color_correction" mostra um exemplo de média.

Nas figuras a seguir, o eixo x é o número de solicitações de captura: 0 = unidade, 1 = aumento de vermelho e 2 = aumento de azul.

test_param_color_correction req=0 unity example

Figura 42: exemplo de unidade test_param_color_correction req=0.

test_param_color_correctness req=1 red boost example

Figura 43: exemplo de correção de cor test_param_color_correctness req=1 com aumento de vermelho.

test_param_color_correction req=2 blue boost example

Figura 44: exemplo de aumento de azul test_param_color_correction req=2.

test_param_flash_mode

Testa se o parâmetro android.flash.mode foi aplicado. Define manualmente a exposição para o lado escuro, de modo que fique óbvio se o flash disparou ou não, e usa uma tonificação linear. Verifica o centro com a imagem do bloco para ver se há um gradiente grande criado para verificar se o flash foi disparado.

APIs testadas:

Aprovado:o centro da imagem do bloco tem um gradiente grande, o que significa que o flash foi disparado.

Exemplo de test_param_flash_mode 1

Figura 45: exemplo de test_param_flash_mode 1.

test_param_flash_mode 1 exemplo de bloco

Figura 46: exemplo de um bloco de test_param_flash_mode.

Exemplo de test_param_flash_mode_2

Figura 47: exemplo de test_param_flash_mode 2.

Exemplo de bloco test_param_flash_mode 2

Figura 48.Exemplo de dois blocos test_param_flash_mode.

test_param_noise_reduction

Testa se o parâmetro android.noiseReduction.mode é aplicado corretamente quando definido. Captura imagens com a câmera pouco iluminada. Usa um ganho analógico alto para ajudar a garantir que a imagem capturada seja ruidosa. Captura três imagens para NR desativado, rápido e de alta qualidade. Também captura uma imagem com ganho baixo e NR desativado e usa a variância dela como a linha de base. Quanto maior a relação sinal-ruído (SNR), melhor a qualidade da imagem.

APIs testadas:

android.hardware.camera2.CaptureRequest#NOISE_REDUCTION_MODE

Aprovado:a SNR varia com diferentes modos de redução de ruído e se comporta de maneira semelhante ao gráfico a seguir:

Exemplo de SNR do gráfico test_param_noise_reduction

Figura 49: gráfico test_param_noise_reduction com exemplo de SNRs.

0: OFF, 1: FAST, 2: HQ, 3: MIN , 4: ZSL

test_param_noise_reduction high gain nr=0 example

Figura 50: exemplo de test_param_noise_reduction com ganho alto nr=0.

test_param_noise_reduction high gain nr=1 example

Figura 51.Exemplo de test_param_noise_reduction com ganho alto nr=1.

test_param_noise_reduction high gain nr=2 example

Figura 52.Exemplo de test_param_noise_reduction com alto ganho nr=2.

test_param_noise_reduction high gain nr=3 example

Figura 53.Exemplo de test_param_noise_reduction com alto ganho nr=3.

Exemplo de ganho baixo de test_param_noise_reduction

Figura 54: exemplo de ganho baixo de test_param_noise_reduction.

test_param_shading_mode

Testa se o parâmetro android.shading.mode foi aplicado.

APIs testadas:

Aprovado:os modos de sombreamento são trocados e os mapas de sombreamento da lente são modificados conforme o esperado.

test_param_shading_mode mapa de sombreamento da lente, exemplo de loop 0 do modo 0

Figura 55: mapa de sombreamento da lente test_param_shading_mode, exemplo de modo 0, loop 0.

test_param_shading_mode mapa de sombreamento da lente, exemplo de loop 0 do modo 1

Figura 56: mapa de correção de sombreamento da lente test_param_shading_mode, exemplo de loop 0 do modo 1.

test_param_shading_mode mapa de sombreamento da lente, exemplo de modo 2 loop 0

Figura 57: mapa de correção de sombreamento da lente test_param_shading_mode, exemplo de modo 2, loop 0.

test_param_tonemap_mode

Testa se o parâmetro android.tonemap.mode foi aplicado. Aplica diferentes curvas de tonificação a cada canal R, G e B e verifica se as imagens de saída são modificadas conforme o esperado. Esse teste consiste em dois testes, test1 e test2.

APIs testadas:

Pass:

test1: ambas as imagens têm uma tonificação linear, mas n=1 tem um gradiente mais acentuado. O canal G (verde) é mais brilhante para a imagem n=1.
test2: mesma tonificação, mas com duração diferente. As imagens são iguais.

test_param_tonemap_mode com n=0

Figura 58: test_param_tonemap_mode com n=0.

test_param_tonemap_mode com n=1

Figura 59.test_param_tonemap_mode com n=1.

test_post_raw_sensitivity_boost

Verifica o aumento da sensibilidade bruta da postagem. Captura um conjunto de imagens brutas e YUV com sensibilidade diferente, envia uma combinação de aumento de sensibilidade bruta e verifica se a média de pixels de saída corresponde às configurações da solicitação.

APIs testadas:

Aprovado:as imagens brutas ficam mais escuras à medida que o aumento aumenta, enquanto o brilho das imagens YUV permanece constante.

test_post_raw_sensitivity_boost raw s=3583 boost=0100 example

Figura 60: exemplo de test_post_raw_sensitivity_boost raw s=3583 boost=0100.

test_post_raw_sensitivity_boost raw s=1792 boost=0200 example

Figura 61: exemplo de test_post_raw_sensitivity_boost raw s=1792 boost=0200.

test_post_raw_sensitivity_boost raw s=0896 boost=0400 example

Figura 62: exemplo de test_post_raw_sensitivity_boost raw s=0896 boost=0400.

test_post_raw_sensitivity_boost raw s=0448 boost=0800 example

Figura 63.Exemplo de test_post_raw_sensitivity_boost raw s=0448 boost=0800.

test_post_raw_sensitivity_boost raw s=0224 boost=1600 example

Figura 64: exemplo de test_post_raw_sensitivity_boost raw s=0224 boost=1600.

test_post_raw_sensitivity_boost raw s=0112 boost=3199 example

Figura 65: exemplo de test_post_raw_sensitivity_boost raw s=0112 boost=3199.

test_post_raw_sensitivity_boost raw plot means example

Figura 66.Exemplo de gráfico bruto de sensibilidade de test_post_raw_sensitivity_boost.

test_post_raw_sensitivity_boost YUV s=0112 boost=3199 example

Figura 67: exemplo de test_post_raw_sensitivity_boost YUV s=0112 boost=3199.

test_post_raw_sensitivity_boost YUV s=0448 boost=0800 example

Figura 68: exemplo de test_post_raw_sensitivity_boost YUV s=0448 boost=0800.

test_post_raw_sensitivity_boost YUV s=0896 boost=0400 example

Figura 69: exemplo de test_post_raw_sensitivity_boost YUV s=0896 boost=0400.

test_post_raw_sensitivity_boost YUV s=1792 boost=0200 example

Figura 70: test_post_raw_sensitivity_boost YUV s=1792 boost=0200 example.

test_post_raw_sensitivity_boost YUV s=3585 boost=0100 example

Figura 71.Exemplo de test_post_raw_sensitivity_boost YUV s=3585 boost=0100.

test_post_raw_sensitivity_boost_yuv_plot_means

Figura 72: test_post_raw_sensitivity_boost_yuv_plot_means

test_raw_exposure

Captura um conjunto de imagens brutas com tempo de exposição crescente e mede os valores de pixel.

APIs testadas:

Aprovado:aumentar o ISO (ganho) torna os pixels mais sensíveis à luz, então o gráfico se move para a esquerda.

Exemplo de test_raw_exposure ISO=55

Figura 73: exemplo de ISO=55 test_raw_exposure.

10⁰ é 1 ms, 10¹ é 10 ms e 10⁻¹ é 0, 1 ms.

Exemplo de test_raw_exposure ISO=132

Figura 74: exemplo de ISO=132 test_raw_exposure.

Exemplo de test_raw_exposure ISO=209

Figura 75: exemplo de ISO=209 test_raw_exposure.

Exemplo de test_raw_exposure ISO=286

Figura 76.Exemplo de ISOs=286 test_raw_exposure.

Exemplo de test_raw_exposure ISO=363

Figura 77.Exemplo de ISO=363 test_raw_exposure.

test_raw_exposure_s=440

Figura 78.Exemplo de ISO=440 test_raw_exposure.

test_reprocess_noise_reduction

Testes em que android.noiseReduction.mode é aplicado para solicitações de reprocessamento. Captura imagens reprocessadas com a câmera pouco iluminada. Usa um ganho analógico alto para verificar se a imagem capturada está com ruído. Captura três imagens reprocessadas para NR desativado, rápido e de alta qualidade. Captura uma imagem reprocessada com ganho baixo e NR desativado e usa a variância dela como valor de referência.

APIs testadas:

android.hardware.camera2.CaptureResult#NOISE_REDUCTION_MODE

Aprovado:FAST >= OFF, HQ >= FAST e HQ >> OFF.

Gráfico típico de SNR x modo NR

Figura 79. Exemplo típico de gráfico de SNR x modo de NR.

test_tonemap_sequence

Testa uma sequência de capturas com diferentes curvas de mapeamento de tons. Captura três fotos manuais com um tonemap linear. Captura três fotos manuais com o tonemap padrão. Calcula o delta entre cada par de frames consecutivos.

