تست دوربین ITS

این صفحه فهرست جامعی از تست‌های مجموعه تست تصویر دوربین (ITS) را ارائه می‌کند که بخشی از تأییدکننده مجموعه تست سازگاری Android (CTS) است. تست‌های ITS تست‌های عملکردی هستند، به این معنی که کیفیت تصویر را اندازه‌گیری نمی‌کنند، اما همه عملکردهای دوربین تبلیغاتی همانطور که انتظار می‌رود کار می‌کنند. این سند به توسعه‌دهندگان و آزمایش‌کنندگان اجازه می‌دهد بفهمند که آزمایش‌های فردی چه می‌کنند و چگونه خطاهای آزمایش را اشکال‌زدایی کنند.

دوربین ITS gates را بر اساس ویژگی های دوربین مورد نیاز، سطح API و سطح کلاس عملکرد رسانه (MPC) آزمایش می کند. برای سطح API، ITS از ro.product.first_api_level برای دروازه‌سازی تست‌های اضافه شده در سطح API خاص استفاده می‌کند که تجربیات منفی کاربر را برای عملکرد در سطوح پایین‌تر API آزمایش می‌کند. ITS از ro.vendor.api_level برای تست گیت برای ویژگی‌های اضافه شده در سطح API خاص استفاده می‌کند که به قابلیت سخت‌افزاری جدید نیاز دارد. اگر ro.odm.build.media_performance_class برای دستگاهی تعریف شده باشد، ITS نیاز به تست های خاصی دارد که بسته به سطح MPC اجرا شوند.

تست ها بر اساس صحنه به صورت زیر گروه بندی می شوند:

  • scene0 : گرفتن ابرداده، لرزش، ژیروسکوپ، لرزش
  • scene1 : جبران نوردهی، حساسیت، مقدار نوردهی (EV)، YUV در مقابل JPEG و RAW
  • scene2 : تشخیص چهره، آزمایش هایی که نیاز به صحنه های رنگی دارند
  • scene3 : بهبود لبه، حرکت لنز
  • scene4 : نسبت تصویر، برش، میدان دید
  • scene5 : سایه زنی لنز
  • scene6 : زوم
  • scene7 : سوئیچ چند دوربین
  • scene8 : نورسنجی خودکار (AE) و نورسنجی خودکار منطقه (AWB).
  • scene9 : فشرده سازی JPEG
  • scene_extensions : پسوند دوربین
  • scene_tele : تعویض لنز تله فوتو
  • scene_flash : فلاش خودکار، حداقل نرخ فریم
  • scene_video : افت فریم
  • sensor_fusion : تنظیم زمان دوربین و ژیروسکوپ
  • feature_combination : ترکیب ویژگی ها
  • scene_ip : برابری تصویر بین برنامه پیش‌فرض دوربین و برنامه دوربین Jetpack (JCA)

برای توضیح هر صحنه به بخش های جداگانه مراجعه کنید.

صحنه 0

آزمایش ها به اطلاعات صحنه خاصی نیاز ندارند. اما برای تست ژیروسکوپ و لرزش گوشی باید ثابت باشد.

test_jitter

لرزش را در مهرهای زمانی دوربین اندازه گیری می کند.

API های آزمایش شده:

پاس: حداقل 30 میلی‌ثانیه دلتا بین فریم‌ها وجود دارد.

در شکل زیر به محدوده کوچک محور y توجه کنید. جیتر در واقع در این طرح کوچک است.

طرح test_jitter

شکل 1. نمودار test_jitter.

test_metadata

اعتبار ورودی‌های فراداده را آزمایش می‌کند، به نتایج عکس‌برداری و ویژگی‌های دوربین نگاه می‌کند. این آزمایش از نوردهی و دریافت مقادیر auto_capture_request استفاده می کند زیرا محتوای تصویر مهم نیست.

API های آزمایش شده:

Pass: سطح سخت‌افزار، rollingShutterSkew ، برچسب‌های frameDuration ، timestampSource ، croppingType ، blackLevelPattern ، pixel_pitch ، میدان دید (FoV) و فاصله هایپرکانونی موجود هستند و مقادیر معتبری دارند.

test_request_capture_match

آزمایش می کند که دستگاه با بازخوانی فراداده ضبط، مقادیر نوردهی و افزایش صحیح را می نویسد.

API های آزمایش شده:

پاس: درخواست و گرفتن مقادیر فراداده در تمام عکس‌ها مطابقت دارد.

test_sensor_events

برای دستگاه‌هایی که پشتیبانی از همجوشی حسگر را تبلیغ می‌کنند، این آزمایش بررسی می‌کند که آیا دستگاه رویدادهای حسگر را جستجو و چاپ می‌کند یا خیر. سنسورهای مورد انتظار شتاب سنج، ژیروسکوپ و مغناطیس سنج هستند. این تست فقط در صورتی کار می کند که صفحه نمایش روشن باشد، یعنی دستگاه در حالت آماده به کار نیست.

API های آزمایش شده:

پاس: رویدادها برای هر سنسور دریافت می شود.

test_solid_color_test_pattern

آزمایش‌هایی که الگوهای تست رنگ ثابت به درستی برای بی‌صدا کردن دوربین ایجاد می‌شوند. اگر قطع دوربین پشتیبانی می شود، الگوهای تست رنگ ثابت باید پشتیبانی شوند. اگر بی‌صدا کردن دوربین پشتیبانی نمی‌شود، الگوهای تست رنگ ثابت فقط در صورتی آزمایش می‌شوند که قابلیت تبلیغ شده باشد.

اگر تصاویر خام پشتیبانی می شوند، تخصیص رنگ نیز آزمایش می شود. رنگ های تست شده مشکی، سفید، قرمز، آبی و سبز هستند. برای دوربین هایی که از تصاویر خام پشتیبانی نمی کنند، فقط مشکی تست شده است.

API های آزمایش شده:

پاس: الگوهای تست جامد پشتیبانی شده رنگ صحیح هستند و واریانس کمی در تصویر وجود دارد.

test_test_pattern

پارامتر android.sensor.testPatternMode را برای گرفتن فریم‌ها برای هر الگوی آزمایشی معتبر آزمایش می‌کند و بررسی می‌کند که فریم‌ها برای رنگ‌های ثابت و نوارهای رنگی درست تولید شده‌اند. این آزمون شامل مراحل زیر است:

  1. تصاویر را برای همه الگوهای تست پشتیبانی شده می گیرد.
  2. بررسی صحت الگوی تست رنگ ثابت و نوارهای رنگی را انجام می دهد.

API های آزمایش شده:

پاس: الگوهای تست پشتیبانی شده به درستی تولید می شوند.

نمونه test_test_patterns

شکل 2. نمونه test_test_patterns.

test_tonemap_curve

تبدیل الگوی آزمایشی از خام به YUV را با نقشه خطی آزمایش می کند. این آزمایش به android.sensor.testPatternMode = 2 ( COLOR_BARS ) نیاز دارد تا یک الگوی تصویر عالی برای تبدیل نقشه تن ایجاد کند. تأیید می کند که خط لوله دارای خروجی های رنگی مناسب با نقشه خطی و ورودی تصویر ایده آل است (متکی به test_test_patterns ).

API های آزمایش شده:

پاس: YUV و RAW شبیه یکدیگر هستند.

test_tonemap_curve مثال خام

شکل 3. test_tonemap_curve مثال خام.

test_tonemap_curve مثال YUV

شکل 4. test_tonemap_curve مثال YUV.

test_unified_timestamp

آزمایش می کند که آیا رویدادهای حسگر تصویر و حرکت در یک حوزه زمانی هستند یا خیر.

API های آزمایش شده:

پاس: مهرهای زمانی حرکت بین دو مهر زمانی تصویر هستند.

test_vibration_restriction

آزمایش می کند که آیا لرزش دستگاه مطابق انتظار عمل می کند یا خیر.

API های آزمایش شده:

پاس: هنگامی که توسط API محدودیت صوتی دوربین بی‌صدا می‌شود، دستگاه نمی‌لرزد.

صحنه 1_1

scene1 یک نمودار خاکستری است. نمودار خاکستری باید 30 درصد از دوربین FoV مرکز را پوشش دهد. انتظار می رود نمودار خاکستری 3A (AE، AWB و AF) را به طور متوسط ​​​​به چالش بکشد زیرا منطقه مرکزی هیچ ویژگی ندارد. با این حال، درخواست عکسبرداری کل صحنه را مشخص می کند که شامل ویژگی های کافی برای همگرایی 3A است.

دوربین های RFoV را می توان در دستگاه تست WFoV یا RFoV آزمایش کرد. اگر یک دوربین RFoV در دستگاه تست WFoV آزمایش شود، نمودار با 2/3 مقیاس می شود تا برخی از مرزها برای نمودار خاکستری در FoV مشخص شود تا به همگرایی 3A کمک کند. برای توضیحات دقیق تر از دستگاه های تست دوربین، دوربین ITS-in-a-a-box را ببینید.

صحنه 1 نمونه

شکل 5. نمودار صحنه1 در اندازه کامل (چپ)، نمودار مقیاس شده 2/3 (راست).

test_ae_precapture_trigger

هنگام استفاده از ماشه پیش گرفتن، دستگاه حالت AE را آزمایش می کند. پنج درخواست دستی را با AE غیرفعال می گیرد. آخرین درخواست دارای یک ماشه Precapture AE است که باید نادیده گرفته شود زیرا AE غیرفعال است.

API های آزمایش شده:

پاس: AE همگرا می شود.

test_auto_vs_manual

تست‌هایی که عکس‌های خودکار و دستی گرفته‌اند یکسان هستند.

API های آزمایش شده:

پاس: افزایش و تبدیل دستی تراز سفیدی گزارش شده در هر نتیجه عکسبرداری با estimate تعادل رنگ سفید خودکار از الگوریتم 3A دوربین مطابقت دارد.

نمونه خودکار test_auto_vs_manual

شکل 6. نمونه خودکار test_auto_vs_manual.

نمونه test_auto_vs_manual white balance

شکل 7. مثال test_auto_vs_manual white balance.

test_auto_vs_manual دستی مثال تبدیل تعادل رنگ سفید

شکل 8. مثال تبدیل تعادل رنگ سفید دستی test_auto_vs_manual.

