Sejumlah perubahan Camera ITS disertakan dalam rilis Android 12. Halaman ini merangkum perubahan yang termasuk dalam empat kategori besar:
Memfaktorkan ulang ke Python 3
Karena penghentian Python 2.7 pada Januari 2020, seluruh codebase Camera ITS difaktorkan ulang ke Python 3. Versi dan library Python berikut diperlukan di Android 12:
- Python 3.7.9 atau Python 3.7.10
- OpenCV 3.4.2
- Numpy 1.19.2
- Matplotlib 3.3.2
- Scipy 1.5.2
- pySerial 3.5
- Bantal 8.1.0
- PyYAML 5.3.1
Peluncur pengujian utama, tools/run_all_tests.py, tetap sama dengan versi
Android 11 atau yang lebih lama dan difaktorkan ulang ke Python 3.
Semua pengujian individual difaktorkan ulang dan menggunakan class penyiapan pengujian baru yang ditentukan di
tests/its_base_test.py. Sebagian besar nama dan fungsi pengujian tetap sama.
Di Android 12, semua pengujian individual kini memuat
layarnya. Meskipun pemuatan scene untuk setiap pengujian
meningkatkan waktu pengujian secara keseluruhan, hal ini memungkinkan proses debug setiap pengujian.
Untuk informasi selengkapnya tentang setiap perubahan pengujian, lihat Menguji perubahan.
Modul Python berikut difaktorkan ulang dengan perubahan nama:
pymodules/its/caps.py→utils/camera_properties_utils.pypymodules/its/cv2image.py→utils/opencv_processing_utils.pypymodules/its/device.py→utils/its_session_utils.pypymodules/its/error.py→utils/error_util.pypymodules/its/image.py→utils/image_processing_utils.pypymodules/its/objects.py→utils/capture_request_utils.pypymodules/its/target.py→utils/target_exposure_utils.pytools/hw.py→utils/sensor_fusion_utils.py
Adopsi framework pengujian Mobly
Mobly adalah framework pengujian berbasis Python yang mendukung kasus pengujian yang memerlukan beberapa perangkat dengan penyiapan hardware kustom. ITS Kamera menggunakan infrastruktur pengujian Mobly untuk memungkinkan kontrol dan logging pengujian yang lebih baik.
Camera ITS menggunakan infrastruktur pengujian Mobly untuk memungkinkan kontrol dan logging pengujian yang lebih baik. Mobly adalah framework pengujian berbasis Python yang mendukung kasus pengujian yang memerlukan beberapa perangkat dengan penyiapan hardware kustom. Untuk informasi selengkapnya tentang Mobly, lihat google/mobly.
File config.yml
Dengan framework Mobly, Anda dapat menyiapkan perangkat yang sedang diuji (DUT) dan
tablet diagram di class its_base_test. File config.yml (YAML) digunakan untuk
membuat testbed Mobly. Beberapa testbed dapat dikonfigurasi dalam file konfigurasi
ini, misalnya, tablet dan testbed penggabungan sensor. Dalam setiap bagian
pengontrol testbed, Anda dapat menentukan device_ids untuk
mengidentifikasi perangkat Android yang sesuai ke runner pengujian. Selain
ID perangkat, parameter lain seperti tablet brightness, chart_distance,
debug_mode, camera_id, dan scene_id diteruskan di class pengujian. Parameter value pengujian umum adalah:
brightness: 192 (all tablets except Pixel C)
chart_distance: 31.0 (rev1/rev1a box for FoV < 90° cameras)
chart_distance: 22.0 (rev2 test rig for FoV > 90° cameras)
Pengujian berbasis tablet
Untuk pengujian berbasis tablet, kata kunci TABLET harus ada dalam nama
testbed. Selama inisialisasi, runner pengujian Mobly melakukan inisialisasi TestParams
dan meneruskannya ke setiap pengujian.
Berikut adalah contoh file config.yml untuk operasi berbasis tablet.
