اختبارات ITS للكاميرا

تقدّم هذه الصفحة قائمة شاملة بالاختبارات ضمن اختبارات كاميرا مجموعة اختبارات الصور (ITS)، وهي جزء من أداة التحقّق من مجموعة اختبارات توافق Android (CTS). اختبارات ITS هي اختبارات وظيفية، ما يعني أنّها لا تقيس جودة الصورة، ولكنّها تُثبت أنّ جميع وظائف الكاميرا المُعلَن عنها تعمل كما هو متوقّع. يتيح هذا المستند للمطوّرين والمختبِرين فهم ما تفعله الاختبار ات الفردية وكيفية تصحيح أخطاء الاختبار.

تفرض اختبارات ITS للكاميرا قيودًا حسب خصائص الكاميرا المطلوبة ومستوى واجهة برمجة التطبيقات و مستوى فئة أداء الوسائط (MPC). بالنسبة إلى مستوى واجهة برمجة التطبيقات، يستخدم ITS ro.product.first_api_level لفرض قيود على الاختبارات التي تمت إضافتها في مستوى معيّن من واجهة برمجة التطبيقات والتيتهدف إلى فحص تجارب المستخدمين السلبية للوظائف في مستويات واجهة برمجة التطبيقات الأقل. يستخدم فريق ITS ro.vendor.api_level لفرض قيود على اختبارات الميزات التي تمت إضافتها في مستوى معيّن من واجهة برمجة التطبيقات وتتطلّب إمكانات أجهزة جديدة. إذا تم تحديد ro.odm.build.media_performance_class لجهاز ، تتطلّب ITS إجراء اختبارات معيّنة استنادًا إلى مستوى MPC.

يتم تجميع الاختبارات حسب المشهد على النحو التالي:

  • ‫scene0: تسجيل البيانات الوصفية والارتعاش والجيروسكوب والاهتزاز
  • scene1: التعريض، والحساسية، وتعويض EV، وYUV مقارنةً بJPEG/RAW
  • ‫scene2: اختبارات رصد الوجوه التي تتطلّب مشاهد ملونة
  • scene3: تحسين الحواف وحركة العدسة
  • ‫scene4: نسبة العرض إلى الارتفاع والاقتصاص وحقل الرؤية
  • scene5: تظليل العدسة
  • scene6: التكبير/التصغير
  • ‫scene7: تبديل الكاميرات المتعدّدة
  • ‫scene8: قياس منطقة التعريض التلقائي ودرجة حرارة اللون التلقائية
  • ‫scene9: ضغط JPEG
  • ‫scene_extensions: إضافات الكاميرا
  • ‫scene_flash: الفلاش التلقائي، الحد الأدنى لعدد اللقطات في الثانية
  • ‫scene_video: انخفاض عدد اللقطات في الثانية
  • ‫sensor_fusion: تأخُّر في توقيت الكاميرا/الاستشعار الدوراني
  • ‫feature_combination: مجموعات الميزات

اطّلِع على الأقسام الفردية للحصول على وصف لكل مشهد.

scene0

لا تتطلّب اختبارات Scene0 أي معلومات محدّدة عن المشهد. ومع ذلك، يجب أن يكون الهاتف ثابتًا لاختبار أداة التسوية الذاتية والاهتزاز.

test_jitter

يقيس هذا المقياس الارتعاش في الطوابع الزمنية للكاميرا.

واجهات برمجة التطبيقات التي تم اختبارها:

مقبول: هناك فرق بين اللقطات لا يقل عن 30 ملي ثانية.

test_jitter_plot.png

test_jitter_plot.png (يُرجى ملاحظة نطاق المحور y الصغير. إنّ الارتعاش صغير في الواقع في هذا الرسم البياني.)

test_metadata

يختبر صلاحية إدخالات البيانات الوصفية. يفحص نتائج الالتقاط وموضوعات خصائص الكاميرا. يستخدِم هذا الاختبار قيم auto_capture_request تعريض و"الكسب" لأنّ محتوى الصورة ليس مهمًا.

واجهات برمجة التطبيقات التي تم اختبارها:

مقبول: مستوى الجهاز وعلامات rollingShutterSkew وframeDuration وtimestampSource وcroppingType وblackLevelPattern وpixel_pitch وFoV و"المسافة الفائقة التركيز" متوفّرة وقيمها صالحة.

test_request_capture_match

يختبر هذا الاختبار ما إذا كان الجهاز يكتب قيمًا صحيحة للتعريض والاستفادة من خلال قراءة البيانات الوصفية لالتقاط الصور.

واجهات برمجة التطبيقات التي تم اختبارها:

مقبول: تتطابق قيم البيانات الوصفية التي يتم طلبها وتسجيلها في جميع اللقطات.

test_sensor_events

اختبارات تُجري طلبات بحث على الجهاز وتُطبع أحداث الاستشعار للأجهزة التي تُعلِن عن توفُّر ميزة دمج البيانات من أجهزة الاستشعار أدوات الاستشعار المتوقّعة هي مقياس التسارع، والجيروسكوب، ومقياس المغناطيسية. لا يعمل هذا الاختبار إلا إذا كانت الشاشة مفعّلة، ما يعني أنّه لا يكون الجهاز في وضع الاستعداد.

واجهات برمجة التطبيقات التي تم اختبارها:

مقبول: يتم تلقّي أحداث كل جهاز استشعار.

test_solid_color_test_pattern

يختبر هذا الاختبار ما إذا كان يتم إنشاء أنماط اختبارية للألوان الصلبة بشكل صحيح لإيقاف صوت الكاميرا. إذا كانت ميزة كتم صوت الكاميرا متاحة، يجب أن تكون أنماط اختبار الألوان الكاملة متاحة. إذا لم تكن ميزة كتم صوت الكاميرا متاحة، لن يتم اختبار أنماط اختبار الألوان الثابتة إلا إذا تم الإعلان عن هذه الميزة.

إذا كانت صور RAW متوافقة، يتم أيضًا اختبار عملية تحديد الألوان. الألوان التي يتم اختبارها هي الأسود والأبيض والأحمر والأزرق والأخضر. بالنسبة إلى الكاميرات التي لا تتوافق مع الصور بتنسيق RAW، يتم اختبار اللون الأسود فقط.

واجهات برمجة التطبيقات التي تم اختبارها:

مقبول: تظهر أنماط الاختبار الصلبة المتوافقة باللون الصحيح، وهناك اختلاف منخفض في الصورة.

test_test_pattern

يختبر المَعلمة android.sensor.testPatternMode لالتقاط اللقطات لكل ملف نمط اختبار صالح ويتحقّق من أنّه تم إنشاء اللقطات بشكلٍ صحيح للملف الألوان الثابتة وأشرطة الألوان. يتضمّن هذا الاختبار الخطوات التالية:

  1. التقاط صور لجميع أنماط الاختبار المتوافقة
  2. تُجري عملية تحقّق بسيطة من صحة نمط اختبار اللون الواحد وأشرطة الالتفاف بالألوان.

واجهات برمجة التطبيقات التي تم اختبارها:

مقبول: تمّ إنشاء أنماط الاختبار المتوافقة بشكلٍ صحيح.

test_test_patterns_2

test_test_patterns_2.jpg

test_tonemap_curve

يختبر هذا الاختبار تحويل نمط الاختبار من RAW إلى YUV باستخدام خريطة نغمات خطية. يتطلب هذا الاختبار استخدام android.sensor.testPatternMode = 2 (COLOR_BARS) لإنشاء نمط مصوّر مثالي لتحويل مخطّط الألوان. التأكّد من أنّ مسار المعالجة يتضمّن نواتج ألوان مناسبة مع خريطة درجات لونية خطية وإدخال صورة مثالي (يعتمد على test_test_patterns)

واجهات برمجة التطبيقات التي تم اختبارها:

مقبول: يبدو تنسيق YUV وتنسيق RAW متشابهَين.

test_tonemap_curve_raw_2

test_tonemap_curve_raw_2.jpg

test_tonemap_curve_yuv_2.jpg

test_tonemap_curve_yuv_2.jpg

test_unified_timestamp

لاختبار ما إذا كانت أحداث كاميرا الاستشعار والحركة تقع في النطاق الزمني نفسه

واجهات برمجة التطبيقات التي تم اختبارها:

مقبول: تكون الطوابع الزمنية للحركة بين الطوابع الزمنية للصورتَين.

test_vibration_restriction

يختبر هذا الإجراء ما إذا كان الجهاز يعمل على النحو المتوقّع.

واجهات برمجة التطبيقات التي تم اختبارها:

اجتياز: لا يهتز الجهاز عند كتم صوته من خلال واجهة برمجة التطبيقات لميزة تقييد الصوت في الكاميرا.

scene1

scene1 هو مخطّط رمادي. يجب أن يغطي الرسم البياني الرمادي ‎30% من وسط مجال رؤية الكاميرا. من المتوقّع أن يشكّل الرسم البياني الرمادي تحديًا معتدلاً لإعدادات 3A (التعريض التلقائي، وموازنة اللون الأبيض التلقائية، والتركيز التلقائي) لأنّ المنطقة المركزية لا تحتوي على أيّ عناصر. ومع ذلك، يحدّد طلب الالتقاط المشهد بأكمله الذي يتضمّن ميزات كافية لتلاقي تقنية 3A.

يمكن اختبار كاميرات RFoV في منصة اختبار WFoV أو RFoV. إذا تم اختبار كاميرا RFoV في جهاز اختبار WFoV، يتم تكبير الرسم البياني بمقدار ⅔ لضمان بعض الحدود للرسم البياني الرمادي في مجال الرؤية للمساعدة في تقارب 3A. للحصول على وصف أكثر تفصيلاً لأجهزة اختبار الكاميرا، يُرجى الاطّلاع على Camera ITS-in-a-box.

scene1

المشهد 1: رسم بياني بالحجم الكامل (على يمين الشاشة) مخطّط مُعدَّل بنسبة ⅔ (على اليمين)

test_ae_precapture_trigger

يختبر آلة حالة AE عند استخدام عامل تشغيل الالتقاط المُسبَق. تسجيل خمسة طلبات يدوية مع إيقاف ميزة "التفاصيل الإضافية" يحتوي الطلب الأخير على عامل تشغيل لميزة "التقاط الصور الذكية" قبل التقاط الصور، والذي يجب تجاهله لأنّ ميزة "التقاط الصور الذكية" غير مفعّلة.

واجهات برمجة التطبيقات التي تم اختبارها:

مقبول: يتقارب الإجراء الإحصائي.

test_auto_vs_manual

تبدو الاختبارات التي تم فيها التقاط لقطات تلقائية ويدويًا متشابهة.

واجهات برمجة التطبيقات التي تم اختبارها:

مقبول: تتوافق التحسينات التي تم إجراؤها على توازن اللون الأبيض يدويًا والتحويل الذي تم الإبلاغ عنه في كل نتيجة لالتقاط الصور مع توازن اللون الأبيض التلقائي estimate من خوارزمية 3A في الكاميرا.

test_auto_vs_manual_auto

test_auto_vs_manual_auto.jpg

test_auto_vs_manual_wb

test_auto_vs_manual_wb.jpg

test_auto_vs_manual_manual_wb_tm

test_auto_vs_manual_manual_wb_tm.jpg

test_black_white

يختبر هذا الاختبار ما إذا كان الجهاز ينتج صورًا بالأبيض والأسود بالكامل. يتم التقاط صورتَين، الأولى بدرجة اكتساب منخفضة جدًا ووقت تعريض قصير، ما يؤدي إلى التقاط صورة سوداء، والثانية بدرجة اكتساب عالية جدًا ووقت تعريض طويل، ما يؤدي إلى التقاط صورة بيضاء.

واجهات برمجة التطبيقات التي تم اختبارها:

تمرير: لإنشاء صور بالأبيض والأسود تحتوي قنوات الصور البيضاء المشبعة على قيم RGB‏ [255, 255, 255] مع هامش خطأ أقل من 1% .

test_black_white_black test_black_white_black
test_black_white_black.jpg test_black_white_white.jpg

test_black_white_plot_means

test_black_white_plot_means.png

test_burst_capture

للتحقّق من أنّ مسار المعالجة الكامل لالتقاط الصور يمكنه مواكبة سرعة التقاط الصور بالحجم الكامل ووقت استخدام وحدة المعالجة المركزية

واجهات برمجة التطبيقات التي تم اختبارها:

مقبول: يتم التقاط سلسلة من الصور بالحجم الكامل، والتحقّق من معدّل تقطُّع اللقطات ودرجة سطوع الصورة.

test_burst_sameness_manual

التقاط 5 دفعات من 50 صورة باستخدام إعدادات الالتقاط اليدوي والتحقّق من أنّها كلها متطابقة يمكن استخدام هذا الاختبار لتحديد ما إذا كانت هناك لقطات متقطعة تمّت معالجتها بشكلٍ مختلف أو تتضمّن عيوبًا.