تست_سیاه_سفید

تست هایی که دستگاه تصاویر سیاه و سفید کامل تولید می کند. دو عکس می گیرد، اولی با بهره بسیار کم و نوردهی کوتاه که منجر به یک عکس سیاه می شود و دومی با بهره بسیار زیاد و نوردهی طولانی که منجر به یک عکس سفید می شود.

API های آزمایش شده:

Pass: تصاویر سیاه و سفید تولید می کند. کانال های اشباع شده تصاویر سفید دارای مقادیر RGB [255، 255، 255] با حاشیه خطای کمتر از 1٪ اختلاف هستند.

test_black_white، نمونه سیاه

شکل 9. test_black_white، مثال سیاه.

test_auto_vs_manual دستی مثال تبدیل تعادل رنگ سفید

شکل 10. test_black_white، نمونه سفید.

طرح test_black_white به معنای مثال است

شکل 11. test_black_white، نمودار به معنای مثال است.

test_burst_capture

تأیید می کند که کل خط لوله ضبط می تواند با سرعت ضبط در اندازه کامل و زمان CPU مطابقت داشته باشد.

API های آزمایش شده:

Pass: مجموعه‌ای از تصاویر در اندازه کامل را می‌گیرد، افت فریم و روشنایی تصویر را بررسی می‌کند.

test_burst_sameness_manual

5 بار پشت سر هم از 50 عکس با تنظیمات ضبط دستی می گیرد و بررسی می کند که همه آنها یکسان هستند. از این تست برای شناسایی فریم های پراکنده ای استفاده کنید که متفاوت پردازش شده اند یا مصنوعاتی دارند.

API های آزمایش شده:

پاس: تصاویر از نظر بصری و در مقادیر RGB یکسان هستند.

Fail: یک افزایش یا کاهش نمودار میانگین RGB را در ابتدای هر انفجار نشان می دهد

  • تحمل برای first_API_level <30 3٪ است
  • تحمل برای first_API_level >= 30 2٪ است

test_burst_sameness_manual_mean

شکل 12. نمونه میانگین test_burst_sameness_manual.

test_burst_sameness_manual_plot_means

شکل 13. test_burst_sameness_manual_plot_means

test_crop_region_raw

آزمایش می کند که جریان های RAW قابل برش نیستند.

API های آزمایش شده:

پاس: تصاویر YUV در مرکز برش داده می شوند اما تصاویر خام نه.

نمونه برش خام test_crop_region_raw comp

شکل 14. test_crop_region_raw comp raw نمونه محصول.

test_crop_region_raw comp raw مثال کامل

شکل 15. test_crop_region_raw comp raw مثال کامل.

نمونه برش test_crop_region_raw comp YUV

شکل 16. نمونه برش test_crop_region_raw comp YUV.

test_crop_region_raw_yuv_full مثال

شکل 17. نمونه کامل test_crop_region_raw YUV.

test_crop_regions

آزمایش هایی که مناطق کشت کار می کنند. یک تصویر کامل می گیرد و وصله هایی از پنج ناحیه مختلف (گوشه ها و مرکز) ایجاد می کند. با مجموعه برش برای پنج منطقه عکس می گیرد. مقادیر پچ و برش تصویر را با هم مقایسه می کند.

API های آزمایش شده:

Pass: تصویر ناحیه برش خورده با وصله مربوط به تصویر برش مطابقت دارد.

test_ev_compensation

آزمایش هایی که نشان می دهد جبران ارزش نوردهی (EV) اعمال می شود. این آزمون شامل یک بخش مقدماتی و یک بخش پیشرفته است.

بخش اصلی آزمایش می کند که جبران EV با استفاده از محدوده ایجاد شده با CONTROL_AE_COMPENSATION_STEP اعمال می شود. در هر مقدار جبرانی هشت فریم گرفته می شود.

بخش پیشرفته نوردهی را در هشت مرحله افزایش می دهد و روشنایی اندازه گیری شده را در مقابل روشنایی مورد انتظار بررسی می کند. مقادیر مورد انتظار از روشنایی تصویر بدون اعمال جبران EV محاسبه می شود و اگر مقادیر محاسبه شده از محدوده مقدار واقعی تصویر بیشتر شود، مقدار مورد انتظار اشباع می شود. اگر مقادیر مورد انتظار و مقادیر اندازه‌گیری شده مطابقت نداشته باشند یا اگر تصاویر در عرض پنج مرحله بیش از حد نوردهی کنند، آزمایش با شکست مواجه می‌شود.

API های آزمایش شده:

پاس بخش اصلی: تصاویر افزایش نوردهی را بدون نوردهی بیش از حد در پنج مرحله نشان می‌دهند.

test_ev_compensation_basic

شکل 18. test_ev_compensation_basic.

پاس بخش پیشرفته: افزایش لوما را با افزایش تنظیم جبران EV ثبت می کند. هشت فریم گرفته شده برای هر تنظیم جبران EV دارای مقادیر لوما پایدار هستند.

test_ev_compensation_advanced_plot_means

شکل 19. test_ev_compensation_advanced_plot_means.

test_exposure_x_iso

تست هایی که نشان می دهد نوردهی ثابت به عنوان ISO و زمان نوردهی متفاوت است. مجموعه‌ای از عکس‌ها را می‌گیرد که ISO و زمان نوردهی برای متعادل کردن یکدیگر انتخاب شده‌اند. نتایج باید روشنایی یکسانی داشته باشند، اما در طول توالی تصویر باید نویزتر شود. تأیید می کند که مقادیر میانگین پیکسل های نمونه به یکدیگر نزدیک هستند. تأیید می کند که تصاویر روی 0 یا 1 چسبانده نشده اند (که باعث می شود آنها مانند خطوط صاف به نظر برسند). با تنظیم پرچم debug در فایل پیکربندی، آزمایش را می توان با تصاویر RAW نیز اجرا کرد.

API های آزمایش شده:

پاس: تصاویر دارای روشنایی یکسان هستند، اما با ISO بالاتر نویزتر می شوند. صفحات RGB زمانی که مقدار ISO*exposure در فضای بهره آزمایش شده ثابت باشد صاف هستند.

مکانیسم شکست: در شکل زیر، با افزایش مقادیر ضریب بهره (محور x)، مقادیر میانگین صفحه نرمال شده RGB (محور y) شروع به انحراف از مقادیر ضریب بهره کم می کند.

test_exposure_plot_means

شکل 20. test_exposure_plot_means.

test_exposure_mult=1.00.jpg

شکل 21. test_exposure_mult=1.00.

test_exposure_mult=64.00

شکل 22. test_exposure_mult=64.00.

test_latching

تست هایی که تنظیمات (نور و افزایش) روی قاب سمت راست دوربین های FULL و LEVEL_3 می چسبند. یک سری عکس با استفاده از درخواست های پشت سر هم می گیرد و پارامترهای درخواست عکس برداری را بین عکس ها تغییر می دهد. بررسی می کند که تصاویر دارای ویژگی های مورد انتظار هستند.

API های آزمایش شده:

پاس: تصاویر [2، 3، 6، 8، 10، 12، 13] ISO یا نوردهی را افزایش داده اند و با میانگین RGB بالاتر در نمودار زیر نشان داده می شوند.

test_latching plot به معنی مثال است

شکل 23. نمودار test_latching به معنای مثال است.

test_latching i=00

شکل 24. test_latching i=00.

test_latching i=01

شکل 25. test_latching i=01.

test_latching i=02

شکل 26. test_latching i=02.

test_latching i=03

شکل 27. test_latching i=03.

test_latching i=04

شکل 28. test_latching i=04.

test_latching i=05

شکل 29. test_latching i=05.

test_latching i=06

شکل 30. test_latching i=06.

test_latching i=07

شکل 31. test_latching i=07.

test_latching i=08

شکل 32. test_latching i=08.

test_latching i=09

شکل 33. test_latching i=09.

test_latching i=10

شکل 34. test_latching i=10.

test_latching i=11

شکل 35. test_latching i=11.

test_latching i=12

شکل 36. test_latching i=12.

تست_خطی

آزمایش می کند که پردازش دستگاه را می توان به پیکسل های خطی معکوس کرد. دنباله ای از عکس ها را با دستگاه به سمت یک هدف یکنواخت می گیرد.

API های آزمایش شده:

پاس: مقادیر R، G، B باید به صورت خطی با افزایش حساسیت افزایش یابد.

نمودار test_linearity به معنای مثال است

شکل 37. نمودار test_linearity به معنای مثال است.

test_locked_burst

تست قفل 3A و انفجار YUV (با استفاده از تنظیم خودکار). این آزمون برای قبولی در دستگاه‌های محدودی طراحی شده است که MANUAL_SENSOR یا PER_FRAME_CONTROLS ندارند. تست سازگاری تصویر YUV را بررسی می کند در حالی که بررسی نرخ فریم در CTS است.

API های آزمایش شده:

پاس: عکس‌ها یکدست به نظر می‌رسند.

نمونه test_locked_burst frame0

شکل 38. test_locked_burst frame0 مثال.

نمونه test_locked_burst frame1

شکل 39. test_locked_burst frame1 مثال.

test_locked_burst_frame2

شکل 40. نمونه test_locked_burst frame2.

صحنه 1_2

scene 1_2 از لحاظ عملکردی یک کپی یکسان از scene 1_1 است که ساختار زیرصحنه ای را برای کاهش مدت زمان طولانی scene 1 اجرا می کند.

test_param_color_correction

آزمایش می کند که پارامترهای android.colorCorrection.* هنگام تنظیم اعمال می شوند. عکس هایی با مقادیر تبدیل و افزایش متفاوت می گیرد، و آزمایش می کند که به نسبت متفاوت به نظر می رسند. تبدیل و سود به گونه ای انتخاب می شوند که خروجی به طور فزاینده ای قرمز یا آبی شود. از نقشه خطی استفاده می کند.

نگاشت تن تکنیکی است که در پردازش تصویر برای نگاشت یک مجموعه از رنگ ها به مجموعه ای دیگر به منظور تقریب ظاهر تصاویر با دامنه دینامیکی بالا در محیطی که محدوده دینامیکی محدودتری دارد استفاده می شود.

API های آزمایش شده:

پاس: مقادیر R و B با توجه به تبدیل افزایش می یابد.

test_param_color_correction نمودار به معنای مثال است

شکل 41. نمودار test_param_color_correction به معنای مثال است.

