Pruebas ITS de cámara

Esta página proporciona una lista completa de las pruebas realizadas en Camera Image Test Suite (ITS), que forma parte del Verificador de Android Compatibility Test Suite (CTS). Las pruebas ITS son pruebas funcionales, lo que significa que no miden la calidad de la imagen, sino que todas las funciones de la cámara anunciadas funcionan como se esperaba. Este documento permite a los desarrolladores y evaluadores comprender qué hacen las pruebas individuales y cómo depurar las fallas de las pruebas.

La cámara ITS realiza pruebas según las propiedades requeridas de la cámara, el nivel de API y el nivel de clase de rendimiento multimedia (MPC). Para el nivel de API, ITS utiliza ro.product.first_api_level para controlar las pruebas agregadas en un nivel de API específico que prueban experiencias de usuario negativas para la funcionalidad en niveles de API inferiores. ITS utiliza ro.vendor.api_level para realizar pruebas de funciones agregadas en un nivel de API específico que requieren nueva capacidad de hardware. Si se define ro.odm.build.media_performance_class para un dispositivo, ITS requiere que se ejecuten pruebas específicas según el nivel de MPC.

Las pruebas se agrupan por escena de la siguiente manera:

  • scene0 : Captura de metadatos, jitter, giroscopio, vibración
  • escena1 : exposición, sensibilidad, compensación EV, YUV frente a JPEG/RAW
  • escena2 : Detección de rostros, pruebas que requieren escenas en color u oscuridad total
  • Escena 3 : mejora de bordes, movimiento de lente.
  • escena4 : Relación de aspecto, recorte, campo de visión
  • escena 5 : sombreado de lentes
  • Escena 6 : Zoom
  • scene_extensions : extensiones de cámara
  • sensor_fusion : compensación de sincronización de cámara/giroscopio

Consulte las secciones individuales para obtener una descripción de cada escena.

escena0

Las pruebas de Scene0 no requieren información de escena específica. Sin embargo, el teléfono debe estar estacionario para realizar pruebas de giroscopio y vibración.

prueba_burst_capture

Verifica que todo el proceso de captura pueda mantenerse al día con la velocidad de captura de tamaño completo y el tiempo de CPU.

API probadas:

Pasar: captura una ráfaga de imágenes en tamaño completo y la cámara es lo suficientemente rápida como para evitar el tiempo de espera.

test_capture_result_dump

Prueba que se devuelve un resultado de captura de una captura manual y luego lo vuelca.

API probadas:

Pasar: completa la captura y vuelca los resultados de la captura.

prueba_gyro_bias

Prueba si el giroscopio tiene una salida estable cuando el dispositivo está estacionario. Los datos se representan como un promedio de 20 puntos de datos.

API probadas:

Pasa: el delta de la lectura del giroscopio es inferior a 0,01 con el tiempo.

test_gyro_bias_plot.png

test_gyro_bias_plot.png

prueba_jitter

Mide la fluctuación en las marcas de tiempo de la cámara.

API probadas:

Pasa: hay al menos un delta de 30 ms entre fotogramas.

test_jitter_plot.png

test_jitter_plot.png (Tenga en cuenta el pequeño rango del eje y. En realidad, la fluctuación es pequeña en este gráfico).

prueba_metadatos

Prueba la validez de las entradas de metadatos. Mira los resultados de la captura y las características de la cámara de los objetos. Esta prueba utiliza valores de exposición y ganancia auto_capture_request porque el contenido de la imagen no es importante.

API probadas:

Pasar: nivel de hardware, rollingShutterSkew , etiquetas frameDuration , timestampSource , croppingType , blackLevelPattern , pixel_pitch , FoV y distancia hiperfocal están presentes y tienen valores válidos.

test_param_sensitivity_burst

Prueba que el parámetro android.sensor.sensitivity se aplica correctamente en ráfaga. Inspecciona únicamente los metadatos de salida.

API probadas:

Pasa: Los datos de salida tienen una tolerancia de error inferior al 0,2%.

prueba_lectura_escritura

Prueba que el dispositivo escribe los valores correctos de exposición y ganancia leyendo los metadatos de captura.

API probadas:

Pasar: los valores de lectura y escritura coinciden en todas las tomas.

eventos_sensor_prueba

Prueba que el dispositivo consulta e imprime eventos de sensores para dispositivos que anuncian soporte de fusión de sensores. Los sensores esperados son acelerómetro, giroscopio y magnetómetro. Esta prueba sólo funciona si la pantalla está encendida, es decir, el dispositivo no está en modo de espera.

API probadas:

Pasar: Se reciben eventos para cada sensor.

prueba_color_sólido_patrón_prueba

Prueba que los patrones de prueba de colores sólidos se generen correctamente para silenciar la cámara. Si se admite el silenciamiento de la cámara, se deben admitir patrones de prueba de colores sólidos. Si no se admite el silenciamiento de la cámara, los patrones de prueba de colores sólidos solo se prueban si se anuncia la capacidad.