واجهات برمجة التطبيقات التي تم اختبارها:

مقبول: الصور متطابقة من حيث الشكل وقيم RGB.

تعذُّر: يعرض هذا الخيار ارتفاعًا أو انخفاضًا في الرسم البياني لمتوسّط RGB في بداية كل انفجار.

  • يكون التفاوت ‎3% إذا كان first_API_level < 30
  • يكون الحدّ المسموح به للخطأ% 2 عندما يكون first_API_level >= 30

test_burst_sameness_manual_mean

test_burst_sameness_manual_mean.jpg

test_burst_sameness_manual_plot_means

test_burst_sameness_manual_plot_means.png

test_capture_result

يختبر ما إذا كانت البيانات الصالحة تظهر في عناصر CaptureResult. تتيح ميزة "الالتقاط التلقائي" والالتقاط اليدوي والالتقاط التلقائي.

واجهات برمجة التطبيقات التي تم اختبارها:

مقبول: البيانات الوصفية صالحة لجميع عمليات الالتقاط ولا تتسرّب الإعدادات اليدوية إلى عملية الالتقاط التلقائية الثانية. يعرض هذا الخيار تصحيح تشويش العدسة للصور التي تم التقاطها.

test_capture_result_plot_lsc_auto_ch0

test_capture_result_plot_lsc_auto_ch0.png

test_crop_region_raw

لاختبار أنّه لا يمكن اقتصاص أحداث RAW

واجهات برمجة التطبيقات التي تم اختبارها:

مقبولة: يتم اقتصاص صور YUV من المنتصف، ولكن لا يتم اقتصاص صور RAW.

test_crop_region_raw_comp_raw_crop

test_crop_region_raw_comp_raw_crop.jpg

test_crop_region_raw_comp_raw_full

test_crop_region_raw_comp_raw_full.jpg

test_crop_region_raw_comp_yuv_crop

test_crop_region_raw_comp_yuv_crop.jpg

test_crop_region_raw_yuv_full

test_crop_region_raw_yuv_full.jpg

test_crop_regions

اختبارات تفيد بأنّ مناطق الاقتصاص تعمل تلتقط صورة كاملة وتُنشئ مجموعات من 5 مناطق مختلفة (الزوايا والوسط). التقاط صور تم ضبط الاقتصاص فيها للمناطق الخمس تقارن قيم الرقعة وصورة الاقتصاص.

واجهات برمجة التطبيقات التي تم اختبارها:

مقبول: تتطابق صورة المنطقة التي تم اقتصاصها مع القسم الذي يتوافق مع الصورة المقتطعة.

test_dng_noise_model

للتحقّق من صحة مَعلمات نموذج DNG الخام يعرض الرسم البيانيvariabilitymeasured لجزء مركزي من البطاقة الرمادية في اللقطات الأوّلية التي تم التقاطها على مدار مجموعة من الحساسيات، ويقارن هذه القيم بالاختلاف الذي يُتوقّع حدوثه عند كل حساسية من خلال نموذج الضوضاء DNG في HAL للكاميرا (استنادًا إلى مَعلمتَي O وS اللتين يتم عرضهما في عناصر نتيجة الالتقاط). للاطّلاع على مزيد من التفاصيل حول نموذج الضوضاء في DNG، نزِّل المستند التالي حول نموذج الضوضاء في DNG.

واجهات برمجة التطبيقات التي تم اختبارها:

مقبول: تكون مَعلمات نموذج DNG الخام صحيحة. تتطابق قيم RGB المتوقّعة مع قيم RGB الفعلية التي تم قياسها.

test_dng_noise_model_plog

test_dng_noise_model_plog.png

test_ev_compensation_advanced

يختبر هذا الاختبار تطبيق تعويض قيمة التعريض (EV). يزيد الاختبار سطوع الشاشة في ثماني خطوات، ويتحقّق من السطوع الذي تم قياسه مقارنةً بالسطوع المتوقع. يتم احتساب القيم المتوقّعة من سطوع الصورة بدون تطبيق تعويض EV ، وستتشبّع القيمة المتوقّعة إذا تجاوزت القيم التي تم احتسابها نطاق قيمة الصورة الفعلية. يفشل الاختبار إذا لم تتطابق القيم المتوقّعة والقيم المقاسة أو إذا كانت الصور مُعرَّضة بشكل زائد خلال خمس خطوات.

واجهات برمجة التطبيقات التي تم اختبارها:

مقبول: تعرض الصور زيادةً في الإضاءة بدون تعريضها بشكل مفرط خلال خمس خطوات.

test_ev_compensation_advanced_plot_means

test_ev_compensation_advanced_plot_means.png

test_ev_compensation_basic

اختبارات يتم فيها تطبيق التعويض عن المركبات الكهربائية باستخدام نطاق تم إنشاؤه باستخدام CONTROL_AE_COMPENSATION_STEP يتم تسجيل ثمانية لقطات لكل قيمة تعويض.

واجهات برمجة التطبيقات التي تم اختبارها:

مقبول: يتم تسجيل زيادة في مستوى الإضاءة مع زيادة إعداد تعويض الإضاءة التلقائية، وتكون قيم الإضاءة الثابتة في اللقطات الثمانية التي تم التقاطها لكل إعداد تعويض الإضاءة التلقائية.

test_ev_compensation_basic

test_ev_compensation_basic.png

test_exposure_x_iso

اختبارات يتم من خلالها تحقيق تعريض ثابت مع اختلاف درجة ISO ووقت التعريض تلتقط سلسلة من اللقطات التي تم اختيار درجة ISO ووقت التعريض فيها لموازنة بعضها. يجب أن تكون النتائج بنفس درجة السطوع، ولكن مع مرور الوقت، يجب أن تزداد ضوضاء الصورة. للتحقّق من أنّ قيم متوسطات وحدات البكسل في العيّنة قريبة من بعضها تضمن عدم تقييد الصور بقيمة 0 أو 1 (ما يجعلها تبدو كخطوط مسطّحة). يمكن أيضًا إجراء الاختبار باستخدام صور RAW من خلال ضبط العلامة debug في ملف الإعدادات.

واجهات برمجة التطبيقات التي تم اختبارها:

مقبول: تتمتع الصور بدرجة السطوع نفسها، ولكنّها تصبح أكثر تشويشًا عند استخدام قيمة ISO أعلى. تكون مستويات RGB مسطّحة عندما تكون قيمة ISO*exposure ثابتة على مستوى مساحة gain التي تم اختبارها.

آلية حدوث الخطأ:

  • في test_exposure_plot_means.png، مع زيادة قيم مُضاعِف الكسب (المحور x)، تبدأ قيم متوسط مستوى تنسيق RGB العادي (المحور y) في الانحراف عن قيم مُضاعِف الكسب المنخفض.

test_exposure_plot_means

test_exposure_plot_means.png

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

test_jpeg

الاختبارات التي تم فيها تحويل صور YUV وصور JPEG على الجهاز تبدو متشابهة. يأخذ الاختبار% 10 من وسط الصورة ويحسب قيمة RGB، ويتحقّق من أنّها متطابقة.

واجهات برمجة التطبيقات التي تم اختبارها:

مقبول: إذا كان متوسّط الفرق في قيم RGB بين كل صورة أقل من %3

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

test_latching

اختبارات تُثبت الإعدادات (مستوى الإضاءة والكسب) في الإطار الأيمن لكل من كاميرات FULL و LEVEL_3 التقاط سلسلة من اللقطات باستخدام طلبات متتالية، مع تغيير مَعلمات طلب الالتقاط بين اللقطات للتحقّق من أنّ الصور تتضمّن السمات المتوقّعة

واجهات برمجة التطبيقات التي تم اختبارها:

مقبول: الصور [2 و3 و6 و8 و10 و12 و13] لها قيمة ISO أو تعريض زائدة وتظهر بقيم RGB أعلى في test_latching_plot_means.png.

test_latching_i=00.jpg test_latching_i=01.jpg test_latching_i=02.jpg
test_latching_i=00.jpg test_latching_i=01.jpg test_latching_i=02.jpg
test_latching_i=03.jpg test_latching_i=04.jpg test_latching_i=05.jpg
test_latching_i=03.jpg test_latching_i=04.jpg test_latching_i=05.jpg
test_latching_i=06.jpg test_latching_i=07.jpg test_latching_i=08.jpg
test_latching_i=06.jpg test_latching_i=07.jpg test_latching_i=08.jpg
test_latching_i=09.jpg test_latching_i=10.jpg test_latching_i=11.jpg
test_latching_i=09.jpg test_latching_i=10.jpg test_latching_i=11.jpg
test_latching_i=12.jpg
test_latching_i=12.jpg

test_latching_plot_means

test_latching_plot_means.png

test_linearity

يختبر هذا الاختبار ما إذا كان يمكن عكس معالجة الجهاز إلى وحدات بكسل خطية. لالتقاط تسلسل من اللقطات مع توجيه الجهاز إلى هدف موحّد.

واجهات برمجة التطبيقات التي تم اختبارها:

مقبول: يجب أن تزيد قيم R وG وB بشكل خطي مع زيادة الحساسية.

test_linearity_plot_means

test_linearity_plot_means.png

test_locked_burst

يختبر هذا الاختبار قفل 3A ووضع "التقاط الصور المتسلسلة بتنسيق YUV" (باستخدام الإعداد التلقائي). تم تصميم هذا الاختبار لاجتيازه حتى على الأجهزة المحدودة التي لا تتضمّن MANUAL_SENSOR أو PER_FRAME_CONTROLS. يتحقّق الاختبار من اتساق صورة YUV بينما يكون التحقّق من معدّل عرض اللقطات في CTS.

واجهات برمجة التطبيقات التي تم اختبارها:

مقبول: تبدو عمليات الالتقاط متّسقة.

test_locked_burst_frame0

test_locked_burst_frame0.jpg

test_locked_burst_frame1

test_locked_burst_frame1.jpg

test_locked_burst_frame2

test_locked_burst_frame2.jpg

test_param_color_correction

يختبر ما إذا تم تطبيق مَعلمات android.colorCorrection.* عند ضبطها. التقاط لقطات بقيم مختلفة للتحويل والتحسين، واختبار ما إذا كانت تبدو مختلفة وفقًا لذلك يتم اختيار التحويل والتعزيزات لجعل الناتج أحمر أو أزرق بشكل متزايد. يستخدم خريطة نغمات خطية. ربط الدرجات اللونية هو أسلوب يُستخدَم في معالجة الصور لربط مجموعة من الألوان بمجموعة أخرى بهدف تقريب مظهر الصور ذات النطاق العالي الديناميكية في وسيط يملك نطاقًا ديناميكيًا محدودًا أكثر.

واجهات برمجة التطبيقات التي تم اختبارها:

المرور: يتم تعزيز قيم R وB وفقًا للتحويل.

test_param_color_correction_plot_means

test_param_color_correction_plot_means.png

*يمثّل محور x طلبات الالتقاط: 0 = الوحدة، 1=التعزيز الأحمر، 2= التعزيز الأزرق.

test_param_color_correction_req=0

test_param_color_correction_req=0.jpg

test_param_color_correctness_req=1

test_param_color_correctness_req=1.jpg (R boost)

test_param_color_correction_req=2

test_param_color_correction_req=2.jpg (B boost)

test_param_flash_mode

يختبر تطبيق المَعلمة android.flash.mode. ضبط سطوع التصوير يدويًا على الجانب المظلم، لكي يكون واضحًا ما إذا كان الفلاش قد تم تفعيله أم لا، واستخدام خريطة نغمات خطية التحقّق من المركز باستخدام صورة المربّع لمعرفة ما إذا كان هناك تدرج كبير تم إنشاؤه للتحقّق مما إذا كان الفلاش قد تم تشغيله

واجهات برمجة التطبيقات التي تم اختبارها:

مقبول: يتضمّن مركز صورة المربّع تدرجًا كبيرًا، ما يعني أنّه تم تفعيل فلاش الكاميرا.

test_param_flash_mode_1

test_param_flash_mode_1.jpg

test_param_flash_mode_1_tile

test_param_flash_mode_1_tile.jpg

test_param_flash_mode_2

test_param_flash_mode_2.jpg

test_param_flash_mode_2_tile

test_param_flash_mode_2_tile.jpg

test_param_noise_reduction

يختبر هذا الإجراء تطبيق المَعلمة android.noiseReduction.mode بشكلٍ صحيح عند ضبطها. التقاط صور عندما تكون الكاميرا مضاءة بشكل خافت يستخدم هذا الوضع ميزة "تضخيم إشارة تمثيلية" عالية لضمان أن تكون الصورة المُسجَّلة مشوشة. يتم التقاط ثلاث صور، وهي "بدون إزالة الضوضاء" و"سريع" و"جودة عالية". تلتقط أيضًا صورة بدرجة استفادة منخفضة وميزة "تقليل الضوضاء" غير مفعّلة، وتستخدم متغير هذه الصورة كأساس. كلما ارتفعت نسبة الإشارة إلى الضوضاء، كانت جودة الصورة أفضل.