در شکل‌های زیر، محور x درخواست‌های گرفتن است: 0 = وحدت، 1 = تقویت قرمز، و 2 = تقویت آبی.

test_param_color_correction req=0 مثال واحد

شکل 42. test_param_color_correction req=0 مثال واحد.

test_param_color_correctness req=1 مثال تقویت قرمز

شکل 43. test_param_color_correctness req=1 مثال تقویت قرمز.

test_param_color_correction req=2 مثال تقویت آبی

شکل 44. test_param_color_correction req=2 مثال تقویت آبی.

test_param_flash_mode

آزمایش می کند که پارامتر android.flash.mode اعمال می شود. به صورت دستی نوردهی را در سمت تاریک قرار می دهد، به طوری که مشخص است که فلاش روشن شده است یا نه، و از یک نقشه خطی استفاده می کند. مرکز را با تصویر کاشی بررسی می کند تا ببیند آیا یک گرادیان بزرگ ایجاد شده است تا بررسی کند که فلاش روشن شده است یا خیر.

API های آزمایش شده:

Pass: مرکز تصویر کاشی دارای یک گرادیان بزرگ است، به این معنی که فلاش شلیک می شود.

test_param_flash_mode 1 مثال

شکل 45. test_param_flash_mode 1 مثال.

test_param_flash_mode 1 نمونه کاشی

شکل 46. test_param_flash_mode یک نمونه کاشی.

نمونه test_param_flash_mode_2

شکل 47. test_param_flash_mode 2 مثال.

نمونه کاشی test_param_flash_mode 2

شکل 48. نمونه دو کاشی test_param_flash_mode.

test_param_noise_reduction

آزمایش می کند که هنگام تنظیم پارامتر android.noiseReduction.mode به درستی اعمال شود. با دوربین کم نور عکس می گیرد. از یک بهره آنالوگ بالا برای کمک به اطمینان از نویز بودن تصویر گرفته شده استفاده می کند. سه عکس برای NR خاموش، سریع و با کیفیت بالا می گیرد. همچنین تصویری با بهره کم و NR خاموش می گیرد و از واریانس آن به عنوان خط پایه استفاده می کند. هر چه نسبت سیگنال به نویز (SNR) بیشتر باشد، کیفیت تصویر بهتر است.

API های آزمایش شده:

Pass: SNR با حالت های مختلف کاهش نویز متفاوت است و مانند نمودار زیر رفتار می کند:

test_param_noise_reduction نمودار SNRs مثال

شکل 49. نمونه SNRs نمودار test_param_noise_reduction.

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

test_param_noise_reduction بهره بالا nr=0 مثال

شکل 50. test_param_noise_reduction high gain nr=0 مثال.

test_param_noise_reduction بهره بالا nr=1 مثال

شکل 51. test_param_noise_reduction high gain nr=1 مثال.

test_param_noise_reduction بهره بالا nr=2 مثال

شکل 52. test_param_noise_reduction high gain nr=2 مثال.

test_param_noise_reduction بهره بالا nr=3 مثال

شکل 53. نمونه test_param_noise_reduction high gain nr=3.

test_param_noise_reduction مثال کم بهره

شکل 54. test_param_noise_reduction مثال بهره پایین.

test_param_shading_mode

آزمایش می کند که پارامتر android.shading.mode اعمال می شود.

API های آزمایش شده:

پاس: حالت‌های سایه‌زنی تغییر می‌کنند و نقشه‌های سایه‌زنی لنز مطابق انتظار اصلاح می‌شوند.

نقشه سایه زنی لنز test_param_shading_mode، حالت 0 حلقه 0 مثال

شکل 55. نقشه سایه زنی لنز test_param_shading_mode، حالت 0 حلقه 0 مثال.

نقشه سایه زنی لنز test_param_shading_mode، حالت 1 حلقه 0 مثال

شکل 56. نقشه سایه زنی لنز test_param_shading_mode، حالت 1 حلقه 0 مثال.

نقشه سایه زنی لنز test_param_shading_mode، حالت 2 حلقه 0 مثال

شکل 57. نقشه سایه زنی لنز test_param_shading_mode، حالت 2 حلقه 0 مثال.

test_param_tonemap_mode

آزمایش هایی که پارامتر android.tonemap.mode اعمال می شود. منحنی های نقشه رنگی مختلف را برای هر کانال R، G، B اعمال می کند و بررسی می کند که تصاویر خروجی مطابق انتظار اصلاح شده باشند. این آزمون از دو تست test1 و test2 تشکیل شده است.

API های آزمایش شده:

پاس:

  • test1 : هر دو تصویر دارای نقشه خطی هستند، اما n=1 دارای شیب تندتری است. کانال G (سبز) برای تصویر n=1 روشن تر است.
  • test2 : نقشه رنگی یکسان، اما طول متفاوت. تصاویر هم همینطور.

test_param_tonemap_mode با n=0

شکل 58. test_param_tonemap_mode با n=0.

test_param_tonemap_mode با n=1

شکل 59. test_param_tonemap_mode با n=1.

test_post_raw_sensitivity_boost

افزایش حساسیت خام را بررسی می کند. مجموعه ای از تصاویر خام و YUV را با حساسیت های مختلف می گیرد، ترکیب تقویت حساسیت خام را پست می کند، و بررسی می کند که آیا میانگین پیکسل خروجی با تنظیمات درخواست مطابقت دارد یا خیر.

API های آزمایش شده:

پاس: با افزایش بوست، تصاویر خام تیره تر می شوند در حالی که روشنایی تصاویر YUV ثابت می ماند.

test_post_raw_sensitivity_boost خام s=3583 boost=0100 مثال

شکل 60. test_post_raw_sensitivity_boost raw s=3583 boost=0100 مثال.

test_post_raw_sensitivity_boost خام s=1792 boost=0200 مثال

شکل 61. test_post_raw_sensitivity_boost raw s=1792 boost=0200 مثال.

test_post_raw_sensitivity_boost خام s=0896 boost=0400 مثال

شکل 62. test_post_raw_sensitivity_boost raw s=0896 boost=0400 مثال.

test_post_raw_sensitivity_boost خام s=0448 boost=0800 مثال

شکل 63. test_post_raw_sensitivity_boost raw s=0448 boost=0800 مثال.

test_post_raw_sensitivity_boost خام s=0224 boost=1600 مثال

شکل 64. test_post_raw_sensitivity_boost raw s=0224 boost=1600 مثال.

test_post_raw_sensitivity_boost خام s=0112 boost=3199 مثال

شکل 65. test_post_raw_sensitivity_boost raw s=0112 boost=3199 مثال.

test_post_raw_sensitivity_boost نمودار خام یعنی مثال

شکل 66. test_post_raw_sensitivity_boost نمودار خام به معنای مثال است.

test_post_raw_sensitivity_boost YUV s=0112 boost=3199 مثال

شکل 67. test_post_raw_sensitivity_boost YUV s=0112 boost=3199 مثال.

test_post_raw_sensitivity_boost YUV s=0448 boost=0800 مثال

شکل 68. test_post_raw_sensitivity_boost YUV s=0448 boost=0800 مثال.

test_post_raw_sensitivity_boost YUV s=0896 boost=0400 مثال

شکل 69. test_post_raw_sensitivity_boost YUV s=0896 boost=0400 مثال.

test_post_raw_sensitivity_boost YUV s=1792 boost=0200 مثال

شکل 70. test_post_raw_sensitivity_boost YUV s=1792 boost=0200 مثال.

test_post_raw_sensitivity_boost YUV s=3585 boost=0100 مثال

شکل 71. test_post_raw_sensitivity_boost YUV s=3585 boost=0100 مثال.

test_post_raw_sensitivity_boost_yuv_plot_means

شکل 72. test_post_raw_sensitivity_boost_yuv_plot_means

test_raw_exposure

مجموعه ای از تصاویر خام را با افزایش زمان نوردهی می گیرد و مقادیر پیکسل را اندازه گیری می کند.

API های آزمایش شده:

Pass: افزایش ISO (بهره) پیکسل ها را نسبت به نور حساس تر می کند، بنابراین نمودار به سمت چپ حرکت می کند.

test_raw_exposure ISO=55 مثال

شکل 73. test_raw_exposure ISO=55 مثال.

10⁰ 1 ms، 101 10 ms و 10-1 0.1 ms است.

test_raw_exposure ISO=132 مثال

شکل 74. test_raw_exposure ISO=132 مثال.

test_raw_exposure ISO=209 مثال

شکل 75. test_raw_exposure ISO=209 مثال.

test_raw_exposure ISO=286 مثال

شکل 76. test_raw_exposure ISOs=286 مثال.

test_raw_exposure ISO=363 مثال

شکل 77. test_raw_exposure ISO=363 مثال.

test_raw_exposure_s=440

شکل 78. test_raw_exposure ISO=440 مثال.

test_reprocess_noise_reduction

تست هایی که android.noiseReduction.mode برای پردازش مجدد درخواست ها اعمال می شود. تصاویر پردازش شده را با دوربین کم نور می گیرد. از یک بهره آنالوگ بالا برای تأیید نویز بودن تصویر ضبط شده استفاده می کند. سه تصویر پردازش شده برای NR خاموش، سریع و با کیفیت بالا می گیرد. یک تصویر پردازش مجدد با بهره کم و NR خاموش می گیرد و از واریانس آن به عنوان خط پایه استفاده می کند.

API های آزمایش شده:

پاس: FAST >= OFF، HQ >= FAST، و HQ >> OFF.

نمودار SNR معمولی در مقابل حالت NR

شکل 79. نمونه نمودار SNR معمولی در مقابل حالت NR.

test_tonemap_sequence

دنباله‌ای از عکس‌ها را با منحنی‌های نقشه رنگی مختلف آزمایش می‌کند. 3 عکس دستی با نقشه رنگی خطی می گیرد. 3 عکس دستی با نقشه آهنگ پیش فرض می گیرد. دلتا را بین هر جفت فریم متوالی محاسبه می کند.