Si se admiten imágenes RAW, también se prueba la asignación de color. Los colores probados son negro, blanco, rojo, azul y verde. Para las cámaras que no admiten imágenes RAW, solo se prueba el negro.

API probadas:

Pasa: Los patrones de prueba sólidos admitidos tienen el color correcto y hay poca variación en la imagen.

prueba_test_pattern

Prueba el parámetro android.sensor.testPatternMode para capturar fotogramas para cada patrón de prueba válido y comprueba que los fotogramas se generen correctamente para colores sólidos y barras de colores. Esta prueba incluye los siguientes pasos:

  1. Captura imágenes para todos los patrones de prueba compatibles.
  2. Realiza una comprobación sencilla de la corrección de patrones de prueba de colores sólidos y barras de colores.

API probadas:

Pasa: los patrones de prueba admitidos se generan correctamente.

prueba_prueba_patrones_2

test_test_patterns_2.jpg

test_tonemap_curve

Prueba la conversión del patrón de prueba de RAW a YUV con mapa de tonos lineal. Esta prueba requiere android.sensor.testPatternMode = 2 (COLOR_BARS) para generar un patrón de imagen perfecto para la conversión de mapas de tonos. Garantiza que la canalización tenga salidas de color adecuadas con un mapa de tonos lineal y una entrada de imagen ideal (se basa en test_test_patterns ).

API probadas:

Pasar: El YUV y el RAW se parecen entre sí.

test_tonemap_curve_raw_2

test_tonemap_curve_raw_2.jpg

test_tonemap_curve_yuv_2.jpg

test_tonemap_curve_yuv_2.jpg

prueba_marca_hora_unificada

Prueba si los eventos de imagen y sensor de movimiento están en el mismo dominio de tiempo.

API probadas:

Pasar: las marcas de tiempo de movimiento se encuentran entre las dos marcas de tiempo de la imagen.

prueba_vibración_restricción

Prueba si la vibración del dispositivo funciona como se esperaba.

API probadas:

Pasar: el dispositivo no vibra cuando lo silencia la API de restricción de audio de la cámara.

escena 1

escena1 es un gráfico gris. El gráfico gris debe cubrir el 30% central del campo de visión de la cámara. Se espera que el gráfico gris desafíe moderadamente el 3A (exposición automática, balance de blancos automático, enfoque automático) ya que la región central no tiene características. Sin embargo, la solicitud de captura especifica la escena completa que incluye características suficientes para que 3A converja.

Las cámaras RFoV se pueden probar en el WFoV o en el banco de pruebas RFoV. Si se prueba una cámara RFoV en el equipo de prueba WFoV, el gráfico se escala en ⅔ para garantizar algunos límites para el gráfico gris en el FoV para ayudar a que 3A converja. Para obtener descripciones más detalladas de los equipos de prueba de cámaras, consulte Camera ITS-in-a-box .

escena 1

Escena 1: gráfico de tamaño completo (izquierda). Gráfico escalado ⅔ (derecha).

prueba_3a

Prueba la convergencia de 3A con un objetivo moderadamente desafiante.

API probadas:

Pasa: 3A converge y los valores de 3A devueltos son válidos.

prueba_ae_af

Prueba los algoritmos de exposición automática (AE) y enfoque automático (AF) 3A individualmente.

API probadas:

Pasa: 3A converge y los valores de 3A devueltos son legales.

test_ae_precapture_trigger

Prueba la máquina de estado AE cuando se utiliza el disparador de precaptura. Captura cinco solicitudes manuales con AE desactivada. La última solicitud tiene un activador de captura previa de AE, que debe ignorarse porque AE está deshabilitada.

API probadas:

Pasa: AE converge.

prueba_auto_vs_manual

Las pruebas que capturaron tomas automáticas y manuales tienen el mismo aspecto.

API probadas:

Pasa: Las ganancias y transformaciones del balance de blancos manual reportadas en cada resultado de captura coinciden con la estimate del balance de blancos automático del algoritmo 3A de la cámara.

prueba_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

prueba_negro_blanco

Prueba que el dispositivo produce imágenes completamente en blanco y negro. Realiza dos capturas, la primera con una ganancia extremadamente baja y una exposición corta, lo que da como resultado una fotografía en negro, y la segunda con una ganancia extremadamente alta y una exposición larga, lo que da como resultado una fotografía en blanco.

API probadas:

Pasar: Produce imágenes en blanco y negro. Los canales saturados de imágenes blancas tienen valores RGB de [255, 255, 255] con un margen de error de menos del 1% de diferencia.

prueba_negro_blanco_negroprueba_negro_blanco_negro
prueba_negro_blanco_negro.jpg prueba_negro_blanco_blanco.jpg

test_black_white_plot_means

test_black_white_plot_means.png

test_burst_sameness_manual

Toma 5 ráfagas de 50 imágenes con configuración de captura manual y comprueba que todas sean idénticas. Esta prueba se puede utilizar para identificar si hay fotogramas esporádicos que se procesan de forma diferente o tienen artefactos.