واجهات برمجة التطبيقات التي تم اختبارها:

القبول: يختلف معدّل SNR حسب أوضاع تقليل الضوضاء المختلفة ويتصرف بالطريقة نفسها التي يتصرف بها الرسم البياني أدناه.

test_param_noise_reduction_plot_SNRs

test_param_noise_reduction_plot_SNRs.png

‫0: إيقاف، 1: سريع، 2: عالي الجودة، 3: منخفض، 4: جودة منخفضة جدًا

test_param_noise_reduction_high_gain_nr=0

test_param_noise_reduction_high_gain_nr=0.jpg

test_param_noise_reduction_high_gain_nr=1

test_param_noise_reduction_high_gain_nr=1.jpg

test_param_noise_reduction_high_gain_nr=2

test_param_noise_reduction_high_gain_nr=2.jpg

test_param_noise_reduction_high_gain_nr=3

test_param_noise_reduction_high_gain_nr=3.jpg

test_param_noise_reduction_low_gain

test_param_noise_reduction_low_gain.jpg

test_param_shading_mode

يختبر تطبيق المَعلمة android.shading.mode.

واجهات برمجة التطبيقات التي تم اختبارها:

مقبول: يتم تبديل أوضاع التظليل وتعديل خرائط تظليل العدسة على النحو المُتوقّع.

test_param_shading_mode_ls_maps_mode_0_loop_0

test_param_shading_mode_ls_maps_mode_0_loop_0.png

test_param_shading_mode_ls_maps_mode_1_loop_0

test_param_shading_mode_ls_maps_mode_1_loop_0.png

test_param_shading_mode_ls_maps_mode_2_loop_0

test_param_shading_mode_ls_maps_mode_2_loop_0.png

test_param_tonemap_mode

يختبر هذا الإجراء تطبيق المَعلمة android.tonemap.mode. تُطبِّق منحنيات مختلفة لوحة الألوان على كل قناة من قنوات R وG وB، وتتحقّق من تعديل الصور الناتجة على النحو المتوقّع. يتألف هذا الاختبار من اختبارَين، هما test1 وtest2.

واجهات برمجة التطبيقات التي تم اختبارها:

المرور:

  • اختبار1: تحتوي كلتا الصورتَين على خريطة نغمات خطية، ولكن الصورة رقم 1 لها منحدر أشد انحدارًا. قناة G (الأخضر) أكثر سطوعًا للصورة n=1.
  • test2: خريطة النغمة نفسها، ولكن الطول مختلف. الصور متطابقة.
test_param_tonemap_mode_n=0.jpg test_param_tonemap_mode_n=1.jpg
test_param_tonemap_mode_n=0.jpg test_param_tonemap_mode_n=1.jpg

test_post_raw_sensitivity_boost

التحقّق من زيادة حساسية الصور RAW التقاط مجموعة من صور RAW وYUV بدرجة حساسية مختلفة، ونشر مجموعة من مجموعات تعزيز حساسية RAW والتحقّق مما إذا كان متوسط كثافة بكسل الإخراج يتطابق مع إعدادات الطلب

واجهات برمجة التطبيقات التي تم اختبارها:

مقبول: تصبح الصور بتنسيق RAW أكثر قتامة مع زيادة التحسين، بينما تبقى صور YUV ثابتة في السطوع

test_post_raw_sensitivity_boost_raw_s=3583_boost=0100

test_post_raw_sensitivity_boost_raw_s=3583_boost=0100.jpg

test_post_raw_sensitivity_boost_raw_s=1792_boost=0200

test_post_raw_sensitivity_boost_raw_s=1792_boost=0200.jpg

test_post_raw_sensitivity_boost_raw_s=0896_boost=0400

test_post_raw_sensitivity_boost_raw_s=0896_boost=0400.jpg

test_post_raw_sensitivity_boost_raw_s=0448_boost=0800

test_post_raw_sensitivity_boost_raw_s=0448_boost=0800.jpg

test_post_raw_sensitivity_boost_raw_s=0224_boost=1600

test_post_raw_sensitivity_boost_raw_s=0224_boost=1600.jpg

test_post_raw_sensitivity_boost_raw_s=0112_boost=3199

test_post_raw_sensitivity_boost_raw_s=0112_boost=3199.jpg

test_post_raw_sensitivity_boost_raw_plot_means

test_post_raw_sensitivity_boost_raw_plot_means.png

test_post_raw_sensitivity_boost_yuv_s=0112_boost=3199

test_post_raw_sensitivity_boost_yuv_s=0112_boost=3199.jpg

test_post_raw_sensitivity_boost_yuv_s=0448_boost=0800

test_post_raw_sensitivity_boost_yuv_s=0448_boost=0800.jpg

test_post_raw_sensitivity_boost_yuv_s=0896_boost=0400

test_post_raw_sensitivity_boost_yuv_s=0896_boost=0400.jpg

test_post_raw_sensitivity_boost_yuv_s=1792_boost=0200

test_post_raw_sensitivity_boost_yuv_s=1792_boost=0200.jpg

test_post_raw_sensitivity_boost_yuv_s=3585_boost=0100

test_post_raw_sensitivity_boost_yuv_s=3585_boost=0100.jpg

test_post_raw_sensitivity_boost_yuv_plot_means

test_post_raw_sensitivity_boost_yuv_plot_means.png

test_raw_burst_sensitivity

تلتقط مجموعة من الصور الأولية مع زيادة المكاسب وتقيس الضوضاء. التقاط الصور بتنسيق RAW فقط في وضع "التقاط الصور المتتالية"

واجهات برمجة التطبيقات التي تم اختبارها:

مقبول: كل لقطة أكثر تشويشًا من اللقطة السابقة، لأنّ الكسب يزداد.

تستخدِم التباين في خلية شبكة الإحصاءات المركزية.

test_raw_burst_sensitivity_variance

test_raw_burst_sensitivity_variance.png

test_raw_exposure

تلتقط مجموعة من الصور الأولية مع زيادة وقت التعرّض وتقيس قيم البكسل.

واجهات برمجة التطبيقات التي تم اختبارها:

مقبول: يؤدي رفع قيمة ISO (الزيادة) إلى زيادة حساسية وحدات البكسل للضوء، وبالتالي يتم توجيه الرسم البياني نحو اليسار.

test_raw_exposure_s=55

test_raw_exposure_s=55.png

(10⁰ هي 1 ملي ثانية، و10¹ هي 10 ملي ثانية، و10⁻¹ هي 0.1 ملي ثانية)

test_raw_exposure_s=132

test_raw_exposure_s=132.png

test_raw_exposure_s=209

test_raw_exposure_s=209.png

test_raw_exposure_s=286

test_raw_exposure_s=286.png

test_raw_exposure_s=363

test_raw_exposure_s=363.png

test_raw_exposure_s=440

test_raw_exposure_s=440.png

test_raw_sensitivity

تلتقط مجموعة من الصور الأولية بدرجات حساسية متزايدة وتقيس الضوضاء (التباين) في مركز ‎10% من الصورة. اختبارات تُظهر أنّ كل لقطة أكثر ضوضاء من اللقطة السابقة

واجهات برمجة التطبيقات التي تم اختبارها:

المرور: يزداد التباين مع كل لقطة.

test_raw_sensitivity_variance

test_raw_sensitivity_variance.png

test_reprocess_noise_reduction

الاختبارات التي يتم تطبيق android.noiseReduction.mode عليها لطلبات إعادة المعالجة التقاط صور تمت إعادة معالجتها عندما تكون الكاميرا مضاءة بشكل خافت يستخدم هذا الوضع مكاسب تمثيلية عالية لضمان أن تكون الصورة المُلتقطة مشوشة. تلتقط هذه الميزة ثلاث صور تمت إعادة معالجتها، وهي "بدون معالجة الضوضاء" و"سريع" و"جودة عالية". تلتقط هذه الطريقة صورة تمت إعادة معالجتها بدرجة منخفضة من الكسب مع إيقاف ميزة تقليل الضوضاء، وتستخدم التباين الناتج عن ذلك كأساس.

واجهات برمجة التطبيقات التي تم اختبارها:

النتيجة: FAST >= OFF، HQ >= FAST، HQ >> OFF

الرسم البياني المعتاد لنسبة SNR مقارنةً بوضع NR_MODE

الرسم البياني المعتاد لنسبة SNR مقارنةً بوضع NR_MODE

test_tonemap_sequence

يختبر تسلسل لقطات باستخدام منحنيات مختلفة لخريطة الدرجات اللونية. التقاط 3 لقطات يدوية باستخدام خريطة درجات لونية خطية التقاط 3 لقطات يدوية باستخدام خريطة النغمة التلقائية تُحسِّب هذه السمة الفرق بين كل زوج متتالٍ من اللقطات.

واجهات برمجة التطبيقات التي تم اختبارها:

مقبول: يتضمّن الفيديو 3 لقطات متطابقة متبوعة بمجموعة مختلفة من 3 لقطات متطابقة.

test_tonemap_sequence_i=0

test_tonemap_sequence_i=0.jpg

test_tonemap_sequence_i=1

test_tonemap_sequence_i=1.jpg

test_tonemap_sequence_i=2

test_tonemap_sequence_i=2.jpg

test_tonemap_sequence_i=3

test_tonemap_sequence_i=3.jpg

test_tonemap_sequence_i=4

test_tonemap_sequence_i=4.jpg

test_tonemap_sequence_i=5

test_tonemap_sequence_i=5.jpg

test_yuv_jpeg_all

اختبارات للتأكّد من أنّ جميع الأحجام والتنسيقات المسجّلة لالتقاط الصور تعمل بشكل صحيح يستخدم طلبًا يدوياً مع خريطة نغمات خطية لكي يبدو تنسيقا YUV وJPEG متطابقَين عند تحويلهما بواسطة وحدة image_processing_utils. لا يتم حفظ الصور تلقائيًا، ولكن يمكن حفظها من خلال تفعيل debug_mode.

واجهات برمجة التطبيقات التي تم اختبارها:

مقبول: تبلغ قيمة RMS (متوسط جذر مربّع الإشارة) القصوى في جميع مراكز الصور اختلافًا في الصور المحوَّلة بتنسيق RGB بنسبة% 3 من صورة YUV ذات أعلى درجة دقة.

test_yuv_jpeg_all

test_yuv_jpeg_all.png

test_yuv_plus_dng

اختبارات تُثبت أنّ الأحجام والتنسيقات المسجّلة لالتقاط الصور تعمل بشكل صحيح

واجهات برمجة التطبيقات التي تم اختبارها:

اجتياز: ينتهي الاختبار ويعرض الصور المطلوبة.

test_yuv_plus_dng

test_yuv_plus_dng.jpg

test_yuv_plus_jpeg

يختبر هذا الاختبار إمكانية التقاط إطار واحد بتنسيقَي YUV وJPEG. يستخدم طلبًا يدوياً مع خريطة نغمات خطية لكي يبدو تنسيقا YUV وJPEG متطابقَين عند تحويلهما بواسطة وحدة image_processing_utils.

واجهات برمجة التطبيقات التي تم اختبارها:

مقبول: تتشابه صور YUV وJPEG ويقلّ الفرق بينهما عن% 1 RMS (قيمة الجذر المتوسط المربّع للإشارة).

test_yuv_plus_jpg_jpg.jpg test_yuv_plus_jpeg_yuv.jpg
test_yuv_plus_jpg_jpg.jpg test_yuv_plus_jpeg_yuv.jpg

test_yuv_plus_raw

اختبارات لالتقاط إطار واحد كمخرجات RAW/RAW10/RAW12 وYUV في حال كانت متوافقة يستخدم طلبًا يدوياً مع خريطة درجات لونية خطية، لذا من المتوقّع أن يكون تنسيقا raw وYUV متطابقَين. تقارن هذه السمة قيم RGB في مركز ‎10% من الصور التي تم تحويلها إلى نموذج RGB. السجلاتandroid.shading.mode

واجهات برمجة التطبيقات التي تم اختبارها:

مقبول: الصور بتنسيق YUV والصور الأولية متشابهة ويقلّ الفرق بينهما في RMS (قيمة الجذر المتوسط التربيعي للإشارة) عن% 3.5.