API های آزمایش شده:

پاس: سه فریم یکسان و به دنبال آن یک مجموعه متفاوت از سه فریم یکسان وجود دارد.

test_tonemap_sequence i=0 مثال

شکل 80. test_tonemap_sequence i=0 مثال.

test_tonemap_sequence i=1 مثال

شکل 81. test_tonemap_sequence i=1 مثال.

test_tonemap_sequence i=2 مثال

شکل 82. test_tonemap_sequence i=2 مثال.

test_tonemap_sequence i=3 مثال

شکل 83. test_tonemap_sequence i=3 مثال.

test_tonemap_sequence_i=4 مثال

شکل 84. test_tonemap_sequence i=4 مثال.

test_tonemap_sequence i=5 مثال

شکل 85. test_tonemap_sequence i=5 مثال.

test_yuv_jpeg_all

تست‌هایی که تمام اندازه‌ها و فرمت‌های گزارش‌شده برای عکس‌برداری کار می‌کنند. از یک درخواست دستی با یک نقشه خطی استفاده می کند تا YUV و JPEG هنگام تبدیل توسط ماژول image_processing_utils یکسان به نظر برسند. تصاویر به‌طور پیش‌فرض ذخیره نمی‌شوند، اما می‌توانند با فعال کردن debug_mode ذخیره شوند.

API های آزمایش شده:

پاس: همه مراکز تصویر دارای حداکثر اختلاف ریشه میانگین مربع (RMS) (مقدار سیگنال) در تصاویر تبدیل شده RGB با 3٪ بالاترین وضوح تصویر YUV هستند.

نمونه test_yuv_jpeg_all

شکل 86. نمونه test_yuv_jpeg_all.

test_yuv_plus_dng

تست هایی که اندازه ها و فرمت های گزارش شده برای ثبت تصویر کار می کنند.

API های آزمایش شده:

Pass: تست تصاویر درخواستی را تکمیل و برمی گرداند.

نمونه test_yuv_plus_dng

شکل 87. نمونه test_yuv_plus_dng.

صحنه 1_3

scene 1_3 از لحاظ عملکردی یک کپی یکسان از scene 1_1 است که ساختار زیرصحنه ای را برای کاهش مدت زمان طولانی scene 1 پیاده سازی می کند.

test_capture_result

آزمایش می کند که داده های معتبر در اشیاء CaptureResult برمی گردند. این تست شامل یک عکسبرداری خودکار، یک عکسبرداری دستی و یک عکسبرداری خودکار دوم است.

API های آزمایش شده:

پاس: ابرداده برای همه عکس‌برداری‌ها معتبر است و تنظیمات دستی در ضبط خودکار دوم به بیرون درز نمی‌کنند. تصحیح سایه لنز را برای عکسبرداری ترسیم می کند.

test_capture_result_plot_lsc_auto_ch0

شکل 88. test_capture_result_plot_lsc_auto_ch0.

test_dng_noise_model

بررسی می کند که پارامترهای مدل خام DNG صحیح هستند. طرح، واریانس اندازه‌گیری شده یک وصله مرکزی کارت خاکستری را در عکس‌های خام گرفته‌شده در طیف وسیعی از حساسیت‌ها نشان می‌دهد و این مقادیر را با واریانسی که در هر حساسیت توسط مدل نویز DNG در دوربین HAL انتظار می‌رود مقایسه می‌کند (بر اساس پارامترهای O,S که در اشیاء نتیجه عکس‌برداری بازگردانده شده‌اند). برای جزئیات بیشتر در مورد مدل نویز DNG، سند زیر را در مورد مدل نویز DNG دانلود کنید.

API های آزمایش شده:

پاس: پارامترهای مدل خام DNG صحیح است. مقادیر RGB مورد انتظار با مقادیر واقعی RGB اندازه گیری شده مطابقت دارد.

test_dng_noise_model_plog

شکل 89. test_dng_noise_model_plog.

test_jpeg

آزمایش‌هایی که تصاویر YUV و تصاویر JPEG دستگاه را تبدیل کرده‌اند یکسان به نظر می‌رسند. تست مرکز 10% تصویر را می گیرد و مقدار RGB را محاسبه می کند و مطابقت آنها را تأیید می کند.

API های آزمایش شده:

Pass: میانگین تفاوت RGB بین هر تصویر کمتر از 3٪ است.

test_jpeg_fmt=jpg.jpg

شکل 90. test_jpeg_fmt=jpg.jpg.

test_jpeg=fmt=yuv.jpg

شکل 91. test_jpeg=fmt=yuv.jpg.

test_raw_burst_sensitivity

مجموعه ای از تصاویر خام را با افزایش افزایش می دهد و نویز را اندازه گیری می کند. فقط به صورت خام و به صورت رگباری عکس می گیرد.

API های آزمایش شده:

پاس: هر شات نویزتر از شلیک قبلی است، زیرا بهره در حال افزایش است.

از واریانس سلول شبکه آمار مرکز استفاده می کند.

test_raw_burst_sensitivity_variance

شکل 92. test_raw_burst_sensitivity_variance.

test_raw_sensitivity

مجموعه ای از تصاویر خام را با افزایش حساسیت می گیرد و نویز (واریانس) در مرکز 10% تصویر را اندازه گیری می کند. آزمایش هایی که نشان می دهد هر شات نویزتر از عکس قبلی است.

API های آزمایش شده:

پاس: با هر ضربه واریانس افزایش می یابد.

test_raw_sensitivity_variance

شکل 93. test_raw_sensitivity_variance.

test_yuv_plus_jpeg

گرفتن یک فریم را به عنوان خروجی YUV و JPEG آزمایش می کند. از یک درخواست دستی با یک نقشه خطی استفاده می کند تا YUV و JPEG هنگام تبدیل توسط ماژول image_processing_utils یکسان به نظر برسند.

API های آزمایش شده:

پاس: تصاویر YUV و JPEG مشابه هستند و کمتر از 1٪ RMS (مقدار سیگنال) تفاوت دارند.

test_yuv_plus_jpeg با فرمت JPEG

شکل 94. test_yuv_plus_jpeg با فرمت JPEG.

test_yuv_plus_jpeg با فرمت YUV

شکل 95. test_yuv_plus_jpeg با فرمت YUV.

test_yuv_plus_raw

در صورت پشتیبانی، گرفتن یک فریم را به صورت خام (10 بیت و 12 بیت خام) و خروجی YUV آزمایش می کند. از یک درخواست دستی با نقشه خطی استفاده می کند، بنابراین انتظار می رود خام و YUV یکسان باشند. مقادیر RGB 10% مرکز تصاویر تبدیل شده را با هم مقایسه می کند. گزارشات android.shading.mode .

API های آزمایش شده:

پاس: تصاویر YUV و خام مشابه هستند و کمتر از 3.5٪ RMS (مقدار ریشه میانگین مربع سیگنال) تفاوت دارند.

test_yuv_plus_raw_shading=1_raw.jpg

شکل 96. test_yuv_plus_raw_shading=1_raw.jpg.

test_yuv_plus_raw_shading=1_yuv.jpg

شکل 97. test_yuv_plus_raw_shading=1_yuv.jpg.

آزمون_حساسیت_اولویت

CONTROL_AE_PRIORITY_MODE_SENSOR_SENSITIVITY_PRIORITY را در تنظیمات ISO مختلف آزمایش می کند تا ارتباط بین ISO بالاتر و سطوح نویز افزایش یافته را تأیید کند.

API های آزمایش شده:

Pass: ISO بالاتر منجر به افزایش سطح نویز می شود.

معیارهای رد شدن از آزمون

در صورت رعایت هر یک از معیارهای زیر، از آزمون test_sensitivity_priority.py صرفنظر می شود:

test_exposure_time_priority

CONTROL_AE_PRIORITY_MODE_SENSOR_EXPOSURE_TIME_PRIORITY را در زمان‌های مختلف نوردهی آزمایش می‌کند و روشنایی پایدار را در محدوده‌ای که ISO می‌تواند جبران کند، بررسی می‌کند.

API های آزمایش شده:

پاس: روشنایی (در محدوده تحمل) در طول زمان نوردهی ثابت است اگر ISO در محدوده جبران آن باشد.

معیارهای رد شدن از آزمون

در صورت رعایت هر یک از معیارهای زیر، آزمون test_exposure_time_priority نادیده گرفته می‌شود:

صحنه2_a

scene2_a دارای سه چهره با زمینه خاکستری و لباس خنثی است. چهره ها به گونه ای انتخاب می شوند که طیف وسیعی از رنگ پوست داشته باشند. نمودار باید جهت گیری درستی داشته باشد تا تشخیص چهره به طور بهینه کار کند.

صحنه2_یک مثال

شکل 98. صحنه2_یک مثال.

test_autoframing

رفتار قاب خودکار دستگاه دوربین را آزمایش می کند. بزرگنمایی زیادی انجام می دهد به طوری که هیچ یک از چهره های صحنه قابل مشاهده نباشد، با تنظیم AUTOFRAMING در CaptureRequest روی True ، حالت قاب خودکار را فعال می کند، و بررسی می کند که آیا تمام چهره های صحنه اصلی در هنگام همگرا شدن وضعیت قابل AUTOFRAMING_STATE_CONVERGED هستند (یعنی زمانی که AUTOFRAMING_STATE در CaptureResult تنظیم شده است.

API های آزمایش شده:

پاس: هر سه چهره شناسایی می شوند.

test_display_p3

آزمایش‌ها، ضبط P3 را در JPEG با استفاده از ColorSpaceProfiles API نمایش می‌دهد. آزمایش می کند که JPEG گرفته شده دارای یک نمایه ICC مناسب در هدر خود باشد و اینکه تصویر حاوی رنگ هایی خارج از محدوده sRGB باشد.

API های آزمایش شده:

پاس: JPEG حاوی نمایه نمایشگر P3 ICC و رنگ‌هایی خارج از محدوده sRGB است.

test_effects

قاب را برای جلوه های دوربین پشتیبانی شده می گیرد و بررسی می کند که آیا آنها به درستی تولید شده اند یا خیر. این آزمایش فقط جلوه‌های OFF و MONO را بررسی می‌کند، اما تصاویر را برای همه جلوه‌های پشتیبانی شده ذخیره می‌کند.