API probadas:

Pasa: Las imágenes son idénticas visualmente y en valores RGB.

Fallo: muestra un pico o una caída del gráfico de promedio RGB al comienzo de cada ráfaga.

  • La tolerancia es del 3 % para first_API_level < 30
  • La tolerancia es del 2% para 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

resultado_captura_prueba

Prueba que los datos válidos regresan en los objetos CaptureResult . Realiza una captura automática, manual y automática.

API probadas:

Pasar: los metadatos son válidos para todas las capturas y la configuración manual no se filtra en la segunda captura automática. Traza la corrección del sombreado de la lente para las capturas.

test_capture_result_plot_lsc_auto_ch0

test_capture_result_plot_lsc_auto_ch0.png

prueba_crop_region_raw

Prueba que las transmisiones RAW no se pueden recortar.

API probadas:

Pasar: las imágenes YUV se recortan en el centro, pero no las imágenes 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

Pruebas que funcionan las regiones de cultivo. Toma una imagen completa y crea parches de 5 regiones diferentes (esquinas y centro). Toma imágenes con recorte establecido para las 5 regiones. Compara los valores del parche y de la imagen recortada.

API probadas:

Pasar: la imagen de la región recortada coincide con el parche que corresponde a la imagen recortada.

test_dng_noise_model

Verifica que los parámetros del modelo sin formato DNG sean correctos. El gráfico representa la varianza medida de un parche central de la tarjeta gris en tomas sin procesar capturadas en un rango de sensibilidades y compara estos valores con la varianza esperada en cada sensibilidad por el modelo de ruido DNG en la cámara HAL (basado en el Parámetros O,S devueltos en los objetos de resultado de la captura). Para obtener más detalles sobre el modelo de ruido DNG, descargue el siguiente documento sobre el modelo de ruido DNG .

API probadas:

Pasa: Los parámetros del modelo sin formato DNG son correctos. Los valores RGB esperados coinciden con los valores RGB reales medidos.

test_dng_noise_model_plog

test_dng_noise_model_plog.png

test_ev_compensación_avanzada

Prueba que se aplica la compensación del valor de exposición (EV). La prueba aumenta la exposición en ocho pasos y verifica el brillo medido versus el brillo esperado. Los valores esperados se calculan a partir del brillo de la imagen sin aplicar compensación EV y el valor esperado se saturará si los valores calculados exceden el rango de valores de la imagen real. La prueba falla si los valores esperados y los valores medidos no coinciden o las imágenes se sobreexponen en cinco pasos.

API probadas:

Pasar: Las imágenes muestran una exposición creciente sin sobreexponer en cinco pasos.

test_ev_compensation_advanced_plot_means

test_ev_compensation_advanced_plot_means.png

test_ev_compensación_basic

Prueba que la compensación EV se aplica utilizando un rango creado con CONTROL_AE_COMPENSATION_STEP . Se capturan ocho cuadros en cada valor de compensación.

API probadas:

Pasa: captura el aumento de luma con una mayor configuración de compensación EV, y los ocho fotogramas capturados para cada configuración de compensación EV tienen valores de luma estables.

test_ev_compensación_basic

test_ev_compensación_basic.png

exposición_prueba

Prueba que se logra una exposición constante ya que ISO y el tiempo de exposición varían. Toma una serie de fotografías en las que se elige ISO y tiempo de exposición para equilibrarse entre sí. Los resultados deberían tener el mismo brillo, pero a lo largo de la secuencia la imagen debería volverse más ruidosa. Verifica que los valores medios de los píxeles de muestra estén cerca entre sí. Garantiza que las imágenes no estén fijadas en 0 o 1 (lo que las haría parecer líneas planas). La prueba también se puede ejecutar con imágenes RAW configurando el indicador debug en su archivo de configuración.

API probadas:

Pasa: las imágenes tienen el mismo brillo, pero se vuelven más ruidosas con un ISO más alto. Los planos RGB son planos cuando el valor de exposición ISO* es constante en el espacio de ganancia probado.

test_exposure_plot_means

test_exposure_plot_means.png

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

prueba_jpeg

Las pruebas que convirtieron imágenes YUV e imágenes JPEG del dispositivo tienen el mismo aspecto. La prueba toma el 10% central de la imagen, calcula el valor RGB y verifica que coincidan.

API probadas:

Pasa: La diferencia RGB promedio entre cada imagen es inferior al 3%.

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

prueba_enganche

Prueba que los ajustes (exposición y ganancia) se fijan en el fotograma correcto para las cámaras FULL y LEVEL_3 . Realiza una serie de tomas utilizando solicitudes consecutivas, variando los parámetros de solicitud de captura entre tomas. Comprueba que las imágenes tienen las propiedades esperadas.