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

scene2_a

تحتوي scene2_a على ثلاثة وجوه مع خلفية رمادية وملابس محايدة. تم اختيار الوجوه لتمثيل مجموعة واسعة من درجات لون البشرة. يجب أن يكون مخطّط الأسعار في الاتجاه الصحيح لكي تعمل ميزة "التعرّف على الوجوه" على النحو الأمثل.

scene2_a

scene2_a

test_autoframing

يختبر سلوك وضع "التأطير التلقائي" في جهاز الكاميرا. ينفِّذ تكبيرًا كبيرًا لكي لا تظهر أي من الوجوه في المشهد، ويفعِّل وضع "استخدام الإطارات التلقائية" من خلال ضبط AUTOFRAMING في CaptureRequest على True، ويتحقّق مما إذا كان يمكن رصد كل الوجوه في المشهد الأصلي عند تقارب الحالة (أي عند ضبط AUTOFRAMING_STATE في CaptureResult على AUTOFRAMING_STATE_CONVERGED).

واجهات برمجة التطبيقات التي تم اختبارها:

مقبول: تم رصد الوجوه الثلاثة.

test_display_p3

اختبارات Display P3 الالتقاط بتنسيق JPEG باستخدام واجهة برمجة التطبيقات ColorSpaceProfiles يُجري هذا الاختبار للتأكّد من أنّ ملف JPEG الذي تم التقاطه يحتوي على ملف ICC مناسب في العنوان وأنّ الصورة تحتوي على ألوان خارج نطاق sRGB.

واجهات برمجة التطبيقات التي تم اختبارها:

مقبول: يحتوي ملف JPEG على ملف ICC Display P3 وألوان خارج نطاق sRGB.

test_effects

تلتقط هذه الوظيفة لقطة لتأثيرات الكاميرا المتوافقة وتتحقّق مما إذا تم إنشاؤها بشكل صحيح. لا يتحقّق الاختبار إلا من التأثيرَين OFF وMONO، ولكنه يحفظ صورًا لجميع التأثيرات المتوافقة.

واجهات برمجة التطبيقات التي تم اختبارها:

تمرير: لالتقاط صورة المشهد مع تأثيرات OFF وصورة أحادية اللون مع ضبط التأثيرات على MONO.

test_effects_MONO

test_effects_MONO.jpg

test_format_combos

اختبار مجموعات مختلفة من تنسيقات الإخراج

واجهات برمجة التطبيقات التي تم اختبارها:

تم بنجاح: تم تسجيل جميع التركيبات بنجاح.

test_num_faces

اختبار ميزة "التعرّف على الوجوه"

واجهات برمجة التطبيقات التي تم اختبارها:

اجتياز: يتم العثور على ثلاثة وجوه.

test_num_faces_fd_mode_1

test_num_faces_fd_mode_1.jpg

test_reprocess_uv_swap

يُجري هذا الاختبار للتأكّد من أنّ إعادة معالجة YUV لا تؤدي إلى تبديل مساحتَي U وV. ويتم رصد ذلك من خلال احتساب مجموع الاختلافات المطلقة (SAD) بين الصورة التي تمت إعادة معالجتها وصورة تم التقاطها بدون إعادة معالجتها. إذا أدّى تبديل مساحتَي الإخراج U وV للقطة التي تمت إعادة معالجتها إلى زيادة في قياس SAD، يُفترض أنّ مساحتَي الإخراج تحتويان على مساحتَي U وV الصحيحتَين.

واجهات برمجة التطبيقات التي تم اختبارها:

مقبول: لم يتم تبديل مستوىَي U وV.

test_reprocess_uv_swap

test_reprocess_uv_swap.png

scene2_b

test_num_faces

يختبر ميزة التعرّف على الوجوه مع زيادة تنوع درجات لون البشرة في مشاهد الوجوه.

واجهات برمجة التطبيقات التي تم اختبارها:

مقبول: يتم العثور على 3 وجوه.

test_num_faces_fd_mode_1

test_num_faces_fd_mode_1.jpg

test_yuv_jpeg_capture_sameness

التقاط صورتَين باستخدام أكبر تنسيقَين شائعَين من YUV وJPEG بنسبة عرض إلى ارتفاع مماثلة لأكبر تنسيق JPEG، ودرجة دقة لا تتجاوز 1920 × 1440 ضبط jpeg.quality على 100 وتسجيل طلب سطحَين تحوِّل كل من الصورتَين إلى صفائف RGB وتحسب الفرق في متوسّط مربّع الجذر الثلاثي الأبعاد (RMS) بين الصورتَين.

بالإضافة إلى ذلك، يتحقق هذا الاختبار من أنّ نواتج YUV لجميع حالات استخدام البث المتوافقة متشابهة بشكل معقول مع YUV في حالة الاستخدام STILL_CAPTURE.

واجهات برمجة التطبيقات التي تم اختبارها:

مقبول: تختلف صور YUV وJPEG الخاصة بحالة الاستخدام STILL_CAPTURE بنسبة أقل من ‎3% من RMS (قيمة الجذر المتوسط للمربّع للإشارة)، وتختلف صور YUV الخاصة بكل حالات الاستخدام المتوافقة بنسبة أقل من ‎10% من RMS مقارنةً بصور YUV الخاصة بحالة الاستخدام STILL_CAPTURE.

scene2_c

test_num_faces

يختبر ميزة التعرّف على الوجوه مع زيادة تنوع درجات لون البشرة في مشاهد الوجوه.

واجهات برمجة التطبيقات التي تم اختبارها:

مقبول: يتم العثور على 3 وجوه.

test_num_faces_fd_mode_1

test_num_faces_fd_mode_1.jpg

test_jpeg_capture_perf_class

يختبر هذا الاختبار وقت استجابة التقاط الصور بتنسيق JPEG لفئة الأداء S كما هو محدّد في القسم 2.2.7.2 الكاميرا في مستند CDD.

اجتياز: يجب أن يكون وقت استجابة التقاط الكاميرا 2 بتنسيق JPEG أقل من 1000 ملي ثانية عند دقة 1080p كما تم قياسه من خلال اختبار أداء الكاميرا CTS في ظروف الإضاءة ITS (3000K) لكلتا الكاميرتين الأساسيتين.

test_camera_launch_perf_class

يختبر هذا الاختبار وقت الاستجابة لتشغيل الكاميرا لفئة الأداء S كما هو محدّد في الفقرة 2.2.7.2 الكاميرا في مستند CDD.

اجتياز: يجب أن يكون وقت استجابة بدء تشغيل الكاميرا2 (فتح الكاميرا إلى أول إطار معاينة) أقل من 600 ملي ثانية كما تم قياسه من خلال اختبار أداء الكاميرا CTS في ظل ظروف الإضاءة ITS (3000 كلفن) لكلتا الكاميرتَين الأساسيتَين.

test_default_camera_hdr

اختبارات لضمان أنّ ميزة الالتقاط التلقائية للكاميرا هي دقة Ultra HDR للأداء الفئة 15 على النحو المحدّد في الفقرة 2.2.7.2 الكاميرا في مستند CDD

اجتياز: يجب أن تكون ميزة التقاط حزمة الكاميرا التلقائية هي ميزة "النطاق العالي الديناميكية الفائق" لجهاز ينتمي إلى فئة الأداء 15.

scene2_d

test_num_faces

يختبر ميزة التعرّف على الوجوه مع زيادة تنوع درجات لون البشرة في مشاهد الوجوه.

واجهات برمجة التطبيقات التي تم اختبارها:

مقبول: يتم العثور على 3 وجوه.

scene2_e

test_continuous_picture

يتم التقاط 50 لقطة بدقة VGA باستخدام الإعداد الأول لطلب الالتقاط android.control.afMode = 4 (CONTINUOUS_PICTURE).

واجهات برمجة التطبيقات التي تم اختبارها:

مقبول: يستقر نظام 3A بحلول نهاية عملية تسجيل 50 لقطة.

test_num_faces

يختبر ميزة التعرّف على الوجوه مع زيادة تنوع درجات لون البشرة في مشاهد الوجوه.

واجهات برمجة التطبيقات التي تم اختبارها:

مقبول: يتم العثور على 3 وجوه.

scene2_f

يتضمّن المشهد scene2_f ثلاثة وجوه على خلفية بيضاء وملابس بيضاء. أن تتضمّن الوجوه مجموعة كبيرة من درجات لون البشرة وأن يكون هناك تباين عالٍ بينها وبين الخلفية

scene2_f.png

scene2_f

test_num_faces

يختبر ميزة التعرّف على الوجوه مع زيادة تنوع درجات لون البشرة في مشاهد الوجوه.

واجهات برمجة التطبيقات التي تم اختبارها:

مقبول: يتم العثور على 3 وجوه.

test_num_faces_fd_mode_1

test_num_faces_fd_mode_1.jpg

scene3

يستخدم اختبار Scene3 الرسم البياني ISO12233، وتستخدم معظم الاختبارات طريقة استخراج الرسم البياني للعثور على الرسم البياني في المشهد. لهذا السبب، لا تحتوي معظم الصور المحفوظة على حدود مثل الصور الخاصة بالمشهد 1 أو 2 أو 4، بل تحتوي على الرسم البياني فقط. يجب أن يكون الرسم البياني بالاتجاه الصحيح لكي يعمل أداة البحث عن الرسم البياني على النحو الأمثل.

test_edge_enhancement

يختبر هذا الإجراء تطبيق المَعلمة android.edge.mode بشكلٍ صحيح. تلتقط هذه الوظيفة الصور التي لا تتم إعادة معالجتها لكل وضع من أوضاع الحواف، وتُظهر حدة الصورة الناتجة والبيانات الوصفية لنتيجة الالتقاط. تعالج طلب الالتقاط باستخدام مَعلمة وضع الحواف والحساسية ووقت التعرّض والمسافة إلى التركيز وسطح الإخراج.

مقبول: يكون وضع HQ (2) أكثر حدة من وضع OFF (0). وضع FAST (1) أكثر حدة من وضع OFF أن يكون وضع HQ أكثر حدة أو يساوي وضع FAST

واجهات برمجة التطبيقات التي تم اختبارها:

مَعلمات الكاميرا المتأثرة:

  • EDGE_MODE

test_edge_enhancement_edge=0

test_edge_enhancement_edge=0.jpg

test_edge_enhancement_edge=1

test_edge_enhancement_edge=1.jpg (الوضع السريع)

test_edge_enhancement_edge=2

test_edge_enhancement_edge=2.jpg (وضع الجودة العالية)

test_flip_mirror

يختبر هذا الاختبار ما إذا كانت الصورة موجَّهة بشكل صحيح وفقًا للفقرة 7.5.2 من مستند CDD حول الكاميرا الأمامية [C-1-5].

يمكن التعرّف على الصور المنعكسة أو المقلّبة أو المُدرَجة من خلال ميزة الماس بالقرب من المركز.

مقبول: لم يتم قلب الصورة أو عكسها أو تدويرها.

test_flip_mirror_scene_patch

test_flip_mirror_scene_patch.jpg

test_imu_drift

يختبر هذا الاختبار ما إذا كانت وحدة القياس بالقصور الذاتي (IMU) تُصدر بيانات ثابتة لمدة 30 ثانية عندما يكون الجهاز ثابتًا ويتم تسجيل معاينة عالية الدقة.

واجهات برمجة التطبيقات التي تم اختبارها:

المرور:

  • يكون انحراف أداة الاستشعار الدورانية أقل من 0.01 راديان خلال وقت الاختبار.
  • يجب أن يكون التباين في قراءة أداة الاستشعار الدوراني أقل من 1E-7 rad2/s2/Hz خلال وقت الاختبار.
  • يكون انحراف متّجه الدوران أقل من 0.01 راديان خلال وقت الاختبار.
  • (لم يتم فرض هذا الشرط بعد) يجب أن يكون انحراف أداة الاستشعار الدورانية أقل من درجة واحدة في الثانية.

test_imu_drift_gyro_drift.png

test_imu_drift_gyro_drift.png

test_imu_drift_rotation_vector_drift.png

test_imu_drift_rotation_vector_drift.png

test_landscape_to_portrait

يختبر هذا الاختبار ما إذا كانت ميزة إلغاء الوضع الأفقي/العمودي تعمل بشكلٍ صحيح في أجهزة الاستشعار المخصّصة للوضع الأفقي.

