Od 27 marca 2025 r. zalecamy używanie android-latest-release zamiast aosp-main do kompilowania i wspołtworzenia AOSP. Więcej informacji znajdziesz w artykule o zmianach w AOSP.

Ta strona została przetłumaczona przez Cloud Translation API.

Testy ITS kamery

Na tej stronie znajdziesz obszerną listę testów w ramach pakietu testów obrazu aparatu (ITS), który jest częścią weryfikatora pakietu testów zgodności Androida (CTS). Testy ITS to testy funkcjonalne, które nie mierzą jakości obrazu, ale sprawdzają, czy wszystkie reklamowane funkcje aparatu działają zgodnie z oczekiwaniami. Z tego dokumentu deweloperzy i testerzy dowiedzą się, do czego służą poszczególne testy i jak debugować błędy testów.

Testy bramki ITS aparatu są przeprowadzane na podstawie wymaganych właściwości aparatu, poziomu interfejsu API i poziomu klasy wydajności multimediów (MPC). W przypadku poziomu interfejsu API ITS używa parametru ro.product.first_api_level do blokowania testów dodanych na określonym poziomie interfejsu API, które sprawdzają negatywne wrażenia użytkowników dotyczące funkcji na niższych poziomach interfejsu API. ITS używa ro.vendor.api_level do testowania funkcji dodanych na określonym poziomie interfejsu API, które wymagają nowych możliwości sprzętowych. Jeśli dla urządzenia określona jest wartość ro.odm.build.media_performance_class, ITS wymaga wykonania określonych testów w zależności od poziomu MPC.

Testy są grupowane według sceny w ten sposób:

scene0: metadane, jitter, żyroskop, wibracje
scene1: ekspozycja, czułość, kompensacja EV, YUV a JPEG/RAW
scene2: wykrywanie twarzy, testy wymagające scen kolorowych
scena 3: wyostrzenie krawędzi, ruch obiektywu
scene4: współczynnik proporcji, kadrowanie, pole widzenia
scene5: zacienienie obiektywu
scene6: powiększenie
scene7: przełącznik wielu kamer
scene8: pomiar AE i AWB w regionie
scene9: kompresja JPEG
scene_extensions: rozszerzenia dotyczące kamery
scene_tele: przełączanie teleobiektywu
scene_flash: automatyczne flashe, minimalna liczba klatek
scene_video: utrata klatek
sensor_fusion: przesunięcie czasu pracy kamery/żyroskopu
feature_combination: kombinacje funkcji
scene_ip: zgodność obrazu w domyślnej aplikacji do obsługi aparatu i JCA

Opisy poszczególnych scen znajdziesz w odpowiednich sekcjach.

scene0

Testy sceny 0 nie wymagają żadnych informacji o scenie. Podczas testowania żyroskopu i wibracji telefon musi jednak pozostawać w spoczynku.

test_jitter

Mierzy jitter w sygnaturach czasowych kamery.

Testowane interfejsy API:

Przechodzi: różnica między klatkami wynosi co najmniej 30 ms.

test_jitter_plot.png (zwróć uwagę na mały zakres osi y. Jitter jest w tym przypadku niewielki.

test_metadata

Sprawdza poprawność wpisów metadanych. Sprawdza wyniki przechwytywania i cechy aparatu. Ten test używa wartości auto_capture_request ekspozycji i wzmocnienia, ponieważ treść obrazu nie jest ważna.

Testowane interfejsy API:

Przechodzi: tagi rollingShutterSkew, frameDuration, timestampSource, croppingType, blackLevelPattern, pixel_pitch, FoV i hyperfocal distance są obecne i mają prawidłowe wartości.

test_request_capture_match

Testuje, czy urządzenie zapisuje prawidłowe wartości ekspozycji i wzmocnienia, odczytując metadane z sesji.

Testowane interfejsy API:

Prześlij: wartości metadanych żądania i zapisu są zgodne we wszystkich ujęciach.

test_sensor_events

Testuje zapytania urządzenia i wypisuje zdarzenia czujnika na urządzeniach, które reklamują obsługę fuzji czujników. Wymagane czujniki to akcelerometr, żyroskop i magnetometr. Ten test działa tylko wtedy, gdy ekran jest włączony, co oznacza, że urządzenie nie jest w stanie gotowości.

Testowane interfejsy API:

Prześlij: otrzymywane są zdarzenia z każdego czujnika.

test_solid_color_test_pattern

Testuje, czy jednolite kolory w testowych wzorach są prawidłowo generowane w przypadku wyciszenia kamery. Jeśli wyciszanie aparatu jest obsługiwane, należy obsługiwać testowe wzory w jednolitym kolorze. Jeśli wyciszanie kamery nie jest obsługiwane, testowe wzory jednolitych kolorów są testowane tylko wtedy, gdy funkcja jest reklamowana.

Jeśli obrazy RAW są obsługiwane, testowane jest też przypisywanie kolorów. Testowane kolory to czarny, biały, czerwony, niebieski i zielony. W przypadku aparatów, które nie obsługują obrazów RAW, testowany jest tylko czarny kolor.

Testowane interfejsy API:

Przeszedł: obsługiwane jednolite wzory testowe mają prawidłowy kolor, a obraz jest mało zróżnicowany.

test_test_pattern

Testuje parametr android.sensor.testPatternMode, aby uchwycić ramki dla każdego prawidłowego wzoru testowego, i sprawdza, czy ramki są generowane prawidłowo w przypadku jednolitych kolorów i pasków kolorów. Ten test obejmuje te kroki:

Wykonywanie zdjęć według wszystkich obsługiwanych wzorów testowych.
Przeprowadza prostą weryfikację poprawności wzoru testowego jednolitego koloru i pasków kolorów.

Testowane interfejsy API:

Przeszedł: obsługiwane wzorce testowe są generowane prawidłowo.

test_test_patterns_2

test_test_patterns_2.jpg

test_tonemap_curve

Testuje konwersję testowego wzorca z formatu RAW na YUV z użyciem mapowania tonalnego liniowego. Ten test wymaga parametru android.sensor.testPatternMode = 2 (COLOR_BARS), aby wygenerować idealny wzór obrazu do konwersji mapy tonacji. Sprawdzanie, czy pipeline ma odpowiednie wyjścia kolorów z mapą tonalną liniową i idealnym wejściem obrazu (oparte na test_test_patterns).

Testowane interfejsy API:

Prześlij: obrazy YUV i RAW są do siebie podobne.

test_tonemap_curve_raw_2

test_tonemap_curve_raw_2.jpg

test_tonemap_curve_yuv_2.jpg

test_unified_timestamp

Sprawdza, czy zdarzenia związane z obrazem i czujnikiem ruchu znajdują się w tej samej domenie czasowej.

Testowane interfejsy API:

Pass: sygnatury czasowe ruchu znajdują się między sygnaturami czasowymi 2 obrazów.

test_vibration_restriction

Testuje, czy wibracje urządzenia działają zgodnie z oczekiwaniami.

Testowane interfejsy API:

Przechodzi: urządzenie nie wibruje, gdy zostanie wyciszone przez interfejs API ograniczenia dźwięku w aparacie.

scene1_1

scene1 to wykres w kolorze szarym. Szara tabela musi zajmować 30% pola widzenia kamery. Wyraźnie szarego wykresu nie można uznać za 3A (automatyczna ekspozycja, automatyczna równowaga bieli, automatyczny autofokus), ponieważ środkowy obszar nie zawiera żadnych cech. Jednak żądanie przechwytywania określa całą scenę, która zawiera wystarczającą liczbę cech, aby 3A mogła się zbliżyć.

Kamery RFoV można testować w ramach platformy testowej WFoV lub RFoV. Jeśli kamera RFoV jest testowana w ramach platformy testowej WFoV, wykres jest skalowany o 2/3, aby zapewnić pewne granice dla szarego wykresu w przypadku pola widzenia, co ułatwia konwergencję 3A. Bardziej szczegółowe opisy urządzeń do testowania kamer znajdziesz w artykule ITS-in-a-box.

scene1

scene1: wykres w pełnej wielkości (po lewej). Wykres po skalowaniu do ⅔ (po prawej).

test_ae_precapture_trigger

Testuje maszynę stanów AE przy użyciu wyzwalacza przed przechwyceniem. Pokazuje 5 ręcznych żądań z wyłączonym AE. Ostatnia prośba zawiera funkcję przedprzechwytywania AE, która powinna zostać zignorowana, ponieważ AE jest wyłączona.

Testowane interfejsy API:

Pass: AE zbiega się.

test_auto_vs_manual

Testy, które uchwyciły zdjęcia automatyczne i ręczne, wyglądają tak samo.

Testowane interfejsy API:

Pass: ręczne wzmocnienie i transformacja balansu bieli podawane w każdym wyniku rejestrowania są zgodne z automatycznym balansem bieli estimate z algorytmu 3A aparatu.

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

Testuje, czy urządzenie wytwarza pełne obrazy czarno-białe. Wykonuje 2 zjęcia: pierwsze z bardzo niskim wzmocnieniem i krótkim czasem naświetlania, co powoduje, że zdjęcie jest czarne, a drugie z bardzo wysokim wzmocnieniem i długim czasem naświetlania, co powoduje, że zdjęcie jest białe.

Testowane interfejsy API:

Przejście: generuje czarno-białe obrazy. Nasycony kanał białych obrazów ma wartości RGB [255, 255, 255] z marginesem błędu poniżej 1%.


test_black_white_black.jpg	test_black_white_white.jpg

test_black_white_plot_means

test_black_white_plot_means.png

test_burst_capture

Sprawdzanie, czy cały potok przechwytywania może nadążać za szybkością przechwytywania w pełnej rozdzielczości i czasem procesora.

Testowane interfejsy API:

android.hardware.camera2.CameraMetadata#REQUEST_AVAILABLE_CAPABILITIES_BURST_CAPTURE

Przejście:rejestruje serię zdjęć w pełnym rozmiarze, sprawdza utratę klatek i jasność obrazu.

test_burst_sameness_manual

Wykonuje 5 sekwencji po 50 zdjęć z użyciem ustawień ręcznych i sprawdza, czy są one identyczne. Ten test pozwala wykryć sporadyczne klatki, które są przetwarzane inaczej lub zawierają artefakty.

Testowane interfejsy API:

Prześlij: obrazy są wizualnie identyczne i mają identyczne wartości RGB.

Niepowodzenie: na początku każdego wybuchu widać skok lub spadek średniej wartości RGB na wykresie.

Tolerancja wynosi 3%, gdy first_API_level < 30
Tolerancja wynosi 2%, gdy 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_crop_region_raw

Sprawdzanie, czy strumienie RAW nie są usuwane.

Testowane interfejsy API:

Prześlij: obrazy YUV są przycinane w środku, ale nie obrazy 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

Sprawdzanie, czy działają regiony przycinania. Przejmuje pełny obraz i tworzy łaty w 5 różnych regionach (narożniki i środku). Wykonuje zdjęcia z przycięciem ustawionym dla 5 regionów. Porównuje wartości pliku obrazu z pliku z przyciętym obrazem.

Testowane interfejsy API:

Przeszedł test: obraz przyciętego obszaru jest zgodny z fragmentem odpowiadającym przyciętym obrazem.

test_ev_compensation

Testuje, czy zastosowano kompensację wartości ekspozycji (EV). Test składa się z sekcji podstawowej i zaawansowanej.

Sekcja podstawowa sprawdza, czy kompensacja EV jest stosowana za pomocą zakresu utworzonego za pomocą CONTROL_AE_COMPENSATION_STEP. Przy każdej wartości kompensacji rejestrowanych jest 8 ramek.

W sekcji zaawansowanej można zwiększyć ekspozycję w 8 krokach i sprawdzić zmierzoną jasność w porównaniu z oczekiwaną jasnością. Wartości oczekiwane są obliczane na podstawie jasności obrazu bez zastosowania kompensacji EV, a wartość oczekiwana osiąga nasycenie, gdy obliczone wartości przekraczają rzeczywisty zakres wartości obrazu. Test się nie powiedzie, jeśli oczekiwane wartości i zmierzone wartości nie są zgodne lub jeśli obrazy są prześwietlone w ciągu 5 kroków.