APIs testadas:

Aprovado:há três frames idênticos seguidos por um conjunto diferente de três frames idênticos.

Exemplo de test_tonemap_sequence i=0

Figura 80: exemplo de test_tonemap_sequence i=0.

test_tonemap_sequence i=1 example

Figura 81.Exemplo de test_tonemap_sequence i=1.

Exemplo de test_tonemap_sequence i=2

Figura 82: exemplo de test_tonemap_sequence i=2.

test_tonemap_sequence i=3 example

Figura 83: exemplo de test_tonemap_sequence i=3.

test_tonemap_sequence_i=4 example

Figura 84: exemplo de test_tonemap_sequence i=4.

test_tonemap_sequence i=5 example

Figura 85.Exemplo de test_tonemap_sequence i=5.

test_yuv_jpeg_all

Testa se todos os tamanhos e formatos informados para captura de imagem funcionam. Usa uma solicitação manual com uma tonificação linear para que o YUV e o JPEG tenham a mesma aparência quando convertidos pelo módulo image_processing_utils. As imagens não são salvas por padrão, mas podem ser salvas ao ativar o recurso debug_mode.

APIs testadas:

Aprovado:todos os centros de imagem têm uma diferença máxima de raiz do erro quadrático médio (RMS) (valor de um sinal) em imagens convertidas em RGB com 3% da imagem YUV de maior resolução.

Exemplo de test_yuv_jpeg_all

Figura 86: exemplo de test_yuv_jpeg_all.

test_yuv_plus_dng

Testa se os tamanhos e formatos informados para captura de imagem funcionam.

APIs testadas:

android.hardware.camera2.CameraMetadata#REQUEST_AVAILABLE_CAPABILITIES_RAW

Aprovado:o teste é concluído e retorna as imagens solicitadas.

Exemplo de test_yuv_plus_dng

Figura 87: exemplo de test_yuv_plus_dng.

scene1_3

scene 1_3 é uma cópia funcionalmente idêntica de scene 1_1, implementando uma estrutura de subcena para reduzir a duração estendida de scene 1.

test_capture_result

Testa se dados válidos são retornados em objetos CaptureResult. O teste consiste em uma captura automática, uma manual e uma segunda automática.

APIs testadas:

Aprovado:os metadados são válidos para todas as capturas, e as configurações manuais não vazam para a segunda captura automática. Mostra a correção de sombreamento da lente para as capturas.

test_capture_result_plot_lsc_auto_ch0

Figura 88. test_capture_result_plot_lsc_auto_ch0.

test_dng_noise_model

Verifica se os parâmetros do modelo bruto DNG estão corretos. O gráfico mostra a variância medida de um patch central do cartão cinza em fotos brutas capturadas em uma variedade de sensibilidades e compara esses valores com a variância esperada em cada sensibilidade pelo modelo de ruído DNG no HAL da câmera (com base nos parâmetros O e S retornados nos objetos de resultado da captura). Para mais detalhes sobre o modelo de ruído DNG, faça o download do seguinte documento sobre o modelo de ruído DNG.

APIs testadas:

Aprovado:os parâmetros do modelo DNG bruto estão corretos. Os valores RGB esperados correspondem aos valores RGB reais medidos.

test_dng_noise_model_plog

Figura 89: test_dng_noise_model_plog.

test_jpeg

Os testes que converteram imagens YUV e JPEG do dispositivo têm a mesma aparência. O teste usa os 10% centrais da imagem, calcula o valor RGB e verifica se eles correspondem.

APIs testadas:

android.graphics.ImageFormat#JPEG

Aprovado:a diferença média de RGB entre cada imagem é menor que 3%.

test_jpeg_fmt=jpg.jpg

Figura 90: test_jpeg_fmt=jpg.jpg.

test_jpeg=fmt=yuv.jpg

Figura 91: test_jpeg=fmt=yuv.jpg.

test_raw_burst_sensitivity

Captura um conjunto de imagens brutas com ganhos crescentes e mede o ruído. Captura apenas arquivos brutos em uma sequência.

APIs testadas:

Aprovado:cada tomada é mais ruidosa que a anterior, já que o ganho está aumentando.

Usa a variância da célula da grade de estatísticas do centro.

test_raw_burst_sensitivity_variance

Figura 92: test_raw_burst_sensitivity_variance.

test_raw_sensitivity

Captura um conjunto de imagens brutas com sensibilidades crescentes e mede o ruído (variância) nos 10% centrais da imagem. Testa se cada tomada é mais ruidosa que a anterior.

APIs testadas:

Passagem:a variância aumenta a cada disparo.

test_raw_sensitivity_variance

Figura 93: test_raw_sensitivity_variance.

test_yuv_plus_jpeg

Testes que capturam um único frame como saídas YUV e JPEG. Usa uma solicitação manual com uma tonificação linear para que o YUV e o JPEG tenham a mesma aparência quando convertidos pelo módulo image_processing_utils.

APIs testadas:

Aprovado:as imagens YUV e JPEG são semelhantes e têm menos de 1% de diferença de RMS (valor de um sinal).

test_yuv_plus_jpeg com formato JPEG

Figura 94: test_yuv_plus_jpeg com formato JPEG.

test_yuv_plus_jpeg com formato YUV

Figura 95: test_yuv_plus_jpeg com formato YUV.

test_yuv_plus_raw

Testes que capturam um único frame como saídas brutas (bruto de 10 e 12 bits) e YUV, se compatíveis. Usa uma solicitação manual com tonemap linear para que os formatos bruto e YUV sejam iguais. Compara os 10% dos valores RGB centrais das imagens convertidas em RGB. Registrosandroid.shading.mode.

APIs testadas:

Aprovado:as imagens YUV e brutas são semelhantes e têm menos de 3,5% de diferença de RMS (valor quadrático médio de um sinal).

test_yuv_plus_raw_shading=1_raw.jpg

Figura 96.test_yuv_plus_raw_shading=1_raw.jpg.

test_yuv_plus_raw_shading=1_yuv.jpg

Figura 97: test_yuv_plus_raw_shading=1_yuv.jpg.

test_sensitivity_priority

Testa CONTROL_AE_PRIORITY_MODE_SENSOR_SENSITIVITY_PRIORITY em várias configurações de ISO para confirmar uma correlação entre ISO mais alto e níveis de ruído aumentados.

APIs testadas:

Aprovado:ISOs mais altos resultam em níveis de ruído maiores.

Critérios para pular o teste

O teste test_sensitivity_priority.py será ignorado se algum dos seguintes critérios for atendido:

O dispositivo tem um primeiro nível da API (first_api_level) de 35 ou menos.
O dispositivo não anuncia CONTROL_AE_PRIORITY_MODE_SENSOR_SENSITIVITY_PRIORITY em CONTROL_AE_AVAILABLE_PRIORITY_MODES.

test_exposure_time_priority

Testa CONTROL_AE_PRIORITY_MODE_SENSOR_EXPOSURE_TIME_PRIORITY em vários tempos de exposição, verificando o brilho estável no intervalo em que o ISO pode compensar.

APIs testadas:

Aprovado:o brilho é estável (dentro da tolerância) em todos os tempos de exposição se o ISO estiver dentro do intervalo de compensação.

Critérios para pular o teste

O teste test_exposure_time_priority será ignorado se algum dos seguintes critérios for atendido:

O dispositivo tem um primeiro nível da API (first_api_level) de 35 ou menos.
O dispositivo não anuncia CONTROL_AE_PRIORITY_MODE_SENSOR_EXPOSURE_TIME_PRIORITY em CONTROL_AE_AVAILABLE_PRIORITY_MODES.

scene2_a

scene2_a tem três rostos com um fundo cinza e roupas neutras. Os rostos são escolhidos para ter uma ampla variedade de tons de pele. O gráfico precisa estar na orientação correta para que a detecção facial funcione da melhor forma.

Exemplo de scene2_a

Figura 98: exemplo de scene2_a.

test_autoframing

Testa o comportamento de enquadramento automático do dispositivo de câmera. Executa um zoom grande para que nenhum dos rostos na cena fique visível, ativa o modo de enquadramento automático definindo AUTOFRAMING em CaptureRequest como True e verifica se todos os rostos na cena original podem ser detectados quando o estado converge (ou seja, quando AUTOFRAMING_STATE em CaptureResult é definido como AUTOFRAMING_STATE_CONVERGED).

APIs testadas:

Aprovado:todos os três rostos são detectados.

test_display_p3

Testa a captura Display P3 em JPEG usando a API ColorSpaceProfiles. Testa se o JPEG capturado tem um perfil ICC adequado no cabeçalho e se a imagem contém cores fora da gama sRGB.

APIs testadas:

Aprovado:o JPEG contém um perfil ICC Display P3 e cores fora da gama sRGB.

test_effects

Captura frames para efeitos de câmera compatíveis e verifica se eles são gerados corretamente. O teste verifica apenas os efeitos OFF e MONO, mas salva imagens para todos os efeitos compatíveis.