TestBeds:
- Name: TEST_BED_TABLET_SCENES
# Test configuration for scenes[0:4, 6, _change]
Controllers:
AndroidDevice:
- serial: 8A9X0NS5Z
label: dut
- serial: 5B16001229
label: tablet
TestParams:
brightness: 192
chart_distance: 22.0
debug_mode: "False"
chart_loc_arg: ""
camera: 0
scene: <scene-name> # if <scene-name> runs all scenes
Testbed dapat dipanggil menggunakan tools/run_all_tests.py. Jika tidak ada nilai command line, pengujian akan berjalan dengan nilai file config.yml.
Selain itu, Anda dapat mengganti nilai file konfigurasi camera dan scene di
command line menggunakan perintah yang mirip dengan Android 11
atau yang lebih lama.
Contoh:
python tools/run_all_tests.py
python tools/run_all_tests.py camera=1
python tools/run_all_tests.py scenes=2,1,0
python tools/run_all_tests.py camera=1 scenes=2,1,0
Pengujian penggabungan sensor
Untuk pengujian penggabungan sensor,
nama testbed harus menyertakan kata kunci
SENSOR_FUSION. Platform pengujian yang benar ditentukan oleh
adegan yang diuji. Android 12 mendukung pengontrol untuk penggabungan sensor
Arduino
dan Canakit.
Berikut adalah contoh file config.yml untuk pengoperasian penggabungan sensor.
Testbeds
- Name: TEST_BED_SENSOR_FUSION
# Test configuration for sensor_fusion/test_sensor_fusion.py
Controllers:
AndroidDevice:
- serial: 8A9X0NS5Z
label: dut
TestParams:
fps: 30
img_size: 640,480
test_length: 7
debug_mode: "False"
chart_distance: 25
rotator_cntl: arduino # cntl can be arduino or canakit
rotator_ch: 1
camera: 0
Untuk menjalankan pengujian penggabungan sensor dengan rig pengujian penggabungan sensor, gunakan:
python tools/run_all_tests.py scenes=sensor_fusion
python tools/run_all_tests.py scenes=sensor_fusion camera=0
Beberapa testbed
Beberapa testbed dapat disertakan dalam file konfigurasi. Kombinasi yang paling umum adalah memiliki testbed tablet dan testbed penggabungan sensor.
Berikut adalah contoh file config.yml dengan pengujian fusi tablet dan
sensor yang diuji.
Testbeds
- Name: TEST_BED_TABLET_SCENES
# Test configuration for scenes[0:4, 6, _change]
Controllers:
AndroidDevice:
- serial: 8A9X0NS5Z
label: dut
- serial: 5B16001229
label: tablet
TestParams:
brightness: 192
chart_distance: 22.0
debug_mode: "False"
chart_loc_arg: ""
camera: 0
scene: <scene-name> # if <scene-name> runs all scenes
- Name: TEST_BED_SENSOR_FUSION
# Test configuration for sensor_fusion/test_sensor_fusion.py
Controllers:
AndroidDevice:
- serial: 8A9X0NS5Z
label: dut
TestParams:
fps: 30
img_size: 640,480
test_length: 7
debug_mode: "False"
chart_distance: 25
rotator_cntl: arduino # cntl can be arduino or canakit
rotator_ch: 1
camera: 0
Pengujian manual
Pengujian manual terus didukung di Android 12.
Namun, testbed harus mengidentifikasi
pengujian tersebut dengan kata kunci MANUAL dalam nama testbed. Selain itu, testbed tidak dapat menyertakan ID tablet.
Berikut contoh file config.yml untuk pengujian manual.