API های آزمایش شده:

Pass: تصویر صحنه را با جلوه‌های OFF و یک تصویر تک رنگ با جلوه‌ها روی MONO می‌گیرد.

test_effects_MONO

شکل 99. test_effects_MONO.

test_exposure_keys_consistent

این تست میانگین لومای یک عکسبرداری با قابلیت AE را با یک عکس برداری غیرفعال شده با AE مقایسه می کند که به صورت دستی پارامترهای نوردهی (حساسیت، زمان نوردهی، مدت زمان فریم، افزایش حساسیت پس از خام) دریافت شده در CaptureResult از عکسبرداری با قابلیت AE را اعمال می کند.

API های آزمایش شده:

پاس: اختلاف نسبی لوما بین دو ضبط کمتر از 4 درصد است.

test_format_combos

ترکیب های مختلف فرمت های خروجی را آزمایش می کند.

API های آزمایش شده:

پاس: همه ترکیب ها با موفقیت ضبط می شوند.

test_num_faces

تشخیص چهره را آزمایش می کند.

API های آزمایش شده:

پاس: سه چهره را پیدا می کند.

test_num_faces حالت تشخیص چهره 1 مثال

شکل 100. حالت تشخیص چهره test_num_faces 1 مثال.

test_reprocess_uv_swap

آزمایش‌هایی که نشان می‌دهد پردازش مجدد YUV هواپیماهای U و V را تعویض نمی‌کند. این با محاسبه مجموع تفاوت‌های مطلق (SAD) بین تصویر پردازش‌شده مجدد و عکس‌برداری غیر پردازش‌شده شناسایی می‌شود. اگر مبادله صفحات خروجی U و V ضبط مجدد منجر به افزایش SAD شود، در این صورت خروجی دارای صفحات U و V صحیح فرض می شود.

API های آزمایش شده:

پاس: هواپیماهای U و V تعویض نمی شوند.

test_reprocess_uv_swap

شکل 101. نمونه test_reprocess_uv_swap.

صحنه2_ب

test_preview_num_faces

تشخیص چهره را در پیش نمایش با افزایش تنوع رنگ پوست در صحنه های صورت آزمایش می کند.

API های آزمایش شده:

Pass: سه چهره با نشانه‌های چهره را در جعبه‌های محدودکننده چهره پیدا می‌کند.

test_num_faces_fd_mode_1

شکل 102. حالت تشخیص چهره test_num_faces 1 مثال.

test_yuv_jpeg_capture_sameness

دو تصویر را با استفاده از بزرگترین فرمت‌های رایج YUV و JPEG با نسبت ابعادی مشابه با بزرگ‌ترین فرمت JPEG با وضوح تصویر 1920x1440 می‌گیرد. jpeg.quality را روی 100 تنظیم می کند و درخواست دو سطحی را می گیرد. هر دو تصویر را به آرایه‌های RGB تبدیل می‌کند و اختلاف ریشه سه‌بعدی میانگین مربع (RMS) بین دو تصویر را محاسبه می‌کند.

به‌علاوه، این آزمایش تأیید می‌کند که خروجی‌های YUV برای همه موارد استفاده از جریان پشتیبانی‌شده تا حد معقولی شبیه به YUV با حالت استفاده STILL_CAPTURE هستند.

API های آزمایش شده:

پاس: تصاویر YUV و JPEG برای مورد استفاده STILL_CAPTURE کمتر از 3٪ RMS (مقدار ریشه میانگین مربع سیگنال) تفاوت دارند. YUV images for all supported use cases have less than 10% RMS difference from YUV images with the STILL_CAPTURE use case.

scene2_c

test_num_faces

Tests face detection with increased skin tone diversity in face scenes.

APIs tested:

Pass: Finds three faces.

test_num_faces_fd_mode_1

Figure 103. test_num_faces face detection mode example.

test_jpeg_capture_perf_class

Tests JPEG capture latency for the S performance class as specified in section 2.2.7.2 Camera in the CDD.

Pass: MUST have camera2 JPEG capture latency < 1000 ms for 1080p resolution as measured by the CTS camera PerformanceTest under ITS lighting conditions (3000K) for both primary cameras.

test_camera_launch_perf_class

Tests camera launch latency for the S performance class as specified section 2.2.7.2 Camera in the CDD.

Pass: MUST have camera2 startup latency (open camera to first preview frame) < 600ms as measured by the CTS camera PerformanceTest under ITS lighting conditions (3000K) for both primary cameras.

test_default_camera_hdr

Tests that default camera capture is Ultra HDR for performance class 15 as specified in section 2.2.7.2 Camera of the CDD.

Pass: Default camera package capture MUST be Ultra HDR for a performance class 15 device.

scene2_d

test_preview_num_faces

Tests face detection in preview with increased skin tone diversity in face scenes.

APIs tested:

Pass: Finds three faces with face landmarks in the face bounding boxes.

scene2_e

test_continuous_picture

50 VGA resolution frames are captured with the capture request first setting android.control.afMode = 4 (CONTINUOUS_PICTURE).

APIs tested:

Pass: 3A system settles by the end of a 50-frame capture.

test_num_faces

Tests face detection with increased skin tone diversity in face scenes.

APIs tested:

Pass: Finds 3 faces.

scene2_f

scene2_f has three faces with a white background and white clothing. The faces have a wide range of skin tones and high contrast with the background.

scene2_f example

Figure 104. scene2_f example.

test_preview_num_faces

Tests face detection with increased skin tone diversity in face scenes.

APIs tested:

Pass: Finds three faces with face landmarks in the face bounding boxes.

test_num_faces_fd_mode_1

Figure 105. test_num_faces_fd_mode_1 example.

scene2_g

scene2_g has three profile faces with a white background and white clothing. The faces have a wide range of skin tones and high contrast with the background.

scene2_g.png

Figure 106. scene2_g example.

test_preview_num_faces

Tests face detection with increased skin tone diversity in face scenes.

APIs tested:

Pass: Finds three faces with face landmarks in the face bounding boxes.

test_preview_num_faces

Figure 107. test_preview_num_faces example.

scene3

scene3 uses the ISO12233 chart, and most tests use a chart extractor method to find the chart in the scene. For this reason, most of the saved images don't have borders like the images for scenes 1, 2, or 4, but only the chart. The chart must be in the correct orientation for the chart finder to work optimally.

test_edge_enhancement

Tests that the android.edge.mode parameter is applied correctly. Captures non-reprocess images for each edge mode and returns sharpness of the output image and the capture result metadata. Processes a capture request with a given edge mode, sensitivity, exposure time, focus distance, and output surface parameter.

Pass: HQ mode (2) sharper than OFF mode (0). FAST mode (1) sharper than OFF mode. HQ mode sharper or equal to FAST mode.

APIs tested:

Impacted camera parameters:

  • EDGE_MODE

test_edge_enhancement_edge=0

Figure 108. test_edge_enhancement edge=0 example.

test_edge_enhancement edge=1 example

Figure 109. test_edge_enhancement edge=1 (fast mode) example.

test_edge_enhancement edge=2 example

Figure 110. test_edge_enhancement edge=2 (high quality mode) example.

test_flip_mirror

Tests if the image is properly oriented as per 7.5.2 Front-Facing Camera in the CDD.

Mirrored, flipped, or rotated images can be identified by the diamond feature near the center.

Pass: Image isn't flipped, mirrored, or rotated.

test_flip_mirror scene patch example

Figure 111. test_flip_mirror scene patch example.

test_imu_drift

Tests if the inertial measurement unit (IMU) has stable output for 30 seconds while the device is stationary and capturing a high-definition preview.

APIs tested:

Pass:

  • The drift of the gyroscope is less than 0.01 rad over the test time.
  • The variance of the gyroscope reading is less than 1E-7 rad 2 /s 2 /Hz over the test time.
  • The drift of the rotation vector is less than 0.01 rad over the test time.
  • (Not yet mandated) The drift of the gyroscope is less than 1 degree per second.

test_imu_drift gyroscope drift example

Figure 112. test_imu_drift gyroscope drift example.

test_imu_drift rotation vector drift example

Figure 113. test_imu_drift rotation vector drift example.

test_landscape_to_portrait

Tests if the landscape-to-portrait override functions correctly for landscape-oriented sensors.

APIs tested:

Pass: The test locates a chart with the expected rotation (0 degrees when the landscape-to-portrait override is disabled, 90 degrees when enabled).

test_landscape_to_portrait example

Figure 114. test_landscape_to_portrait example.

test_lens_movement_reporting

Tests if the lens movement flag is properly reported. Captures a burst of 24 images with the first 12 frames at the optimum focus distance (as found by 3A) and the last 12 frames at the minimum focus distance. Around frame 12, the lens moves causing the sharpness to drop. The sharpness eventually stabilizes as the lens moves to the final position.

The lens movement flag should be asserted in all frames where the sharpness is intermediate to sharpness in the first few frames with the lens stationary at optimum focal distance, and the final few frames where the lens is stationary in the minimum focal distance. The exact frame the lens moves isn't important: what is important is that the movement flag is asserted when the lens is moving.

APIs tested:

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

Fail mechanisms:

  • lens_moving: True ( android.hardware.camera2.CaptureResult#LENS_STATE = 1) in test_log.DEBUG is asserted only in frames where sharpness isn't changing.
  • Frames with lens_moving: False ( android.hardware.camera2.CaptureResult#LENS_STATE = 0) in test_log.DEBUG has a sharpness difference compared to the first few frames at optimum focal distance or the last few frames at minimum focus distance.

test_reprocess_edge_enhancement

Tests if supported reprocess methods for edge enhancement work properly. Processes a capture request with a given reprocess edge mode and compares different modes to capture with reprocess edge modes disabled.

APIs tested:

Pass: Sharpness for the different edge modes is correct. HQ (mode 2) is sharper than OFF (mode 0), and improvement between different modes is similar.

test_reprocess_edge_enhancement plot example

Figure 115. test_reprocess_edge_enhancement plot example.

scene4

scene4 consists of a black circle on a white background inside a square.

Tests in scene4 can be sensitive to alignment, so starting in Android 15, you can use check_alignment.py in the tools directory to enable a check of the DUT and chart alignment.

scene4 example

Figure 116. scene4 example.

test_30_60fps_preview_fov_match

Tests that 30 FPS and 60 FPS preview videos have the same FoV. The test captures two videos, one with 30 FPS and another with 60 FPS. A representative frame is selected from each video and analyzed to verify that the FoV changes in the two videos are within specifications. Tests that the circle's aspect ratio remains constant, the center of the circle remains stable, and the radius of the circle remains constant.