Testowane interfejsy API:

Podstawowy przejazd przez sekcję: obrazy pokazują zwiększanie ekspozycji bez prześwietlenia w 5 krokach.

test_ev_compensation_basic

test_ev_compensation_basic.png

Przetwarzanie zaawansowane sekcji: rejestruje wzrost luminacji wraz ze wzrostem ustawienia kompensacji EV. 8 ramek zarejestrowanych dla każdego ustawienia EV mają stabilne wartości luma.

test_ev_compensation_advanced_plot_means

test_ev_compensation_advanced_plot_means.png

test_exposure_x_iso

Testy, które sprawdzają, czy przy różnych wartościach ISO i czasu naświetlania uzyskuje się stałe naświetlenie. Wykonuje serię ujęć, w których czas naświetlania i wartość ISO są dobrane tak, aby się równoważyły. Wyniki powinny mieć tę samą jasność, ale w trakcie sekwencji obraz powinien stać się bardziej szumny. Sprawdza, czy średnie wartości próbek pikseli są zbliżone do siebie. Upewnij się, że obrazy nie są ograniczone do wartości 0 i 1 (co sprawiłoby, że wyglądałyby jak proste linie). Test można też uruchomić z obrazami RAW, ustawiając w pliku konfiguracji flagę debug.

Testowane interfejsy API:

Pass: obrazy mają tę samą jasność, ale są bardziej ziarniste przy wyższym ISO. Płaskie płaszczyzny RGB występują, gdy wartość ISO*ekspozycji jest stała w przypadku testowanej przestrzeni wzmocnienia.

Mechanizm awarii:

W test_exposure_plot_means.png wraz ze wzrostem wartości mnożnika wzmocnienia (oś X) uśrednione wartości na płaszczyźnie RGB (oś Y) zaczynają odbiegać od wartości mnożnika niskiego wzmocnienia.

test_exposure_plot_means

test_exposure_plot_means.png


test_exposure_mult=1.00.jpg	test_exposure_mult=64.00.jpg

test_latching

Testuje, czy ustawienia (ekspozycja i wzmocnienie) są zablokowane na prawidłowej klatce w przypadku kamer FULL i LEVEL_3. Wykonuje serię ujęć, wysyłając kolejne żądania i zmieniając parametry żądania między ujęciami. Sprawdza, czy obrazy mają oczekiwane właściwości.

Testowane interfejsy API:

android.hardware.camera2.CameraCharacteristics#INFO_SUPPORTED_HARDWARE_LEVEL

Przechodzi: obrazy [2, 3, 6, 8, 10, 12, 13] mają zwiększone ISO lub ekspozycję i wyświetlają się z wyższymi wartościami średnich RGB na test_latching_plot_means.png.


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=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=12.jpg

test_latching_plot_means

test_latching_plot_means.png

test_linearity

Testuje, czy przetwarzanie na urządzeniu może być odwrócone do pikseli liniowych. Rejestruje sekwencję ujęć, kierując urządzenie na jednolity obiekt.

Testowane interfejsy API:

Pass: wartości R, G i B muszą wzrastać liniowo wraz ze wzrostem czułości.

test_linearity_plot_means

test_linearity_plot_means.png

test_locked_burst

Testuje blokowanie 3A i przesyłanie YUV (z użyciem ustawienia automatycznego). Ten test jest zaprojektowany tak, aby zdać go nawet na urządzeniach z ograniczonymi możliwościami, które nie mają MANUAL_SENSOR ani PER_FRAME_CONTROLS. Test sprawdza spójność obrazu YUV, a sprawdzanie częstotliwości klatek odbywa się w CTS.

Testowane interfejsy API:

Prześlij: nagrania są spójne.

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

scene1_2

Scena 1_2 jest funkcjonalnie identyczną kopią sceny 1_1. Wykorzystuje ona strukturę podrzędnej sceny, aby skrócić czas trwania sceny 1.

test_param_color_correction

Sprawdzanie, czy parametry android.colorCorrection.* są stosowane po ustawieniu. Wykonuje zdjęcia z różnymi wartościami przekształcenia i wzmocnienia, a następnie sprawdza, czy różnią się one od siebie. Transformacja i wzmocnienie są wybierane tak, aby sygnał wyjściowy był coraz bardziej czerwony lub niebieski. Używa mapy tonacji liniowej. Mapowanie tonacji to technika wykorzystywana do przetwarzania obrazu, która polega na mapowaniu jednego zestawu kolorów na inny w celu zbliżenia wyglądu obrazów o dużym zakresie dynamicznym do medium o bardziej ograniczonym zakresie dynamicznym.

Testowane interfejsy API:

Pass: wartości R i B są wzmacniane zgodnie z transformacją.

test_param_color_correction_plot_means

test_param_color_correction_plot_means.png

*Oś X to żądania rejestrowania: 0 = jedność, 1=wzmocnienie czerwone, 2= wzmocnienie niebieskie

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 (wzmocnienie B)

test_param_flash_mode

Sprawdzanie, czy parametr android.flash.mode jest stosowany. Ręcznie ustawia ekspozycję na ciemną stronę, aby było oczywiste, czy błysk był włączony, czy nie, i używa mapy tonacji liniowej. Sprawdza środek obrazu kafelka, aby sprawdzić, czy występuje duży gradient, który służy do weryfikacji, czy błysk został uruchomiony.

Testowane interfejsy API:

Prześlij: środek obrazu w płytce ma duży gradient, co oznacza, że błysk został użyty.

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

Sprawdza, czy parametr android.noiseReduction.mode jest prawidłowo stosowany po ustawieniu. rejestrowanie obrazów w przyciemnionym pomieszczeniu; Używa wysokiego wzmocnienia analogowego, aby zapewnić prawidłowy obraz. Rejestruje 3 zdjęcia: z wyłączoną redukcją szumów, „szybko” i „wysoka jakość”. Wykonuje też zdjęcie z małym wzmocnieniem i wyłączonym redukcją szumów, a różnicę między nimi wykorzystuje jako wartość bazową. Im wyższy współczynnik SNR (stosunek sygnału do szumu), tym lepsza jakość obrazu.

Testowane interfejsy API:

android.hardware.camera2.CaptureRequest#NOISE_REDUCTION_MODE

Pass: SNR zmienia się w zależności od różnych trybów redukcji szumów i działa podobnie jak na wykresie poniżej.

test_param_noise_reduction_plot_SNRs

test_param_noise_reduction_plot_SNRs.png

0: OFF, 1: FAST, 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_shading_mode

Sprawdzanie, czy parametr android.shading.mode jest stosowany.

Testowane interfejsy API:

Pass: tryb cieniowania jest przełączany, a mapy cieniowania obiektywu są modyfikowane zgodnie z oczekiwaniami.

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

Testuje, czy parametr android.tonemap.mode jest stosowany. Stosuje różne krzywe mapowania odcieni do każdego kanału R, G i B oraz sprawdza, czy obrazy wyjściowe są modyfikowane zgodnie z oczekiwaniami. Ten test składa się z 2 testów: test1 i test2.

Testowane interfejsy API:

Przepustka:

test1: oba obrazy mają liniową mapę tonalną, ale n=1 ma ostrzejszy gradient. Kanał G (zielony) jest jaśniejszy w przypadku obrazu n=1.
test2: ta sama mapa tonacji, ale o innej długości. Obrazy są identyczne.


test_param_tonemap_mode_n=0.jpg	test_param_tonemap_mode_n=1.jpg

test_post_raw_sensitivity_boost

Sprawdzanie wzmocnienia czułości RAW. Wykonuje serię zdjęć RAW i YUV o różnej czułości, publikuje kombinację wzmocnienia czułości RAW i sprawdza, czy średnia pikseli wyjściowych odpowiada ustawieniom żądania.

Testowane interfejsy API:

Pass: wraz ze wzrostem wzmocnienia zdjęcia RAW stają się ciemniejsze, a zdjęcia YUV zachowują stałą jasność.

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_exposure

Wykonywanie serii zdjęć w formacie RAW z rosnącym czasem ekspozycji i mierzenie wartości pikseli.

Testowane interfejsy API:

Pass: zwiększenie ISO (wzmocnienie) powoduje, że piksele stają się bardziej czułe na światło, więc wykres przesuwa się w lewo.

test_raw_exposure_s=55

test_raw_exposure_s=55.png

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

test_raw_exposure_s=132

test_raw_exposure_s=132.png

test_raw_exposure_s=209

test_raw_exposure_s=209.png

test_raw_exposure_s=286

test_raw_exposure_s=286.png

test_raw_exposure_s=363

test_raw_exposure_s=363.png

test_raw_exposure_s=440

test_raw_exposure_s=440.png

test_reprocess_noise_reduction

Testuje, czy android.noiseReduction.mode jest stosowany do ponownego przetwarzania żądań. Reprocesing zdjęć z niedostatecznym oświetleniem. Używa wysokiego wzmocnienia analogowego, aby zapewnić prawidłowy obraz. Rejestruje 3 przetworzone obrazy: z wyłączonym NR, „szybko” i „wysoka jakość”. Wykonuje przetworzony ponownie obraz z małym wzmocnieniem i wyłączonym redukcją szumów, a następnie używa wariancji tego obrazu jako wartości bazowej.

Testowane interfejsy API:

android.hardware.camera2.CaptureResult#NOISE_REDUCTION_MODE

Przepuszczenie: FAST >= OFF, HQ >= FAST, HQ >> OFF

Typowy wykres SNR vs NR_MODE

test_tonemap_sequence

Testuje sekwencję ujęć z różnymi krzywą mapowania tonacji. Wykonywanie 3 ujęć ręcznych z tonacją liniową. Wykonywanie 3 ujęć ręcznych z domyślną mapą tonalną. Oblicza różnicę między każdą kolejną parą klatek.

Testowane interfejsy API:

Pozytywny wynik: 3 identyczne klatki, a następnie inny zestaw 3 identycznych klatek.

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

Sprawdzanie, czy wszystkie zgłaszane rozmiary i formaty do przechwytywania obrazu działają prawidłowo. Używa żądania ręcznego z tonowaniem liniowym, aby YUV i JPEG wyglądały tak samo po przekonwertowaniu przez moduł image_processing_utils. Obrazy nie są zapisywane domyślnie, ale można je zapisać, włączając funkcję debug_mode.

Testowane interfejsy API:

Prześlij: wszystkie środki obrazu mają maksymalną wartość RMS (wartość RMS sygnału) różnicy w obrazach przekonwertowanych na RGB z 3% obrazu YUV o najwyższej rozdzielczości.

test_yuv_jpeg_all

test_yuv_jpeg_all.png

test_yuv_plus_dng

Testuje, czy raportowane rozmiary i formaty do przechwytywania obrazu działają.

Testowane interfejsy API:

android.hardware.camera2.CameraMetadata#REQUEST_AVAILABLE_CAPABILITIES_RAW

Przeszedł: test się zakończył i zwrócił żądane obrazy.

test_yuv_plus_dng

test_yuv_plus_dng.jpg

scene1_3

Scena 1_3 jest funkcjonalnie identyczną kopią sceny 1_1, która implementuje strukturę podrzędnej sceny, aby skrócić czas trwania sceny 1.

test_capture_result

Testuje, czy prawidłowe dane zwracają się w obiektach CaptureResult. Czy można robić zdjęcia automatycznie, ręcznie i automatycznie.