APIs testadas:

Aprovado:captura a imagem da cena com efeitos OFF e uma imagem monocromática com efeitos definidos como MONO.

test_effects_MONO

Figura 99.test_effects_MONO.

test_exposure_keys_consistent

Esse teste compara o luma médio de uma captura ativada com AE a uma captura desativada com AE que aplica manualmente os parâmetros de exposição (sensibilidade, tempo de exposição, duração do frame, aumento de sensibilidade pós-bruto) recebidos no CaptureResult da captura ativada com AE.

APIs testadas:

Aprovado:a diferença relativa no luma entre as duas capturas é menor que 4%.

test_format_combos

Testa diferentes combinações de formatos de saída.

APIs testadas:

Aprovado:todas as combinações foram capturadas.

test_num_faces

Testa a detecção facial.

APIs testadas:

Aprovado:encontra três rostos.

Exemplo do modo de detecção facial test_num_faces 1

Figura 100: exemplo do modo 1 de detecção facial test_num_faces.

test_reprocess_uv_swap

Testa se o reprocessamento de YUV não troca os planos U e V. Isso é detectado calculando a soma das diferenças absolutas (SAD, na sigla em inglês) entre a imagem reprocessada e uma captura não reprocessada. Se a troca dos planos U e V da captura reprocessada resultar em um aumento do SAD, a saída será considerada com os planos U e V corretos.

APIs testadas:

Aprovado:os planos U e V não são trocados.

test_reprocess_uv_swap

Figura 101: exemplo de test_reprocess_uv_swap.

scene2_b

test_preview_num_faces

Testa a detecção facial na prévia com maior diversidade de tons de pele em cenas de rosto.

APIs testadas:

Aprovado:encontra três rostos com pontos de referência faciais nas caixas delimitadoras.

test_num_faces_fd_mode_1

Figura 102: exemplo do modo 1 de detecção facial test_num_faces.

test_yuv_jpeg_capture_sameness

Captura duas imagens usando os maiores formatos comuns YUV e JPEG com a mesma proporção que o maior formato JPEG, sem exceder uma resolução de 1920 x 1440. Define jpeg.quality como 100 e captura uma solicitação de superfície dupla. Converte as duas imagens em matrizes RGB e calcula a diferença de raiz quadrática média (RMS) 3D entre elas.

Além disso, esse teste verifica se as saídas YUV para todos os casos de uso de stream compatíveis são razoavelmente semelhantes ao YUV com o caso de uso STILL_CAPTURE.

APIs testadas:

Aprovado:as imagens YUV e JPEG para o caso de uso STILL_CAPTURE têm menos de 3% de diferença de RMS (valor quadrático médio de um sinal). As imagens YUV para todos os casos de uso compatíveis têm menos de 10% de diferença de RMS das imagens YUV com o caso de uso STILL_CAPTURE.

scene2_c

test_num_faces

Testa a detecção facial com maior diversidade de tons de pele em cenas de rosto.

APIs testadas:

Aprovado:encontra três rostos.

test_num_faces_fd_mode_1

Figura 103: exemplo do modo de detecção facial test_num_faces.

test_jpeg_capture_perf_class

Testa a latência de captura JPEG para a classe de desempenho S, conforme especificado na seção 2.2.7.2 Câmera do CDD.

Aprovado:a latência de captura JPEG da câmera2 DEVE ser < 1.000 ms para resolução de 1080p, conforme medido pelo CTS camera PerformanceTest em condições de iluminação ITS (3.000 K) para as duas câmeras principais.

test_camera_launch_perf_class

Testa a latência de inicialização da câmera para a classe de desempenho S, conforme especificado na seção 2.2.7.2 Câmera do CDD.

Aprovado:a latência de inicialização do camera2 (abrir a câmera para o primeiro frame de visualização) PRECISA ser < 600 ms, conforme medido pelo PerformanceTest da câmera do CTS em condições de iluminação do ITS (3.000 K) para as duas câmeras principais.

test_default_camera_hdr

Testa se a captura de câmera padrão é Ultra HDR para classe de desempenho 15, conforme especificado na seção 2.2.7.2 Câmera do CDD.

Aprovado:a captura do pacote de câmera padrão PRECISA ser Ultra HDR para um dispositivo de classe de desempenho 15.

scene2_d

test_preview_num_faces

Testa a detecção facial na prévia com maior diversidade de tons de pele em cenas de rosto.

APIs testadas:

Aprovado:encontra três rostos com pontos de referência faciais nas caixas delimitadoras.

scene2_e

test_continuous_picture

50 frames de resolução VGA são capturados com a primeira configuração de solicitação de captura android.control.afMode = 4 (CONTINUOUS_PICTURE).

APIs testadas:

Aprovado:o sistema 3A se estabiliza até o final de uma captura de 50 frames.

test_num_faces

Testa a detecção facial com maior diversidade de tons de pele em cenas de rosto.

APIs testadas:

Aprovado:encontra três rostos.

scene2_f

scene2_f tem três rostos com fundo e roupas brancas. Os rostos têm uma ampla variedade de tons de pele e alto contraste com o plano de fundo.

Exemplo de scene2_f

Figura 104: exemplo de scene2_f.

test_preview_num_faces

Testa a detecção facial com maior diversidade de tons de pele em cenas de rosto.

APIs testadas:

Aprovado:encontra três rostos com pontos de referência faciais nas caixas delimitadoras.

test_num_faces_fd_mode_1

Figura 105: exemplo de test_num_faces_fd_mode_1.

scene2_g

scene2_g tem três rostos de perfil com fundo e roupas brancas. Os rostos têm uma ampla variedade de tons de pele e alto contraste com o plano de fundo.

Figura 106: exemplo de scene2_g.

test_preview_num_faces

Testa a detecção facial com maior diversidade de tons de pele em cenas de rosto.

APIs testadas:

Aprovado:encontra três rostos com pontos de referência faciais nas caixas delimitadoras.

test_preview_num_faces

Figura 107: exemplo de test_preview_num_faces.

scene3

O scene3 usa o gráfico ISO12233, e a maioria dos testes usa um método de extração de gráfico para encontrar o gráfico na cena. Por isso, a maioria das imagens salvas não tem bordas, como as das cenas 1, 2 ou 4, mas apenas o gráfico. O gráfico precisa estar na orientação correta para que o localizador funcione da melhor forma.

test_edge_enhancement

Testa se o parâmetro android.edge.mode está aplicado corretamente. Captura imagens não reprocessadas para cada modo de borda e retorna a nitidez da imagem de saída e os metadados do resultado da captura. Processa uma solicitação de captura com um determinado modo de borda, sensibilidade, tempo de exposição, distância de foco e parâmetro de superfície de saída.

Aprovado:modo HQ (2) mais nítido que o modo OFF (0). FAST (1) mais nítido que o modo OFF. O modo HQ é mais nítido ou igual ao modo FAST.

APIs testadas:

android.hardware.camera2.CaptureRequest#EDGE_MODE

Parâmetros de câmera afetados:

EDGE_MODE

test_edge_enhancement_edge=0

Figura 108.Exemplo de test_edge_enhancement edge=0.

test_edge_enhancement edge=1 example

Figura 109: exemplo de test_edge_enhancement edge=1 (modo rápido).

test_edge_enhancement edge=2 example

Figura 110: exemplo de test_edge_enhancement edge=2 (modo de alta qualidade).

test_flip_mirror

Testa se a imagem está orientada corretamente de acordo com 7.5.2 Câmera frontal no CDD.

Imagens espelhadas, invertidas ou giradas podem ser identificadas pelo recurso de losango perto do centro.

Aprovado:a imagem não está invertida, espelhada nem girada.

Exemplo de patch de cena test_flip_mirror

Figura 111: exemplo de patch de cena test_flip_mirror.

test_imu_drift

Testa se a unidade de medição inercial (IMU) tem saída estável por 30 segundos enquanto o dispositivo está parado e capturando uma prévia em alta definição.

APIs testadas:

Pass:

A deriva do giroscópio é menor que 0,01 rad durante o tempo de teste.
A variância da leitura do giroscópio é menor que 1E-7 rad²/s²/Hz durante o tempo de teste.
O drift do vetor de rotação é menor que 0,01 rad durante o tempo de teste.
(Ainda não é obrigatório) A deriva do giroscópio é inferior a 1 grau por segundo.

Exemplo de deriva do giroscópio test_imu_drift

Figura 112: exemplo de deriva do giroscópio test_imu_drift.

Exemplo de deriva do vetor de rotação test_imu_drift

Figura 113: exemplo de deriva do vetor de rotação test_imu_drift.

test_landscape_to_portrait

Testa se a substituição de paisagem para retrato funciona corretamente para sensores orientados para paisagem.

APIs testadas:

Aprovado:o teste localiza um gráfico com a rotação esperada (0 grau quando a substituição de paisagem para retrato está desativada e 90 graus quando está ativada).

Exemplo de test_landscape_to_portrait

Figura 114: exemplo de test_landscape_to_portrait.

test_lens_movement_reporting

Testa se a flag de movimento da lente foi informada corretamente. Captura uma sequência de 24 imagens com os primeiros 12 frames na distância de foco ideal (conforme encontrado por 3A) e os últimos 12 frames na distância de foco mínima. Por volta do frame 12, a lente se move, fazendo com que a nitidez diminua. A nitidez acaba se estabilizando quando a lente se move para a posição final.