APIs tested:

Pass: Images aren't stretched, the center of images don't differ by more than 3%, and the maximum aspect ratio change between 30 FPS and 60 FPS videos is no more than 7.5%

Fail mechanisms:

  • The circle from the 30 FPS video is significantly different in size from the 60 FPS video.
  • The circle in the captured image is distorted by the processing pipeline.
  • The circle in the captured image is cropped due to an extreme aspect ratio capture request reducing the height or width of the image.
  • The circle in the captured image has a reflection in the center and doesn't appear fully filled.

test_aspect_ratio_and_crop

Tests if images are distorted or cropped unexpectedly in the image pipeline. Takes pictures of a circle over all formats. Verifies the circle isn't distorted, the circle doesn't move from the center of image, and the circle doesn't change size incorrectly with different aspect ratios or resolutions.

APIs tested:

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

Fail mechanisms:

  • The camera isn't aligned with the circle displayed on the tablet in the center of the captured scene.
  • The circle in the captured image is distorted by the processing pipeline.
  • The lower resolution image is double cropped in the image pipeline creating different FoV between high and low resolution images.
  • The circle in the captured image is cropped due to an extreme aspect ratio capture request reducing the height or width of the image.
  • The circle in the captured image has a reflection in the center and doesn't appear fully filled.

test_multi_camera_alignment

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

APIs tested:

Pass: Circle centers and sizes are as expected in projected images compared to captured images using camera calibration data and focal lengths.

Fail mechanisms:

  • LENS_INTRINSIC_CALIBRATION , LENS_POSE_TRANSLATION , and LENS_POSE_ROTATION are design values and not actual calibration data.
  • The camera system isn't appropriate for the test setup, for example, testing a wide and an ultra-wide camera system with the RFoV test rig. For more information, see Camera ITS-in-a-box FAQ Q1 .

test_preview_aspect_ratio_and_crop

Similar to the test_aspect_ratio_and_crop test for still captures, checks the supported preview formats to verify that the preview frames aren't stretched or cropped inappropriately. Verifies that the aspect ratio of the circle doesn't change, the cropped images keep the circle in center of the frame, and the circle size doesn't change for a constant format or with different resolutions (FoV check).

APIs tested:

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

test_preview_stabilization_fov

Checks the supported preview sizes to help ensure the FoV is cropped appropriately. The test captures two videos, one with preview stabilization ON , and another with preview stabilization OFF . A representative frame is selected from each video, and analyzed to verify that the FoV changes in the two videos are within spec.

APIs tested:

Pass: The circle aspect ratio remains about constant, the center location of the circle remains stable, and the size of circle changes no more than 20%.

test_video_aspect_ratio_and_crop

Takes videos of a circle inside of a square over all video formats. Extracts the key frames, and verifies the aspect ratio of the circle doesn't change, the cropped images keep the circle in center, and the circle size doesn't change for a constant format or with different resolution (FoV check).

APIs tested:

Pass: Video frames aren't stretched, the center of frames don't differ by more than 3%, and the maximum possible FoV is preserved.

scene5

scene5 requires a uniformly lit gray scene. This is accomplished by a diffuser placed over the camera lens. We recommend the following diffuser: www.edmundoptics.com/optics/window-diffusers/optical-diffusers/opal-diffusing-glass/46168 .

To prepare the scene, attach a diffuser in front of the camera and point the camera to a lighting source of around 2000 lux. Images captured for scene5 require diffuse lighting with no features evident. The following is a sample image:

scene5 example

Figure 117. scene5 capture example.

test_lens_shading_and_color_uniformity

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

APIs tested:

Pass: At the specified radius of the image, the variance of red-green and blue-green value must be less than 20% to pass the test.

scene6

scene6 is a grid of uniquely identifiable ArUco markers. Tests in scene6 can be sensitive to alignment, so starting in 15, you can use check_alignment.py in the tools directory to enable a check of the DUT and chart alignment.

scene6

Figure 118. scene6 example.

test_in_sensor_zoom

Tests the behavior of the camera in-sensor zoom feature, which produces cropped raw images.

With the stream use case set to CROPPED_RAW , the test takes two captures over the zoom range, a full FoV raw image and a cropped raw image. The test converts the images to RGB arrays, downscales the full-sized cropped raw image to the size reported by SCALER_RAW_CROP_REGION , and calculates the 3D RMS difference between the two images.

APIs tested:

Pass: The 3D RMS difference between the downscaled cropped raw image and the full FoV raw image is less than the threshold set in the test.

test_zoom

Tests the camera zoom behavior from the ultrawide lens to the wide lens. Takes captures over the zoom range and checks if the ArUco markers get bigger as the camera zooms in. The test also checks if the center marker's position changes predictably over each capture. The distance from the center marker's center to the image center can either change at a constant rate with respect to the zoom ratio until a physical camera switch, or it can change monotonically towards the location of the same marker after a physical camera switch. The Jetpack Camera App ( JCA ) must be installed on the device before testing.

APIs tested:

Pass: Relative size of captured ArUco marker is accurate against requested zoom ratio to verify that the camera is zooming correctly, and marker distance to the image center changes according to the criteria stated in the test description.

test_zoom to find the contour of the ArUco marker closest to the center

Figure 119. test_zoom to find the contour of the ArUco marker closest to the center.

test_low_latency_zoom

Tests the camera low latency zoom behavior. Takes captures over the zoom range with android.control.settingsOverride = 1 (SETTINGS_OVERRIDE_ZOOM) , and checks if the markers in the output images match the zoom ratios in the capture metadata. The same camera capture session is used to converge 3A and take captures.

APIs tested:

Pass: Relative size of captured marker is accurate against the zoom ratio result metadata.

test_preview_video_zoom_match

Tests that while recording and zooming, video preview and video output display and record the same output. Calculates the size of the marker closest to the center at different zoom ratios and checks whether the size of the marker increases as the zoom ratio increases.

APIs tested:

Pass: Relative size of captured marker is accurate against requested zoom ratio in video and preview.

HD_1280x720_key_frame.png

Figure 120. HD_1280x720_key_frame.png (before zoom).

preview_1280x720_key_frame.png

Figure 121. preview_1280x720_key_frame.png (before zoom).

HD_1280x720_key_frame_zoomed.png

Figure 122. HD_1280x720_key_frame.png (after zoom).

preview_1280x720_key_frame_zoomed.png

Figure 123. preview_1280x720_key_frame.png (after zoom).

test_preview_zoom

Tests that the zoom ratio of each preview frame matches the corresponding capture metadata from the ultrawide lens to the wide lens. The test takes preview frames over the zoom range and finds the ArUco marker closest to the center. The test then checks if the center marker's position changes predictably over each capture. The distance from the center marker's center to the image center can either change at a constant rate with respect to the zoom ratio until a physical camera switch, or it can change monotonically towards the location of the same marker after a physical camera switch.

APIs tested:

Pass: The relative size of the selected ArUco marker is accurate for the reported zoom ratio of the corresponding capture result for all of the preview frames. The relative distance of the selected marker from the center of the image is accurate for the reported zoom ratio of the corresponding capture result of all the preview frames.

test_preview_zoom images showing selected marker closest to the center

Figure 124. test_preview_zoom images showing selected marker closest to the center

test_session_characteristics_zoom

Tests the zoom ratio range for all supported session configurations listed in CameraCharacteristics#INFO_SESSION_CONFIGURATION_QUERY_VERSION . For each of those configurations, if CameraDeviceSetup#isSessionConfigurationSupported returns true , the test verifies that the zoom ratio range returned in CameraDeviceSetup#getSessionCharacteristics can be reached.

APIs tested:

Pass: Both the minimum and maximum zoom ratios can be reached for each supported SessionConfiguration listed in CameraCharacteristics#INFO_SESSION_CONFIGURATION_QUERY_VERSION .

scene7

scene7 is a rectangular frame divided into four equal quadrants, each filled with a different color. In the center of the rectangle is a slanted edge chart for sharpness checks. Four ArUco markers are aligned with the four outer corners of the rectangle to assist in obtaining accurate coordinates of the main rectangle frame at varying zoom ratios.

scene7

Figure 125. scene7.

test_multi_camera_switch

This test verifies that during preview recording at varying zoom ratios, the switch between the ultrawide (UW) and wide (W) lenses results in similar RGB values.

The test uses different zoom ratios within the predefined range to perform a dynamic preview recording and identify the point at which the physical camera changes. This point marks the crossover from the UW to the W lens.

The frames captured at and before the crossover point are analyzed for auto exposure (AE), auto white balance (AWB), and autofocus (AF).

The AE check verifies that the luma change is within the expected range for both UW and W lens images. The AWB check verifies that the ratios of red-green and blue-green are within threshold values for both UW and W lens images. The AF check evaluates the sharpness estimation value based on the average gradient magnitude between UW and W lens images.

While executing this test if the Moire effect interferes with the results, use a higher resolution tablet from the list of Camera ITS approved list of tablets .

APIs tested:

Pass: For the test to pass, the AE and AWB checks must pass. The AF check results are only used for logging purposes. The following are the criteria for each check:

  • AE check: The luma change (Y value) between the UW and W lens images must be less than 4% for all the color patches if the device supports both ae_regions and awb_regions . If only ae_regions is supported then only the gray color patch values must meet the criteria.
  • AWB check: The difference between the red-green and blue-green values for the UW and W lens images must be less than 3% for the gray color patch and must be less than 10% for other color patches if the device supports both ae_regions and awb_regions .
  • AF check: The image sharpness for the W lens capture must be higher than the sharpness with the UW capture.

test_multi_camera_switch_gray_uw_y

Figure 126. Gray patch taken with UW lens.

test_multi_camera_switch_gray_w_y

Figure 127. Gray patch taken with W lens.

scene8

scene8 is a rectangular frame divided into four equal regions, each containing a portrait taken with a different exposure or overlaid with a different color shade (blue shade, increased exposure, decreased exposure, yellow shade). Four ArUco markers are aligned with the four outer corners of the rectangle to obtain accurate coordinates of the main rectangle frame.

scene8 example

Figure 128. scene8 example.

test_ae_awb_regions

Tests that the RGB and luma values differ when preview recording at different AE and AWB regions.