Testowane interfejsy API:

Przepuść: metadane są ważne dla wszystkich przechwycięć, a ustawienia ręczne nie są przekazywane do drugiego automatycznego przechwycenia. Rysuje korektę cieniowania obiektywu dla ujęć.

test_capture_result_plot_lsc_auto_ch0

test_capture_result_plot_lsc_auto_ch0.png

test_dng_noise_model

Sprawdzanie, czy parametry modelu DNG w formacie RAW są prawidłowe. Wykres przedstawia zmierzoną rozpiętość w przypadku środkowego fragmentu szarego karty w nieprzetworzonych zdjęciach wykonanych przy różnych czułościach. Wartości te są porównywane z wartościami rozpiętości oczekiwanej przy każdej czułości przez model szumu DNG w interfejsie HAL aparatu (na podstawie parametrów O i S zwracanych w obiektach wyników rejestracji). Aby dowiedzieć się więcej o modelu szumu DNG, pobierz ten dokument na temat modelu szumu DNG.

Testowane interfejsy API:

Prześlij: parametry modelu surowego DNG są prawidłowe. Oczekiwane wartości RGB są zgodne z rzeczywistymi zmierzonymi wartościami RGB.

test_dng_noise_model_plog

test_dng_noise_model_plog.png

test_jpeg

Testy przekonwertowanych obrazów YUV i obrazów JPEG z urządzenia wyglądają tak samo. Test bierze 10% obrazu w środku i oblicza wartość RGB, a następnie sprawdza, czy są one zgodne.

Testowane interfejsy API:

android.graphics.ImageFormat#JPEG

Przeszedł:średnia różnica RGB między obrazami jest mniejsza niż 3%.


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

test_raw_burst_sensitivity

Wykonuje serię zdjęć w formacie RAW z rosnącym wzmocnieniem i mierzy szum. rejestruje tylko w formacie raw w trybie seryjnym.

Testowane interfejsy API:

Pass: każde kolejne ujęcie jest bardziej szumne od poprzedniego, ponieważ wzrasta wzmocnienie.

Używa wariancji komórki siatki statystyk pośrodku.

test_raw_burst_sensitivity_variance

test_raw_burst_sensitivity_variance.png

test_raw_sensitivity

Wykonuje serię zdjęć w formacie RAW z rosnącą czułością i mierzy szum (wariancję) w środku 10% obrazu. Sprawdzanie, czy każdy kolejny obraz jest bardziej zniekształcony niż poprzedni.

Testowane interfejsy API:

Pass: zmienność wzrasta z każdym strzałem.

test_raw_sensitivity_variance

test_raw_sensitivity_variance.png

test_yuv_plus_jpeg

Testuje przechwytywanie pojedynczej klatki jako danych wyjściowych YUV i JPEG. Używa żądania ręcznego z tonowaniem liniowym, aby YUV i JPEG wyglądały tak samo po przekonwertowaniu przez moduł image_processing_utils.

Testowane interfejsy API:

Przechodzi: obrazy YUV i JPEG są podobne i różnią się o mniej niż 1% RMS (wartość średniokwadratowa sygnału).


test_yuv_plus_jpg_jpg.jpg	test_yuv_plus_jpeg_yuv.jpg

test_yuv_plus_raw

Testuje przechwytywanie pojedynczej klatki jako wyjścia RAW/RAW10/RAW12 i YUV (jeśli jest obsługiwane). Używa żądania ręcznego z mapowaniem tonalnym liniowym, więc spodziewane jest, że wartości RAW i YUV będą takie same. Porównuje wartości RGB obrazu przekształconego do formatu RGB w centrum obrazu o wartości 10%. Dziennikiandroid.shading.mode.

Testowane interfejsy API:

Prześlij: obrazy YUV i nieprzetworzone są podobne i różnią się o mniej niż 3,5% RMS (wartość średniokwadratowa pierwiastka kwadratowego sygnału).


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

test_sensitivity_priority

Testy CONTROL_AE_PRIORITY_MODE_SENSOR_SENSITIVITY_PRIORITY z różnymi ustawieniami ISO, aby potwierdzić korelację między wyższym ISO a zwiększonym poziomem szumów.

Testowane interfejsy API:

Przechodzi: wyższe wartości ISO powodują wzrost poziomu szumu.

Testowanie kryteriów pomijania

Test test_sensitivity_priority.py jest pomijany, jeśli zostanie spełnione któreś z tych kryteriów:

Urządzenie ma pierwszy poziom interfejsu API (first_api_level) na poziomie 35 lub niższym.
Urządzenie nie reklamuje CONTROL_AE_PRIORITY_MODE_SENSOR_SENSITIVITY_PRIORITY w CONTROL_AE_AVAILABLE_PRIORITY_MODES.

test_exposure_time_priority

Testuje CONTROL_AE_PRIORITY_MODE_SENSOR_EXPOSURE_TIME_PRIORITYprzy różnych czasach ekspozycji, sprawdzając stabilną jasność w zakresie, w którym ISO może to kompensować.

Testowane interfejsy API:

Przyjęcie: jasność jest stabilna (w ramach tolerancji) w czasie ekspozycji, jeśli ISO mieści się w zakresie kompensacji.

Testowanie kryteriów pomijania

Test test_exposure_time_priority jest pomijany, jeśli zostanie spełnione któreś z tych kryteriów:

Urządzenie ma pierwszy poziom interfejsu API (first_api_level) na poziomie 35 lub niższym.
Urządzenie nie reklamuje CONTROL_AE_PRIORITY_MODE_SENSOR_EXPOSURE_TIME_PRIORITY w CONTROL_AE_AVAILABLE_PRIORITY_MODES.

scene2_a

Scena scene2_a zawiera 3 twarze na szarym tle i w neutralnym ubraniu. Twarze mają różne odcienie skóry. Aby wykrywanie twarzy działało optymalnie, wykres musi mieć prawidłową orientację.

scene2_a

test_autoframing

Testuje zachowanie automatycznego kadrowania aparatu. Wykonuje duże powiększenie, aby żadne z twarzy w scenie nie było widoczne, włącza tryb automatycznego kadrowania, ustawiając wartość AUTOFRAMING w CaptureRequest na True, i sprawdza, czy wszystkie twarze w pierwotnej scenie można wykryć, gdy stan się zbliża (czyli gdy AUTOFRAMING_STATE w CaptureResult ma wartość AUTOFRAMING_STATE_CONVERGED).

Testowane interfejsy API:

Prześlij: wykryto wszystkie 3 twarze.

test_display_p3

Testy Display P3 przechwytują w formacie JPEG za pomocą interfejsu API ColorSpaceProfiles. Sprawdzanie, czy przechwycony plik JPEG zawiera odpowiedni profil ICC w nagłówku i czy zawiera kolory spoza zakresu sRGB.

Testowane interfejsy API:

Przeszedł: plik JPEG zawiera profil ICC Display P3 i kolory spoza gamy sRGB.

test_effects

Wykonuje klatkę dla obsługiwanych efektów aparatu i sprawdza, czy są one generowane prawidłowo. Test sprawdza tylko efekty OFF i MONO, ale zapisuje obrazy dla wszystkich obsługiwanych efektów.

Testowane interfejsy API:

Pass: rejestruje obraz sceny z efektami OFF oraz obraz monochromatyczny z efektami ustawionymi na MONO.

test_effects_MONO

test_effects_MONO.jpg

test_exposure_keys_consistent

Ten test porównuje średnią luminancję w przypadku rejestracji z włączoną AE z rejestracją z wyłączoną AE, która ręcznie stosuje parametry ekspozycji (czułość, czas ekspozycji, czas trwania klatki, wzmocnienie czułości po przetworzeniu surowego obrazu) otrzymane w CaptureResult rejestracji z włączoną AE.

Testowane interfejsy API:

Przechodzi: względna różnica w luminancji między dwoma obrazami jest mniejsza niż 4%.

test_format_combos

Testowanie różnych kombinacji formatów wyjściowych.

Testowane interfejsy API:

Powodzenie: wszystkie kombinacje zostały prawidłowo zarejestrowane.

test_num_faces

Testuje wykrywanie twarzy.

Testowane interfejsy API:

Pass: znajduje 3 twarze.

test_num_faces_fd_mode_1

test_num_faces_fd_mode_1.jpg

test_reprocess_uv_swap

Testuje, czy przetwarzanie YUV nie powoduje zamiany płaszczyzn U i V. Jest to wykrywane przez zsumowanie bezwzględnych różnic (SAD) między przetworzonym obrazem a nieprzetworzonym obrazem. Jeśli zamiana płaszczyzn wyjściowych U i V w przetworzonych ponownie danych prowadzi do zwiększenia wartości SAD, przyjmuje się, że dane wyjściowe mają prawidłowe płaszczyzny U i V.

Testowane interfejsy API:

Przechodzi: płaszczyzny U i V nie są zamieniane.

test_reprocess_uv_swap

test_reprocess_uv_swap.png

scene2_b

test_preview_num_faces

Testuje wykrywanie twarzy w podglądzie z większą różnorodnością odcieni skóry w scenach z twarzami.

Testowane interfejsy API:

Pass: wykrywa 3 twarze z punktami orientacyjnymi twarzy w ramkach.

test_num_faces_fd_mode_1

test_num_faces_fd_mode_1.jpg

test_yuv_jpeg_capture_sameness

Wykonywanie dwóch zdjęć w największych wspólnych formatach YUV i JPEG o tych samych proporcjach co największy format JPEG, ale nieprzekraczający rozdzielczości 1920 x 1440. Ustawia jpeg.quality na 100 i przechwytuje żądanie dotyczące podwójnej powierzchni. Konwertuje oba obrazy na tablice RGB i oblicza 3D średniokwadratową różnicę (RMS) między nimi.

Test ten sprawdza też, czy dane wyjściowe YUV we wszystkich obsługiwanych przypadkach użycia strumieni są w wystarczającym stopniu podobne do danych YUV w przypadku użycia STILL_CAPTURE.

Testowane interfejsy API:

Przechodzi: obrazy YUV i JPEG w przypadku zastosowania STILL_CAPTURE różnią się o mniej niż 3% RMS (wartość RMS sygnału); obrazy YUV we wszystkich obsługiwanych przypadkach użycia różnią się o mniej niż 10% RMS od obrazów YUV w przypadku zastosowania STILL_CAPTURE.

scene2_c

test_num_faces

Testowanie wykrywania twarzy z większą różnorodnością odcieni skóry w scenach z twarzami.

Testowane interfejsy API:

Przechodzi test: wykrywa 3 twarze.

test_num_faces_fd_mode_1

test_num_faces_fd_mode_1.jpg

test_jpeg_capture_perf_class

Testowanie opóźnienia rejestrowania JPEG w przypadku aparatów o klasie wydajności S zgodnie z opisem w sekcji 2.2.7.2 Aparat w CDD.

Przyjęcie: KAMERA 2 MUSI mieć opóźnienie w zapisie JPEG < 1000 ms w rozdzielczości 1080p zmierzone przez test wydajności aparatu CTS w warunkach oświetlenia ITS (3000 K) dla obu głównych aparatów.

test_camera_launch_perf_class

Testy opóźnienia uruchamiania aparatu w przypadku klasy wydajności S zgodnie z opisem w sekcji 2.2.7.2 Camera w dokumentacji CDD.

Pozytywny: czas oczekiwania na uruchomienie aparatu 2 (od otwarcia aparatu do pierwszego podglądu) MUSI wynosić mniej niż 600 ms, zgodnie z wynikiem z testu PerformanceTest aparatu CTS w warunkach oświetlenia ITS (3000 K) dla obu głównych aparatów.

test_default_camera_hdr

Testy, które sprawdzają, czy domyślne przechwytywanie aparatem jest w przypadku klasy wydajności 15 w trybie ultra HDR zgodnie z opisem w sekcji 2.2.7.2 Camera w CDD.

Prześlij: domyślne przechwytywanie pakietu kamery MUSI być w formacie ultra HDR na urządzeniu o klasie wydajności 15.

scene2_d

test_preview_num_faces

Testuje wykrywanie twarzy w podglądzie z większą różnorodnością odcieni skóry w scenach z twarzami.