TestBeds:
- Name: TEST_BED_MANUAL
Controllers:
AndroidDevice:
- serial: 8A9X0NS5Z
label: dut
TestParams:
debug_mode: "False"
chart_distance: 31.0
camera: 0
scene: scene1
Menguji scene tanpa tablet
Pengujian untuk scene 0 dan scene 5 dapat dilakukan dengan TEST_BED_TABLET_SCENES atau
dengan TEST_BED_MANUAL. Namun, jika pengujian dilakukan dengan
TEST_BED_TABLET_SCENES, tablet harus terhubung dan ID seri
tablet harus valid meskipun tablet tidak digunakan karena penyiapan class pengujian
menetapkan nilai ID seri untuk tablet.
Menjalankan pengujian individual
Setiap pengujian hanya dapat dijalankan untuk tujuan debug karena hasilnya tidak
dilaporkan ke CTS Verifier. Karena
file config.yml tidak dapat ditimpa di command line untuk camera dan
scene, parameter ini harus benar dalam file config.yml untuk
setiap pengujian yang dimaksud. Selain itu, jika ada lebih dari satu testbed dalam
file konfigurasi, Anda harus
menentukan testbed dengan flag --test_bed. Contoh:
python tests/scene1_1/test_black_white.py --config config.yml --test_bed TEST_BED_TABLET_SCENES
Artefak pengujian
Di Android 12, artefak pengujian untuk ITS Kamera disimpan mirip dengan Android 11 atau yang lebih lama, tetapi dengan perubahan berikut:
- Direktori
/tmpartefak pengujian memilikiCameraITS_yang ditambahkan ke string acak 8 karakter agar lebih jelas. - Output dan error pengujian disimpan di
test_log.DEBUGuntuk setiap pengujian, bukantest_name_stdout.txtdantest_name_stderr.txt. - Logcat DUT dan tablet dari setiap pengujian disimpan
di direktori
/tmp/CameraITS_########yang menyederhanakan proses debug karena semua informasi yang diperlukan untuk men-debug masalah 3A dicatat ke dalam log.
Menguji perubahan
Di Android 12, scene tablet adalah file PNG, bukan file PDF. Penggunaan file PNG memungkinkan lebih banyak model tablet menampilkan scene dengan benar.
scene0/test_jitter.py
Pengujian test_jitter berjalan di kamera
tersembunyi fisik di Android 12.
halaman1_1/test_black_white.py
Untuk Android 12, test_black_white memiliki
fungsi test_black_white dan
test_channel_saturation.
Tabel berikut menjelaskan dua pengujian individual di Android 11.
| Nama pengujian | API level pertama | Pernyataan |
|---|---|---|
| scene1_1/test_black_white.py | SEMUA | Eksposur pendek, nilai RGB penguatan rendah ~[0, 0, 0] Eksposur panjang, nilai RGB penguatan tinggi ~[255, 255, 255] |
| scene1_1/test_channel_saturation.py | 29 | Mengurangi toleransi pada perbedaan [255, 255, 255] untuk menghilangkan tint warna pada gambar putih. |
Tabel berikut menjelaskan pengujian gabungan, scene1_1/test_black_white.py, di Android 12.
| Nama pengujian | API level pertama | Pernyataan |
|---|---|---|
| scene1_1/test_black_white.py | SEMUA | Eksposur singkat, nilai RGB dengan gain rendah ~[0, 0, 0] Eksposur panjang, nilai RGB dengan gain tinggi ~[255, 255, 255] dan toleransi yang dikurangi di antara nilai untuk menghilangkan tint warna pada gambar putih. |
scene1_1/test_burst_sameness_manual.py
Pengujian test_burst_sameness_manual berjalan di kamera
tersembunyi fisik di Android 12.
scene1_2/test_tonemap_sequence.py
Pengujian test_tonemap_sequence berjalan di kamera TERBATAS di Android
12.
halaman1_2/test_yuv_plus_raw.py
Pengujian test_yuv_plus_raw berjalan di kamera
tersembunyi fisik di Android 12.
scene2_a/test_format_combos.py
Pengujian test_format_combos berjalan di kamera TERBATAS di Android
12.
scene3/test_flip_mirror.py
Pengujian test_flip_mirror berjalan di kamera TERBATAS di Android
12.
scene4/test_aspect_ratio_and_crop.py
Menemukan lingkaran di scene4/test_aspect_ratio_and_crop.py telah difaktorkan ulang di
Android 12.