A flag de movimento da lente precisa ser declarada em todos os frames em que a nitidez é intermediária à nitidez nos primeiros frames com a lente parada na distância focal ideal e nos últimos frames em que a lente está parada na distância focal mínima. O frame exato em que a lente se move não é importante. O que importa é que a flag de movimento seja declarada quando a lente estiver se movendo.

APIs testadas:

Aprovado:a flag de movimento do Lens é True no frame com mudança de nitidez.

Mecanismos de falha:

lens_moving: True (android.hardware.camera2.CaptureResult#LENS_STATE = 1) em test_log.DEBUG é declarado apenas em frames em que a nitidez não está mudando.
Os frames com lens_moving: False (android.hardware.camera2.CaptureResult#LENS_STATE = 0) em test_log.DEBUG têm uma diferença de nitidez em comparação com os primeiros frames na distância focal ideal ou os últimos frames na distância focal mínima.

test_reprocess_edge_enhancement

Testa se os métodos de reprocessamento compatíveis para aprimoramento de borda funcionam corretamente. Processa uma solicitação de captura com um determinado modo de borda de reprocessamento e compara diferentes modos para capturar com os modos de borda de reprocessamento desativados.

APIs testadas:

Aprovado:a nitidez dos diferentes modos de borda está correta. HQ (modo 2) é mais nítido que OFF (modo 0), e a melhoria entre os diferentes modos é semelhante.

Exemplo de gráfico test_reprocess_edge_enhancement

Figura 115: exemplo de gráfico test_reprocess_edge_enhancement.

scene4

scene4 consiste em um círculo preto sobre um fundo branco dentro de um quadrado.

Os testes no scene4 podem ser sensíveis ao alinhamento. Por isso, a partir do Android 15, você pode usar check_alignment.py no diretório tools para ativar uma verificação do alinhamento do DUT e do gráfico.

Exemplo de cena4

Figura 116: exemplo de scene4.

test_30_60fps_preview_fov_match

Testa se os vídeos de prévia de 30 FPS e 60 FPS têm o mesmo campo de visão. O teste captura dois vídeos, um com 30 QPS e outro com 60 QPS. Um frame representativo é selecionado de cada vídeo e analisado para verificar se as mudanças de campo de visão nos dois vídeos estão dentro das especificações. Testa se a proporção do círculo permanece constante, se o centro do círculo permanece estável e se o raio do círculo permanece constante.

APIs testadas:

Aprovado:as imagens não estão esticadas, o centro delas não difere em mais de 3% e a mudança máxima na proporção entre vídeos de 30 FPS e 60 FPS não é superior a 7,5%.

Mecanismos de falha:

O círculo do vídeo de 30 QPS é significativamente diferente em tamanho do vídeo de 60 QPS.
O círculo na imagem capturada é distorcido pelo pipeline de processamento.
O círculo na imagem capturada é cortado devido a uma solicitação de captura de proporção extrema que reduz a altura ou a largura da imagem.
O círculo na imagem capturada tem um reflexo no centro e não aparece totalmente preenchido.

test_aspect_ratio_and_crop

Testa se as imagens estão distorcidas ou cortadas inesperadamente no pipeline de imagens. Tira fotos de um círculo em todos os formatos. Verifica se o círculo não está distorcido, se não se move do centro da imagem e se não muda de tamanho incorretamente com diferentes proporções ou resoluções.

APIs testadas:

Aprovado:as imagens não são esticadas, o centro delas não difere em mais de 3% e o campo de visão máximo possível é preservado.

Mecanismos de falha:

A câmera não está alinhada com o círculo exibido no tablet no centro da cena capturada.
O círculo na imagem capturada é distorcido pelo pipeline de processamento.
A imagem de resolução mais baixa é cortada duas vezes no pipeline de imagens, criando diferentes campos de visão entre imagens de alta e baixa resolução.
O círculo na imagem capturada é cortado devido a uma solicitação de captura de proporção extrema que reduz a altura ou a largura da imagem.
O círculo na imagem capturada tem um reflexo no centro e não aparece totalmente preenchido.

test_multi_camera_alignment

Testa os parâmetros de calibragem da câmera relacionados ao posicionamento dela em sistemas com várias câmeras. Usando as subcâmeras físicas com várias câmeras, tire uma foto com uma das câmeras físicas. Encontra o centro do círculo. Projeta o centro do círculo para as coordenadas mundiais de cada câmera. Compara a diferença entre os centros dos círculos das câmeras em coordenadas mundiais. Reprojeta a coordenada mundial de volta para as coordenadas de pixel e compara com as originais como uma verificação de validade. Compara os tamanhos dos círculos para verificar se as distâncias focais das câmeras são diferentes.

APIs testadas:

Aprovado:os centros e tamanhos dos círculos estão como esperado nas imagens projetadas em comparação com as imagens capturadas usando dados de calibragem da câmera e distâncias focais.

Mecanismos de falha:

LENS_INTRINSIC_CALIBRATION, LENS_POSE_TRANSLATION e LENS_POSE_ROTATION são valores de projeto e não dados de calibragem reais.
O sistema de câmera não é adequado para a configuração de teste. Por exemplo, testar um sistema de câmera ampla e ultra-ampla com o equipamento de teste RFoV. Para mais informações, consulte Perguntas frequentes sobre o ITS-in-a-box da câmera Q1.

test_preview_aspect_ratio_and_crop

Semelhante ao teste test_aspect_ratio_and_crop para capturas estáticas, verifica os formatos de prévia compatíveis para garantir que os frames de prévia não estejam esticados ou cortados de maneira inadequada. Verifica se a proporção do círculo não muda, se as imagens cortadas mantêm o círculo no centro do frame e se o tamanho do círculo não muda para um formato constante ou com resoluções diferentes (verificação de campo de visão).

APIs testadas:

Aprovado:as imagens não são esticadas, o centro delas não difere em mais de 3% e o campo de visão máximo possível é preservado.

test_preview_stabilization_fov

Verifica os tamanhos de visualização compatíveis para garantir que o campo de visão seja cortado adequadamente. O teste captura dois vídeos, um com estabilização de visualização ON e outro com estabilização de visualização OFF. Um frame representativo é selecionado de cada vídeo e analisado para verificar se as mudanças de campo de visão nos dois vídeos estão dentro da especificação.

APIs testadas:

Aprovado:a proporção da imagem do círculo permanece aproximadamente constante, a localização do centro do círculo permanece estável, e o tamanho do círculo muda em no máximo 20%.

test_video_aspect_ratio_and_crop

Grava vídeos de um círculo dentro de um quadrado em todos os formatos de vídeo. Extrai os frames principais e verifica se a proporção do círculo não muda, se as imagens cortadas mantêm o círculo no centro e se o tamanho do círculo não muda para um formato constante ou com resoluções diferentes (verificação de campo de visão).

APIs testadas:

Aprovado:os frames de vídeo não são esticados, o centro dos frames não difere em mais de 3% e o campo de visão máximo possível é preservado.

scene5

O scene5 exige uma cena cinza iluminada de maneira uniforme. Isso é feito com um difusor colocado sobre a lente da câmera. Recomendamos o seguinte difusor: www.edmundoptics.com/optics/window-diffusers/optical-diffusers/opal-diffusing-glass/46168.

Para preparar a cena, coloque um difusor na frente da câmera e aponte para uma fonte de luz de cerca de 2.000 lux. As imagens capturadas para scene5 precisam de iluminação difusa sem recursos evidentes. Esta é uma imagem de exemplo:

Exemplo de cena5

Figura 117: exemplo de captura da cena 5.

test_lens_shading_and_color_uniformity

Testa se a correção de sombreamento da lente é aplicada corretamente e se a cor de uma cena monocromática uniforme é distribuída de maneira uniforme. Realiza esse teste em um frame YUV com 3A automático. A correção de iluminação da lente é avaliada com base no canal Y. Mede o valor médio de y para cada bloco de amostra especificado e determina a aprovação ou reprovação comparando com o valor de y central. O teste de uniformidade de cor é avaliado no espaço vermelho-verde e azul-verde.

APIs testadas:

Aprovado:no raio especificado da imagem, a variância do valor vermelho-verde e azul-verde precisa ser menor que 20% para aprovação no teste.

scene6

scene6 é uma grade de marcadores ArUco identificáveis de forma exclusiva. Os testes em scene6 podem ser sensíveis ao alinhamento. Por isso, a partir da API 15, é possível usar check_alignment.py no diretório tools para ativar uma verificação do alinhamento do DUT e do gráfico.

scene6

Figura 118: exemplo de scene6.

test_in_sensor_zoom

Testa o comportamento do recurso de zoom no sensor da câmera, que produz imagens brutas cortadas.

Com o caso de uso de transmissão definido como CROPPED_RAW, o teste faz duas capturas no intervalo de zoom, uma imagem bruta de campo de visão completo e uma imagem bruta cortada. O teste converte as imagens em matrizes RGB, reduz a imagem bruta cortada em tamanho real para o tamanho informado por SCALER_RAW_CROP_REGION e calcula a diferença de RMS 3D entre as duas imagens.