Testowane interfejsy API:

Pass: znajduje 3 twarze z punktami orientacyjnymi twarzy w ramkach.

scene2_e

test_continuous_picture

50 klatek w rozdzielczości VGA jest rejestrowanych za pomocą pierwszego ustawienia żądania rejestracji. android.control.afMode = 4 (CONTINUOUS_PICTURE).

Testowane interfejsy API:

Przechodzi: system 3A stabilizuje się do końca przechwytywania 50 klatek.

test_num_faces

Testowanie wykrywania twarzy z większą różnorodnością odcieni skóry w scenach z twarzami.

Testowane interfejsy API:

Przechodzi test: wykrywa 3 twarze.

scene2_f

Scena 2 f zawiera 3 twarze na białym tle i w białej odzieży. Twarze mają szeroki zakres odcieni skóry i wysoki kontrast z tłem.

scene2_f

test_preview_num_faces

Testowanie wykrywania twarzy z większą różnorodnością odcieni skóry w scenach z twarzami.

Testowane interfejsy API:

Pass: wykrywa 3 twarze z punktami orientacyjnymi twarzy w ramkach.

test_num_faces_fd_mode_1

test_num_faces_fd_mode_1.jpg

scene2_g

Scena scene2_g zawiera 3 profilowe twarze na białym tle i w białych ubraniach. Twarze mają szeroką gamę odcieni skóry i wysoki kontrast z tłem.

scene2_g

test_preview_num_faces

Testowanie wykrywania twarzy z większą różnorodnością odcieni skóry w scenach z twarzami.

Testowane interfejsy API:

Pass: wykrywa 3 twarze z punktami orientacyjnymi twarzy w ramkach.

test_preview_num_faces

scene3

Scena 3 wykorzystuje wykres ISO 12233, a większość testów używa metody wyodrębniania wykresów, aby znaleźć wykres w scenie. Z tego powodu większość zapisanych obrazów nie ma ramek, jak w przypadku scen 1, 2 lub 4, tylko sam wykres. Aby wyszukiwarka wykresów działała optymalnie, wykres musi być w prawidłowej orientacji.

test_edge_enhancement

Sprawdza, czy parametr android.edge.mode jest prawidłowo stosowany. Przechwytuje obrazy nieprzetworzone w przypadku każdego trybu krawędzi i zwraca ostrość obrazu wyjściowego oraz metadane wyniku przechwycenia. Przetwarza żądanie przechwycenia z użyciem danego trybu krawędzi, czułości, czasu ekspozycji, odległości ogniskowej i parametru powierzchni wyjściowej.

Przepuść: tryb HQ (2) jest ostrzejszy niż tryb OFF (0). Tryb FAST (1) jest (1) ostrzejszy niż tryb OFF. Tryb HQ jest ostrzejszy lub równy trybowi FAST.

Testowane interfejsy API:

android.hardware.camera2.CaptureRequest#EDGE_MODE

Parametry aparatu, których to dotyczy:

EDGE_MODE

test_edge_enhancement_edge=0

test_edge_enhancement_edge=0.jpg

test_edge_enhancement_edge=1

test_edge_enhancement_edge=1.jpg (tryb szybki)

test_edge_enhancement_edge=2

test_edge_enhancement_edge=2.jpg (tryb wysokiej jakości)

test_flip_mirror

Sprawdza, czy obraz jest prawidłowo zorientowany zgodnie z CDD sekcja 7.5.2 Przedni aparat [C-1-5].

Obrazy odbite lustrzaniem, odwrócone lub obrócone można rozpoznać po diamencie w pobliżu środka.

Przeszedł:obraz nie jest odwrócony, odbitykiem lustrzanym ani obrócony.

test_flip_mirror_scene_patch

test_flip_mirror_scene_patch.jpg

test_imu_drift

Sprawdza, czy jednostka pomiarowa bezwładności (IMU) ma stabilne dane wyjściowe przez 30 sekund, gdy urządzenie jest nieruchome i wykonuje podgląd w wysokiej rozdzielczości.

Testowane interfejsy API:

Przepustka:

Odchylenie żyroskopu w czasie testu jest mniejsze niż 0,01 rad.
Odchylenie standardowe odczytu żyroskopu jest mniejsze niż 1E-7 rad²/s²/Hz w czasie testu.
Odchylenie wektora obrotu jest mniejsze niż 0,01 rad w czasie testu.
(nie jest to jeszcze wymagane) odchylenie żyroskopu jest mniejsze niż 1 stopień na sekundę.

test_imu_drift_gyro_drift.png

test_imu_drift_rotation_vector_drift.png

test_landscape_to_portrait

Sprawdza, czy przełączanie orientacji z poziomej na pionową działa prawidłowo w przypadku czujników zorientowanych poziomo.

Testowane interfejsy API:

Przeszedł: test jest w stanie zlokalizować wykres z oczekiwaną rotacją (0 stopni, gdy zastąpienie orientacji poziomej przez pionową jest wyłączone, 90 stopni, gdy jest włączone).

test_landscape_to_portrait

test_landscape_to_portrait.png

test_lens_movement_reporting

Sprawdza, czy flaga ruchu obiektywu jest prawidłowo zgłaszana. Wykonuje serię 24 obrazów, z których pierwsze 12 jest rejestrowane z optymalną odległością ostrości (znalezioną przez 3A), a ostatnie 12 z minimalną odległością ostrości. W okolicach kadru 12 obiektyw się porusza, co powoduje spadek ostrości. Ostrość w końcu się ustabilizuje, gdy obiektyw zajmie ostateczną pozycję. Flaga ruchu obiektywu powinna być zaznaczona we wszystkich klatkach, w których ostrość jest pośrednia lub większa niż ostrość w pierwszych kilku klatkach z obiektywem nieruchomym w optymalnej odległości ogniskowej oraz w ostatnich kilku klatkach z obiektywem nieruchomym w minimalnej odległości ogniskowej. Nie ma znaczenia, w którym dokładnie ujęciu obiektyw się porusza: sprawdzamy tylko, czy flaga ruchu jest ustawiona, gdy obiektyw się porusza.

Testowane interfejsy API:

Prześlij: w ramce ze zmianą ostrości flaga ruchu obiektywu ma wartość True.

Mechanizmy niepowodzenia:

lens_moving: True(android.hardware.camera2.CaptureResult#LENS_STATE = 1) w test_log.DEBUG jest zaznaczone tylko w ramkach, w których ostrość nie zmienia się.
Klatki z wartością lens_moving: False(android.hardware.camera2.CaptureResult#LENS_STATE = 0) w elementzie test_log.DEBUG mają inną ostrość niż pierwsze kilka klatek przy optymalnej odległości ogniskowej lub ostatnie kilka klatek przy minimalnej odległości ogniskowej.

test_reprocess_edge_enhancement

Testuje, czy obsługiwane metody ponownego przetwarzania służące do wzmacniania krawędzi działają prawidłowo. Przetwarza żądanie przechwycenia z określonym trybem ponownego przetwarzania krawędzi i porównuje różne tryby przechwycenia z wyłączonymi trybami ponownego przetwarzania krawędzi.

Testowane interfejsy API:

Prześlij: ostrość w różnych trybach krawędzi jest prawidłowa. HQ (tryb 2) jest ostrzejszy niż OFF (tryb 0), a poprawa między różnymi trybami jest podobna.

test_reprocess_edge_enhancement_plot

test_reprocess_edge_enhancement_plot.png

scene4

Scena 4 to czarny okrąg na białym tle w kwadracie. Testy w scenie4 mogą być wrażliwe na wyrównanie, dlatego od wersji 15 możesz użyć opcji check_alignment.py w katalogu narzędzi, aby włączyć sprawdzanie wyrównania testowanego obiektu i wykresu.

scene4

test_30_60fps_preview_fov_match

Sprawdzanie, czy filmy w rozdzielczości 30 FPS i 60 FPS mają ten sam kąt widzenia. Test rejestruje 2 filmy: jeden z 30 FPS, a drugi z 60 FPS. Z każdego filmu wybierany jest reprezentatywny kadr, który jest analizowany, aby sprawdzić, czy zmiany pola widzenia w obu filmach są zgodne ze specyfikacją. Testuje, czy współczynnik kształtu koła pozostaje stały, środek koła pozostaje stabilny, a promień koła pozostaje stały.

Testowane interfejsy API:

Przeszedł: obrazy nie są rozciągnięte, środek obrazów nie różni się o więcej niż 3%, a maksymalna zmiana współczynnika proporcji między filmami w 30 FPS i 60 FPS nie przekracza 7,5%.

Mechanizmy niepowodzenia:

Krąg z filmu w 30 FPS jest znacznie mniejszy niż z filmu w 60 FPS.
Okrąg na zrobionym zdjęciu jest zniekształcony przez łańcuch przetwarzania.
Okrąg na zarejestrowanym obrazie jest przycięty z powodu skrajnie małej wysokości lub szerokości obrazu w prośbie o zapisanie.
Okrąg na zrobionym zdjęciu ma odbicie w środku i nie jest w pełni wypełniony.

test_aspect_ratio_and_crop

Sprawdza, czy obrazy nie są zniekształcone lub nieoczekiwanie przycięte w systemie przetwarzania obrazów. Robi zdjęcia koła w różnych formatach. Sprawdzanie, czy okrąg nie jest zniekształcony, czy nie przesuwa się z poziomu środka obrazu i czy nie zmienia nieprawidłowo rozmiaru przy różnych formatach obrazu lub rozdzielczościach.

Testowane interfejsy API:

Pozytywny: obrazy nie są rozciągnięte, centrum obrazów nie różni się o więcej niż 3%, a maksymalne możliwe pole widzenia (FOV) jest zachowane.

Mechanizmy niepowodzenia:

Kamera nie jest wyrównana z kółkiem wyświetlanym na tablecie na środku sceny.
Okrąg na zrobionym zdjęciu jest zniekształcony przez łańcuch przetwarzania.
Obraz o niższej rozdzielczości jest dwukrotnie przycięty w przepływie przetwarzania obrazu, co powoduje powstanie różnych pól widzenia w przypadku obrazów w wysokiej i niskiej rozdzielczości.
Okrąg na zarejestrowanym obrazie jest przycięty z powodu skrajnie małej wysokości lub szerokości obrazu w prośbie o zapisanie.
Okrąg na zrobionym zdjęciu ma odbicie w środku i nie jest w pełni wypełniony.

test_multi_camera_alignment

Testuje parametry kalibracji kamery związane z pozycjonowaniem kamery w systemach wielokamerowych. Korzystanie z fizycznych kamer podrzędnych w ramach multikamery do zrobienia zdjęcia za pomocą jednej z fizycznych kamer. Znajduje środek okręgu. Przekształca punkt środkowy koła na współrzędne światowe dla każdej kamery. Porównuje różnicę między środkami okręgów kamer w układzie światowym. Przeprojektowuje współrzędne geograficzne na współrzędne pikseli i porównuje je z oryginalnymi wartościami w celu sprawdzenia poprawności. Porównuje rozmiary kółek, sprawdzając, czy ogniskowa aparatów jest inna.

Testowane interfejsy API:

Przeszedł: centra i rozmiary okręgów są zgodne z oczekiwaniami w projekcjach obrazów w porównaniu z obrazami zarejestrowanymi przy użyciu danych kalibracji aparatu i długości ogniskowej.

Mechanizmy niepowodzenia:

LENS_INTRINSIC_CALIBRATION, LENS_POSE_TRANSLATION lub LENS_POSE_ROTATIONsą wartościami projektowymi, a nie rzeczywistymi danymi kalibracji.
System kamer nie jest odpowiedni do konfiguracji testowej. Na przykład testowanie systemu kamery szerokokątnej i ultraszerokokątnej za pomocą platformy testowej RFoV. Więcej informacji znajdziesz w artykule z odpowiedziami na najczęstsze pytania dotyczące zestawu ITS-in-a-box1.

test_preview_aspect_ratio_and_crop

Podobnie jak test test_aspect_ratio_and_crop w przypadku zdjęć, ten test sprawdza obsługiwane formaty podglądu, aby upewnić się, że ramki podglądu nie są nieprawidłowo rozciągnięte ani przycięte. Sprawdzanie, czy format obrazu koła nie ulega zmianie, czy przycięte obrazy zawierają koło w środku kadru i czy rozmiar koła nie zmienia się w przypadku stałego formatu lub różnych rozdzielczości (sprawdzanie pola widzenia).