واجهات برمجة التطبيقات التي تم اختبارها:

اجتياز: يمكن للاختبار تحديد موقع رسم بياني بالاتجاه المتوقّع (0 درجة عندما يكون إيقاف الوضع الأفقي إلى الوضع العمودي غير مفعّل، و90 درجة عندما يكون مفعّلاً).

test_landscape_to_portrait

test_landscape_to_portrait.png

test_lens_movement_reporting

لاختبار ما إذا كان يتم الإبلاغ عن علامة حركة العدسة بشكل صحيح لالتقاط سلسلة من 24 صورة، يتم التقاط أول 12 لقطة على مسافة التركيز المثلى (كما حدّدها الجيل الثالث من تكنولوجيا الذكاء الاصطناعي) وآخر 12 لقطة على مسافة التركيز الدنيا. في غضون الإطار 12، تتحرّك العدسة مما يؤدي إلى انخفاض الحدة. وتستقر الحدة في النهاية عندما تتحرّك عدسة التصوير إلى الموضع النهائي. يجب تحديد علامة حركة العدسة في جميع اللقطات التي تكون فيها الحدة متوسطة إلى حادة في اللقطات القليلة الأولى التي تكون فيها العدسة ثابتة عند أقصى مسافة تركيز، و اللقطات القليلة الأخيرة التي تكون فيها العدسة ثابتة عند أدنى مسافة تركيز. لا يهمّ الإطار المحدّد الذي تتحرّك فيه العدسة، ما يتم التحقّق منه هو تأكيد علامة الحركة عندما تتحرّك العدسة.

واجهات برمجة التطبيقات التي تم اختبارها:

مقبول: علامة حركة العدسة هي True في الإطار الذي يتضمّن تغييرًا في الحدة.

آليات حدوث الأعطال:

  • لا يتمّ تأكيد lens_moving: True (android.hardware.camera2.CaptureResult#LENS_STATE = 1) في test_log.DEBUG إلا في اللقطات التي لا تتغيّر فيها درجة الحدّة.
  • إنّ اللقطات التي تحتوي على lens_moving: False (android.hardware.camera2.CaptureResult#LENS_STATE = 0) في test_log.DEBUG تختلف في درجة الحدة مقارنةً باللقطات القليلة الأولى عند المسافة البؤرية المثلى أو اللقطات القليلة الأخيرة عند الحد الأدنى لشدَّة التركيز.

test_reprocess_edge_enhancement

يختبر ما إذا كانت طرق إعادة المعالجة المتوافقة لتحسين الحواف تعمل بشكلٍ سليم. تعالج هذه الوظيفة طلب الالتقاط باستخدام وضع محدّد لإعادة معالجة الحواف، وتقارن بين مختلف أوضاع الالتقاط مع إيقاف أوضاع إعادة معالجة الحواف.

واجهات برمجة التطبيقات التي تم اختبارها:

مقبول: درجة الحدة في أوضاع الحواف المختلفة صحيحة. الصورة HQ (الوضع 2) أكثر وضوحًا من الصورة OFF (الوضع 0)، والتحسين بين الأوضاع المختلفة مشابه.

test_reprocess_edge_enhancement_plot

test_reprocess_edge_enhancement_plot.png

scene4

يتألّف المشهد 4 من دائرة سوداء على خلفية بيضاء داخل مربّع. يمكن أن تكون الاختبارات في المشهد 4 حسّاسة للّحافة، لذا بدءًا من الإصدار 15، يمكنك استخدام check_alignment.py في دليل tools لتفعيل التحقّق من محاذاة DUT والرسم البياني.

scene4

scene4

test_30_60fps_preview_fov_match

اختبارات للتأكّد من أنّ معاينة الفيديوهات بمعدلَي عرض 30 و60 لقطة في الثانية تتضمّن مجال العرض نفسه يُسجِّل الاختبار فيديوهَين، أحدهما بمعدّل 30 لقطة في الثانية والآخر بمعدّل 60 لقطة في الثانية. يتم اختيار إطار تمثيلي من كل فيديو وتحليله للتأكّد من أنّ التغييرات في مجال الرؤية في الفيديوهَين ضمن المواصفات. اختبارات للتأكّد من أنّ تناسب قياس الدائرة يظل ثابتًا وأنّ مركز الدائرة يظل ثابتًا وأنّ نصف قطر الدائرة يظل ثابتًا

واجهات برمجة التطبيقات التي تم اختبارها:

مقبول: لا يتم تمديد الصور، ولا يختلف مركز الصور عن بعضها بأكثر من ‎3%، ولا يزيد الحد الأقصى لتغيير نسبة العرض إلى الارتفاع بين الفيديوهات التي يتم عرضها بمعدّل 30 لقطة في الثانية وتلك التي يتم عرضها بمعدّل 60 لقطة في الثانية عن ‎7.5%.

آليات حدوث الأعطال:

  • يختلف حجم الدائرة في الفيديو الذي تم تسجيله بمعدّل 30 لقطة في الثانية عن حجم الدائرة في الفيديو الذي تم تسجيله بمعدّل 60 لقطة في الثانية.
  • تم تشويه الدائرة في الصورة التي تم التقاطها من خلال مسار المعالجة.
  • تم اقتصاص الدائرة في الصورة التي تم التقاطها بسبب نسبة عرض إلى ارتفاع مفرطة طلب الالتقاط الذي يقلّل من ارتفاع الصورة أو عرضها.
  • تحتوي الدائرة في الصورة التي تم التقاطها على انعكاس في وسطها ولا تبدو مليئة بالكامل.

test_aspect_ratio_and_crop

يختبر هذا الإجراء ما إذا كانت الصور مشوّهة أو تم اقتصاصها بشكل غير متوقّع في مسار الصور. التقاط صور لدائرة على جميع التنسيقات التحقّق من أنّ الدائرة ليست مشوَّهة، وأنّ الدائرة لا تتحرّك من وسط الصورة، وأنّ الدائرة لا تغيّر حجمها بشكل غير صحيح مع نسب عرض إلى ارتفاع أو درجات دقة مختلفة

واجهات برمجة التطبيقات التي تم اختبارها:

مقبول: لا يتم تمديد الصور، ولا يختلف مركز الصور عن بعضها بأكثر من %3، ويتم الحفاظ على أكبر مجال ممكن للرؤية.

آليات حدوث الأعطال:

  • الكاميرا غير محاذية للدائرة المعروضة على الجهاز اللوحي في منتصف المشهد الذي تم التقاطه.
  • تم تشويه الدائرة في الصورة التي تم التقاطها من خلال مسار المعالجة.
  • يتم اقتصاص الصورة ذات الدقة المنخفضة مرتين في مسار معالجة الصور، ما يؤدي إلى اختلاف زاوية الرؤية بين الصور العالية الدقة والمنخفضة الدقة.
  • تم اقتصاص الدائرة في الصورة التي تم التقاطها بسبب نسبة عرض إلى ارتفاع مفرطة طلب الالتقاط الذي يقلّل من ارتفاع الصورة أو عرضها.
  • تحتوي الدائرة في الصورة التي تم التقاطها على انعكاس في وسطها ولا تبدو مليئة بالكامل.

test_multi_camera_alignment

يختبر مَعلمات معايرة الكاميرا ذات الصلة بوضع الكاميرا في أنظمة الكاميرات المتعدّدة. باستخدام الكاميرات الفرعية المتعدّدة، يتم التقاط صورة باستخدام إحدى الكاميرات. يحدِّد مركز الدائرة. تعرِض هذه السمة مركز الدائرة على إحداثيات الكرة الأرضية لكل كاميرا. تقارن هذه السمة الفرق بين مراكز دوائر الكاميرات في إحداثيات العالم. تتم إعادة إسقاط إحداثيات سطح الأرض إلى إحداثيات البكسل ومقارنتها بالإحداثيات الأصلية كأحد إجراءات التحقّق من الصحة. تقارن أحجام الدوائر للتحقّق مما إذا كانت أطوال التركيز للكاميرات مختلفة.

واجهات برمجة التطبيقات التي تم اختبارها:

مقبول: تكون مراكز الدوائر وأحجامها على النحو المتوقّع في الصور المعروضة مقارنةً بالصور التي تم التقاطها باستخدام بيانات معايرة الكاميرا وطول البعد البؤري.

آليات حدوث الأعطال:

  • LENS_INTRINSIC_CALIBRATION أو LENS_POSE_TRANSLATION أو LENS_POSE_ROTATION هي قيم التصميم وليست بيانات المعايرة الفعلية.
  • نظام الكاميرا غير مناسب لإعداد الاختبار. على سبيل المثال، اختبار نظام كاميرا عريضة ونطاق رؤية فائقة العرض باستخدام منصة اختبار RFoV لمزيد من المعلومات، يُرجى الاطّلاع على الأسئلة الشائعة حول حزمة ITS للكاميرا1.

test_preview_aspect_ratio_and_crop

على غرار اختبار test_aspect_ratio_and_crop للصور الثابتة، يتحقّق هذا الاختبار من تنسيقات المعاينة المتوافقة للتأكّد من عدم تمديد أو اقتصاص إطارات المعاينة بشكل غير ملائم. التحقّق من أنّ نسبة العرض إلى الارتفاع للدائرة لا تتغيّر، وأنّ الصور المقتطعة تحافظ على وضع الدائرة في وسط الإطار، وأنّ حجم الدائرة لا يتغيّر لتنسيق ثابت أو بدرجات دقة مختلفة (التحقّق من مجال الرؤية)

واجهات برمجة التطبيقات التي تم اختبارها:

مقبول: لا يتم تمديد الصور، ولا يختلف مركز الصور عن بعضها بأكثر من 3%، ويتم الحفاظ على أكبر مجال ممكن للرؤية.

test_preview_stabilization_fov

التحقّق من أحجام المعاينة المتوافقة لضمان اقتصاص مجال الرؤية بشكل مناسب يُسجِّل الاختبار فيديوهَين، أحدهما يتضمّن ميزة تثبيت الصورة في المعاينة ON، والآخر يتضمّن ميزة تثبيت الصورة في المعاينة OFF. يتم اختيار إطار تمثيلي من كل فيديو، ويتم تحليله للتأكّد من أنّ التغييرات في مجال الرؤية في الفيديوَين ضمن المواصفات.

واجهات برمجة التطبيقات التي تم اختبارها:

مقبول: تظل نسبة العرض إلى الارتفاع للدائرة ثابتة تقريبًا، ويظل موقع قلب الدائرة ثابتًا، ولا يتغيّر حجم الدائرة بأكثر من %20.

test_video_aspect_ratio_and_crop

التقاط فيديوهات لدائرة داخل مربّع على جميع تنسيقات الفيديو استخراج اللقطات الرئيسية والتأكّد من عدم تغيُّر نسبة العرض إلى الارتفاع للدائرة، تحافظ الصور المقتطعة على وضع الدائرة في المنتصف، ولا يتغيّر حجم الدائرة لتنسيق ثابت أو بدرجة دقة مختلفة (التحقّق من مجال الرؤية)

واجهات برمجة التطبيقات التي تم اختبارها:

مقبول: لا يتم تمديد إطارات الفيديو، ولا يختلف مركز الإطارات عن أكثر من %3، ويتم الحفاظ على أكبر مجال ممكن للرؤية.

scene5

يتطلّب المشهد 5 مشهدًا رماديًا مضاءً بشكلٍ موحّد. ويتم ذلك باستخدام موزع ضوء يوضع على عدسة الكاميرا. ننصحك باستخدام الناشر التالي: www.edmundoptics.com/optics/window-diffusers/optical-diffusers/opal-diffusing-glass/46168.

لإعداد المشهد، يمكنك إرفاق موزع أمام الكاميرا وتوجيه الكاميرا إلى مصدر إضاءة يبلغ 2000 لوكس تقريبًا. يجب أن تكون الصور التي تم التقاطها للمشهد 5 مُضاءة بشكلٍ غير مباشر بدون ظهور أي ميزات واضحة. في ما يلي نموذج لصورة:

scene5

لقطة المشهد 5

test_lens_shading_and_color_uniformity

يختبر هذا الاختبار ما إذا كان يتم تطبيق تصحيح تظليل العدسة بشكل مناسب، وما إذا كان يتم توزيع لون المشهد الأحادي اللون بالتساوي. يُجري هذا الاختبار على لقطة YUV باستخدام ميزة "التثبيت والالتقاط والعرض" التلقائية. يتم تقييم تظليل العدسة استنادًا إلى قناة y. يقيس متوسط قيمة y لكلّ كتلة عيّنات محدّدة، ويحدّد النجاح أو الفشل من خلال المقارنة مع قيمة y في الوسط. يتم تقييم اختبار اتّساق اللون في مساحة r/g وb/g.