API probadas:

Pasa: Las imágenes [2, 3, 6, 8, 10, 12, 13] tienen ISO o exposición aumentada y aparecen con medios RGB más altos en test_latching_plot_means.png .

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

test_latching_plot_means

test_latching_plot_means.png

prueba_linealidad

Prueba que el procesamiento del dispositivo se puede invertir a píxeles lineales. Captura una secuencia de disparos con el dispositivo apuntando a un objetivo uniforme.

API probadas:

Pasa: los valores R, G, B deben aumentar linealmente con una mayor sensibilidad.

test_linearity_plot_means

test_linearity_plot_means.png

prueba_bloqueada_burst

Prueba el bloqueo 3A y la ráfaga YUV (usando la configuración automática). Esta prueba está diseñada para pasar incluso en dispositivos limitados que no tienen MANUAL_SENSOR o PER_FRAME_CONTROLS . La prueba verifica la coherencia de la imagen YUV mientras la verificación de la velocidad de fotogramas se realiza en CTS.

API probadas:

Pasa: Las capturas parecen consistentes.

prueba_bloqueada_burst_frame0

test_locked_burst_frame0.jpg

prueba_bloqueada_burst_frame1

test_locked_burst_frame1.jpg

prueba_bloqueada_burst_frame2

test_locked_burst_frame2.jpg

prueba_param_color_corrección

Prueba que los parámetros android.colorCorrection.* se aplican cuando se configuran. Toma fotografías con diferentes valores de transformación y ganancia, y prueba que se vean correspondientemente diferentes. La transformación y las ganancias se eligen para que la salida sea cada vez más roja o azul. Utiliza un mapa de tonos lineal. El mapeo de tonos es una técnica utilizada en el procesamiento de imágenes para asignar un conjunto de colores a otro para aproximar la apariencia de imágenes de alto rango dinámico en un medio que tiene un rango dinámico más limitado.

API probadas:

Pasa: los valores R y B aumentan según la transformación.

test_param_color_correction_plot_means

test_param_color_correction_plot_means.png

*El eje x son las solicitudes de captura: 0 = unidad, 1 = refuerzo rojo, 2 = refuerzo azul

test_param_color_corrección_req=0

test_param_color_correction_req=0.jpg

test_param_color_correctness_req=1

test_param_color_correctness_req=1.jpg (aumento R)

test_param_color_corrección_req=2

test_param_color_correction_req=2.jpg (aumento B)

test_param_exposure_time

Prueba que se aplica el parámetro android.sensor.exposureTime .

API probadas:

Pasar: Cada toma es más brillante que la toma anterior.

test_param_exposure_time_frame0

test_param_exposure_time_frame0.jpg

test_param_exposure_time_plot

test_param_exposure_time_plot.png

test_param_flash_mode

Prueba que se aplica el parámetro android.flash.mode . Establece manualmente la exposición para que esté en el lado oscuro, de modo que sea obvio si el flash se disparó o no, y utiliza un mapa de tonos lineal. Comprueba el centro con la imagen del mosaico para ver si se ha creado un gradiente grande para verificar si se disparó el flash.

API probadas:

Pasar: El centro de la imagen del mosaico tiene un gran gradiente, lo que significa que el flash se disparó.

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_reducción_de_ruido

Prueba que el parámetro android.noiseReduction.mode se aplica correctamente cuando está configurado. Captura imágenes con la cámara poco iluminada. Utiliza una alta ganancia analógica para garantizar que la imagen capturada tenga ruido. Captura tres imágenes, para NR desactivado, "rápido" y "alta calidad". También captura una imagen con baja ganancia y NR desactivada, y utiliza la variación de esto como base. Cuanto mayor sea la SNR (relación señal-ruido), mejor será la calidad de la imagen.

API probadas:

Pasa: La SNR varía con los diferentes modos de reducción de ruido y se comporta de manera similar al gráfico siguiente.

test_param_noise_reduction_plot_SNRs

test_param_noise_reduction_plot_SNRs.png

0: APAGADO, 1: RÁPIDO, 2: HQ, 3: MIN, 4: ZSL

test_param_noise_reduction_high_gain_nr=0

test_param_noise_reduction_high_gain_nr=0.jpg

test_param_noise_reduction_high_gain_nr=1

test_param_noise_reduction_high_gain_nr=1.jpg

test_param_noise_reduction_high_gain_nr=2

test_param_noise_reduction_high_gain_nr=2.jpg

test_param_noise_reduction_high_gain_nr=3

test_param_noise_reduction_high_gain_nr=3.jpg

test_param_noise_reduction_low_gain

test_param_noise_reduction_low_gain.jpg

test_param_sensibilidad

Prueba que se aplica el parámetro android.sensor.sensitivity . La prueba aumenta la sensibilidad en 5 pasos con exposición fija para cada disparo.