Testowane interfejsy API:

Pozytywny: obrazy nie są rozciągnięte, różnica w centrum obrazów nie przekracza 3%, a zachowana jest maksymalna możliwa wartość FoV (field of view).

test_preview_stabilization_fov

Sprawdzanie obsługiwanych rozmiarów podglądu, aby upewnić się, że pole widzenia jest odpowiednio przycięte. Podczas testu rejestrowane są 2 filmy: jeden ze stabilizacja podgląduON, a drugi bez niejOFF. Z każdego filmu wybierany jest reprezentatywny kadr, który jest analizowany pod kątem zgodności zmian pola widzenia w obu filmach z wymaganiami.

Testowane interfejsy API:

Przechodzi: stosunek boków koła pozostaje mniej więcej stały, środek koła pozostaje stabilny, a rozmiar koła zmienia się nie więcej niż o 20%.

test_video_aspect_ratio_and_crop

Nagrywa filmy w kółku wewnątrz kwadratu we wszystkich formatach wideo. Wyodrębnia kluczowe klatki i sprawdza, czy proporcje koła się nie zmieniają, czy przycięte obrazy zawierają koło w środku i czy rozmiar koła nie zmienia się w przypadku stałego formatu lub innej rozdzielczości (sprawdzanie pola widzenia).

Testowane interfejsy API:

Przechodzi: klatki wideo nie są rozciągnięte, środek klatek nie różni się o więcej niż 3%, a maksymalne możliwe pole widzenia (FOV) jest zachowane.

scene5

W przypadku sceny 5 wymagana jest szara scena o jednolitym oświetleniu. Jest to możliwe dzięki dyfuzorowi umieszczonemu na obiektywie. Zalecamy użycie tego dyfuzora: www.edmundoptics.com/optics/window-diffusers/optical-diffusers/opal-diffusing-glass/46168.

Aby przygotować scenę, zamontuj dyfuzor przed aparatem i skieruj go na źródło światła o natężeniu około 2000 lx. Zdjęcia wykonane w scenie 5 wymagają rozproszonego oświetlenia bez widocznych elementów. Oto przykładowy obraz:

scene5

scene5 capture

test_lens_shading_and_color_uniformity

Sprawdza, czy korekta cieniowania obiektywu jest prawidłowo zastosowana, a kolor jednolitej sceny monochromatycznej jest równomiernie rozłożony. Wykonuje ten test na podstawie ramki YUV z automatycznym 3A. Zacienienie obiektywu jest oceniane na podstawie kanału y. Mierzy średnią wartość y dla każdego określonego bloku próbek i określa, czy test się powiódł, czy nie, porównując wynik z wartością środkową y. Test równomierności kolorów jest oceniany w przestrzeni r/g i b/g.

Testowane interfejsy API:

Przeszedł: w przypadku określonego promienia obrazu odchylenie wartości r/g i b/g musi być mniejsze niż 20%, aby test został zaliczony.

scene6

Scena6 to siatka jednoznacznie identyfikowalnych znaczników ArUco. Testy w scenie6 mogą być wrażliwe na wyrównanie, dlatego od wersji 15 możesz użyć opcji check_alignment.py w katalogu narzędzi, aby włączyć sprawdzanie wyrównania testowanego obiektu i wykresu.

scene6

test_in_sensor_zoom

Testuje działanie funkcji zoomu na matrycy, która umożliwia kadrowanie zdjęć w formacie RAW.

Gdy ustawienie przypadku strumienia jest ustawione na CROPPED_RAW, test wykonuje 2 zrzuty w zakresie zoomu: pełny obraz RAW z pełnym polem widzenia (FoV) oraz przycięty obraz RAW. Test konwertuje obrazy na tablice RGB, zmniejsza rozmiar pełnowymiarowego przyciętego obrazu RAW do rozmiaru podanego przez SCALER_RAW_CROP_REGION i oblicza 3D root mean square (RMS) różnicę między 2 obrazami.

Testowane interfejsy API:

Przeszedł: różnica średniokwadratowa 3D (RMS) między pomniejszoną przyciętą kopią obrazu RAW a pełnym obrazem RAW w pełnym polu widzenia jest mniejsza niż próg ustawiony w teście.

test_zoom

Testuje zachowanie zoomu aparatu od obiektywu ultraszerokokątnego do obiektywu szerokokątnego. Wykonuje przechwytywanie w zakresie powiększenia i sprawdza, czy znaczniki ArUco powiększają się wraz z powiększaniem obrazu w kamerze. Test sprawdza też, czy pozycja znacznika środkowego zmienia się w przewidywalny sposób w przypadku każdego ujęcia. Odległość od środka znacznika środkowego do środka obrazu może się zmieniać w stałym tempie w zależności od współczynnika powiększenia aż do przełączenia fizycznej kamery lub może się zmieniać monotonicznie w kierunku lokalizacji tego samego znacznika po przełączeniu fizycznej kamery. Przed testowaniem na urządzeniu musisz zainstalować aplikację Jetpack Camera (JCA).

Testowane interfejsy API:

Przeszedł: względna wielkość zarejestrowanego znacznika ArUco jest zgodna z żądanym współczynnikiem powiększenia, co zapewnia prawidłowe powiększanie przez aparat, a odległość znacznika od środka obrazu zmienia się zgodnie z kryteriami podanymi w opisie testu.

test_zoom

test_zoom, aby znaleźć kontur znacznika ArUco najbliższy środka.

test_low_latency_zoom

Testuje zachowanie zoomu o niskim opóźnieniu w kamerze. Wykonuje przechwytywanie w zakresie zoomu z android.control.settingsOverride = 1 (SETTINGS_OVERRIDE_ZOOM) i sprawdza, czy znaczniki na wyjściowych obrazach pasują do współczynników powiększenia w metadanych przechwytywania. Ta sama sesja rejestrowania za pomocą aparatu jest używana do konwergencji 3A i do wykonywania zdjęć.

Testowane interfejsy API:

Przechodzi: względna wielkość zarejestrowanego znacznika jest zgodna z metadanymi wyników w porównaniu ze współczynnikiem powiększenia.

test_preview_video_zoom_match

Testuje, czy podczas nagrywania i powiększania podgląd filmu i wyjście wideo wyświetlają i nagrywają ten sam obraz. Oblicza rozmiar znacznika najbliższego środka przy różnych współczynnikach powiększenia i sprawdza, czy rozmiar znacznika zwiększa się wraz ze wzrostem współczynnika powiększenia.

Testowane interfejsy API:

Prześlij: względna wielkość zarejestrowanego znacznika jest zgodna z żądanym współczynnikiem powiększenia w filmie i podglądzie.

HD_1280x720_key_frame.png (przed powiększeniem)

preview_1280x720_key_frame.png (przed powiększeniem)

HD_1280x720_key_frame.png (po powiększeniu)

preview_1280x720_key_frame.png (po powiększeniu)

test_preview_zoom

Sprawdzanie, czy współczynnik powiększenia każdej ramki podglądu odpowiada odpowiednim metadanym rejestrowania z obiektywu ultraszerokokątnego na obiektyw szerokokątny. Test pobiera klatki podglądu w zakresie powiększenia i wykrywa znacznik ArUco znajdujący się najbliżej środka. Następnie sprawdza, czy pozycja znacznika środkowego zmienia się w przewidywalny sposób w przypadku każdego ujęcia. Odległość od środka znacznika środkowego do środka obrazu może się zmieniać w stałym tempie w zależności od współczynnika powiększenia aż do przełączenia fizycznej kamery lub może się zmieniać monotonicznie w kierunku lokalizacji tego samego znacznika po przełączeniu fizycznej kamery.

Testowane interfejsy API:

Prześlij: względna wielkość wybranego znacznika ArUco jest zgodna z raportowanym współczynnikiem powiększenia w przypadku odpowiedniego wyniku rejestracji w przypadku wszystkich klatek podglądu. Względna odległość wybranego znacznika od środka obrazu jest zgodna z podanym współczynnikiem powiększenia uzyskanym w wyniku wszystkich ramek podglądu.

test_zoom

test_preview_zoom obrazy pokazujące wybrany znacznik najbliżej środka

test_session_characteristics_zoom

Testuje zakres współczynnika powiększenia dla wszystkich obsługiwanych konfiguracji sesji wymienionych w sekcji CameraCharacteristics#INFO_SESSION_CONFIGURATION_QUERY_VERSION. W przypadku każdej z tych konfiguracji, jeśli CameraDeviceSetup#isSessionConfigurationSupported zwróci wartość true, test sprawdza, czy można osiągnąć zakres współczynnika powiększenia zwrócony w CameraDeviceSetup#getSessionCharacteristics.

Testowane interfejsy API:

Pass: w przypadku każdego obsługiwanego SessionConfiguration z listy CameraCharacteristics#INFO_SESSION_CONFIGURATION_QUERY_VERSION można osiągnąć zarówno minimalny, jak i maksymalny współczynnik powiększenia.

scene7

Scene7 to prostokątny kadr podzielony na 4 równe kwadranty, z których każdy jest wypełniony innym kolorem. Pośrodku prostokąta znajduje się wykres nachylonej krawędzi do sprawdzania ostrości. Cztery znaczniki ArUco są wyrównane z 4 zewnętrznymi narożnikami prostokąta, aby ułatwić uzyskanie dokładnych współrzędnych głównego prostokątnego kadru przy różnych współczynnikach powiększenia.

scene7

test_multi_camera_switch

Ten test sprawdza, czy podczas nagrywania podglądu przy różnych współczynnikach zoomu przełączanie między obiektywami ultraszerokokątnym (UW) i szerokokątnym (W) powoduje podobne wartości RGB.

Test wykorzystuje różne współczynniki powiększenia w ramach zdefiniowanego zakresu, aby wykonać dynamiczny zapis podglądu i określić punkt, w którym zmienia się fizyczne powiększenie kamery. Ten punkt oznacza przejście z obiektywu UW na obiektyw W.

Ramki uchwycone w miejscu przecięcia i przed nim są analizowane pod kątem automatycznej ekspozycji (AE), automatycznej regulacji balansu bieli (AWB) i automatycznego ustawiania ostrości (AF).

Sprawdzanie AE zapewnia, że zmiana luminacji mieści się w oczekiwanym zakresie zarówno w przypadku zdjęć z obiektywem UW, jak i W. Sprawdzanie AWB weryfikuje, czy współczynniki R/G i B/G mieszczą się w wartościach progowych zarówno w przypadku obrazów z obiektywem UW, jak i z obiektywem W. Sprawdzanie AF ocenia wartość szacowania ostrości na podstawie średniej wielkości gradientu między obrazami z obiektywu UW i W.

Jeśli podczas wykonywania tego testu efekt moiré zakłóca wyniki, użyj tabletu o wyższej rozdzielczości z listy zatwierdzonych przez ITS kamer.