واجهات برمجة التطبيقات التي تم اختبارها:

اجتياز: يجب أن يكون التباين في قيمة r/g وb/g أقل من% 20 عند نصف القطر المحدّد للصورة لاجتياز الاختبار.

scene6

المشهد 6 هو شبكة من الدوائر الصغيرة مع مربّع في زاوية واحدة للإشارة إلى الاتجاه. تكون الدوائر الصغيرة مطلوبة لاختبار وظيفة التكبير/التصغير على نطاقٍ كبير. يمكن أن تكون الاختبارات في المشهد 6 حسّاسة للّحافة، لذا اعتبارًا من الإصدار 15، يمكنك استخدام check_alignment.py في دليل tools لتفعيل التحقّق من محاذاة DUT والرسم البياني.

scene6

scene6

test_in_sensor_zoom

يختبر هذا الاختبار سلوك ميزة التكبير/التصغير في الكاميرا، والتي تنتج صورًا مقطوعة بتنسيق RAW.

عند ضبط حالة استخدام البث على CROPPED_RAW، يُجري الاختبار عمليتَي التقاط على نطاق التكبير/التصغير، وهما صورة RAW لمجال رؤية كامل (FoV) وصورة RAW تم اقتصاصها. يحوّل الاختبار الصور إلى صفائف RGB ويقلّل حجم الصورة RAW المقتطعة بالحجم الكامل إلى الحجم الذي يُبلغ عنه SCALER_RAW_CROP_REGION، ويحسب الفرق بين الصورتين باستخدام متوسّط الجذر التربيعي (RMS) في 3D.

واجهات برمجة التطبيقات التي تم اختبارها:

مقبول: يكون الفرق بين متوسّط الجذر المربّع (RMS) الثلاثي الأبعاد لصورة RAW التي تم اقتصاصها وخفض حجمها وصورة RAW الكاملة التي تم التقاطها باستخدام مجال الرؤية أقل من الحدّ المسموح به في الاختبار.

test_zoom

لاختبار سلوك التكبير/التصغير في الكاميرا يتم التقاط الصور على نطاق التكبير والتصغير والتحقّق مما إذا كانت الدوائر تكبر عندما تكبِّر الكاميرا. لكل تنسيق (YUV وJPEG)، يتم استخدام جلسة الالتقاط نفسها للكاميرا لتجميع 3A وإجراء عمليات الالتقاط.

واجهات برمجة التطبيقات التي تم اختبارها:

مقبول: يكون الحجم النسبي للدائرة التي تم التقاطها دقيقًا مقارنةً بنسبة التكبير/التصغير المطلوبة لضمان تكبير الكاميرا بشكل صحيح.

test_zoom

test_zoom للعثور على محيط الدائرة الأقرب إلى المركز

test_low_latency_zoom

يختبر سلوك التكبير/التصغير بوقت استجابة منخفض في الكاميرا. التقاط صور في نطاق التكبير باستخدام android.control.settingsOverride = 1 (SETTINGS_OVERRIDE_ZOOM) والتحقّق مما إذا كانت الدوائر في الصور الناتجة تتطابق مع نسب التكبير في البيانات الوصفية للتقاط يتم استخدام جلسة الالتقاط نفسها للكاميرا لتوحيد 3A و التقاط الصور.

واجهات برمجة التطبيقات التي تم اختبارها:

مقبول: يكون حجم الدائرة المُسجَّلة دقيقًا مقارنةً بنِسب التكبير والتصغير والبيانات الوصفية للنتيجة.

test_preview_video_zoom_match

اختبارات تُظهر أنّ معاينة الفيديو وإخراج الفيديو أثناء التسجيل والتكبير/التصغير يعرضان ويسجلان النتيجة نفسها تُحتسب هذه الدالة حجم الدائرة الأقرب إلى المركز بنِسب تكبير مختلفة، وتتحقّق ممّا إذا كان حجم الدائرة يزداد مع زيادة نسبة التكبير.

واجهات برمجة التطبيقات التي تم اختبارها:

مقبول: يكون الحجم النسبي للدائرة التي تم التقاطها دقيقًا مقارنةً بنسبة التكبير/التصغير المطلوبة في الفيديو والمعاينة.

VGA_640x480_key_frame.png

VGA_640x480_key_frame.png (قبل التكبير)

preview_640x480_key_frame.png

preview_640x480_key_frame.png (قبل التكبير)

VGA_640x480_key_frame_zoomed.png

VGA_640x480_key_frame.png (بعد التكبير)

preview_640x480_key_frame_zoomed.png

preview_640x480_key_frame.png (بعد التكبير)

test_preview_zoom

يُجري هذا الاختبار للتأكّد من أنّ نسبة التكبير/التصغير لكل إطار معاينة تتطابق مع البيانات الوصفية لالتقاط اللقطة المقابلة. يأخذ الاختبار لقطات معاينة على نطاق التكبير ويجد محيط الدائرة الأقرب إلى المركز. بعد ذلك، يتحقّق الاختبار من أنّ الدائرة المحدّدة تكبر وأنّ مركز الدائرة يتحرك بعيدًا عن مركز الصورة عندما تكبِّر الكاميرا الصورة.

واجهات برمجة التطبيقات التي تم اختبارها:

مقبول: يكون الحجم النسبي للدائرة المحدّدة دقيقًا بالنسبة إلى نسبة التكبير المسجّلة لنتيجة الالتقاط المقابلة لجميع ملفّات preview العرض. تكون المسافة النسبية للدائرة المحدّدة من مركز الصورة دقيقة بالنسبة إلى نسبة التكبير المسجّلة لنتيجة الالتقاط المقابلة لجميع لقطات المعاينة.

test_zoom

صور test_preview_zoom تعرض الدائرة المحدّدة الأقرب إلى المركز

test_session_characteristics_zoom

يختبر نطاق نسبة التكبير/التصغير لجميع إعدادات الجلسات المتوافقة المدرَجة في CameraCharacteristics#INFO_SESSION_CONFIGURATION_QUERY_VERSION. في كلّ من هذه الإعدادات، إذا كانت قيمة CameraDeviceSetup#isSessionConfigurationSupported تشير إلى "صحيح"، يتحقق الاختبار من إمكانية الوصول إلى نطاق نسبة التكبير/التصغير المعروض في CameraDeviceSetup#getSessionCharacteristics.

واجهات برمجة التطبيقات التي تم اختبارها:

اجتياز: يمكن الوصول إلى الحد الأدنى والحد الأقصى لنسب التصغير لكل SessionConfiguration متوافقة مُدرَجة في CameraCharacteristics#INFO_SESSION_CONFIGURATION_QUERY_VERSION.

scene7

المشهد 7 هو إطار مستطيل مقسم إلى أربعة أرباع متساوية، تم ملء كل منها بلون مختلف. في منتصف المستطيل، يظهر رسم بياني للجانب المائل لفحص الحدة. تتم محاذاة علامات ArUco الأربعة مع الزوايا الخارجية الأربعة للمستطيل للمساعدة في الحصول على إحداثيات دقيقة لإطار المستطيل الرئيسي بنسب تكبير مختلفة.

scene7

scene7

test_multi_camera_switch

يتحقق هذا الاختبار من أنّه أثناء تسجيل المعاينة بنسب تكبير مختلفة، يؤدي التبديل بين عدسة العرض الفائق العرض (UW) والعدسة الواسعة (W) إلى قيم مشابهة لقيم RGB.

يستخدم الاختبار نسب تكبير مختلفة ضمن النطاق المحدَّد مسبقًا لإجراء تسجيل لمعاينة ديناميكية وتحديد النقطة التي تتغيّر فيها الكاميرا المادية. تشير هذه النقطة إلى نقطة التداخل بين عدسة UW وعدسة W.

يتم تحليل اللقطات التي تم التقاطها عند نقطة التداخل وقبلها لتحديد مستوى التعريض التلقائي (AE) وموازنة اللون الأبيض التلقائية (AWB) والتركيز التلقائي (AF).

يضمن التحقّق من "التثبيت التلقائي للصورة" أنّ تغيير مستوى الإضاءة ضمن النطاق المتوقّع لكلٍّ من صور عدسة "العرض الفائق العرض" و"العرض العادي". يتحقق التحقّق من توازن اللون الأبيض التلقائي من أنّ نِسب R/G وB/G ضمن القيم الحدية لكلٍّ من صور عدسة UW وW. يُقيّم التحقّق من ضبط تركيز الصورة قيمة التقدير الحدّة استنادًا إلى متوسّط حجم التدرّج بين صور عدسة الالتقاط الفائق العرض وصور عدسة الالتقاط العريض.

أثناء تنفيذ هذا الاختبار، إذا كان تأثير "موiré" يتداخل مع النتائج، استخدِم جهازًا لوحيًا بدرجة دقة أعلى من قائمة قائمة الأجهزة اللوحية المعتمَدة لاختبار ITS للكاميرا.

واجهات برمجة التطبيقات التي تم اختبارها:

اجتياز: لاجتياز الاختبار، يجب اجتياز عمليات التحقّق من AE وAWB. لا تُستخدَم نتائج التحقّق من AF إلا لأغراض التسجيل. في ما يلي معايير كل عملية تحقّق:

  • التحقّق من التعرّف التلقائي على المشهد: يجب أن يكون تغيير درجة النصوع بين الصور الملتقطة بعدسة فائقة العرض والعدسة الواسعة أقل من 4% لجميع البقع الملونة إذا كان الجهاز متوافقًا مع كل من ae_regions و awb_regions. إذا كان الخيار ae_regions متاحًا فقط، يجب أن تستوفي قيم القطعة الرمادية فقط المعايير.
  • التحقّق من توازن اللون الأبيض: يجب أن يكون الفرق بين قيم R/G وB/G لصور عدسة UW وW أقل من% 3 لبقعة اللون الرمادي، ويجب أن يكون أقل من% 10 لبقع الألوان الأخرى إذا كان الجهاز متوافقًا مع كل من ae_regions و awb_regions.
  • التحقّق من ضبط تركيز الصورة التلقائي: يجب أن تكون حدة الصورة التي تم التقاطها باستخدام عدسة W أعلى من الحدة التي تم التقاطها باستخدام عدسة UW.

scene8

"المشهد 8" هو إطار مستطيل مقسم إلى أربع مناطق متساوية، يحتوي كل منها على صورة عمودية تم التقاطها بمستوى تعريض مختلف أو تم تطبيق ظل مختلف عليها (ظل أزرق، مستوى تعريض أعلى، مستوى تعريض أقل، ظل أصفر). تتم محاذاة أربعة علامات ArUco مع الزوايا الخارجية الأربعة للمستطيل للحصول على إحداثيات دقيقة لإطار المستطيل الرئيسي.

scene8

scene8

test_ae_awb_regions

يختبر هذا الاختبار اختلاف قيم RGB ودرجة النصوع عند معاينة التسجيل في مناطق مختلفة لإعدادات ميزة "التثبيت التلقائي للتعريض" (AE) وميزة "موازنة اللون الأبيض التلقائية" (AWB).

يسجِّل الاختبار تسجيلًا لمعاينة مدته ثماني ثوانٍ، مع إجراء قياس مزدوج لمستوى الإضاءة (AE) ودرجة حرارة اللون (AWB) في كلّ من الأرباع لمدة ثانيتين لكلّ منها. بعد ذلك، يستخرج الاختبار إطارًا من تسجيل المعاينة لكل منطقة، ويستخدم الإطارات المستخرَجة لإجراء عمليات التحقّق التالية من ميزة "التثبيت التلقائي للصورة" وميزة "توازن اللون الأبيض التلقائي":

  • التحقّق من ميزة "التثبيت التلقائي للصورة": للتحقّق من أنّ اللقطة التي تقيس الإضاءة في المنطقة التي تم فيها تقليل سطوع الصورة تحتوي على قيمة سطوع أعلى بنسبة تزيد عن% 1 مقارنةً باللقطة التي تقيس الإضاءة في المنطقة التي تم فيها زيادة سطوع الصورة. يضمن ذلك أنّه يتم تخفيف عتمة الصور عند قياس الإضاءة في منطقة مظلمة.
  • التحقّق من توازن اللون الأبيض التلقائي: للتحقّق من أنّ نسبة اللون الأحمر إلى اللون الأزرق (من متوسط قيم RGB للصورة) في اللقطة التي تحتوي على منطقة قياس اللون الأزرق أعلى من ‎2% مقارنةً باللقطة التي تحتوي على منطقة قياس اللون الأصفر. يتحقق هذا من أنّ الصور تحتوي على قيمة RGB متوازنة عند قياس منطقة صفراء (دافئة) أو زرقاء (باردة).

واجهات برمجة التطبيقات التي تم اختبارها:

اجتياز: اجتياز عمليات التحقّق من AE وAWB

آليات حدوث الأعطال:

  • إنّ رصد جميع علامات ArUco الأربعة بدقة أمر ضروري لإجراء هذا الاختبار. إذا تعذّر التعرّف على الصورة في المحاولة الأولى، يحاول النظام إجراء محاولة ثانية باستخدام نسخة بالأبيض والأسود من الصورة. تمثّل الصورة التالية ذات التدرّج الرمادي خطوة المعالجة الثانوية.