Versi Android sebelumnya menggunakan metode yang melibatkan penemuan kontur turunan (lingkaran) di dalam kontur induk (persegi) dengan filter untuk ukuran dan warna. Android 12 menggunakan metode yang melibatkan pencarian semua kontur, lalu memfilter dengan menemukan fitur yang paling melingkar. Untuk menyaring lingkaran palsu di layar, ada area kontur minimum yang diperlukan, dan kontur lingkaran harus berwarna hitam.
Kontur dan kriteria pemilihannya ditampilkan dalam gambar berikut.
Gambar 1. Gambar konseptual kontur dan kriteria pemilihan
Metode Android 12 lebih sederhana dan berfungsi untuk menyelesaikan masalah dengan pemangkasan kotak pembatas di beberapa tablet layar. Semua kandidat lingkaran dicatat ke dalam log untuk tujuan proses debug.
Di Android 12, pengujian pemangkasan dijalankan untuk perangkat
FULL dan LEVEL3. Android 11 atau versi yang lebih rendah melewati pernyataan
pengujian pemangkasan untuk perangkat FULL.
Tabel berikut mencantumkan pernyataan untuk
test_aspect_ratio_and_crop.py yang sesuai dengan level perangkat tertentu dan
level API pertama.
| Tingkat perangkat | Level API pertama | Pernyataan |
|---|---|---|
| TERBATAS | SEMUA | Rasio aspek FoV untuk format 4:3, 16:9, 2:1 |
| PENUH | < 31 | Rasio aspek FoV untuk format 4:3, 16:9, 2:1 |
| PENUH | ≥ 31 | Pangkas Rasio aspek FoV untuk format 4:3, 16:9, 2:1 |
| TINGKAT 3 | SEMUA | Pangkas Rasio aspek FoV untuk format 4:3, 16:9, 2:1 |
scene4/test_multi_camera_alignment.py
Metode undo_zoom() untuk pengambilan YUV di
scene4/test_multi_camera_alignment.py difaktorkan ulang untuk memperhitungkan
pemangkasan pada sensor yang tidak cocok dengan rasio aspek pengambilan secara lebih akurat.
Kode Python 2 Android 11
zoom_ratio = min(1.0 * yuv_w / cr_w, 1.0 * yuv_h / cr_h)
circle[i]['x'] = cr['left'] + circle[i]['x'] / zoom_ratio
circle[i]['y'] = cr['top'] + circle[i]['y'] / zoom_ratio
circle[i]['r'] = circle[i]['r'] / zoom_ratio
Kode Python 3 Android 12
yuv_aspect = yuv_w / yuv_h
relative_aspect = yuv_aspect / (cr_w/cr_h)
if relative_aspect > 1:
zoom_ratio = yuv_w / cr_w
yuv_x = 0
yuv_y = (cr_h - cr_w / yuv_aspect) / 2
else:
zoom_ratio = yuv_h / cr_h
yuv_x = (cr_w - cr_h * yuv_aspect) / 2
yuv_y = 0
circle['x'] = cr['left'] + yuv_x + circle['x'] / zoom_ratio
circle['y'] = cr['top'] + yuv_y + circle['y'] / zoom_ratio
circle['r'] = circle['r'] / zoom_ratio
sensor_fusion/test_sensor_fusion.py
Di Android 12, metode untuk mendeteksi fitur dalam gambar ditambahkan untuk pengujian penggabungan sensor.
Pada versi yang lebih rendah dari Android 12, seluruh gambar digunakan untuk menemukan 240 fitur terbaik yang kemudian disamarkan ke tengah 20% untuk menghindari efek rolling shutter dengan persyaratan fitur minimum adalah 30 fitur.