Testowane interfejsy API:

Pozytywny: aby test zakończył się pozytywnie, testy AE i AWB muszą zakończyć się pomyślnie. Wyniki kontroli AF służą tylko do celów rejestrowania. Oto kryteria poszczególnych kontroli:

Sprawdzanie AE: zmiana luminacji (wartość Y) między obrazami z obiektywu UW i W musi być mniejsza niż 4% w przypadku wszystkich plam kolorów, jeśli urządzenie obsługuje zarówno ae_regions, jak i awb_regions. Jeśli obsługiwane jest tylko ae_regions, kryteria muszą spełniać tylko wartości plamki koloru szarego.
Sprawdzanie automatycznej regulacji balansu bieli: różnica między wartościami R/G i B/G w obrazach z obiektywem UW i W musi być mniejsza niż 3% w przypadku plamki szarego koloru oraz mniejsza niż 10% w przypadku innych plamek kolorowych, jeśli urządzenie obsługuje zarówno ae_regions, jak i awb_regions.
Sprawdzanie AF: ostrość obrazu w przypadku obiektywu W musi być wyższa niż ostrość obrazu w przypadku obiektywu UW.

test_multi_camera_switch_gray_uw_y

Szara plama zrobiona przy użyciu obiektywu szerokokątnego

test_multi_camera_switch_gray_w_y

Szara plama zrobiona przy użyciu obiektywu W

scene8

Scene8 to prostokątny kadr podzielony na 4 równe obszary, z których każdy zawiera portret wykonany z różną ekspozycją lub nałożony z różnym odcieniem koloru (niebieski, zwiększona ekspozycja, zmniejszona ekspozycja, żółty). 4 znaczniki ArUco są wyrównane z 4 zewnętrznymi narożnikami prostokąta, aby uzyskać dokładne współrzędne głównej ramki prostokąta.

scene8

test_ae_awb_regions

Testuje, czy wartości RGB i luminancji różnią się podczas podglądu nagrania w różnych regionach automatycznej ekspozycji (AE) i automatycznego balansu bieli (AWB).

Test rejestruje 8-sekundowy podgląd, wykonując pomiar AE i AWB w każdym kwadracie przez 2 sekundy. Następnie test wyodrębnia z każdego nagrania podglądu pojedynczą klatkę i wykorzystuje ją do wykonania tych kontroli AE i AWB:

Sprawdzanie AE: sprawdza, czy klatka zmierzająca region o zmniejszonej ekspozycji ma zwiększoną wartość luminancji o więcej niż 1% w porównaniu z klatką zmierzającą region o zwiększonej ekspozycji. Sprawdza, czy obrazy są rozjaśniane podczas pomiaru ekspozycji w ciemnym obszarze.
Sprawdzanie AWB: sprawdza, czy stosunek czerwonego do niebieskiego (średnich wartości RGB obrazu) w ramce z niebieskim obszarem pomiaru jest o więcej niż 2% wyższy niż w ramce z żółtym obszarem pomiaru. Dzięki temu obrazy mają zrównoważony kod RGB podczas pomiaru w żółtym (ciepłym) lub niebieskim (zimnym) regionie.

Testowane interfejsy API:

Przeszedł: oba testy AE i AWB zostały zaliczone.

test_ae_awb_regions_dark_region

Pomiar ekspozycji w ciemnym obszarze kadru z podwyższoną ekspozycją

test_ae_awb_regions_light_region

Wyświetlanie pomiaru ekspozycji w jaśniejszym obszarze z obniżoną ekspozycją

Mechanizmy niepowodzenia:

Dokładne wykrywanie wszystkich 4 znaczników ArUco jest niezbędne w przypadku tego testu. Jeśli początkowe wykrycie zawiedzie, system spróbuje wykryć twarz po raz drugi, używając czarno-białej wersji obrazu. Poniższy obraz w szarościach przedstawia dodatkowy etap przetwarzania.

test_color_correction_mode_cct

Testy COLOR_CORRECTION_MODE z różnymi temperaturami barw i odcieniami, weryfikujące zmiany w proporcjach RGB w porównaniu ze sceną z ujęcia scene8.

Testowane interfejsy API:

Pass: współczynniki RGB wskazują przewidywane wzrosty lub spadki w stosunku do wybranych temperatur i odsetek kolorów.

Testowanie kryteriów pomijania

Test test_color_correction_mode_cct jest pomijany, jeśli zostanie spełnione któreś z tych kryteriów:

Urządzenie ma pierwszy poziom interfejsu API (first_api_level) na poziomie 35 lub niższym.
Urządzenie nie reklamuje COLOR_CORRECTION_MODE_CCT w COLOR_CORRECTION_AVAILABLE_ABERRATION_MODES.

scene9

Scena 9 składa się z tysięcy losowo wielkości i kolorów okręgów, aby utworzyć scenę o bardzo niskiej powtarzalności, która obciąża algorytmy kompresji JPEG.

scene9

test_jpeg_high_entropy

Testuje, czy kompresja JPEG w aparacie działa prawidłowo w scenie9 przy wysokiej entropii i współczynniku jakości JPEG ustawionym na 100%. Wzrost współczynnika powiększenia zapewnia, że obraz wyświetlany na tablecie wypełnia pole widzenia kamery.

Testowane interfejsy API:

Przeszedł:plik JPEG został prawidłowo skompresowany, zapisany i odczytany z dysku.

test_jpeg_quality

Testuje jakość kompresji JPEG w aparacie. Zmień ustawienia jakości JPEG za pomocą android.jpeg.quality i upewnij się, że tabele kwantyzacji zmieniają się prawidłowo.

Testowane interfejsy API:

Prześlij: macierz kwantyzacji zmniejsza się wraz ze wzrostem jakości. (Macierz reprezentuje współczynnik podziału).

test_jpeg_quality

Średnie wartości matrycy DQT luma/chroma aparatu tylnego Pixela 4 w porównaniu z jakością JPEG

test_jpeg_quality nie powiodło się

Przykład nieudanego testu

Pamiętaj, że w przypadku obrazów o bardzo niskiej jakości (jpeg.quality < 50) nie ma zwiększenia kompresji w macierzy kwantyzacji.

scene_video

Scena scene_video to scena wideo. Składa się z 4 kółek w różnych kolorach, które poruszają się w różnych kierunkach z różną częstotliwością klatek na białym tle.

scene_video

test_preview_frame_drop

Testuje, czy żądana częstotliwość klatek podglądu jest utrzymywana w dynamicznej scenie. Ten test jest przeprowadzany na wszystkich kamerach, które są dostępne dla aplikacji innych firm.

Testowane interfejsy API:

Przeszedł: częstotliwość klatek podglądu jest maksymalną wartością z zakresu żądanej częstotliwości klatek, a średnia odchylenie między kolejnymi klatkami jest mniejsze od względnej tolerancji ustawionej w teście.

scene_extensions

Testy scene_extensions dotyczą rozszerzeń aparatu i wymagają użycia Camera ITS-in-a-Box, ponieważ wymagają precyzyjnego kontrolowania środowiska testowego. Dodatkowo należy kontrolować wszelkie wycieki światła. Może to wymagać przykrycia stanowiska testowego, urządzenia testowego i tabletu szmatką oraz wyeliminowania wycieku światła z ekranu przedniego urządzenia testowego.

scene_hdr

Scena scene_hdr składa się z portretu po lewej stronie i kodu QR o niskim kontraście po prawej.

scene_hdr

test_hdr_extension

Testuje rozszerzenie HDR. Wykonuje uchwyty z włączoną i wyłączoną wtyczką i sprawdza, czy wtyczka ułatwia wykrywanie kodu QR.

Testowane interfejsy API:

Przepuść: rozszerzenie HDR zmniejsza liczbę zmian kontrastu potrzebnych do wykrycia kodu QR lub zmniejsza gradient w przypadku kodu QR.

scene_low_light

Scena scene_low_light składa się z siatki kwadratów w różnych odcieniach szarości na czarnym tle. Siatka kwadratów jest otoczona czerwoną obwódką. Kwadraty są ułożone w orientacji krzywej Hilberta.

scene_low_light

test_night_extension

Testuje rozszerzenie Nocny tryb. Wykonuje przechwytywanie z włączonym rozszerzeniem i wykonuje te czynności:

Wykrywanie obecności 20 kwadratów
Oblicza luminancję ograniczoną przez każdy kwadrat.
Oblicza średnią wartość luminacji dla pierwszych 6 kwadratów zgodnie z orientacją siatki krzywej Hilberta
Oblicza różnicę wartości luminancji kolejnych kwadratów (np. kwadrat2 – kwadrat1) aż do kwadratu 5 i 6 (kwadrat6 – kwadrat5) oraz oblicza średnią z 5 obliczonych różnic.

W przypadku urządzeń z Androidem 16 lub nowszym prośba o przechwycenie obejmuje zmierzony obszar odpowiadający prostokątowi ograniczającemu siatkę kwadratów. Ta zmiana wpływa na kryteria progu.

Testowane interfejsy API:

Przepustka:

W przypadku urządzeń z Androidem 16 lub nowszym średnia wartość luma pierwszych 6 kwadratów musi wynosić co najmniej 80, a średnia różnica wartości luma kolejnych kwadratów (do kwadratu 5) musi wynosić co najmniej 18, 75.
W przypadku urządzeń z Androidem w wersji 15 lub niższej średnia wartość luminancji pierwszych 6 kwadratów musi wynosić co najmniej 85, a średnia różnica wartości luminancji kolejnych kwadratów do kwadratu 5 i 6 musi wynosić co najmniej 17.

Na wykresie luminancji widać, jak wygląda wynik testu, który kwalifikuje się do przejścia.

scene_low_light_night_pass

test_low_light_boost_extension

Testowanie trybu AE wzmacniania w słabym oświetleniu. Jeśli Camera2 obsługuje tryb AE z wzmocnieniem w warunkach słabego oświetlenia, test jest wykonywany w przypadku Camera2. Jeśli rozszerzenie aparatu w trybie nocnym jest obsługiwane i obsługuje tryb AE z ulepszonym trybem słabym oświetleniem, test jest również wykonywany w przypadku rozszerzenia aparatu w trybie nocnym. Ten test ustawia tryb AE na wzmocnienie w warunkach słabego oświetlenia, pobiera kadr z podglądu i wykonuje te czynności:

Wykrywa obecność 20 pudeł
Oblicza luminancję ograniczoną przez każdy kwadrat
Oblicza średnią wartość luminacji dla pierwszych 6 kwadratów zgodnie z orientacją siatki krzywej Hilberta
Oblicza różnicę wartości luminancji kolejnych kwadratów (np. kwadrat2 – kwadrat1) aż do kwadratu 5 i 6 (kwadrat6 – kwadrat5) oraz oblicza średnią z 5 obliczonych różnic.

Testowane interfejsy API:

Przepustka:

W przypadku urządzeń z Androidem 16 lub nowszym średnia wartość luminancji pierwszych 6 kwadratów musi wynosić co najmniej 54, a średnia różnica wartości luminancji kolejnych kwadratów (do kwadratu 5 i 6) musi wynosić co najmniej 17.
W przypadku urządzeń z Androidem 15 i starszym średnia wartość luminancji pierwszych 6 kwadratów musi wynosić co najmniej 70, a średnia różnica wartości luminancji kolejnych kwadratów do kwadratu 5 i 6 musi wynosić co najmniej 18.

scene_tele

Kluczowym wymaganiem w przypadku testów scene_tele jest to, aby odległość od tablicy była większa niż minimalna odległość ostrości teleobiektywu. Ponieważ minimalna odległość ostrości może się różnić w zależności od urządzenia, musisz skonfigurować ustawienia tak, aby pasowały do konkretnego teleobiektywu.

Ustawienie scene_tele na podstawie odległości ostrości kamery szerokokątnej i teleobiektywu

Więcej informacji o konfigurowaniu sprzętu testowego znajdziesz w artykule Konfigurowanie urządzenia do rozszerzania zasięgu telefonu.

scene6_tele

Scena scene6_tele składa się z siatki znaczników ArUco na białym tle.

Jeśli scene6_tele z modułowego zestawu jest prześwietlone, zdejmij płytkę przednią modułowego zestawu.

remove_phone_mount

Odłącz platformę testową WFoV od przedłużenia i usuń uchwyt na telefon.

remove_front_plate

Zdejmij płytę przednią.

test_zoom_tele

Testuje zachowanie zoomu aparatu od obiektywu szerokokątnego do teleobiektywu. Test jest identyczny z testem test_zoom, ale sprawdza zachowanie zoomu kamery od obiektywu szerokokątnego do teleobiektywu.