APIs testadas:

Aprovado:a diferença de RMS 3D entre a imagem bruta cortada reduzida e a imagem bruta de campo de visão completo é menor que o limite definido no teste.

test_zoom

Testa o comportamento do zoom da câmera da lente ultra grande angular para a grande angular. Faz capturas em toda a faixa de zoom e verifica se os marcadores ArUco aumentam à medida que a câmera aumenta o zoom. O teste também verifica se a posição do marcador central muda de maneira previsível em cada captura. A distância do centro do marcador até o centro da imagem pode mudar a uma taxa constante em relação à proporção de zoom até uma troca física de câmera ou pode mudar monotonicamente em direção ao local do mesmo marcador após uma troca física de câmera. O app Jetpack Camera (JCA) precisa ser instalado no dispositivo antes do teste.

APIs testadas:

Aprovado:o tamanho relativo do marcador ArUco capturado é preciso em relação à proporção de zoom solicitada para verificar se a câmera está fazendo zoom corretamente, e a distância do marcador até o centro da imagem muda de acordo com os critérios declarados na descrição do teste.

test_zoom para encontrar o contorno do marcador ArUco mais próximo do centro

Figura 119: test_zoom para encontrar o contorno do marcador ArUco mais próximo do centro.

test_low_latency_zoom

Testa o comportamento de zoom de baixa latência da câmera. Faz capturas no intervalo de zoom com android.control.settingsOverride = 1 (SETTINGS_OVERRIDE_ZOOM) e verifica se os marcadores nas imagens de saída correspondem às proporções de zoom nos metadados de captura. A mesma sessão de captura da câmera é usada para convergir o 3A e fazer capturas.

APIs testadas:

Aprovado:o tamanho relativo do marcador capturado é preciso em relação aos metadados de resultado da proporção de zoom.

test_preview_video_zoom_match

Testes que, durante a gravação e o zoom, mostram a prévia e a saída de vídeo e gravam a mesma saída. Calcula o tamanho do marcador mais próximo do centro em diferentes proporções de zoom e verifica se o tamanho do marcador aumenta à medida que a proporção de zoom aumenta.

APIs testadas:

Aprovado:o tamanho relativo do marcador capturado é preciso em relação à proporção de zoom solicitada no vídeo e na prévia.

Figura 120. HD_1280x720_key_frame.png (antes do zoom).

Figura 121: preview_1280x720_key_frame.png (antes do zoom).

Figura 122. HD_1280x720_key_frame.png (após o zoom).

Figura 123: preview_1280x720_key_frame.png (após o zoom).

test_preview_zoom

Testa se a proporção de zoom de cada frame de prévia corresponde aos metadados de captura correspondentes da lente ultrawide para a lente grande. O teste usa frames de prévia no intervalo de zoom e encontra o marcador ArUco mais próximo do centro. Em seguida, o teste verifica se a posição do marcador central muda de forma previsível em cada captura. A distância do centro do marcador até o centro da imagem pode mudar a uma taxa constante em relação à proporção de zoom até uma troca física de câmera ou pode mudar monotonicamente em direção ao local do mesmo marcador após uma troca física de câmera.

APIs testadas:

Aprovado:o tamanho relativo do marcador ArUco selecionado é preciso para a proporção de zoom informada do resultado de captura correspondente em todos os frames de visualização. A distância relativa do marcador selecionado em relação ao centro da imagem é precisa para a proporção de zoom informada do resultado de captura correspondente de todos os frames de visualização.

Imagens test_preview_zoom mostrando o marcador selecionado mais próximo do centro

Figura 124: imagens test_preview_zoom mostrando o marcador selecionado mais próximo do centro

test_session_characteristics_zoom

Testa o intervalo de proporção de zoom para todas as configurações de sessão compatíveis listadas em CameraCharacteristics#INFO_SESSION_CONFIGURATION_QUERY_VERSION. Para cada uma dessas configurações, se CameraDeviceSetup#isSessionConfigurationSupported retornar true, o teste vai verificar se o intervalo de proporção de zoom retornado em CameraDeviceSetup#getSessionCharacteristics pode ser alcançado.

APIs testadas:

Aprovado:as proporções de zoom mínima e máxima podem ser alcançadas para cada SessionConfiguration compatível listado em CameraCharacteristics#INFO_SESSION_CONFIGURATION_QUERY_VERSION.

scene7

scene7 é um frame retangular dividido em quatro quadrantes iguais, cada um preenchido com uma cor diferente. No centro do retângulo, há um gráfico de borda inclinada para verificações de nitidez. Quatro marcadores ArUco são alinhados com os quatro cantos externos do retângulo para ajudar a obter coordenadas precisas do frame principal do retângulo em diferentes proporções de zoom.

scene7

Figura 125: scene7.

test_multi_camera_switch

Esse teste verifica se, durante a gravação de prévia em diferentes proporções de zoom, a troca entre as lentes ultrawide (UW) e wide (W) resulta em valores RGB semelhantes.

O teste usa diferentes proporções de zoom dentro do intervalo predefinido para fazer uma gravação de visualização dinâmica e identificar o ponto em que a câmera física muda. Esse ponto marca a transição da lente UW para a W.

Os frames capturados no ponto de crossover e antes dele são analisados para exposição automática (AE), balanço de branco automático (AWB) e foco automático (AF).

A verificação de AE verifica se a mudança de luminância está dentro do intervalo esperado para imagens de lentes UW e W. A verificação de AWB verifica se as proporções de vermelho-verde e azul-verde estão dentro dos valores de limite para imagens de lentes UW e W. A verificação de AF avalia o valor de estimação de nitidez com base na magnitude média do gradiente entre as imagens de lentes UW e W.

Se o efeito moiré interferir nos resultados durante a execução desse teste, use um tablet de resolução mais alta da lista de tablets aprovados para o ITS da câmera.

APIs testadas:

Aprovado:para que o teste seja aprovado, as verificações de AE e AWB precisam ser aprovadas. Os resultados da verificação de AF são usados apenas para fins de geração de registros. Confira abaixo os critérios para cada verificação:

Verificação de AE: a mudança de luminância (valor Y) entre as imagens das lentes UW e W precisa ser menor que 4% para todos os patches de cor se o dispositivo for compatível com ae_regions e awb_regions. Se apenas ae_regions for compatível, somente os valores de patch de cor cinza precisarão atender aos critérios.
Verificação de AWB: a diferença entre os valores vermelho-verde e azul-verde para as imagens das lentes UW e W precisa ser menor que 3% para o patch de cor cinza e menor que 10% para outros patches de cor se o dispositivo for compatível com ae_regions e awb_regions.
Verificação de foco automático: a nitidez da imagem capturada com a lente W precisa ser maior do que a nitidez com a captura UW.

test_multi_camera_switch_gray_uw_y

Figura 126. Patch cinza tirado com lente UW.

test_multi_camera_switch_gray_w_y

Figura 127. Mancha cinza tirada com uma lente W.

scene8

scene8 é um quadro retangular dividido em quatro regiões iguais, cada uma contendo um retrato tirado com uma exposição diferente ou sobreposto com um tom de cor diferente (tom azul, exposição aumentada, exposição diminuída, tom amarelo). Quatro marcadores ArUco são alinhados com os quatro cantos externos do retângulo para obter coordenadas precisas do frame principal.

Exemplo de scene8

Figura 128: exemplo de scene8.

test_ae_awb_regions

Testa se os valores de RGB e luma são diferentes ao gravar a prévia em diferentes regiões de AE e AWB.

O teste grava uma prévia de 8 segundos, realizando a medição de AE e AWB em cada quadrante por 2 segundos. Em seguida, o teste extrai um frame da gravação de prévia de cada região e usa os frames extraídos para realizar as seguintes verificações de AE e AWB:

Verificação de AE: verifica se a medição de frames da região com exposição reduzida tem um valor de luminância mais de 1% maior do que a medição de frames da região com exposição aumentada. Isso verifica se as imagens são iluminadas ao medir uma região escura.
Verificação de AWB: verifica se a proporção de vermelho para azul (dos valores RGB médios da imagem) no frame com a região de medição azul é mais de 2% maior do que no frame com a região de medição amarela. Isso verifica se as imagens têm um valor RGB equilibrado ao medir uma região amarela (quente) ou azul (fria).

APIs testadas:

Aprovado:as verificações de AE e AWB foram aprovadas.

test_ae_awb_regions_dark_region

Figura 129. Medição de frame em região escura com exposição aumentada.

test_ae_awb_regions_light_region

Figura 130. Região mais clara de medição de frame com exposição reduzida.

Mecanismos de falha:

A detecção precisa dos quatro marcadores ArUco é essencial para esse teste. Se a detecção inicial falhar, o sistema tentará uma segunda detecção usando uma versão em preto e branco da imagem. A imagem em escala de cinza a seguir representa a etapa de processamento secundário:

Figura 131. Desalinhamento dos marcadores ArUco.

test_color_correction_mode_cct

Testa COLOR_CORRECTION_MODE em diferentes temperaturas e tons de cor, verificando mudanças nas proporções de RGB em relação à cena de captura, scene8.

APIs testadas:

Aprovado:as proporções de RGB mostram os aumentos ou diminuições previstos em relação às temperaturas e tonalidades de cor selecionadas.