Jika fitur yang ditemukan oleh metode ini tidak memadai, Android 12 akan menyamarkan area deteksi fitur ke tengah 20% terlebih dahulu, dan membatasi fitur maksimum menjadi dua kali persyaratan fitur minimum.
Gambar berikut menunjukkan perbedaan antara deteksi fitur Android 11 dan Android 12. Menaikkan batas persyaratan fitur minimum akan mendeteksi fitur berkualitas buruk dan berdampak negatif pada pengukuran.
Gambar 2. Perbedaan deteksi fitur antara Android 11 dan Android 12
Pengujian baru
scene0/test_solid_color_test_pattern.py
Pengujian baru, test_solid_color_test_pattern, diaktifkan untuk Android
12. Pengujian ini diaktifkan untuk semua kamera dan dijelaskan dalam tabel berikut.
| Scene | Nama pengujian | Level API pertama | Deskripsi |
|---|---|---|---|
| 0 | test_solid_color_test_pattern | 31 | Mengonfirmasi output gambar warna solid dan kemampuan pemrograman warna gambar. |
Pola pengujian warna solid harus diaktifkan untuk mendukung mode privasi kamera.
Pengujian test_solid_color_test_pattern mengonfirmasi output gambar YUV warna solid
dengan warna yang ditentukan oleh pola yang dipilih, dan perubahan warna gambar
sesuai dengan spesifikasi.
Parameter
cameraPrivacyModeSupport: Menentukan apakah kamera mendukung mode privasi.android.sensor.testPatternMode: Menetapkan mode pola pengujian. Pengujian ini menggunakanSOLID_COLOR.android.sensor.testPatternData: Menetapkan nilai pola pengujian R, Gr, Gb, G untuk mode pola pengujian.
Untuk deskripsi pola pengujian warna solid, lihat
SENSOR_TEST_PATTERN_MODE_SOLID_COLOR.
Metode
Frame YUV diambil untuk parameter yang ditetapkan dan konten gambar
divalidasi. Pola pengujian dihasilkan langsung dari sensor gambar,
sehingga tidak diperlukan scene tertentu. Jika PER_FRAME_CONTROL
didukung, satu frame YUV akan diambil untuk setiap setelan yang diuji. Jika
PER_FRAME_CONTROL tidak didukung, empat frame akan diambil dengan hanya
frame terakhir yang dianalisis untuk memaksimalkan cakupan pengujian di kamera LIMITED.
Tangkapan YUV ditetapkan ke pola pengujian BLACK, WHITE, RED, GREEN, dan BLUE yang sepenuhnya tersaturasi. Karena definisi pola pengujian sesuai dengan pola Bayer
sensor, saluran warna harus ditetapkan untuk setiap warna seperti yang ditunjukkan dalam
tabel berikut.
| Warna | testPatternData (RGGB) |
|---|---|
| HITAM |
(0, 0, 0, 0)
|
| PUTIH |
(1, 1, 1, 1)
|
| RED |
(1, 0, 0, 0)
|
| HIJAU |
(0, 1, 1, 0)
|
| BIRU |
(0, 0, 0, 1)
|
Tabel pernyataan
Tabel berikut menjelaskan pernyataan pengujian untuk
test_solid_color_test_pattern.py.
| Kamera API level pertama |
Jenis kamera | Warna yang dinyatakan |
|---|---|---|
| 31 | Bayer | HITAM, PUTIH, MERAH, HIJAU, BIRU |
| 31 | MONO | HITAM, PUTIH |
| < 31 | Bayer/MONO | HITAM |
Pengujian class performa
scene2_c/test_camera_launch_perf_class.py
Memverifikasi bahwa startup kamera kurang dari 500 milidetik untuk kamera utama depan dan belakang dengan scene wajah scene2_c.
scene2_c/test_jpeg_capture_perf_class.py
Memverifikasi latensi pengambilan JPEG 1080p kurang dari 1 detik untuk kamera utama depan dan belakang dengan scene wajah scene2_c.