Testowane interfejsy API:

Przechodzi: względna wielkość zarejestrowanego znacznika ArUco jest zgodna z żądanym współczynnikiem powiększenia, co zapewnia prawidłowe powiększanie przez kamerę, a odległość znacznika od środka obrazu zmienia się zgodnie z kryteriami wymienionymi w test_zoom.

test_preview_zoom_tele

Testuje zachowanie zoomu w przypadku ramek podglądu z obiektywu szerokokątnego do teleobiektywu. Test jest identyczny jak test_preview_zoom, ale sprawdza zachowanie zoomu kamery w przypadku ramek podglądu od obiektywu szerokokątnego do teleobiektywu.

Testowane interfejsy API:

Przechodzi: względna wielkość zarejestrowanego znacznika ArUco jest zgodna z żądanym współczynnikiem powiększenia, aby zapewnić prawidłowe powiększanie przez aparat, a odległość znacznika od środka obrazu zmienia się zgodnie z kryteriami wymienionymi w test_preview_zoom.

scene7_tele

Scena scene7_tele jest identyczna ze sceną scene7, ale skonfigurowana do testowania teleobiektywu. Jest to prostokąt podzielony na 4 równe ćwiartki, z których każdy jest wypełniony innym kolorem. Pośrodku prostokąta znajduje się wykres nachylonej krawędzi do sprawdzania ostrości. Cztery znaczniki ArUco są wyrównane z 4 zewnętrznymi narożnikami prostokąta, aby ułatwić uzyskanie dokładnych współrzędnych głównego prostokątnego kadru przy różnych współczynnikach powiększenia.

test_multi_camera_switch_tele

Ten test sprawdza, czy podczas nagrywania podglądu przy różnych współczynnikach zoomu przełączanie między obiektywem szerokokątnym (W) a teleobiektywem (tele) powoduje podobne wartości RGB.

Ramki uchwycone w miejscu przecięcia i przed nim są analizowane pod kątem automatycznej ekspozycji (AE), automatycznej regulacji balansu bieli (AWB) i automatycznego ustawiania ostrości (AF).

Sprawdzanie AE zapewnia, że zmiana luminacji mieści się w oczekiwanym zakresie zarówno w przypadku zdjęć z obiektywem szerokokątnym, jak i teleobiektywem. Sprawdzanie AWB weryfikuje, czy współczynniki R/G i B/G mieszczą się w wartościach progowych zarówno w przypadku obrazów z obiektywem szerokokątnym, jak i teleobiektywem. Sprawdzanie ostrości AF ocenia wartość oszacowania ostrości na podstawie średniej wartości gradienta między obrazami z obiektywu szerokokątnego i teleobiektywu.

Testowane interfejsy API:

Zaliczenie: aby test zakończył się pomyślnie, wszystkie testy AE, AWB i AF muszą zakończyć się pomyślnie. Oto kryteria poszczególnych kontroli:

Sprawdzanie AE: zmiana luminacji między obrazami z obiektywu szerokokątnego i teleobiektywu musi wynosić mniej niż 4%.
Sprawdzanie AWB: w przestrzeni barw LAB delta C między R/G a B/G w przypadku obiektywów szerokokątnych i teleobiektywów nie może przekraczać 10.
Sprawdzanie AF: ostrość obrazu obiektywu tele musi być wyższa niż ostrość obiektywu szerokokątnego.

scene_flash

Testy scene_flash wymagają ciemnej sceny w polu sensor fusion.

test_auto_flash

Testuje, czy automatyczna lampa błyskowa jest włączana w ciemnych warunkach dla tylnego i przedniego aparatu. W przypadku przednich aparatów automatyczna lampa błyskowa wykorzystuje ekran do oświetlenia sceny, a nie fizyczną lampę błyskową. Test sprawdza, czy automatyczne włączanie lampy błyskowej działa prawidłowo, sprawdzając, czy środek obrazu kafelka jest jaśniejszy, gdy włączona jest automatyczna lampa błyskowa. Aby włączyć automatyczne miganie, światła w urządzeniu testowym muszą być wyłączone. Można je wyłączyć automatycznie za pomocą kontrolera Arduino. Aby test działał prawidłowo, scena musi być całkowicie ciemna. Przed testowaniem na urządzeniu musisz zainstalować aplikację Jetpack Camera (JCA). Automatyczna lampa błyskowa w przypadku tylnych aparatów zależy od stanu AE, ale automatyczna lampa błyskowa w przypadku przednich aparatów nie zależy od AE i jest zawsze włączana.

Testowane interfejsy API:

Prześlij: środek obrazu kafelka z włączoną automatyczną lampą błyskową jest jaśniejszy niż oryginalny obraz sceny dla wszystkich kamer.

test_flash_strength

Testuje, czy kontrola siły błysku w trybie SINGLE jest prawidłowo zaimplementowana.

Sprawdzanie, czy jeśli urządzenie obsługuje kontrolę siły błysku podczas korzystania z kamery w trybie SINGLE, siła błysku zmienia się w zależności od różnych poziomów siły. Sprawdzanie, czy kontrola siły błysku działa z użyciem różnych AE_MODES. Jeśli na przykład tryb automatycznej ekspozycji to ON lub OFF, poziom siły błysku ma wpływ na jasność, a jeśli tryb to ON_AUTO_FLASH, poziom siły błysku nie ma wpływu na jasność. Aby przeprowadzić test, należy wyłączyć światła w urządzeniu testowym. Światła można wyłączyć automatycznie za pomocą kontrolera Arduino. Aby test działał prawidłowo, scena musi być całkowicie ciemna.

Testowane interfejsy API:

Przepustka:

Gdy tryb automatycznej ekspozycji to ON lub OFF, jasność fragmentów obrazu wzrasta wraz ze wzrostem poziomu siły lampy błyskowej od braku lampy do FLASH_SINGLE_STRENGTH_MAX_LEVEL. Gdy tryb automatycznej ekspozycji to ON_AUTO_FLASH, różnica w jasności plam obrazu mieści się w tolerancji, ponieważ poziom siły błysku zwiększa się od FLASH_SINGLE_STRENGTH_MAX_LEVEL do FLASH_SINGLE_STRENGTH_MAX_LEVEL.

test_led_snapshot

Sprawdzanie, czy migawki LED nie nasycą ani nie zmienią odcienia obrazu.

Ten test dodaje do skrzynki sensora fuzji danych kontroler oświetlenia, aby móc sterować światłami. Gdy światła są ustawione na OFF, test wykonuje przechwycenie z ustawieniami trybu AUTO_FLASH ON. Podczas tego testu wykonywana jest sekwencja przed zrobieniem zdjęcia z użyciem aePrecapture, w której parametr aePrecapture jest ustawiony na START, a intencja robienia zdjęcia na Preview, aby wykonać zdjęcie przy użyciu lampy błyskowej.

Ponieważ obraz ma wyraźny punkt naświetlenia z powodu użycia lampy błyskowej, test oblicza średnią wartość obrazu z lampy błyskowej dla całego obrazu i sprawdza, czy ta wartość mieści się w zakresie (68, 102). Aby sprawdzić, czy obraz ma prawidłowo zrównoważony balans bieli, test oblicza współczynniki R/G i B/G oraz sprawdza, czy mieszczą się one w zakresie od 0,95 do 1,05.

Testowane interfejsy API:

Przeszedł: współczynniki R/G i B/G mieszczą się w zakresie od 0,95 do 1,05. Średnia wartość obrazu z błyskiem mieści się w zakresie (68, 102).

test_night_mode_indicator

Testuje działanie wskaźnika trybu nocnego, czyli funkcji, która informuje, czy aparat działa w warunkach słabego oświetlenia i czy skorzysta z możliwości uchwytu statycznego w ramach rozszerzenia trybu nocnego. Ta funkcja jest dostępna tylko na urządzeniach, które obsługują rozszerzenia aparatu w trybie nocnym.

Ten test sprawdza, czy wskaźnik trybu nocnego prawidłowo odzwierciedla warunki oświetleniowe podczas podglądu w aparacie. Podczas testu wykonywane są te czynności:

Inicjowanie: test inicjuje obiekt ItsSession i pobiera właściwości kamery. Nawiązuje też połączenie z kontrolerem oświetlenia.
Warunki pominięcia: test jest pomijany, jeśli urządzenie nie obsługuje wymaganego poziomu interfejsu API lub funkcji wskaźnika trybu nocnego.
Camera2 Session:
- Test rozpoczyna sesję przechwytywania podglądu za pomocą sesji Camera2.
- Światło jest włączone i zrobiono ramkę podglądu.
- Test sprawdza, czy wskaźnik trybu nocnego jest w stanie OFF.
- Światło jest wyłączone, a ramka podglądu została zarejestrowana.
- Test sprawdza, czy wskaźnik trybu nocnego jest w stanie ON.
Sesja rozszerzenia aparatu:
- Test powtarza tę samą procedurę co w przypadku sesji Camera2, ale z użyciem sesji CameraExtension z rozszerzeniem EXTENSION_NIGHT.
Usuwanie: test zamyka ItsSession i zwalnia kontroler oświetlenia.

Testowane interfejsy API:

android.extension.nightModeIndicator

Przepustka:

Gdy światło jest włączone, wskaźnik trybu nocnego powinien być w stanie OFF.
Gdy światło jest wyłączone, wskaźnik trybu nocnego powinien być w stanie ON.
Dotyczy sesji Camera2 i CameraExtension.

test_preview_min_frame_rate

Testuje, czy liczba klatek podglądu zmniejsza się prawidłowo w ciemnej scenie. Aby test działał prawidłowo, światła w urządzeniu testowym muszą być wyłączone przez kontroler lub ręcznie przez operatora testu.

Testowane interfejsy API:

Przeszedł test:liczba klatek w podglądzie jest równa minimalnej wartości z żądanego zakresu liczby klatek, a różnica między klatkami jest mniejsza niż bezwzględna tolerancja ustawiona w teście.

test_torch_strength

Testuje, czy kontrola siły błysku w trybie TORCH jest prawidłowo zaimplementowana.

Sprawdzanie, czy jeśli urządzenie obsługuje kontrolę natężenia lampy błyskowej podczas korzystania z kamery w trybie TORCH, natężenie lampy zmienia się w zależności od różnych poziomów natężenia. Sprawdzanie, czy kontrola siły błysku działa z użyciem różnych AE_MODES. Jeśli na przykład tryb automatycznej ekspozycji to ON lub OFF, poziom siły błysku ma wpływ na jasność, a jeśli tryb to ON_AUTO_FLASH, poziom siły błysku nie ma wpływu na jasność. Sprawdzanie, czy moc lampy pozostaje taka sama przez cały czas trwania migawki, symulując sesję nagrywania filmu. Aby przeprowadzić test, należy wyłączyć światła w testowanym urządzeniu. Można je wyłączyć automatycznie za pomocą kontrolera Arduino. Aby test działał prawidłowo, scena musi być całkowicie ciemna.

Testowane interfejsy API:

Przepustka:

Gdy tryb automatycznej ekspozycji to ON lub OFF, jasność plam z trybu zdjęć seryjnych wzrasta wraz ze wzrostem poziomu siły błysku od braku błysku do FLASH_TORCH_STRENGTH_MAX_LEVEL. Gdy tryb automatycznej ekspozycji to ON_AUTO_FLASH, różnica w jasności poszczególnych ujęć w sekwencji mieści się w tolerancji, gdy poziom siły lampy błyskowej zwiększa się od braku lampy do FLASH_TORCH_STRENGTH_MAX_LEVEL.

sensor_fusion

Testy fuzji czujników wymagają określonego ruchu telefonu przed szachownicą i znacznikami ArUco. Aby uzyskać optymalne wyniki, upewnij się, że karta testowa jest zamontowana na płasko. Wykresy, które nie są płaskie, wpływają na obliczenia rotacji w przypadku wielu testów. Wydrukowana na wymiar 17 x 17 cali (43 x 43 cm) musi wypełniać całą tylną część modułu sensora. Testy sensor_fusion można zautomatyzować za pomocą Sensor Fusion Box.

