CN105959678B - 一种基于音视频解码器hash特征值检测的高效回归测试方法 - Google Patents
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Abstract
本发明公开了一种基于音视频解码器hash特征值检测的高效回归测试方法，这种基于音视频解码器hash特征值检测的高效回归测试方法，通过对解码后的数据生成唯一的特定的hash特征值，然后通过比对前后版本的hash特征值是否一致的方式来验证版本升级后解码的准确性，一方面避免了由人体感官等主观因素引起的疏漏而影响准确性，另一方面只需要将前后版本存放hash特征值的文件用文件比较工具比较，省去了播放及观看素材的流程和时间，大大提升了效率，此外，标准解码器将文件解码后的hash特征值是唯一且准确的，因此只要新版本的解码器跟标准解码器解码后的内容一致，那结果就是必然准确的。
Description
技术领域
本发明涉及一种基于音视频解码器hash特征值检测的高效回归测试方法。
背景技术
当前多媒体领域涉及到的音视频解码种类较多，很多情况下，每次音视频解码器版本升级后，针对于解码模块的测试每次都需要覆盖大量的测试素材，如H.264、H265、AAC、MPEG2等主流的编码格式，且不同的编码格式还有不同的分辨率、宽高比、编码档次和编码级别等不同参数，从而导致了测试素材库过于庞大，并且每次解码器升级后都需要去重复遍历一次这庞大的素材库来做验证，导致验证效率相当低。此外，目前常用的测试方法都由人工验证，验证过程首先是将素材库的素材用解码器解码然后再使用呈现器播放，通过人体感觉去观察图像和声音，这样难免会因为测试人员本身的各方面因素，例如疲惫、精神不集中等原因而错过解码错误的图像或者声音，从而导致准确性降低。
发明内容
基于此，有必要提供一种可提升效率以及准确性的一种基于音视频解码器hash特征值检测的高效回归测试方法。
根据本发明的一方面，提供了一种基于音视频解码器hash特征值检测的高效回归测试方法，包括如下步骤：
采用第一解码器对素材文件解码生成第一特征值，采用标准解码器对素材文件解码生成标准特征值，将第一特征值与标准特征值进行比对；
当比对结果一致时，通过测试；
当比对结果不一致时，采用前版本解码器对素材文件解码生成第二特征值，将第一特征值与第二特征值进行比对。
在其中一个实施例中，当素材文件为视频文件时，解码器对素材文件的每一帧采用MD5算法生成128位的hash特征值。
在其中一个实施例中，解码器对素材文件生成的所有帧的hash特征值写入一个.md5文件中。
在其中一个实施例中，当素材文件为音频文件时，解码器对素材文件采用MD5算法生成128位的hash特征值。
在其中一个实施例中，解码器对素材文件生成的hash特征值写入一个.md5文件中。
在其中一个实施例中，采用python语言编写的比对工具比对.md5文件的hash特征值的大小。
这种基于音视频解码器hash特征值检测的高效回归测试方法，通过对解码后的数据生成唯一的特定的hash特征值，然后通过比对前后版本的hash特征值是否一致的方式来验证版本升级后解码的准确性，一方面避免了由人体感官等主观因素引起的疏漏而影响准确性，另一方面只需要将前后版本存放hash特征值的文件用文件比较工具比较，省去了播放及观看素材的流程和时间，大大提升了效率，此外，标准解码器将文件解码后的hash特征值是唯一且准确的，因此只要新版本的解码器跟标准解码器解码后的内容一致，那结果就是必然准确的。
附图说明
图1为本发明一实施方式的一种基于音视频解码器hash特征值检测的高效回归测试方法的逻辑示意框图；
图2为本发明一实施方式的一种基于音视频解码器hash特征值检测的高效回归测试方法中hash特征值写入.md5文件的逻辑示意框图。
具体实施方式
为了便于理解本发明，下面将用具体实施例对本发明进行更全面的描述。但是，本发明可以以许多不同的形式来实现，并不限于本文所描述的实施例。相反地，提供这实施例的目的是使对本发明的公开内容的理解更加透彻全面。
如图1所示，为本发明一实施例的一种基于音视频解码器hash特征值检测的高效回归测试方法，包括如下步骤：
步骤1、采用第一解码器对素材文件解码生成第一特征值，采用标准解码器对素材文件解码生成标准特征值，将第一特征值与标准特征值进行比对。
具体地，在本实施例中，在解码前，先将不同的解码器模块对应的素材文件用不同文件夹区别开来，如H.264、MPEG2、AVSPlus以及ASCodec等文件夹。
然后用自动化脚本根据文件名和后缀名在指定文件夹中查找文件，将查找到的文件创建解码任务。