    عدم محاذاة علامات ArUco

scene9

يتألف المشهد 9 من آلاف الدوائر ذات الأحجام والألوان العشوائية لإنشاء مشهد بمعدل تكرار منخفض جدًا لاختبار خوارزميات ضغط JPEG.

scene9

scene9

test_jpeg_high_entropy

يختبر هذا الاختبار عمل ضغط JPEG للكاميرا في المشهد 9 مع محتوى عالي التشويش وعامل جودة JPEG مضبوطًا على ‎100%. يتم زيادة عامل التكبير لضمان أن يملأ المشهد المعروض على الجهاز اللوحي مجال رؤية الكاميرا.

واجهات برمجة التطبيقات التي تم اختبارها:

اجتياز: تم ضغط ملف JPEG بشكل صحيح وكتابته وقراءته من القرص.

test_jpeg_quality

لاختبار جودة ضغط JPEG في الكاميرا انتقِل إلى مختلف جودة ملفات JPEG من خلال android.jpeg.quality وتأكَّد من أنّ جداول الترميز تتغيّر بشكل صحيح.

واجهات برمجة التطبيقات التي تم اختبارها:

القبول: تنخفض مصفوفة الترميز مع زيادة الجودة. (تمثّل المصفوفة عامل القسمة).

test_jpeg_quality

متوسطات مصفوفة DQT للّون الأسود/الأبيض/اللون في الكاميرا الخلفية لهاتف Pixel 4 مقارنةً بجودة JPEG

تعذّر تنفيذ test_jpeg_quality

مثال على اختبار تعذّر إكماله

يُرجى العلم أنّه بالنسبة إلى الصور ذات الجودة المنخفضة جدًا (jpeg.quality < 50)، لا يحدث أي زيادة في الضغط في مصفوفة الترميز.

scene_video

المشهد scene_video هو مشهد فيديو. يتألّف من أربع circolored دوائر مختلفة تتحرّك ذهابًا وإيابًا بمعدّلات عرض مختلفة للإطارات على خلفي بيضاء.

scene_video

test_preview_frame_drop

يختبر هذا الاختبار الحفاظ على معدّل عرض اللقطات المطلوب في المعاينة مع مشهد ديناميكي. يتم إجراء هذا الاختبار على جميع الكاميرات التي يمكن للتطبيقات التابعة لجهات خارجية الوصول إليها.

واجهات برمجة التطبيقات التي تم اختبارها:

مقبول: يكون معدّل عرض اللقطات في المعاينة هو الحدّ الأقصى لنطاق معدّل عرض اللقطات المطلوب، ويكون متوسّط التباين بين اللقطات المتتالية أقل من الحدّ القصوى المسموح به في الاختبار.

scene_extensions

اختبارات scene_extensions مخصّصة لإضافات الكاميرا ويجب استخدام Camera ITS-in-a-Box، لأنّها تتطلّب التحكّم الدقيق في بيئة الاختبار. بالإضافة إلى ذلك، يجب التحكّم في جميع عمليات تسرُّب الضوء. قد يتطلّب ذلك تغطية منصة الاختبار والجهاز الذي يتم اختباره والجهاز اللوحي بقطعة قماش، بالإضافة إلى إزالة تسرُّب الضوء من الشاشة الأمامية للجهاز الذي يتم اختباره.

scene_hdr

يتألّف مشهد scene_hdr من صورة عمودية على اليسار ورمز استجابة سريعة منخفض التباين على اليمين.

scene_hdr

scene_hdr

test_hdr_extension

اختبار إضافة النطاق العالي الديناميكية (HDR) يتم التقاط الصور مع تفعيل الإضافة أو بدون تفعيلها، والتحقّق مما إذا كانت الإضافة تجعل رمز الاستجابة السريعة أكثر رصدًا.

واجهات برمجة التطبيقات التي تم اختبارها:

مقبول: تعمل إضافة HDR على تقليل عدد تغييرات التباين اللازمة لرصد رمز الاستجابة السريعة أو تقليل التدرّج اللوني في رمز الاستجابة السريعة.

scene_low_light

يتألّف مشهد scene_low_light من شبكة من المربّعات بدرجات مختلفة من الرمادي على خلفية سوداء، وتكون شبكة المربّعات محاطة بخط محيطي أحمر. يتم ترتيب المربّعات في اتجاه منحنى هيلبرت.

scene_low_light

scene_low_light

test_night_extension

اختبار إضافة "الإضاءة الليلية" تلتقط المقاطع عند تفعيل الإضافة، وتعمل على تنفيذ ما يلي:

  • رصد وجود 20 مربّعًا
  • احتساب مستوى النصوع المحاط بكل مربّع
  • احتساب متوسط قيمة الإضاءة في أول 6 مربّعات وفقًا لاتجاه شبكة منحنى هيلبرت
  • تُحتسب هذه السمة الفرق في قيمة المقياس اللوني للّون الأبيض/الأسود للمربّعات المتتالية (على سبيل المثال، المربّع 2 - المربّع 1) حتى المربّعَين 5 و6 (المربّع 6 - المربّع 5)، وتجد متوسط الفروق الخمسة المحسوبة.

واجهات برمجة التطبيقات التي تم اختبارها:

مقبول: يجب أن يكون متوسّط قيمة درجة التباين في أول 6 مربّعات 85 على الأقل، ومتوسّط الفرق في قيمة درجة التباين في المربّعات المتتالية حتى المربّع 5 والمربّع 6 يجب أن يكون 17 على الأقل.

يوضّح الرسم البياني التالي للسطوع شكل نتيجة الاختبار التي تشير إلى أنّ الجهاز اجتاز الاختبار.

scene_low_light_night_pass

test_low_light_boost_extension

اختبار وضع "تحسين الإضاءة المنخفضة" للتعرّف التلقائي على الأجسام إذا كانت Camera2 تتيح وضع التعرّض التلقائي المحسَّن للضوء المنخفض، يتم إجراء هذا الاختبار لمحاولة تحسين أداء Camera2. إذا كانت إضافة "الوضع الليلي" متوافقة مع الكاميرا وكانت الإضافة تتوافق مع وضع التعرّض التلقائي "تحسين الإضاءة المنخفضة"، يتم أيضًا إجراء هذا الاختبار لإضافة "الوضع الليلي" في الكاميرا. يضبط هذا الاختبار وضع "التثبيت التلقائي للصورة" على ميزة "تحسين الإضاءة المنخفضة"، ويأخذ لقطة من المعاينة، وينفّذ ما يلي:

  • رصد وجود 20 مربّعًا
  • احتساب مستوى النصوع المحدود بكل مربّع
  • احتساب متوسط قيمة الإضاءة في أول 6 مربّعات وفقًا لاتجاه شبكة منحنى هيلبرت
  • تُحتسب هذه السمة الفرق في قيمة المقياس اللوني للّون الأبيض/الأسود للمربّعات المتتالية (على سبيل المثال، المربّع 2 - المربّع 1) حتى المربّعَين 5 و6 (المربّع 6 - المربّع 5)، وتجد متوسط الفروق الخمسة المحسوبة.

واجهات برمجة التطبيقات التي تم اختبارها:

مقبول: يجب أن يكون متوسّط قيمة الملوّنة للصفوف الستة الأولى 70 على الأقل، ومتوسّط الفرق في قيمة الملوّنة للصفوف المتتالية حتى الصفين 5 و6 يجب أن يكون 17 على الأقل.

scene_flash

تتطلّب اختبارات scene_flash مشهدًا مظلمًا في مربّع دمج البيانات من المستشعرات.

test_auto_flash

يختبر هذا الاختبار تفعيل الفلاش التلقائي في بيئة مظلمة للكاميرات الخلفية والأمامية. في الكاميرات الأمامية، يستخدم الفلاش التلقائي الشاشة لمحاولة إضاءة المشهد، وليس وحدة فلاش خارجية. يتحقّق الاختبار من أنّه يتم تفعيل ميزة الوميض التلقائي من خلال التحقّق من أنّ مركز صورة المربّع يصبح أكثر إشراقًا عند تفعيل ميزة الوميض التلقائي. لتشغيل الفلاش التلقائي، يجب إطفاء المصابيح في منصة الاختبار. ويمكن إطفاء المصابيح تلقائيًا باستخدام وحدة تحكّم Arduino. يجب أن يكون المشهد مظلمًا تمامًا لكي يعمل الاختبار بشكلٍ صحيح. يجب تثبيت تطبيق Jetpack Camera (JCA) على الجهاز قبل الاختبار. يعتمد الفلاش التلقائي للكاميرات المُوجَّهة للخلف على حالة "ضبط الإضاءة التلقائي" (AE) لتفعيله، ولكن الفلاش التلقائي للكاميرات المُوجَّهة للخلف لا يعتمد على "ضبط الإضاءة التلقائي" ويتم تفعيله دائمًا.

واجهات برمجة التطبيقات التي تم اختبارها:

مقبول: يكون مركز صورة المربّع الذي تم تفعيل الفلاش التلقائي فيه أكثر إشراقًا مقارنةً بصورة المشهد الأصلية في جميع الكاميرات.

test_flash_strength

يختبر هذا الاختبار ما إذا كان يتم تنفيذ التحكّم في قوة الفلاش في وضع SINGLE بشكل صحيح.

للتحقّق من أنّه إذا كان الجهاز يتيح التحكّم في قوة الفلاش أثناء استخدام الكاميرا في وضع SINGLE، تتغيّر قوة الفلاش مع مستويات القوة المطلوبة المختلفة التحقّق من أنّ ميزة التحكّم في قوة الفلاش تعمل مع AE_MODES مختلفة على سبيل المثال، إذا كان وضع التعريض التلقائي هو ON أو OFF، سيؤثّر مستوى شدة فلاش الكامير في السطوع، وإذا كان الوضع هو ON_AUTO_FLASH، لن يؤثّر مستوى شدة فلاش الكامير في السطوع. لإجراء الاختبار، يجب إطفاء الأضواء في منصة الاختبار. يمكن إطفاء الأضواء تلقائيًا باستخدام وحدة التحكّم Arduino. يجب أن يكون المشهد مظلمًا تمامًا لكي يعمل الاختبار بشكل صحيح.

واجهات برمجة التطبيقات التي تم اختبارها:

المرور:

عندما يكون وضع التعريض التلقائي هو ON أو OFF، يزداد سطوع <2fr>أجزاء الصورة مع زيادة مستوى قوة الفلاش من عدم استخدام الفلاش إلى FLASH_SINGLE_STRENGTH_MAX_LEVEL. عندما يكون وضع التعريض التلقائي هو ON_AUTO_FLASH، يكون الفرق في سطوع أجزاء الصورة ضمن الحدود المسموح بها مع زيادة مستوى قوة الفلاش من عدم استخدام الفلاش إلى FLASH_SINGLE_STRENGTH_MAX_LEVEL.

test_led_snapshot

اختبارات للتأكّد من أنّ لقطات الإضاءة المميّزة لا تُشبع الصورة أو تُضفي عليها لونًا

يضيف هذا الاختبار وحدة تحكّم في الإضاءة إلى صندوق دمج البيانات من أجهزة الاستشعار للتحكّم في المصابيح. عندما تكون الأضواء مضاءة على OFF، يأخذ الاختبار لقطة باستخدام وضع AUTO_FLASH على ON. أثناء عملية الالتقاط هذه، يُجري الاختبار تسلسلاً للتقاط الصور قبل أن يتم ضبط عامل التفعيل aePrecapture على START، ويضبط نية الالتقاط على Preview لإجراء عملية الالتقاط باستخدام الفلاش.

بما أنّ اللقطة تحتوي على نقطة ساخنة مميزة بسبب الفلاش، يحسب الاختبار متوسط صورة الفلاش للّقطة بأكملها ويتحقّق مما إذا كانت القيمة ضمن النطاق (68، 102). للتحقّق مما إذا كانت الصورة متوازنة بيضاويًا بشكل معقول، يحسب الاختبار نسبة R/G ونسبة B/G ويتحقّق مما إذا كانت النِسب تتراوح بين 0.95 و1.05.

واجهات برمجة التطبيقات التي تم اختبارها:

مقبول: تكون نسبة R/G ونسبة B/G ضمن النطاق 0.95 و1.05. يكون متوسّط سطوع الصورة ضمن النطاق (68، 102).

test_preview_min_frame_rate

يختبر هذا الاختبار ما إذا كان عدد اللقطات في الثانية للمعاينة ينخفض بشكل صحيح في المشهد المظلم. لكي يعمل هذا الاختبار بشكلٍ صحيح، يجب أن يوقِف المشغِّل المصابيح في منصة الاختبار أو يوقِفها يدويًا باستخدام وحدة التحكّم.