API probadas:

Pasa: RGB significa que el 10% central se vuelve más brillante con mayor sensibilidad.

test_param_sensitivity_iso=0055

test_param_sensitivity_iso=0055.jpg

test_param_sensitivity_iso=1819

test_param_sensitivity_iso=1819.jpg

test_param_sensitivity_iso=3583

test_param_sensitivity_iso=3583.jpg

test_param_sensitivity_iso=5347

test_param_sensitivity_iso=5347.jpg

test_param_sensitivity_iso=7111

test_param_sensitivity_iso=7111.jpg

test_param_sensitivity_plot

test_param_sensitivity_plot.png

test_param_shading_mode

Prueba que se aplica el parámetro android.shading.mode .

API probadas:

Pasar: los modos de sombreado se cambian y los mapas de sombreado de la lente se modifican como se esperaba.

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

Prueba que se aplica el parámetro android.tonemap.mode. Aplica diferentes curvas de mapa de tonos a cada canal R, G, B y verifica que las imágenes de salida se modifiquen como se esperaba. Esta prueba consta de dos pruebas, prueba1 y prueba2.

API probadas:

Aprobar:

  • prueba1: Ambas imágenes tienen un mapa de tonos lineal, pero n=1 tiene un gradiente más pronunciado. El canal G (verde) es más brillante para la imagen n=1.
  • prueba2: Mismo mapa de tonos, pero diferente longitud. Las imágenes son las mismas.
test_param_tonemap_mode_n=0.jpgtest_param_tonemap_mode_n=1.jpg
test_param_tonemap_mode_n=0.jpg test_param_tonemap_mode_n=1.jpg

test_post_raw_sensitivity_boost

Comprueba el aumento de sensibilidad posterior a RAW. Captura un conjunto de imágenes RAW y YUV con diferente sensibilidad, publica una combinación de aumento de sensibilidad RAW y comprueba si la media de píxeles de salida coincide con la configuración solicitada.

API probadas:

Pasar: las imágenes RAW se vuelven más oscuras a medida que aumenta el aumento, mientras que las imágenes YUV mantienen el brillo constante

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_sensibilidad

Captura un conjunto de imágenes sin procesar con ganancias crecientes y mide el ruido. Captura solo sin formato, en una ráfaga.

API probadas:

Pase: Cada disparo es más ruidoso que el anterior, ya que la ganancia va aumentando.

Utiliza la variación de la celda central de la cuadrícula de estadísticas.

test_raw_burst_sensitivity_variance

test_raw_burst_sensitivity_variance.png

prueba_raw_exposición

Captura un conjunto de imágenes sin procesar con un tiempo de exposición cada vez mayor y mide los valores de píxeles.

API probadas:

Pasa: aumentar el ISO (ganancia) hace que los píxeles sean más sensibles a la luz, por lo que la trama se mueve hacia la izquierda.

test_raw_exposure_s=55

test_raw_exposure_s=55.png

(10⁰ es 1 ms, 10¹ es 10 ms, 10⁻¹ es 0,1 ms)

test_raw_exposure_s=132

test_raw_exposure_s=132.png

test_raw_exposure_s=209

test_raw_exposure_s=209.png

test_raw_exposure_s=286

test_raw_exposure_s=286.png

test_raw_exposure_s=363

test_raw_exposure_s=363.png

test_raw_exposure_s=440

test_raw_exposure_s=440.png

prueba_raw_sensibilidad

Captura un conjunto de imágenes sin procesar con sensibilidades crecientes y mide el ruido (variación) en el 10% central de la imagen. Prueba que cada disparo sea más ruidoso que el anterior.

API probadas:

Pase: la variación aumenta con cada disparo.

test_raw_sensitivity_variance

test_raw_sensitivity_variance.png

prueba_reproceso_reducción_de_ruido

Prueba que android.noiseReduction.mode se aplica para reprocesar solicitudes. Captura imágenes reprocesadas con la cámara poco iluminada. Utiliza una alta ganancia analógica para garantizar que la imagen capturada tenga ruido. Captura tres imágenes reprocesadas, con NR desactivado, "rápida" y "alta calidad". Captura una imagen reprocesada con baja ganancia y NR desactivada, y utiliza la variación de esto como base.

API probadas:

Pasar: RÁPIDO >= APAGADO, HQ >= RÁPIDO, HQ >> APAGADO

Trazado típico de SNR vs NR_MODE

Trazado típico de SNR vs NR_MODE

prueba_tonemap_sequence

Prueba una secuencia de tomas con diferentes curvas de mapa de tonos. Captura 3 tomas manuales con un mapa de tonos lineal. Captura 3 tomas manuales con mapa de tonos predeterminado. Calcula el delta entre cada par de cuadros consecutivos.

API probadas:

Pasar: Hay 3 fotogramas idénticos seguidos de un conjunto diferente de 3 fotogramas idénticos.