The test records an 8 second preview recording, performing AE and AWB metering on each quadrant for 2 seconds each. The test then extracts a frame from each region's preview recording, and uses the extracted frames to perform the following AE and AWB checks:

  • AE check: Verifies that the frame metering the region with decreased exposure has an increased luma value of more than 1% than the frame metering the region with increased exposure. This verifies that images are brightened when metering a dark region.
  • AWB check: Verifies that the ratio of red to blue (of the image's average RGB values) in the frame with the blue metering region is more than 2% higher than the frame with the yellow metering region. This verifies that images have a balanced RGB value when metering a yellow (warm) or blue (cool) region.

APIs tested:

Pass: The AE and AWB checks both pass.

test_ae_awb_regions_dark_region

Figure 129. Frame metering dark region with increased exposure.

test_ae_awb_regions_light_region

Figure 130. Frame metering lighter region with decreased exposure.

Fail mechanisms:

  • Accurate detection of all four ArUco markers is essential for this test. If the initial detection fails, the system attempts a second detection pass using a black and white version of the image. The following grayscale image represents the secondary processing step:

    ArUco markers misalignment

    Figure 131. ArUco markers misalignment.

test_color_correction_mode_cct

Tests COLOR_CORRECTION_MODE across different color temperatures and tints, verifying changes in RGB ratios against the capture scene, scene8 .

APIs tested:

Pass: RGB ratios exhibit the anticipated increases or decreases relative to the selected color temperatures and tints.

Test skip criteria

The test_color_correction_mode_cct test is skipped if any of the following criteria are met:

scene9

scene9 consists of thousands of randomly sized and colored circles to create a scene with very low repeatability to stress JPEG compression algorithms.

scene9 example

Figure 132. scene9 example.

test_jpeg_high_entropy

Tests that camera JPEG compression works on scene9 with high entropy and the JPEG quality factor set to 100%. The zoom factor is increased to verify that the scene displayed on the tablet fills the camera FoV.

APIs tested:

Pass: JPEG file is compressed properly, written, and read back from disk.

test_jpeg_quality

Tests the camera JPEG compression quality. Step JPEG qualities through android.jpeg.quality and verifies that the quantization tables change correctly.

APIs tested:

Pass: Quantization matrix decreases with quality increase. (The matrix represents the division factor.)

Pixel 4 rear camera luma and chroma DQT matrix averages versus JPEG quality

Figure 133. Pixel 4 rear camera luma and chroma DQT matrix averages versus JPEG quality.

test_jpeg_quality failed test example

Figure 134. Failed test example.

scene_video

scene_video is a video scene consisting of four different colored circles moving back and forth at different frame rates against a white background.

Figure 135. scene_video example.

test_preview_frame_drop

Tests that the requested preview frame rate is maintained with a dynamic scene. This test runs on all cameras that are exposed to third-party apps.

APIs tested:

Pass: The preview frame rate is at the maximum of the requested frame rate range, and the average variation between consecutive frames is less than the relative tolerance set in the test.

scene_extensions

The scene_extensions tests are for camera extensions and must use Camera ITS-in-a-Box , as they require precise control of the testing environment. Additionally, all light leakage must be controlled. This might require covering the test rig, DUT, and tablet with a drop cloth as well as eliminating light leakage from the front screen of the DUT.

scene_hdr

The scene_hdr scene consists of a portrait on the left and a low-contrast QR code on the right.

scene_hdr

Figure 136. scene_hdr example.

test_hdr_extension

Tests the HDR extension . Takes captures with and without the extension enabled, and checks if the extension makes the QR code more detectable.

APIs tested:

Pass: The HDR extension reduces the number of contrast changes needed to detect the QR code or reduces the gradient across the QR code.

scene_low_light

The scene_low_light scene consists of a grid of squares of varying shades of gray against a black background and the grid of squares are bound by a red outline. The squares are arranged in a Hilbert curve orientation.

scene_low_light example

Figure 137. scene_low_light example.

test_night_extension

Tests the Night extension . Takes captures with the extension enabled, and performs the following:

  • Detects the presence of 20 squares
  • Computes the luma bounded by each square
  • Computes the average luma value of the first 6 squares according to the Hilbert curve grid orientation
  • Computes the difference in luma value of consecutive squares (for example, square2 - square1) up to squares 5 and 6 (square6 - square5), and finds the average of the five computed differences.

For devices running Android 16 or higher, the capture request includes a metered region corresponding to the rectangle bounding the grid of squares. This addition changes the threshold pass criteria.

APIs tested:

Pass:

  • For devices running Android 16 or higher, the average luma value of the first 6 squares must be at least 80, and the average difference in luma value of consecutive squares up to squares 5 and 6 must be at least 18.75.
  • For devices running Android 15 and lower, the average luma value of the first 6 squares must be at least 85, and the average difference in luma value of consecutive squares up to squares 5 and 6 must be at least 17.

The following luminance plot shows what a passing test result looks like.

Low light night scene passing test example

Figure 138. Low light night scene passing test example.

test_low_light_boost_extension

Tests the Low Light Boost AE mode . If Camera2 supports low light boost AE mode, then this test is performed for Camera2. If the night mode camera extension is supported and the extension supports low light boost AE mode, then this test is also performed for the night mode camera extension. This test sets the AE mode to low light boost, takes a frame from the preview, and performs the following:

  • Detects the presence of 20 boxes
  • Computes the luma bounded by each box
  • Computes the average luma value of the first 6 squares according to the Hilbert curve grid orientation
  • Computes the difference in luma value of consecutive squares (for example, square2 - square1) up to squares 5 and 6 (square6 - square5), and finds the average of the five computed differences.

For devices running Android 16 or higher, the capture request includes a metered region corresponding to the rectangle bounding the grid of squares. This addition changes the threshold pass criteria.

APIs tested:

Pass:

  • For devices running Android 16 or higher, the average luma value of the first 6 squares must be at least 54, and the average difference in luma value of consecutive squares up to squares 5 and 6 must be at least 17.

  • For devices running Android 15 and lower, the average luma value of the first 6 squares must be at least 70, and the average difference in luma value of consecutive squares up to squares 5 and 6 must be at least 18.

scene_tele

A key requirement for scene_tele tests is that the chart distance must be at least the minimum focus distance of the telephoto lens. As this minimum focus distance can differ between devices, you must configure your setup to suit the specific telephoto camera.

scene_tele setup based on focus distance of wide and tele camera

Figure 139. scene_tele setup based on focus distance of wide and tele camera.

For more information on test hardware setup, see Tele extension rig setup .

scene6_tele

The scene6_tele scene consists of a grid of ArUco markers on a white background.

If scene6_tele captures look overexposed in the modular rig , remove the front plate of the modular rig .

Disconnect the WFoV test rig from the extension and remove the phone mount.

Disconnect the WFoV test rig from the extension and remove the phone mount

Figure 140. Disconnect the WFoV test rig from the extension and remove the phone mount.

remove_front_plate

Figure 141. Remove the front plate.

test_zoom_tele

Tests the camera zoom behavior from the wide lens to the telephoto lens. The test is identical to test_zoom , but tests the camera zoom behavior from the wide lens to the telephoto lens.

APIs tested:

Pass: Relative size of captured ArUco marker is accurate against requested zoom ratio to verify that the camera is zooming correctly, and marker distance to the image center changes according to the criteria listed in test_zoom .

test_preview_zoom_tele

Tests the camera zoom behavior for preview frames from the wide lens to the telephoto lens. The test is identical to test_preview_zoom , but tests the camera zoom behavior for preview frames from the wide lens to the telephoto lens.

APIs tested:

Pass: Relative size of captured ArUco marker is accurate against requested zoom ratio to verify that the camera is zooming correctly, and marker distance to the image center changes according to the criteria listed in test_preview_zoom .

scene7_tele

scene7_tele is identical to scene7 , but set up for telephoto lens testing. It's a rectangular frame divided into four equal quadrants, each filled with a different color. In the center of the rectangle is a slanted edge chart for sharpness checks. Four ArUco markers are aligned with the four outer corners of the rectangle to assist in obtaining accurate coordinates of the main rectangle frame at varying zoom ratios.

test_multi_camera_switch_tele

This test verifies that during preview recording at varying zoom ratios, the switch between the wide (W) and telephoto (tele) lenses results in similar RGB values.

The test uses different zoom ratios within the predefined range to perform a dynamic preview recording and identify the point at which the physical camera changes. This point marks the crossover from the W to the tele lens.

The frames captured at and before the crossover point are analyzed for AE, AWB, and AF.

The AE check verifies that the luma change is within the expected range for both W and tele lens images. The AWB check verifies that the ratios of red-green and blue-green are within threshold values for both W and tele lens images. The AF check evaluates the sharpness estimation value based on the average gradient magnitude between W and tele lens images.

APIs tested:

Pass: For the test to pass, the AE, AWB, and AF checks must all pass. The following are the criteria for each check:

  • AE check: The luma change between the W and tele lens images must be less than 4%.
  • AWB check: In the LAB color space, the delta C between red-green and blue-green for wide and telephoto cannot exceed 10.
  • AF check: The image sharpness of the tele lens must be higher than the W lens.

scene_flash

The scene_flash tests require a dark scene in the sensor fusion box.

test_auto_flash

Tests that auto-flash is triggered in a dark scene for rear-facing and front-facing cameras. For front-facing cameras, auto-flash uses the screen to illuminate the scene, not a physical flash unit. The test verifies that auto-flash is fired by checking that the center of the tile image is brighter with auto-flash enabled. To trigger auto-flash, the lights in the test rig must be turned off. The lights can be turned off automatically with the Arduino controller. The scene must be completely dark for the test to work correctly. The Jetpack Camera App ( JCA ) must be installed on the device before testing. Auto-flash for rear-facing cameras relies on the AE state to be triggered, but auto-flash for front-facing cameras doesn't rely on AE and is always triggered.

APIs tested:

Pass: The center of the tile image with auto-flash enabled is brighter than the original scene image for all cameras.

test_flash_strength

Tests that flash strength control in SINGLE mode is implemented correctly.

Verifies that if the device supports flash strength control during camera use in SINGLE mode, the flash strength changes with different requested strength levels. Verifies that flash strength control works with different AE_MODES . For example, if the auto-exposure mode is ON or OFF , the flash strength level has an effect on brightness, and if the mode is ON_AUTO_FLASH , the flash strength level has no effect on brightness.