Wykres danych z różnych czujników

Wykres łączenia danych z czujników w Rig

Wykres sensor fusion, który wypełnia tył pola sensor fusion

test_lens_intrinsic_calibration

Testy, które sprawdzają, czy optyczny środek obiektywu zmienia się, gdy obiektyw się porusza z powodu optycznej stabilizacji obrazu (OIS). Jeśli są obsługiwane próbki obiektywu, sprawdza, czy optyczny środek próbek obiektywu zmienia się, gdy obiektyw porusza się z powodu optycznej stabilizacji obrazu (OIS).

Testowane interfejsy API:

Przechodzi: optyczny środek soczewki zmienia się o co najmniej 1 piksel. Jeśli są obsługiwane próbki obiektywu, optyczne środki obiektywu próbek obiektywu zmieniają się o co najmniej 1 piksel.

Przykład wykresu test_lens_intrinsic_calibration przedstawiającego zmiany głównych punktów w pikselach w przypadku każdego kadru

test_multi_camera_frame_sync

Sprawdzanie, czy sygnatury czasowe ramki uchwycone przez logiczną kamerę mieszczą się w zakresie 10 ms, poprzez obliczanie kątów kwadratów w siatce szachownicy w celu określenia sygnatury czasowej.

Testowane interfejsy API:

Pass: kąt między obrazami z każdej kamery nie zmienia się znacząco podczas obracania telefonu.

test_preview_distortion

Sprawdzanie, czy zniekształcenia są korygowane w ramkach podglądu wykonanych przy różnych poziomach powiększenia. W przypadku każdej ramki podglądu test oblicza punkty idealne na podstawie informacji o właściwościach aparatu i o warunkach zewnętrznych. Na przykładowym obrazie punkty idealne są zaznaczone na zielono, a rzeczywiste – na czerwono. Błąd zniekształcenia jest obliczany na podstawie średniej kwadratowej (RMS) odległości w pikselach między rzeczywistymi punktami a idealnymi punktami. Zielone i czerwone wyróżnienia na obrazie służą do wizualnego wykrywania obszaru błędu zniekształcenia.

Obraz szachownicę z zielonymi punktami idealnymi i czerwonymi punktami rzeczywistymi

Testowane interfejsy API:

Przeszedł: skumulowany błąd zniekształcenia w ramce podglądu jest mniejszy niż próg ustawiony w teście.

test_preview_stabilization

Testy wykazały, że stabilizowany podgląd filmu obraca się mniej niż żyroskop.

Testowane interfejsy API:

Przechodzi: maksymalny kąt obrotu w ramkach jest mniejszy niż 70% obrotu żyroskopu.

Poniżej znajdziesz przykładowe filmy z stabilizacją i bez niej.

Przykładowy film ze stabilizacja
Przykładowy film bez stabilizacji

test_sensor_fusion

Testuje różnicę w dacie i godzinie między aparatem a żyroskopem w przypadku aplikacji AR i VR. Telefon jest 10 razów obracany o 90 stopni przed szachownicą. Czas trwania ruchu to około 2 s. Ten test jest pomijany, jeśli nie ma sterownika żyroskopu lub jeśli parametr źródła sygnatury czasowejREALTIME nie jest włączony.

Test test_sensor_fusion generuje kilka wykresów. Dwa najważniejsze wykresy do debugowania to:

test_sensor_fusion_gyro_events: pokazuje zdarzenia żyroskopu telefonu podczas testu. Ruch w kierunkach x i y oznacza, że telefon nie jest pewnie zamocowany na płycie montażowej, co zmniejsza prawdopodobieństwo zaliczenia testu. Liczba cykli na wykresie zależy od szybkości zapisywania klatek.

test_sensor_fusion_gyro_events
test_sensor_fusion_plot_rotations: pokazuje wyrównanie żyroskopu i zdarzeń kamery. Wykres musi pokazywać ruch zgodny między kamerą a żyroskopem z dokładnością do +/-1 ms.

test_sensor_fusion_plot_rotations

Testowane interfejsy API:

Przechodzi: przesunięcie sygnału zegarowego z kamery i żyroskopu jest mniejsze niż 1 ms zgodnie z CDD sekcja 7.3.9 Wysokiej jakości czujniki [C-2-14].

Mechanizmy niepowodzenia:

Błąd przesunięcia: przesunięcie kamery-czujnika żyroskopu nie jest prawidłowo skalibrowane w zakresie +/-1 ms.
Utrata klatek: łańcuch przetwarzania nie jest wystarczająco szybki, aby zarejestrować 200 klatek pod rząd.
Błędy gniazda: adb nie może niezawodnie połączyć się z badanym urządzeniem przez wystarczająco długi czas, aby wykonać test.
Wykres nie jest płaski. Wykres test_sensor_fusion_plot_rotationszawiera klatki, w których wartości z gyroskopu i obrot kamery różnią się znacznie, gdy kamera obraca się w częściach wykresu, które nie są płaskie.
Kamera nie jest zamontowana płasko. Wykres test_sensor_fusion_gyro_events pokazuje ruch w płaszczyźnie XY. Ten błąd występuje częściej w przypadku przednich aparatów, ponieważ tylny aparat często ma uniesioną część, która jest wyższa od reszty obudowy telefonu, co powoduje przechylenie podczas montażu tyłu telefonu na płycie montażowej.

test_video_stabilization

Testy wykazały, że stabilizacja wideo powoduje mniejsze obracanie niż żyroskop.

Testowane interfejsy API:

Przechodzi: maksymalny kąt obrotu w ramkach jest mniejszy niż 60% obrotu żyroskopu.

Poniżej znajdziesz przykładowe filmy z stabilizacją i bez niej.

Przykładowy film ze stabilizacja
Przykładowy film bez stabilizacji

test_video_stabilization_jca

Testy stabilizacji wideo nagranego za pomocą aplikacji Jetpack Camera (JCA), która powoduje mniejsze obracanie niż żyroskop. Przed testowaniem na urządzeniu musisz zainstalować JCA.

Testowane interfejsy API:

Przepuszczenie: maksymalne przesunięcie kątowe w przypadku klatek wyodrębnionych z filmu zarejestrowanego za pomocą JCA jest mniejsze niż 70% obrotu żyroskopu.

feature_combination

Testy feature_combination sprawdzają, czy funkcje działają prawidłowo, gdy włączonych jest kilka funkcji aparatu jednocześnie. W tych testach używany jest ten sam obraz szachownicy, który jest używany w scenie fuzji sensorów.

test_feature_combination

Testuje wszystkie kombinacje różnych strumieni, tryb stabilizacji obrazu, docelowy zakres liczby klatek na sekundę, 10-bitowy film HDR i Ultra HDR, które są obsługiwane przez urządzenie z kamerą.

W przypadku wersji 16 i nowszych test wykonuje wszystkie kombinacje obsługiwanych funkcji i rejestruje wyniki w pliku proto. Zasady sprawdzania błędów są wywoływane tylko w przypadku kombinacji funkcji, dla których funkcja isSessionConfigurationSupported zwraca wartość True.

Testowane interfejsy API:

Przekaz: w przypadku każdej obsługiwanej kombinacji funkcji:

Jeśli włączona jest stabilizacja podglądu, strumień podglądu jest stabilizowany.
Liczba klatek na sekundę w podglądzie mieści się w skonfigurowanym zakresie AE_TARGET_FPS_RANGE.
Przestrzeń kolorów nagranego strumienia podglądu jest zgodna z ustawieniami.
Zdjęcie w ultra HDR ma prawidłową mapę wzmocnienia.

scene_ip

(Dostępne od Androida 16) Scenariusz scene_ip umożliwia sprawdzanie zgodności obrazu między domyślną aplikacją aparatu a aplikacją aparatu Jetpacka (JCA) w celu identyfikowania głównych różnic między zarejestrowanymi obrazami. JCA odtwarza obrazy zrobione w aplikacji do mediów społecznościowych i zapewnia obraz odniesienia, który aplikacje do mediów społecznościowych przetwarzają i ulepszają.

Wymagania dotyczące konfiguracji sprzętu

Do testów scene_ip wymagana jest następująca konfiguracja sprzętowa:

Testy są wykonywane w kamerze Gen2 ITS-in-a-box.
Sterowniki oświetlenia i serwomechanizmów, które są częścią urządzenia Gen2, służą do sterowania środowiskiem testowym.
W ramach Gen2 rig znajduje się wykres funkcji testowej.

test_chart_gen2

Gen2chart_sample.png

Testowanie kryteriów pomijania

Testy scene_ip są pomijane, jeśli zostanie spełnione którekolwiek z tych kryteriów:

Urządzenie ma pierwszy poziom interfejsu API (first_api_level) na poziomie 35 lub niższym.
Urządzenie nie jest telefonem z przednim i tylnym głównym aparatem (np. tabletem lub telewizorem).

test_default_jca_ip

Wykonuje testy wykresu funkcji w kontrolowanych warunkach oświetleniowych za pomocą domyślnej aplikacji do obsługi aparatu i JCA. Wykonuje te czynności:

Pole widzenia: sprawdza, czy domyślna aplikacja do obsługi aparatu i JCA mają takie samo pole widzenia. Ta weryfikacja wykorzystuje funkcję kodu QR w środku wyodrębniona z obrazu wykresu.
Jasność: sprawdza, czy różnica jasności zmierzona między domyślną aplikacją aparatu a JCA nie przekracza 10. Ten test używa poprawki dynamicznego zakresu do pomiaru jasności.
Balans bieli: sprawdza, czy różnica między balansem bieli w domyślnej aplikacji aparatu a JCA nie przekracza 4. Ten test używa poprawki dynamicznego zakresu do pomiaru jasności.

Przejście podstawowej sekcji: test przechodzi testy pola widzenia, jasności i balansu bieli. W Androidzie 16 ten test nie jest wymagany (NOT_YET_MANDATED).

Testy ITS kamery Zadbaj o dobrą organizację dzięki kolekcji Zapisuj i kategoryzuj treści zgodnie ze swoimi preferencjami.

scene0

test_jitter

test_metadata

test_request_capture_match

test_sensor_events

test_solid_color_test_pattern

test_test_pattern

test_tonemap_curve

test_unified_timestamp

test_vibration_restriction

scene1_1

test_ae_precapture_trigger

test_auto_vs_manual

test_black_white

test_burst_capture

test_burst_sameness_manual

test_crop_region_raw

test_crop_regions

test_ev_compensation

test_exposure_x_iso

test_latching

test_linearity

test_locked_burst

scene1_2

test_param_color_correction

test_param_flash_mode

test_param_noise_reduction

test_param_shading_mode

test_param_tonemap_mode

test_post_raw_sensitivity_boost

test_raw_exposure

test_reprocess_noise_reduction

test_tonemap_sequence

test_yuv_jpeg_all

test_yuv_plus_dng

scene1_3

test_capture_result

test_dng_noise_model

test_jpeg

test_raw_burst_sensitivity

test_raw_sensitivity

test_yuv_plus_jpeg

test_yuv_plus_raw

test_sensitivity_priority

test_exposure_time_priority

scene2_a

test_autoframing

test_display_p3

test_effects

test_exposure_keys_consistent

test_format_combos

test_num_faces

test_reprocess_uv_swap

scene2_b

test_preview_num_faces

test_yuv_jpeg_capture_sameness

scene2_c

test_num_faces

test_jpeg_capture_perf_class

test_camera_launch_perf_class

test_default_camera_hdr

scene2_d

test_preview_num_faces

scene2_e

test_continuous_picture

test_num_faces

scene2_f

test_preview_num_faces

scene2_g

test_preview_num_faces

scene3

test_edge_enhancement

test_flip_mirror

test_imu_drift

test_landscape_to_portrait

test_lens_movement_reporting

test_reprocess_edge_enhancement

scene4

test_30_60fps_preview_fov_match

Testy ITS kamery