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

Prueba que todos los tamaños y formatos informados para la captura de imágenes funcionan. Utiliza una solicitud manual con un mapa de tonos lineal para que YUV y JPEG tengan el mismo aspecto cuando se convierten mediante el módulo image_processing_utils . Las imágenes no se guardan de forma predeterminada, pero se pueden guardar habilitando debug_mode .

API probadas:

Pasa: Todos los centros de imágenes tienen una diferencia máxima de RMS (valor cuadrático medio de una señal) en imágenes convertidas en RGB con un 3 % de la imagen YUV de mayor resolución.

test_yuv_jpeg_all

test_yuv_jpeg_all.png

prueba_yuv_plus_dng

Prueba que los tamaños y formatos informados para la captura de imágenes funcionan.

API probadas:

Pasa: la prueba completa y devuelve las imágenes solicitadas.

prueba_yuv_plus_dng

test_yuv_plus_dng.jpg

test_yuv_plus_jpeg

Prueba la captura de un solo cuadro como salida YUV y JPEG. Utiliza una solicitud manual con un mapa de tonos lineal para que YUV y JPEG tengan el mismo aspecto cuando se convierten mediante el módulo image_processing_utils .

API probadas:

Pasa: las imágenes YUV y JPEG son similares y tienen menos del 1% de diferencia RMS (valor cuadrático medio de una señal).

test_yuv_plus_jpg_jpg.jpgtest_yuv_plus_jpeg_yuv.jpg
test_yuv_plus_jpg_jpg.jpg test_yuv_plus_jpeg_yuv.jpg

prueba_yuv_plus_raw

Prueba la captura de un solo cuadro como salidas RAW/RAW10/RAW12 y YUV, si es compatible. Utiliza una solicitud manual con un mapa de tonos lineal, por lo que se espera que raw y YUV sean iguales. Compara los valores RGB centrales del 10% de las imágenes convertidas RGB. Registra android.shading.mode .

API probadas:

Pasa: las imágenes YUV y sin formato son similares y tienen menos del 3,5 % de diferencia RMS (valor cuadrático medio de una señal).

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

escena2_a

scene2_a tiene tres caras con fondo gris y ropa neutra. Los rostros se eligen para tener una amplia gama de tonos de piel. El gráfico debe tener la orientación correcta para que la detección de rostros funcione de manera óptima.

escena2_a

escena2_a

prueba_auto_flash

Prueba que el flash automático se activa en una escena oscura. Verifica que se active el flash automático comprobando que el centro de la imagen del mosaico tenga un gradiente grande. Para activar el flash automático, la tableta y las luces del equipo de prueba deben estar apagadas. La prueba apaga la tableta y las luces se pueden apagar automáticamente con el controlador Arduino. La escena debe estar completamente oscura para que la prueba funcione correctamente. Como tal, la abertura trasera de la tableta debe estar completamente cubierta por la tableta de escena, y la abertura frontal debe estar cubierta por una abertura y el teléfono DUT para bloquear la entrada de luz parásita al equipo.

API probadas:

Pasar: El centro de la imagen del mosaico tiene un gradiente grande, lo que significa que se disparó el flash automático.

prueba_autoframing

Prueba el comportamiento de encuadre automático del dispositivo de la cámara. Realiza un zoom grande de modo que ninguno de los rostros de la escena sea visible, habilita el modo de encuadre automático configurando AUTOFRAMING en CaptureRequest en True y verifica si todos los rostros en la escena original se pueden detectar cuando el estado converge (es decir, cuando AUTOFRAMING_STATE en CaptureResult está configurado en AUTOFRAMING_STATE_CONVERGED ).

API probadas:

Pasar: Se detectan las tres caras.

prueba_display_p3

Pruebas Muestra la captura P3 en JPEG utilizando la API ColorSpaceProfiles . Comprueba que el JPEG capturado tenga un perfil ICC apropiado en su encabezado y que la imagen contenga colores fuera de la gama sRGB.

API probadas:

Pasa: El JPEG contiene un perfil Display P3 ICC y colores fuera de la gama sRGB.

efectos_prueba

Captura fotogramas para los efectos de cámara compatibles y comprueba si se generan correctamente. La prueba solo verifica los efectos OFF y MONO , pero guarda imágenes para todos los efectos admitidos.

API probadas:

Pasar: Captura la imagen de la escena con los efectos OFF y una imagen monocromática con los efectos configurados en MONO .

prueba_efectos_MONO

prueba_efectos_MONO.jpg

test_format_combos

Prueba diferentes combinaciones de formatos de salida.

API probadas:

Pase: Todas las combinaciones se capturan con éxito.

test_jpeg_calidad

Prueba la calidad de compresión JPEG de la cámara. Mejora las cualidades JPEG a través de android.jpeg.quality y garantiza que las tablas de cuantificación cambien correctamente.