Critérios para pular o teste

O teste test_color_correction_mode_cct será ignorado se algum dos seguintes critérios for atendido:

O dispositivo tem um primeiro nível da API (first_api_level) de 35 ou menos.
O dispositivo não anuncia COLOR_CORRECTION_MODE_CCT em COLOR_CORRECTION_AVAILABLE_ABERRATION_MODES.

scene9

scene9 consiste em milhares de círculos de tamanhos e cores aleatórios para criar uma cena com repetibilidade muito baixa e testar algoritmos de compressão JPEG.

Exemplo de scene9

Figura 132: exemplo de scene9.

test_jpeg_high_entropy

Testa se a compactação JPEG da câmera funciona no scene9 com alta entropia e o fator de qualidade JPEG definido como 100%. O fator de zoom é aumentado para verificar se a cena mostrada no tablet preenche o campo de visão da câmera.

APIs testadas:

Aprovado:o arquivo JPEG é compactado, gravado e lido novamente do disco corretamente.

test_jpeg_quality

Testa a qualidade da compactação JPEG da câmera. Percorre as qualidades JPEG usando android.jpeg.quality e verifica se as tabelas de quantização mudam corretamente.

APIs testadas:

Aprovado:a matriz de quantização diminui com o aumento da qualidade. A matriz representa o fator de divisão.

Médias da matriz DQT de luma e croma da câmera traseira do Pixel 4 em comparação com a qualidade JPEG

Figura 133. Médias da matriz DQT de luma e croma da câmera traseira do Pixel 4 em comparação com a qualidade JPEG.

Exemplo de teste com falha test_jpeg_quality

Figura 134. Exemplo de teste com falha.

scene_video

scene_video é uma cena de vídeo com quatro círculos de cores diferentes se movendo para frente e para trás em diferentes taxas de frames em um fundo branco.

Figura 135: exemplo de scene_video.

test_preview_frame_drop

Testa se a taxa de frames por segundo da visualização solicitada é mantida com uma cena dinâmica. Esse teste é executado em todas as câmeras expostas a apps de terceiros.

APIs testadas:

Aprovado:a taxa de frames da prévia está no máximo do intervalo solicitado, e a variação média entre frames consecutivos é menor que a tolerância relativa definida no teste.

scene_extensions

Os testes scene_extensions são para extensões de câmera e precisam usar o Camera ITS-in-a-Box, já que exigem controle preciso do ambiente de teste. Além disso, todo vazamento de luz precisa ser controlado. Isso pode exigir cobrir o suporte de teste, o DUT e o tablet com um pano de proteção, além de eliminar o vazamento de luz da tela frontal do DUT.

scene_hdr

A cena scene_hdr consiste em um retrato à esquerda e um QR code de baixo contraste à direita.

scene_hdr

Figura 136: exemplo de scene_hdr.

test_hdr_extension

Testa a extensão HDR. Faz capturas com e sem a extensão ativada e verifica se ela torna o QR code mais detectável.

APIs testadas:

Aprovado:a extensão HDR reduz o número de mudanças de contraste necessárias para detectar o QR code ou reduz o gradiente no QR code.

scene_low_light

A cena scene_low_light consiste em uma grade de quadrados de vários tons de cinza em um fundo preto, e a grade de quadrados é delimitada por um contorno vermelho. Os quadrados são organizados em uma orientação de curva de Hilbert.

Exemplo de scene_low_light

Figura 137: exemplo de scene_low_light.

test_night_extension

Testa a extensão noturna. Faz capturas com a extensão ativada e realiza o seguinte:

Detecta a presença de 20 quadrados
Calcula o luma delimitado por cada quadrado
Calcula o valor médio de luma dos seis primeiros quadrados de acordo com a orientação da grade da curva de Hilbert.
Calcula a diferença no valor de luminância de quadrados consecutivos (por exemplo, quadrado2 - quadrado1) até os quadrados 5 e 6 (quadrado6 - quadrado5) e encontra a média das cinco diferenças calculadas.

Em dispositivos com Android 16 ou versões mais recentes, a solicitação de captura inclui uma região tarifada correspondente ao retângulo que delimita a grade de quadrados. Essa adição muda os critérios de aprovação do limite.

APIs testadas:

Pass:

Para dispositivos com Android 16 ou mais recente, o valor médio de luma dos seis primeiros quadrados precisa ser de pelo menos 80, e a diferença média no valor de luma dos quadrados consecutivos até os quadrados 5 e 6 precisa ser de pelo menos 18,75.
Para dispositivos com Android 15 e versões anteriores, o valor médio de luma dos seis primeiros quadrados precisa ser de pelo menos 85, e a diferença média no valor de luma dos quadrados consecutivos até os quadrados 5 e 6 precisa ser de pelo menos 17.

O gráfico de luminância a seguir mostra como é um resultado de teste aprovado.

Exemplo de teste de cena noturna com pouca luz

Figura 138. Exemplo de teste aprovado de uma cena noturna com pouca luz.

test_low_light_boost_extension

Testa o modo AE de aumento do modo pouca luz. Se o Camera2 for compatível com o modo de exposição automática de pouca luz, esse teste será realizado para o Camera2. Se a extensão de câmera do modo noturno for compatível e o modo AE de pouca luz refinado for compatível com a extensão, esse teste também será realizado para a extensão de câmera do modo noturno. Esse teste define o modo AE como "Aumento de pouca luz", captura um frame da prévia e realiza o seguinte:

Detecta a presença de 20 caixas
Calcula o luma delimitado por cada caixa.
Calcula o valor médio de luma dos seis primeiros quadrados de acordo com a orientação da grade da curva de Hilbert.
Calcula a diferença no valor de luminância de quadrados consecutivos (por exemplo, quadrado2 - quadrado1) até os quadrados 5 e 6 (quadrado6 - quadrado5) e encontra a média das cinco diferenças calculadas.

APIs testadas:

Pass:

Para dispositivos com Android 16 ou mais recente, o valor médio de luma dos seis primeiros quadrados precisa ser de pelo menos 54, e a diferença média no valor de luma dos quadrados consecutivos até os quadrados 5 e 6 precisa ser de pelo menos 17.
Para dispositivos com Android 15 e versões anteriores, o valor médio de luma dos seis primeiros quadrados precisa ser de pelo menos 70, e a diferença média no valor de luma dos quadrados consecutivos até os quadrados 5 e 6 precisa ser de pelo menos 18.

scene_tele

Um requisito fundamental para os testes de scene_tele é que a distância do gráfico precisa ser pelo menos a distância mínima de foco da teleobjetiva. Como essa distância mínima de foco pode variar entre dispositivos, configure o ambiente para se adequar à câmera teleobjetiva específica.

Configuração scene_tele com base na distância de foco das câmeras grande angular e telefoto

Figura 139: configuração do scene_tele com base na distância de foco da câmera grande-angular e teleobjetiva.

Para mais informações sobre a configuração do hardware de teste, consulte Configuração do equipamento de extensão telescópica.

scene6_tele

A cena scene6_tele consiste em uma grade de marcadores ArUco em um fundo branco.

Se as capturas de scene6_tele parecerem superexpostas no suporte modular, remova a placa frontal do suporte modular.

Desconecte o equipamento de teste de WFoV da extensão e remova o suporte do smartphone.

Figura 140. Desconecte o equipamento de teste de WFoV da extensão e remova o suporte do smartphone.

remove_front_plate

Figura 141. Remova a placa frontal.

test_zoom_tele

Testa o comportamento do zoom da câmera da lente grande angular para a lente telefoto. O teste é idêntico a test_zoom, mas testa o comportamento do zoom da câmera da lente grande angular para a lente telefoto.

APIs testadas:

test_preview_zoom_tele

Testa o comportamento do zoom da câmera para frames de visualização da lente grande angular para a teleobjetiva. O teste é idêntico a test_preview_zoom, mas testa o comportamento do zoom da câmera para frames de visualização da lente grande angular para a teleobjetiva.

APIs testadas:

scene7_tele

scene7_tele é idêntico a scene7, mas configurado para testes de lente telefoto. É um frame retangular dividido em quatro quadrantes iguais, cada um preenchido com uma cor diferente. No centro do retângulo, há um gráfico de borda inclinada para verificações de nitidez. Quatro marcadores ArUco são alinhados com os quatro cantos externos do retângulo para ajudar a obter coordenadas precisas do frame principal do retângulo em diferentes proporções de zoom.

test_multi_camera_switch_tele

Esse teste verifica se, durante a gravação de prévia em diferentes proporções de zoom, a troca entre as lentes grande-angular (W) e teleobjetiva (tele) resulta em valores RGB semelhantes.

Os frames capturados no ponto de cruzamento e antes dele são analisados para AE, AWB e AF.

A verificação de AE verifica se a mudança de luminância está dentro do intervalo esperado para imagens de lente W e tele. A verificação de AWB verifica se as proporções de vermelho-verde e azul-verde estão dentro dos valores de limite para imagens de lente W e tele. A verificação de AF avalia o valor de estimação de nitidez com base na magnitude média do gradiente entre as imagens da lente W e tele.