واجهات برمجة التطبيقات التي تم اختبارها:

مقبول: يكون معدّل عرض اللقطات في المعاينة هو الحدّ الأدنى لنطاق معدّل عرض اللقطات المطلوب، ويكون اختلاف اللقطات أقل من الحدّ المسموح به المطلق الذي تم ضبطه في الاختبار.

test_torch_strength

يختبر هذا الاختبار ما إذا كان يتم تنفيذ التحكّم في قوة الفلاش في وضع TORCH بشكل صحيح.

التحقّق من أنّه إذا كان الجهاز يتيح التحكّم في قوة الفلاش أثناء استخدام الكاميرا في وضع TORCH، تتغيّر قوة المصباح اليدوي مع مستويات القوة المختلفة المطلوبة التحقّق من أنّ ميزة التحكّم في قوة الفلاش تعمل مع AE_MODES مختلفة على سبيل المثال، إذا كان وضع التعريض التلقائي هو ON أو OFF، سيؤثّر مستوى شدة فلاش الكامير في السطوع، وإذا كان الوضع هو ON_AUTO_FLASH، لن يؤثّر مستوى شدة فلاش الكامير في السطوع. للتحقّق من أنّ قوة ضوء المصباح تظلّ كما هي طوال مدة استخدام وضع "التصوير المتسلسل"، ما يحاكي جلسة تصوير فيديو. لإجراء الاختبار، يجب إطفاء الأضواء في منصة الاختبار. ويمكن إطفاء الأضواء تلقائيًا باستخدام وحدة التحكّم Arduino. يجب أن يكون المشهد مظلمًا تمامًا لكي يعمل الاختبار بشكلٍ صحيح.

واجهات برمجة التطبيقات التي تم اختبارها:

المرور:

عندما يكون وضع التعريض التلقائي هو ON أو OFF، يزداد سطوع مجموعات اللقطات المميّزة في الصورة مع زيادة مستوى قوة الفلاش من عدم استخدام الفلاش إلى FLASH_TORCH_STRENGTH_MAX_LEVEL. عندما يكون وضع التعريض التلقائي هو ON_AUTO_FLASH، يكون الفرق في سطوع أجزاء اللقطات المتسلسلة للصورة ضمن الحدود المسموح بها مع زيادة مستوى قوة الفلاش من عدم استخدام فلاش إلى FLASH_TORCH_STRENGTH_MAX_LEVEL.

sensor_fusion

تتطلّب اختبارات دمج البيانات من أجهزة الاستشعار تحريك الهاتف بطريقة معيّنة أمام نمط اشتهرت به لعبة الشطرنج وعلامات ArUco. للحصول على أفضل النتائج، تأكَّد من تثبيت الرسم البياني للاختبار بشكل مسطّح. تؤثر الرسوم البيانية غير المستوية في عمليات احتساب التناوب في العديد من الاختبارات. يجب أن يملأ الرسم البياني الجزء الخلفي من مربّع دمج بيانات الاستشعار من خلال الطباعة بقياس 17 بوصة × 17 بوصة (43 × 43 سم). يمكن إجراء اختبارات sensor_fusion آليًا باستخدام Sensor Fusion Box.

الرسم البياني لدمج بيانات المستشعرات

الرسم البياني لدمج بيانات المستشعرات

رسم بياني لدمج بيانات المستشعرات في &quot;وحدة التحكّم&quot;

رسم بياني لدمج بيانات المستشعرات يملأ الجزء الخلفي من مربّع دمج بيانات المستشعرات

test_lens_intrinsic_calibration

اختبارات لمعرفة ما إذا كان المركز البصري للعدسة يتغيّر بشكل أساسي عند تحريك العدسة بسبب ميزة "التثبيت البصري للصور" (OIS) إذا كانت عيّنات العدسة الأساسية متوفرة، يتم اختبار ما إذا كان المركز البصري لعينات العدسة الأساسية يتغيّر عند تحرّك العدسة بسبب ميزة "التثبيت البصري للصور" (OIS).

واجهات برمجة التطبيقات التي تم اختبارها:

مقبول: يتغيّر المركز البصري للعدسة بشكل أساسي ببكسل واحد أو أكثر. إذا كانت عيّنات العدسة الأساسية متاحة، يتغيّر مركزا العدسة البصريان بوحدة بكسل واحدة أو أكثر.

test_lens_intrinsic_calibration_example.png

مثال على مخطّط test_lens_intrinsic_calibration يعرض تغييرات النقاط الرئيسية بالبكسل لكل إطار

test_multi_camera_frame_sync

اختبارات تُثبت أنّ الطوابع الزمنية للإطارات التي تم التقاطها بواسطة الكاميرا المنطقية تقع ضمن 10 مللي ثانية من خلال محاسبة زوايا المربعات ضمن لوحة الشطرنج لتحديد الطابع الزمني

واجهات برمجة التطبيقات التي تم اختبارها:

مقبول: لا تتغيّر الزاوية بين الصور من كل كاميرا بشكل ملحوظ أثناء تدوير الهاتف.

test_preview_distortion

يختبر هذا الاختبار تصحيح التشوه في كل إطار معاينة يتم التقاطه عند مستويات تكبير مختلفة. بالنسبة إلى كل إطار معاينة، يحسب الاختبار النقاط المثالية استنادًا إلى العناصر الداخلية والخارجية للكاميرا. في مثال الصورة، تظهر النقاط المثالية باللون الأخضر، والنقاط الفعلية بالّلون الأحمر. يتم احتساب خطأ التشويه استنادًا إلى جذر متوسط الخطأ التربيعي (RMS) لمسافة البكسل بين النقاط الفعلية والنقاط المثالية. تُستخدَم الإضاءات الخضراء والحمراء على الصورة لتحديد منطقة الخطأ في التشوه visually.

test_preview_distortion_example.jpg

صورة لوحة شطرنج تظهر فيها النقاط المثالية باللون الأخضر والنقاط الفعلية باللون الأحمر

واجهات برمجة التطبيقات التي تم اختبارها:

مقبول: يكون خطأ التشويه المعدَّل لكل إطار معاينة أقل من الحدّ الأدنى الذي تم ضبطه في الاختبار.

test_preview_stabilization

اختبارات تُظهر أنّ الفيديو الذي تم تحسينه في المعاينة يدور بدرجة أقل من الدوران في أداة الاستشعار الدوراني

واجهات برمجة التطبيقات التي تم اختبارها:

مقبول: الحد الأقصى لدوران الزاوية على مدار اللقطات أقل من% 70 من دوران أداة التسوية.

في ما يلي أمثلة على فيديوهات تم تحسينها باستخدام ميزة "التثبيت" وأخرى بدونها.

  • نموذج فيديو تم تثبيته

  • عيّنة فيديو بدون تثبيت

test_sensor_fusion

يختبر هذا الاختبار الفرق في الطابع الزمني بين الكاميرا وجهاز الاستشعار الدوراني لتطبيقات الواقع المعزّز والواقع الافتراضي. يتم تدوير الهاتف بزاوية 90 درجة 10 مرات أمام نمط لوحة الشطرنج. تستغرق الحركة ذهاباً وإيابًا حوالي ثانيتين. يتم تخطّي هذا الاختبار في حال عدم تضمين أداة جيروسكوب أو إذا لم تكن مَعلمة مصدر الطابع الزمني REALTIME مفعّلة.

يُنشئ اختبار test_sensor_fusion عددًا من المخططات. في ما يلي المخطّطان الأكثر أهمية لتصحيح الأخطاء:

  • test_sensor_fusion_gyro_events: تعرِض هذه البطاقة أحداث الجيروسكوب للهاتف أثناء الاختبار. تشير الحركة في الاتجاهَين x وy إلى أنّ الهاتف ليس مثبّتًا بإحكام على لوحة التثبيت، ما يقلل من احتمال اجتياز الاختبار. يعتمد عدد الدورات في الرسم البياني على سرعة الكتابة لحفظ اللقطات.

    test_sensor_fusion_gyro_events.png

    test_sensor_fusion_gyro_events

  • test_sensor_fusion_plot_rotations: تعرِض هذه البطاقة محاذاة الجيروسكوب وأحداث الكاميرا. يجب أن يعرض هذا المخطط حركة متطابقة بين الكاميرا و الجيروسكوب بدقة تصل إلى ±1 ملي ثانية.

    test_sensor_fusion_plot_rotations.png

    test_sensor_fusion_plot_rotations

واجهات برمجة التطبيقات التي تم اختبارها:

مقبول: يجب أن يكون الفارق الزمني بين الطوابع الزمنية للكاميرا والجيروسكوب أقل من 1 ملي ثانية وفقًا لالقسم 7.3.9 من مستند CDD الخاص بأجهزة الاستشعار العالية الدقة [C-2-14].

آليات حدوث الأعطال:

  • خطأ في الانحراف: لم يتم ضبط الانحراف في أداة التحكّم في الكاميرا بشكل صحيح ليكون ضمن +/-1 ملي ثانية.
  • انخفاض عدد اللقطات: لا تكون عملية النقل سريعة بما يكفي لالتقاط 200 لقطة بشكل متتالٍ.
  • أخطاء في المقبس: لا يمكن لجهاز adb الاتصال بجهاز DUT بشكل موثوق لفترة كافية ل ejecutant الاختبار.
  • الرسم البياني غير مثبّت بشكلٍ مستوٍ. يحتوي الرسم البياني test_sensor_fusion_plot_rotations على لقطات يختلف فيها دوران الجيروسكوب والكاميرا بشكل كبير أثناء دوران الكاميرا في أجزاء الرسم البياني غير المستوية.
  • الكاميرا غير مثبَّتة بشكل مستوٍ. يعرض الرسم البياني test_sensor_fusion_gyro_events الحركة في مستوىَي X وY. يُرجى العِلم أنّ هذا العُطل أكثر شيوعًا في الكاميرات الأمامية لأنّ الكاميرا الخلفية غالباً ما تَتضمّن نتوءًا بارزًا عن بقية جسم الهاتف، ما يؤدي إلى حدوث ميل عند تثبيت الجزء الخلفي من الهاتف على لوحة التثبيت.

test_video_stabilization

اختبارات تُظهر أنّ الفيديو الذي تم تثبيته يدور بدرجة أقل من الدوران الناتج عن أداة التسوية التلقائية

واجهات برمجة التطبيقات التي تم اختبارها:

مقبول: الحد الأقصى لدوران الزاوية على مدار اللقطات أقل من% 60 من دوران أداة التسوية.

في ما يلي أمثلة على فيديوهات تم تحسينها باستخدام ميزة "التثبيت" وأخرى بدونها.

  • نموذج فيديو تم تثبيته

  • عيّنة فيديو بدون تثبيت

feature_combination

تتحقّق اختبارات feature_combination من عمل الميزات بشكل صحيح عند تفعيل ميزات متعددة للكاميرا في الوقت نفسه. تستخدِم هذه الاختبارات ملف صورة لوحة الشطرنج نفسه المستخدَم في مشهد دمج البيانات من أجهزة الاستشعار.

test_feature_combination

اختبار جميع مجموعات عمليات البث المختلفة، وثبات الاطِّلاع، ونطاق عدد اللقطات في الثانية المستهدَف، وفيديو 10 بت بنطاق عالي الديناميكية، ودقة HDR الفائقة التي يتوافق معها جهاز الكاميرا يستهلك هذا الاختبار ذاكرة بشكل كبير، لذا ننصح باستخدام مضيف مزوّد بذاكرة وصول عشوائي سعتها 128 غيغابايت على الأقل.

في الإصدار 15 من Android والإصدارات الأحدث، يتضمّن ملف الضبط حقل log_feature_combo_support الذي يكون تلقائيًا False. عند ضبط الحقل log_feature_combo_support على True، يُجري الاختبار جميع تركيبات الميزات المتوافقة، ويُسجّل النتائج في ملف proto بدون أن يؤدي ذلك إلى عدم اجتياز الاختبار. لاختبار الامتثال، يجب ضبط الحقل log_feature_combo_support على False.

واجهات برمجة التطبيقات التي تم اختبارها:

اجتياز: لكل مجموعة من الميزات المتوافقة:

  • يتم تحسين جودة معاينة البث إذا كانت ميزة "تحسين جودة المعاينة" مفعّلة.
  • يتراوح معدل عرض اللقطات في المعاينة ضمن AE_TARGET_FPS_RANGE الذي تم ضبطه.
  • تطابق مساحة اللون في بث المعاينة المسجّل المساحة التي تم ضبطها.
  • تحتوي عملية الالتقاط بدقة HDR فائقة على خريطة مكاسب صالحة.