API probadas:

Pasa: La matriz de cuantificación disminuye con el aumento de la calidad. (La matriz representa el factor de división).

test_jpeg_calidad

Promedios de matriz DQT luma/croma de la cámara trasera del Pixel 4 frente a la calidad JPEG

test_jpeg_quality falló

Ejemplo de prueba fallida

Tenga en cuenta que para imágenes de muy baja calidad (jpeg.quality < 50), no hay ningún aumento en la compresión en la matriz de cuantificación.

test_num_caras

Prueba la detección de rostros.

API probadas:

Pase: Encuentra tres caras.

test_num_faces_fd_mode_1

test_num_faces_fd_mode_1.jpg

test_preview_min_frame_rate

Prueba que la velocidad de fotogramas de la vista previa disminuye correctamente en una escena oscura. Para que esta prueba funcione correctamente, el controlador o el operador de prueba deben apagar las luces del equipo de prueba manualmente.

API probadas:

Pasa: la velocidad de fotogramas de la vista previa está en el mínimo del rango de velocidad de fotogramas solicitado y la variación entre fotogramas es menor que la tolerancia absoluta establecida en la prueba.

prueba_reproceso_uv_swap

Prueba que el reprocesamiento YUV no intercambia los planos U y V. Esto se detecta calculando la suma de diferencias absolutas (SAD) entre la imagen reprocesada y una captura no reprocesada. Si el intercambio de los planos U y V de salida de la captura reprocesada da como resultado un aumento de SAD, entonces se supone que la salida tiene los planos U y V correctos.

API probadas:

Pase: Los aviones U y V no se intercambian.

prueba_reproceso_uv_swap

prueba_reproceso_uv_swap.png

escena2_b

test_num_caras

Prueba la detección de rostros con una mayor diversidad de tonos de piel en escenas de rostros.

API probadas:

Pase: Encuentra 3 caras.

test_num_faces_fd_mode_1

test_num_faces_fd_mode_1.jpg

test_yuv_jpeg_capture_sameness

Captura dos imágenes utilizando los formatos YUV y JPEG comunes más grandes con la misma relación de aspecto que el formato JPEG más grande sin exceder una resolución de 1920x1440. Establece jpeg.quality en 100 y captura una solicitud de superficie dual. Convierte ambas imágenes a matrices RGB y calcula la diferencia cuadrática media (RMS) 3D entre las dos imágenes.

API probadas:

Pasa: las imágenes YUV y JPEG son similares y tienen menos del 1% de diferencia RMS (valor cuadrático medio de una señal).

escena2_c

test_num_caras

Prueba la detección de rostros con una mayor diversidad de tonos de piel en escenas de rostros.

API probadas:

Pase: Encuentra 3 caras.

test_num_faces_fd_mode_1

test_num_faces_fd_mode_1.jpg

test_jpeg_capture_perf_class

Prueba la latencia de captura JPEG para la clase de rendimiento S como se especifica en la sección 2.2.7.2 Cámara en el CDD.

Aprobado: DEBE tener una latencia de captura JPEG de la cámara 2 < 1000 ms para una resolución de 1080p según lo medido por la prueba de rendimiento de la cámara CTS en condiciones de iluminación ITS (3000 K) para ambas cámaras principales.

test_camera_launch_perf_class

Prueba la latencia de inicio de la cámara para la clase de rendimiento S como se especifica en la sección 2.2.7.2 Cámara en el CDD.

Aprobado: DEBE tener una latencia de inicio de la cámara 2 (cámara abierta al primer fotograma de vista previa) <600 ms, según lo medido por la prueba de rendimiento de la cámara CTS en condiciones de iluminación ITS (3000 K) para ambas cámaras principales.

escena2_d

test_num_caras

Prueba la detección de rostros con una mayor diversidad de tonos de piel en escenas de rostros.

API probadas:

Pase: Encuentra 3 caras.

escena2_e

imagen_continua_prueba

Se capturan 50 fotogramas con resolución VGA con la solicitud de captura configurando primero android.control.afMode = 4 (CONTINUOUS_PICTURE).

API probadas:

Pase: el sistema 3A se estabiliza al final de una captura de 50 fotogramas.

test_num_caras

Prueba la detección de rostros con una mayor diversidad de tonos de piel en escenas de rostros.

API probadas:

Pase: Encuentra 3 caras.

escena2_f

scene2_f tiene tres caras con fondo blanco y ropa blanca. Los rostros tienen una amplia gama de tonos de piel y alto contraste con el fondo.

escena2_f.png

escena2_f

test_num_caras

Prueba la detección de rostros con una mayor diversidad de tonos de piel en escenas de rostros.

API probadas:

Pase: Encuentra 3 caras.

test_num_faces_fd_mode_1

test_num_faces_fd_mode_1.jpg

escena3

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_3a_consistency

Tests for 3A consistency.