APIs testadas:

Aprovado:para que o teste seja aprovado, as verificações de AE, AWB e AF precisam ser aprovadas. Confira abaixo os critérios para cada verificação:

Verificação de AE: a mudança de luma entre as imagens da lente W e teleobjetiva precisa ser menor que 4%.
Verificação de AWB: no espaço de cores LAB, o delta C entre vermelho-verde e azul-verde para grande angular e teleobjetiva não pode exceder 10.
Verificação de AF: a nitidez da imagem da teleobjetiva precisa ser maior do que a da lente W.

scene_flash

Os testes de scene_flash exigem uma cena escura na caixa de fusão do sensor.

test_auto_flash

Testa se o flash automático é acionado em uma cena escura para câmeras traseiras e frontais. Para câmeras frontais, o flash automático usa a tela para iluminar a cena, não uma unidade de flash física. O teste verifica se o flash automático é disparado conferindo se o centro da imagem do bloco está mais claro com o flash automático ativado. Para acionar o flash automático, as luzes do equipamento de teste precisam estar apagadas. Elas podem ser apagadas automaticamente com o controlador Arduino. A cena precisa estar completamente escura para que o teste funcione corretamente. O app Jetpack Camera (JCA) precisa ser instalado no dispositivo antes do teste. O flash automático para câmeras traseiras depende do estado AE para ser acionado, mas o flash automático para câmeras frontais não depende do AE e é sempre acionado.

APIs testadas:

Aprovado:o centro da imagem do bloco com o flash automático ativado está mais claro do que a imagem da cena original para todas as câmeras.

test_flash_strength

Testa se o controle de intensidade do flash no modo SINGLE foi implementado corretamente.

Verifica se, quando o dispositivo é compatível com o controle da intensidade do flash durante o uso da câmera no modo SINGLE, a intensidade do flash muda com diferentes níveis de intensidade solicitados. Verifica se o controle da intensidade do flash funciona com diferentes AE_MODES. Por exemplo, se o modo de exposição automática for ON ou OFF, o nível de intensidade do flash afetará o brilho. Se o modo for ON_AUTO_FLASH, o nível de intensidade do flash não afetará o brilho.

Para realizar o teste, as luzes no equipamento de teste precisam ser desligadas. Elas podem ser desligadas automaticamente com o controlador Arduino. A cena precisa estar completamente escura para que o teste funcione corretamente.

APIs testadas:

Pass:

Quando o modo de exposição automática é ON ou OFF, o brilho dos patches de imagem aumenta à medida que o nível de intensidade do flash aumenta de sem flash para FLASH_SINGLE_STRENGTH_MAX_LEVEL. Quando o modo de exposição automática é ON_AUTO_FLASH, a diferença no brilho dos patches de imagem está dentro da tolerância à medida que o nível de intensidade do flash aumenta de sem flash para FLASH_SINGLE_STRENGTH_MAX_LEVEL.

test_led_snapshot

Testa se os snapshots de LED não saturam nem tingem a imagem.

Esse teste adiciona um controlador de iluminação à caixa de fusão do sensor para controlar as luzes. Com as luzes definidas como OFF, o teste faz uma captura com o modo AUTO_FLASH definido como ON. Durante essa captura, o teste executa uma sequência de pré-captura com o gatilho aePrecapture definido como START e define a intent de captura como Preview para fazer a captura com flash.

Como a captura tem um ponto de destaque devido ao flash, o teste calcula a média da imagem do flash de toda a captura e verifica se o valor está dentro do intervalo (68, 102). Para verificar se o balanceamento de branco da imagem é razoável, o teste calcula as proporções vermelho-verde e azul-verde e verifica se elas estão entre 0,95 e 1,05.

APIs testadas:

Aprovado:as proporções vermelho-verde e azul-verde estão entre 0,95 e 1,05. A média da imagem do flash está no intervalo (68, 102).

test_night_mode_indicator

Testa a funcionalidade do indicador do modo noturno, um recurso que indica se a câmera está operando em condições de pouca luz e se beneficiaria de uma extensão de câmera do modo noturno ainda em captura. Esse recurso só está disponível em dispositivos que oferecem suporte a extensões de câmera do modo noturno.

Esse teste verifica se o indicador do modo noturno reflete corretamente as condições de iluminação durante a prévia da câmera. O teste executa as seguintes etapas:

Inicialização:o teste inicializa um ItsSession e recupera propriedades da câmera. Ele também estabelece uma conexão com o controlador de iluminação.
Condições de ignorar:o teste é ignorado se o dispositivo não for compatível com o nível de API necessário ou com o recurso de indicador do modo noturno.
Sessão do Camera2:
- O teste inicia uma sessão de captura de prévia usando uma sessão Camera2.
- A luz é acesa e um frame de prévia é capturado.
- O teste verifica se o indicador do modo noturno está no estado OFF.
- A luz é apagada e um frame de prévia é capturado.
- O teste verifica se o indicador do modo noturno está no estado ON.
Sessão de extensão de câmera:
- O teste repete o mesmo procedimento da sessão Camera2, mas usando uma sessão CameraExtension com a extensão EXTENSION_NIGHT.
Limpeza:o teste é encerrado ItsSession e libera o controlador de iluminação.

APIs testadas:

android.extension.nightModeIndicator

Pass:

Quando a luz estiver acesa, o indicador do modo noturno vai estar no estado OFF.
Quando a luz está apagada, o indicador do modo noturno precisa estar no estado ON.
Isso se aplica às sessões de Camera2 e CameraExtension.

test_preview_min_frame_rate

Testa se a taxa de frames por segundo da prévia diminui corretamente em uma cena escura. Para que esse teste funcione corretamente, as luzes no equipamento de teste precisam ser desligadas pelo controlador ou manualmente pelo operador de teste.

APIs testadas:

Aprovado:a taxa de frames da prévia está no mínimo do intervalo de taxa de frames solicitado, e a variação entre frames é menor que a tolerância absoluta definida no teste.

test_torch_strength

Testa se o controle de intensidade do flash no modo TORCH foi implementado corretamente.

Verifica se o dispositivo oferece suporte ao controle da intensidade do flash durante o uso da câmera no modo TORCH e se a intensidade da lanterna muda com os diferentes níveis solicitados. Verifica se o controle da intensidade do flash funciona com diferentes AE_MODES. Por exemplo, se o modo de exposição automática for ON ou OFF, o nível de intensidade do flash afetará o brilho. Se o modo for ON_AUTO_FLASH, o nível de intensidade do flash não afetará o brilho. Verifica se a intensidade da luz permanece a mesma durante um disparo contínuo, simulando uma sessão de captura de vídeo. Para realizar o teste, as luzes do equipamento de teste precisam ser desligadas. Elas podem ser desligadas automaticamente com o controlador Arduino. A cena precisa estar completamente escura para que o teste funcione corretamente.

APIs testadas:

Pass:

Quando o modo de exposição automática é ON ou OFF, o brilho dos patches de rajada de imagens aumenta à medida que o nível de intensidade do flash aumenta de sem flash para FLASH_TORCH_STRENGTH_MAX_LEVEL. Quando o modo de exposição automática é ON_AUTO_FLASH, a diferença no brilho dos patches de sequência de imagens está dentro da tolerância à medida que o nível de intensidade do flash aumenta de sem flash para FLASH_TORCH_STRENGTH_MAX_LEVEL.

sensor_fusion

Os testes de fusão de sensores exigem um movimento específico do smartphone na frente de um padrão de tabuleiro de damas e marcadores ArUco. Para ter os melhores resultados, verifique se o gráfico de teste está montado de forma plana. Os gráficos que não são planos afetam os cálculos de rotação de muitos testes. O gráfico precisa preencher a parte de trás da caixa de fusão de sensores ao ser impresso em 43 x 43 cm. (43x43 cm). Os testes de sensor_fusion podem ser automatizados com a caixa de fusão de sensores.

Gráfico de fusão do sensor

Figura 142. Gráfico de fusão do sensor.

Gráfico de fusão do sensor no Rig

Figura 143. Gráfico de fusão do sensor que preenche a parte de trás da caixa de fusão do sensor.

test_lens_intrinsic_calibration

Testa se o centro óptico das mudanças intrínsecas da lente quando ela se move devido à estabilização óptica de imagem (OIS). Se as amostras intrínsecas da lente forem compatíveis, os testes vão verificar se o centro óptico das amostras intrínsecas da lente muda quando ela se move devido à OIS.

APIs testadas:

Aprovado:o centro óptico da mudança intrínseca da lente em 1 pixel ou mais. Se as amostras intrínsecas da lente forem compatíveis, os centros ópticos delas vão mudar em um pixel ou mais.

A figura a seguir é um exemplo de gráfico test_lens_intrinsic_calibration que mostra mudanças de pontos principais em pixels para cada frame:

Figura 144. Exemplo de gráfico test_lens_intrinsic_calibration mostrando mudanças de pontos principais em pixels para cada frame.

test_multi_camera_frame_sync

Testa se os carimbos de data/hora de frames capturados pela câmera lógica estão dentro de 10 ms calculando os ângulos dos quadrados no padrão quadriculado para determinar o carimbo de data/hora.

APIs testadas:

Aprovado:o ângulo entre as imagens de cada câmera não muda muito quando o smartphone é girado.

test_preview_distortion

Testa se a distorção é corrigida em cada frame de prévia capturado em vários níveis de zoom. Para cada frame de prévia, o teste calcula pontos ideais com base nas características intrínsecas e extrínsecas da câmera.