具体地，在本实施例中，解码器对素材文件采用MD5算法生成128位的hash特征值。当素材文件为视频文件时，解码器对素材文件的每一帧采用MD5算法生成hash特征值；当素材文件为音频文件时，解码器对素材文件采用MD5算法生成一个hash特征值。
即，解码过程中会将素材文件用MD5算法生成128位的hash特征值，并最终将整个文件生成的所有hash特征值写入一个.md5文件中。
其中，当素材文件是音频文件时，一个素材文件为一个hash特征值；当素材文件是视频文件时，如图2所示，要将视频文件所有帧的hash特征值集成进一个.md5文件。例如，当第一帧的hash特征值为111122222333334444444...999，第二帧的hash特征值为111122222333334444444...998，最后一帧的hash特征值为111122222333334444444...118，总共帧数为500帧，那么最终形成的.md5文件内容包含111122222333334444444...118共64000位的数字。
特别地，上述的标准解码器，是指官方发布的解码器，例如H.264用的是JM(Jointmodel)解码器，标准解码器生成的hash特征值是唯一且绝对准确的，因此只要将第一特征值与标准特征值作比对，即可知道第一解码器是否存在问题。
具体地，在本实施例中，采用python语言编写的比对工具类来比对.md5文件的hash特征值的大小。
如图1所示，当两个值的大小一致时，表示版本更新后的解码器模块正常，通过测试。当两个值不相等时，进入步骤2。
步骤2、自动化脚本调用与第一解码器相对应的上一个版本的前版本解码器，如上述的流程原理，对同一批素材文件创建解码任务并生成内含第二特征值的.md5文件。
然后将第一特征值与第二特征值进行比对，当两个值的大小一致时，表示版本更新后的解码器模块是正常的，通过测试。当两个值不相等时，说明更新后的解码器版本有问题，检测人员可以根据自动化脚本及时反馈的比对结果迅速针对问题版本进行查验和修复。
本发明的实施例的方法完全通过自动化脚本来执行解码与比对的任务，相对之前传统的将解码出来的图像用人眼观察作对比，时间的花费可以忽略不计。
综上，这种基于音视频解码器hash特征值检测的高效回归测试方法，通过对解码后的数据生成唯一的特定的hash特征值，然后通过比对前后版本的hash特征值是否一致的方式来验证版本升级后解码的准确性，一方面避免了由人体感官等主观因素引起的疏漏而影响准确性，另一方面只需要将前后版本存放hash特征值的文件用文件比较工具比较，省去了播放及观看素材的流程和时间，大大提升了效率，此外，标准解码器将文件解码后的hash特征值是唯一且准确的，因此只要新版本的解码器跟标准解码器解码后的内容一致，那结果就是必然准确的。
以上实施例仅表达了本发明的个别实施方式，其描述较为具体和详细，但并不能因此而理解为对本发明专利范围的限制。应当指出的是，对于本领域的普通技术人员来说，在不脱离本发明构思的前提下，还可以做出若干变形和改进，这些都属于本发明的保护范围。因此，本发明专利的保护范围应以所附权利要求为准。
Claims (1)
1.一种基于音视频解码器hash特征值检测的高效回归测试方法，其特征在于，包括如下步骤：
采用第一解码器对视频素材文件或音频素材文件解码，对所述视频素材文件的每一帧采用MD5算法生成128位的hash特征值，对所述音频素材文件采用MD5算法生成128位的hash特征值，以上由所述第一解码器生成的hash特征值为第一特征值，所述第一特征值写入一个.md5文件中；
采用标准解码器对所述视频素材文件或音频素材文件解码，对所述视频素材文件的每一帧采用MD5算法生成128位的hash特征值，对所述音频素材文件采用MD5算法生成128位的hash特征值，以上由所述标准解码器生成的hash特征值为标准特征值，所述标准特征值写入一个.md5文件中；
通过采用python语言编写的比对工具，对比所述第一特征值与所述标准特征值分别对应的.md5文件的hash特征值的大小；
当比对结果一致时，通过测试；
当比对结果不一致时，采用前版本解码器对所述视频素材文件或音频素材文件解码，对所述视频素材文件的每一帧采用MD5算法生成128位的hash特征值，对所述音频素材文件采用MD5算法生成128位的hash特征值，以上由所述前版本解码器生成的hash特征值为第二特征值，所述第二特征值写入一个.md5文件中；
通过采用python语言编写的比对工具，对比所述第一特征值与所述第二特征值分别对应的.md5文件的hash特征值的大小。
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