APIs tested:

Pass: 3A converges for exposure, gain, awb (auto white balance), and fd (focus distance) three times within tolerance.

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

test_edge_enhancement_edge=0.jpg

test_edge_enhancement_edge=1

test_edge_enhancement_edge=1.jpg (fast mode)

test_edge_enhancement_edge=2

test_edge_enhancement_edge=2.jpg (high quality mode)

test_flip_mirror

Tests if image is properly oriented as per CDD section 7.5.2 Front-Facing Camera [C-1-5] .

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

test_flip_mirror_scene_patch.jpg

test_landscape_to_portrait

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

APIs tested:

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

test_landscape_to_portrait

test_landscape_to_portrait.png

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 checked 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

test_reprocess_edge_enhancement_plot.png

scene4

Scene4 consists of a black circle on a white background inside a square.

scene4

scene4

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 (field of view) is preserved.

Fail mechanisms:

  • The circle in the captured image is distorted by the processing pipeline.
  • 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 sub-cameras, 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 , or 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 FAQ1 .

test_preview_aspect_ratio_and_crop

Similar to the test_aspect_ratio_and_crop test for still captures, this test checks the supported preview formats to ensure 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 (field of view check).

APIs tested:

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

test_preview_stabilization_fov

Checks the supported preview sizes to 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 ensure 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 that 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 (field of view 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 (field of view) 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

scene5 capture

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 r/g and b/g space.

APIs tested:

Pass: At the specified radius of the image, the variance of r/g and b/g value must be less than 20% to pass the test.

scene6

Scene6 is a grid of small circles with a square in one corner to indicate orientation. The small circles are needed to test zoom function over a large range.

scene6

scene6

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 field of view (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 root mean square (RMS) difference between the two images.

APIs tested:

Pass: The 3D root mean square (RMS) difference between the downscaled cropped RAW image and the full FoV RAW image is less than 1%.

test_zoom

Tests the camera zoom behavior. Takes captures over the zoom range and checks if the circles get bigger as the camera zooms in.

APIs tested:

Pass: Relative size of captured circle is accurate against requested zoom ratio to ensure camera is zooming correctly.

test_zoom

test_zoom to find the contour of the circle 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 circles in the output images match the zoom ratios in the capture metadata.

APIs tested:

Pass: Relative size of captured circle 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 circle closest to the center at different zoom ratios and checks whether the size of the circle increases as the zoom ratio increases.

APIs tested:

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

VGA_640x480_key_frame.png

VGA_640x480_key_frame.png (before zoom)

preview_640x480_key_frame.png

preview_640x480_key_frame.png (before zoom)

VGA_640x480_key_frame_zoomed.png

VGA_640x480_key_frame.png (after zoom)

preview_640x480_key_frame_zoomed.png

preview_640x480_key_frame.png (after zoom)

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.

scene_hdr

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

scene_hdr

scene_hdr

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_night

The scene_night scene consists of a white circle with four smaller circles inside of it, all against a black background. The smaller circle in the top right corner is darker than the others to indicate orientation.

scene_night

scene_night

test_night_extension

Tests the Night extension . Takes captures with and without the extension enabled, and checks for the following:

  • The capture with the Night extension enabled takes longer.
  • The capture with the Night extension enabled is brighter or has scene artifacts with an improved appearance.

APIs tested:

Pass: Compared to a capture without the Night extension enabled, a capture with the Night extension enabled takes at least 0.5 seconds longer. The capture must be at least 10% brighter, or the gray dots in the scene must be 20 pixel values lower than the surrounding circle's center.

sensor_fusion

Sensor fusion tests require specific phone movement in front of a checkerboard pattern. For optimum results, ensure the test chart is mounted flat. Charts that aren't flat affect the rotation calculations for many of the tests. The sensor_fusion tests can be automated with the Sensor Fusion Box .

checkerboard

Image of checkerboard

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: Angle between images from each camera doesn't change appreciably as phone is rotated.

test_preview_stabilization

Tests that stabilized preview video rotates less than gyroscope.

APIs tested:

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

The following are sample videos with and without stabilization.

  • Sample video with stabilization

  • Sample video without stabilization

test_sensor_fusion

Tests the timestamp difference between the camera and the gyroscope for AR and VR applications. 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 is not 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_gyro_events.png

    test_sensor_fusion_gyro_events

  • 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.png

    test_sensor_fusion_plot_rotations

APIs tested:

Pass: Camera and gyroscope timestamps' offset is less than 1 ms as per CDD section 7.3.9 High Fidelity Sensors [C-2-14] .

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

The following are sample videos with and without stabilization.

  • Sample video with stabilization

  • Sample video without stabilization

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 R/G and B/G ratios and verifies whether the ratios are within 0.95 and 1.05.

APIs tested:

Pass: The R/G and B/G ratios are within 0.95 and 1.05. The flash image mean is within the (68, 102) range.