Na imagem de exemplo, os pontos ideais são mostrados em verde, e os pontos reais, em vermelho. O erro de distorção é calculado com base na distância RMS em pixels entre os pontos reais e ideais. Os destaques em verde e vermelho na imagem são usados para detectar visualmente a área do erro de distorção.

Figura 145. Imagem de um tabuleiro de damas com pontos ideais em verde e pontos reais em vermelho.

APIs testadas:

Aprovado:o erro de distorção normalizado de cada frame de prévia é menor que o limite definido no teste.

test_preview_stabilization

Testes que estabilizaram a rotação do vídeo de prévia menos do que o giroscópio.

APIs testadas:

Aprovado:a rotação máxima do ângulo nos frames é menor que 70% da rotação do giroscópio.

Confira abaixo exemplos de vídeos com e sem estabilização:

Figura 146. Exemplo de vídeo com estabilização.

Figura 147. Exemplo de vídeo sem estabilização.

test_sensor_fusion

Testa a diferença de carimbo de data/hora entre a câmera e o giroscópio para aplicativos de AR e VR. O smartphone é girado 90 graus 10 vezes na frente do padrão quadriculado. O movimento é de cerca de 2 segundos de ida e volta. Esse teste será ignorado se nenhum giroscópio estiver incluído ou se o parâmetro de origem do carimbo de data/hora REALTIME não estiver ativado.

O teste test_sensor_fusion gera vários gráficos. Os dois gráficos mais importantes para depuração são:

test_sensor_fusion_gyro_events: mostra os eventos do giroscópio do smartphone durante o teste. O movimento nas direções x e y indica que o smartphone não está fixado com segurança na placa de suporte, reduzindo a probabilidade de aprovação no teste. O número de ciclos no gráfico depende da velocidade de gravação para salvar frames.

Figura 148: exemplo de eventos do giroscópio test_sensor_fusion.
test_sensor_fusion_plot_rotations: mostra o alinhamento dos eventos do giroscópio e da câmera. Esse gráfico precisa mostrar o movimento correspondente entre a câmera e o giroscópio em +/-1 ms.

Figura 149: exemplo de rotações do gráfico test_sensor_fusion.

APIs testadas:

Aprovado:o deslocamento dos carimbos de data/hora da câmera e do giroscópio é menor que 1 ms, conforme 7.3.9 Sensores de alta fidelidade no CDD.

Mecanismos de falha:

Erro de compensação: a compensação do giroscópio da câmera não está calibrada corretamente em +/-1 ms.
Quedas de frames: o pipeline não é rápido o suficiente para capturar 200 frames consecutivos.
Erros de soquete: o adb não consegue se conectar ao DUT por tempo suficiente para executar o teste.
O gráfico não está montado em uma superfície plana. O gráfico test_sensor_fusion_plot_rotations tem frames em que a rotação do giroscópio e da câmera varia consideravelmente à medida que a câmera gira pelas partes não planas do gráfico.
A câmera não está montada em uma superfície plana. O gráfico test_sensor_fusion_gyro_events mostra o movimento nos planos X e Y. Essa falha é mais comum em câmeras frontais, já que a câmera traseira geralmente tem uma protuberância em relação ao restante do corpo do smartphone, criando uma inclinação ao fixar a parte de trás do smartphone na placa de fixação.

test_video_stabilization

Testes que estabilizaram o vídeo giram menos do que o giroscópio.

APIs testadas:

Aprovado:a rotação máxima do ângulo nos frames é menor que 60% da rotação do giroscópio.

Confira abaixo exemplos de vídeos com e sem estabilização.

Figura 150. Exemplo de vídeo com estabilização.

Figura 151. Exemplo de vídeo sem estabilização.

test_video_stabilization_jca

Os testes que estabilizaram o vídeo capturado usando o JCA giram menos do que o giroscópio. A JCA precisa ser instalada no dispositivo antes do teste.

APIs testadas:

Aprovado:a rotação máxima do ângulo nos frames extraídos do vídeo capturado usando a JCA é menor que 70% da rotação do giroscópio.

feature_combination

Os testes de feature_combination verificam se os recursos funcionam corretamente quando vários recursos de câmera estão ativados ao mesmo tempo. Esses testes usam a mesma imagem de tabuleiro de damas usada na cena de fusão de sensores.

test_feature_combination

Testa todas as combinações de diferentes combinações de stream, modo de estabilização de vídeo, intervalo de QPS desejado, vídeo HDR de 10 bits e Ultra HDR compatíveis com o dispositivo de câmera.

No Android 16 e versões mais recentes, o teste executa todas as combinações de recursos compatíveis e registra os resultados em um arquivo proto. As declarações de falha são chamadas apenas para combinações de recursos em que isSessionConfigurationSupported retorna True.

APIs testadas:

Aprovado:para cada combinação de recursos compatível:

A prévia da transmissão é estabilizada se a estabilização de prévia estiver ativada.
A taxa de frames da prévia está dentro do AE_TARGET_FPS_RANGE configurado.
O espaço de cores do stream de prévia gravado corresponde ao que foi definido.
A captura Ultra HDR tem um mapa de ganho válido.

scene_ip

No Android 16 e versões mais recentes, a cena scene_ip permite verificações de paridade de imagem entre o app de câmera padrão e o app de câmera do Jetpack (JCA, na sigla em inglês) para identificar diferenças significativas entre as imagens capturadas. O JCA replica capturas de apps de mídia social e fornece uma imagem de base que esses apps processam e refinam.

Requisitos de configuração de hardware

A seguinte configuração de hardware é necessária para testes de scene_ip:

Os testes são executados no ITS-in-a-box da câmera Gen2.
Os controladores de iluminação e servo que fazem parte do equipamento Gen2 são usados para controlar o ambiente de teste.
Um gráfico de recurso de teste é colocado dentro do rig Gen2.

test_chart_gen2

Figura 152. Exemplo de Gen2chart_sample.

Critérios para pular o teste

Os testes de scene_ip são ignorados se algum dos seguintes critérios for atendido:

O dispositivo tem um primeiro nível da API (first_api_level) de 35 ou menos.
O dispositivo não é um smartphone com câmeras frontais e traseiras principais (por exemplo, um tablet ou uma TV).

test_default_jca_ip

Faz capturas do gráfico de recursos de teste em condições de iluminação controladas usando o app de câmera padrão e a JCA e realiza as seguintes verificações:

Campo de visão (FoV):verifica se o app de câmera padrão e as capturas da JCA têm o mesmo campo de visão. Essa verificação usa o recurso de QR code central extraído da imagem do gráfico de capturas.
Brilho:verifica se a diferença de brilho medida entre o app de câmera padrão e a JCA não excede 10. Essa verificação usa o patch de intervalo dinâmico para medição de brilho.
Balanço de branco:verifica se a diferença de balanço de branco entre o app de câmera padrão e a JCA não excede 4. Essa verificação usa o patch de intervalo dinâmico para medição de brilho.

Aprovação na seção básica:o teste passa nas verificações de campo de visão, brilho e equilíbrio de branco. No Android 16, esse teste não é obrigatório (NOT_YET_MANDATED).

Testes de câmera ITS Mantenha tudo organizado com as coleções Salve e categorize o conteúdo com base nas suas preferências.

scene0

test_jitter

test_metadata

test_request_capture_match

test_sensor_events

test_solid_color_test_pattern

test_test_pattern

test_tonemap_curve

test_unified_timestamp

test_vibration_restriction

scene1_1

test_ae_precapture_trigger

test_auto_vs_manual

test_black_white

test_burst_capture

test_burst_sameness_manual

test_crop_region_raw

test_crop_regions

test_ev_compensation

test_exposure_x_iso

test_latching

test_linearity

test_locked_burst

scene1_2

test_param_color_correction

test_param_flash_mode

test_param_noise_reduction

test_param_shading_mode

test_param_tonemap_mode

test_post_raw_sensitivity_boost

test_raw_exposure

test_reprocess_noise_reduction

test_tonemap_sequence

test_yuv_jpeg_all

test_yuv_plus_dng

scene1_3

test_capture_result

test_dng_noise_model

test_jpeg

test_raw_burst_sensitivity

test_raw_sensitivity

test_yuv_plus_jpeg

test_yuv_plus_raw

test_sensitivity_priority

test_exposure_time_priority

scene2_a

test_autoframing

test_display_p3

test_effects

test_exposure_keys_consistent

test_format_combos

test_num_faces

test_reprocess_uv_swap

scene2_b

test_preview_num_faces

test_yuv_jpeg_capture_sameness

scene2_c

test_num_faces

test_jpeg_capture_perf_class

test_camera_launch_perf_class

test_default_camera_hdr

scene2_d

test_preview_num_faces

scene2_e

test_continuous_picture

test_num_faces

scene2_f

test_preview_num_faces

scene2_g

test_preview_num_faces

scene3

test_edge_enhancement

test_flip_mirror

test_imu_drift

test_landscape_to_portrait

test_lens_movement_reporting

test_reprocess_edge_enhancement

scene4

test_30_60fps_preview_fov_match

Testes de câmera ITS