To conduct the test, lights in the test rig must be turned off. The lights can be turned off automatically with the Arduino controller. The scene must be completely dark for the test to work correctly.

APIs tested:

Pass:

When the auto-exposure mode is ON or OFF , the brightness of the image patches increases as the flash strength level increases from no flash to FLASH_SINGLE_STRENGTH_MAX_LEVEL . When the auto-exposure mode is ON_AUTO_FLASH , the difference in brightness of the image patches is within tolerance as the flash strength level increases from no flash to FLASH_SINGLE_STRENGTH_MAX_LEVEL .

test_led_snapshot

Tests that the LED snapshots don't saturate or tint the image.

This test adds a lighting controller to the Sensor Fusion Box to control the lights. With the lights set to OFF , the test takes a capture with the AUTO_FLASH mode set to ON . During this capture, the test runs a precapture sequence with the aePrecapture trigger set to START , and sets the capture intent to Preview to take the capture with flash.

Because the capture has a distinctive hotspot due to flash, the test computes the flash image mean of the entire capture and verifies whether the value is within the (68, 102) range. To check if the image is reasonably white balanced, the test calculates the red-green and blue-green ratios and verifies whether the ratios are within 0.95 and 1.05.

APIs tested:

Pass: The red-green and blue-green ratios are within 0.95 and 1.05. The flash image mean is within the (68, 102) range.

test_night_mode_indicator

Tests the functionality of the night mode indicator, a feature that indicates whether the camera is operating in low light conditions and will benefit from a Night Mode Camera extension still capture. This feature is available only on devices that support Night Mode Camera extensions.

This test checks that the night mode indicator correctly reflects the lighting conditions during camera preview. The test performs the following steps:

  1. Initialization: The test initializes an ItsSession and retrieves camera properties. It also establishes a connection with the lighting controller.
  2. Skip Conditions: The test is skipped if the device doesn't support the required API level or the night mode indicator feature.
  3. Camera2 Session:
    • The test starts a preview capture session using a Camera2 session.
    • The light is turned on and a preview frame is captured.
    • The test verifies that the night mode indicator is in the OFF state.
    • The light is turned off and a preview frame is captured.
    • The test verifies that the night mode indicator is in the ON state.
  4. Camera extension session:
    • The test repeats the same procedure as for the Camera2 session, but using a CameraExtension session with the EXTENSION_NIGHT extension.
  5. Cleanup: The test closes ItsSession and releases the lighting controller.

APIs tested:

Pass:

  • When the light is on, the night mode indicator should be in the OFF state.
  • When the light is off, the night mode indicator should be in the ON state.
  • Applies to both Camera2 and CameraExtension sessions.

test_preview_min_frame_rate

Tests that the preview frame rate decreases correctly in a dark scene. For this test to work correctly, the lights in the test rig must be turned off by the controller or manually by the test operator.

APIs tested:

Pass: The preview frame rate is at the minimum of the requested frame rate range, and the variation between frames is less than the absolute tolerance set in the test.

test_torch_strength

Tests that flash strength control in TORCH mode is implemented correctly.

Verifies that if the device supports flash strength control during camera use in TORCH mode, the torch strength changes with different requested strength levels. Verifies that flash strength control works with different AE_MODES . For example, if the auto-exposure mode is ON or OFF , the flash strength level has an effect on brightness, and if the mode is ON_AUTO_FLASH , the flash strength level has no effect on brightness. Verifies that the torch strength stays the same throughout the duration of a burst, simulating a video capture session. To conduct the test, lights in the test rig must be turned off. The lights can be turned off automatically with the Arduino controller. The scene must be completely dark for the test to work correctly.

APIs tested:

Pass:

When the auto-exposure mode is ON or OFF , the brightness of the image burst patches increases as the flash strength level increases from no flash to FLASH_TORCH_STRENGTH_MAX_LEVEL . When the auto-exposure mode is ON_AUTO_FLASH , the difference in brightness of the image burst patches are within tolerance as the flash strength level increases from no flash to FLASH_TORCH_STRENGTH_MAX_LEVEL .

sensor_fusion

Sensor fusion tests require specific phone movement in front of a checkerboard pattern and ArUco markers. For optimum results, verify that the test chart is mounted flat. Charts that aren't flat affect the rotation calculations for many of the tests. The chart must fill the back of the sensor fusion box by printing at 17x17 in. (43x43 cm). The sensor_fusion tests can be automated with the Sensor Fusion Box .

Sensor fusion chart

Figure 142. Sensor fusion chart.

Sensor fusion chart in Rig

Figure 143. Sensor fusion chart that fills the back of the sensor fusion box.

test_lens_intrinsic_calibration

Tests that the optical center of the lens intrinsic changes when the lens moves due to optical image stabilization (OIS). If lens intrinsic samples are supported, tests that the optical center of the lens intrinsic samples changes when the lens moves due to OIS.

APIs tested:

Pass: The optical center of the lens intrinsic changes by 1 pixel or more. If lens intrinsic samples are supported, the optical centers of the lens intrinsic samples change by 1 pixel or more.

The following figure is an example test_lens_intrinsic_calibration plot showing changes of principal points in pixels for each frame:

test_lens_intrinsic_calibration_example.png

Figure 144. Example of test_lens_intrinsic_calibration plot showing changes of principal points in pixels for each frame.

test_multi_camera_frame_sync

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

APIs tested:

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

test_preview_distortion

Tests that distortion is corrected throughout each preview frame taken at various zoom levels. For each preview frame, the test calculates ideal points based on camera intrinsics and extrinsics.

In the example image, ideal points are shown in green; actual points are shown in red. The distortion error is calculated based on the RMS pixel distance between the actual points and ideal points. The green and red highlights on the image are used to visually detect the area of distortion error.

test_preview_distortion_example.jpg

Figure 145. Image of checkerboard with ideal points as green and actual points as red.

APIs tested:

Pass: The normalized distortion error of each preview frame is less than the threshold set in the test.

test_preview_stabilization

Tests that stabilized preview video rotates less than gyroscope.

APIs tested:

Pass: Maximum angle rotation over frames is less than 70% of gyroscope rotation.

The following are sample videos with and without stabilization:

Figure 146. Sample video with stabilization.

Figure 147. Sample video without stabilization.

test_sensor_fusion

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

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

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

    test_sensor_fusion gyroscope events example

    Figure 148. test_sensor_fusion gyroscope events example.

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

    test_sensor_fusion plot rotations example

    Figure 149. test_sensor_fusion plot rotations example.

APIs tested:

Pass: Camera and gyroscope timestamps' offset is less than 1 ms as per 7.3.9 High Fidelity Sensors in the CDD.

Fail mechanisms:

  • Offset error: The camera-gyroscope offset isn't correctly calibrated to within +/-1 ms.
  • Frame drops: The pipeline isn't fast enough to capture 200 frames consecutively.
  • Socket errors: adb can't reliably connect to the DUT long enough to execute the test.
  • The chart isn't mounted flat. The plot test_sensor_fusion_plot_rotations has frames where the gyroscope and camera rotation vary considerably as the camera rotates through the parts of the chart that aren't flat.
  • The camera isn't mounted flat. The plot test_sensor_fusion_gyro_events shows movement in the X and Y planes. This failure is more common in front-facing cameras as the rear camera often has a raised bump to the rest of the phone body, creating a tilt when mounting the rear of the phone to the mounting plate.

test_video_stabilization

Tests that stabilized video rotates less than gyroscope.

APIs tested:

Pass: Maximum angle rotation over frames is less than 60% of gyroscope rotation.

The following are sample videos with and without stabilization.

Figure 150. Sample video with stabilization.

Figure 151. Sample video without stabilization.

test_video_stabilization_jca

Tests that stabilized video captured using the JCA rotates less than the gyroscope. The JCA must be installed on the device before testing.

APIs tested:

Pass: The maximum angle rotation over frames extracted from video captured using the JCA is less than 70% of gyroscope rotation.

feature_combination

The feature_combination tests verify that features work correctly when multiple camera features are enabled at the same time. These tests use the same checkerboard image that is used in the sensor fusion scene .

test_feature_combination

Tests all combinations of different stream combinations, video stabilization mode, target FPS range, 10-bit HDR video, and Ultra HDR that are supported by the camera device.

For Android 16 and higher, the test runs all combinations of supported features, and logs the results into a proto file. Failure assertions are called only for combinations of features for which isSessionConfigurationSupported returns True .

APIs tested:

Pass: For each supported feature combination:

  • The preview stream is stabilized if preview stabilization is on.
  • The preview frame rate falls within the configured AE_TARGET_FPS_RANGE .
  • The recorded preview stream's color space matches what's set.
  • The Ultra HDR capture has a valid gain map.

scene_ip

In Android 16 and higher, scene scene_ip enables image parity checks between the default camera app and the Jetpack camera app (JCA) to identify major differences between captured images. The JCA replicates social media app captures and provides a baseline image that that social media apps then process and refine.

Hardware setup requirements

The following hardware setup is required for scene_ip tests:

  • Tests are executed in the Gen2 camera ITS-in-a-box .
  • The lighting and servo controllers that are part of the Gen2 rig are used to control the test environment
  • A test feature chart is placed inside the Gen2 rig.

test_chart_gen2

Figure 152. Gen2chart_sample example.

Test skip criteria

The scene_ip tests are skipped if any of the following criteria are met:

  • The device has a first API level ( first_api_level ) of 35 or lower.
  • The device isn't a phone device with front and rear primary camera devices (for example, a tablet or TV).

test_default_jca_ip

Takes captures of the test feature chart under controlled lighting conditions using the default camera app and the JCA and performs the following checks:

  • FoV: Checks that the default camera app and JCA captures have the same FoV. This check uses the center QR Code feature extracted from the captures chart image.

  • Brightness: Checks that the brightness difference measured between the default camera app and JCA doesn't exceed 10. This check uses the dynamic range patch for brightness measurement.

  • White balance: Checks that the white balance difference between the default camera app and JCA doesn't exceed 4. This check uses the dynamic range patch for brightness measurement.

Basic section pass: Test passes the FoV, brightness, and white balance checks. In Android 16, this test isn't mandated ( NOT_YET_MANDATED ).