CN106021092A - 确定应用程序启动时长的方法及装置 - Google Patents
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Abstract
本公开是关于一种确定应用程序启动时长的方法及装置。所述方法包括:确定视频的第一帧对应的第一直方图与所述视频在播放过程中的每一帧对应的第二直方图之间的相似度值,得到相似度曲线,所述视频用于录制应用程序启动的过程;在所述相似度曲线上确定所述视频中的第一目标帧和第二目标帧;根据所述第一目标帧和所述第二目标帧确定所述应用程序的启动时长。本公开技术方案可以实现应用程序在启动过程中的测试自动化,避免采用人工的方式一帧一帧查看并手动记录应用程序在启动时间点和启动完成时的时间点,提高应用程序的测试效率。
Description
技术领域
本公开涉及终端技术领域,尤其涉及一种确定应用程序启动时长的方法及装置。
背景技术
对应用程序的性能测试,相关技术通过摄像机录制被测试应用程序的启动过程,通过视频播放器播放已录制的视频,通过一帧一帧的播放视频,人工方式查看应用程序启动的开始时间点和结束时间点,得到被测试应用程序的启动时间,由于完全依赖人力,应用程序的测试效率低下。
发明内容
为克服相关技术中存在的问题,本公开实施例提供一种确定应用程序启动时长的方法及装置,用以实现应用程序在启动过程中的测试自动化,提高应用程序的测试效率。
根据本公开实施例的第一方面,提供一种确定应用程序启动时长的方法,包括:
确定视频的第一帧对应的第一直方图与所述视频在播放过程中的每一帧对应的第二直方图之间的相似度值,得到相似度曲线,所述视频用于录制应用程序启动的过程;
在所述相似度曲线上确定所述视频中的第一目标帧和第二目标帧;
根据所述第一目标帧和所述第二目标帧确定所述应用程序的启动时长。
在一实施例中,所述确定视频的第一帧对应的第一直方图与所述视频在 播放过程中的每一帧对应的第二直方图之间的相似度值,可包括:
在视频的第一帧中,确定启动应用程序的电子设备在所述视频中的位置区域;
确定所述第一帧在所述位置区域内的图像对应的第一直方图以及所述视频在播放过程中的每一帧在所述位置区域内的图像对应的第二直方图;
确定所述第一直方图和所述第二直方图之间的相似度值。
在一实施例中,所述确定所述第一直方图和所述第二直方图之间的相似度值,可包括:
将所述第一直方图和所述第二直方图划分为设定个数的灰度区域;
根据所述第一直方图在所述设定个数的灰度区域内的灰度值确定每个灰度区域对应的向量元素,得到由所述设定个数的向量元素形成的第一向量;
根据所述第二直方图在所述设定个数的灰度区域内的灰度值确定每个灰度区域对应的向量元素,得到由所述设定个数的向量元素形成的第二向量;
计算所述第一向量与所述第二向量之间的余弦相似度,所述余弦相似度值为所述第一直方图和所述第二直方图之间的相似度值。
在一实施例中,所述在所述相似度曲线上确定所述视频中的第一目标帧和第二目标帧,可包括:
在所述相似度曲线上,依次确定每一个相似度值是否为拐点;
当检测到第一个拐点时,确定该第一个拐点对应的帧为第一目标帧;
当检测到第二个拐点时,确定该第二个拐点对应的帧为第二目标帧。
在一实施例中,所述根据所述第一目标帧和所述第二目标帧确定所述应用程序的启动时长,可包括:
确定所述视频的帧率;
确定所述第一目标帧与所述第二目标帧之间相差的帧数;
根据所述帧率和所述帧数确定所述应用程序的启动时长。
根据本公开实施例的第二方面,提供一种确定应用程序启动时长的装置,包括:
第一确定模块,被配置为确定视频的第一帧对应的第一直方图与所述视频在播放过程中的每一帧对应的第二直方图之间的相似度值,得到相似度曲线,所述视频用于录制应用程序启动的过程;
第二确定模块,被配置为在所述第一确定模块确定的所述相似度曲线上确定所述视频中的第一目标帧和第二目标帧;
第三确定模块,被配置为根据所述第二确定模块确定的所述第一目标帧和所述第二目标帧确定所述应用程序的启动时长。
在一实施例中,所述第一确定模块可包括:
第一确定子模块,被配置为在视频的第一帧中,确定启动应用程序的电子设备在所述视频中的位置区域;
第二确定子模块,被配置为确定所述第一帧在所述第一确定子模块确定的所述位置区域内的图像对应的第一直方图以及所述视频在播放过程中的每一帧在所述位置区域内的图像对应的第二直方图;
第三确定子模块,被配置为确定所述第二确定子模块确定的所述第一直方图和所述第二直方图之间的相似度值。
在一实施例中,所述第三确定子模块可包括:
区域划分子模块,被配置为将所述第一直方图和所述第二直方图划分为设定个数的灰度区域;
第四确定子模块,被配置为根据所述第一直方图在所述区域划分子模块划分的所述设定个数的灰度区域内的灰度值确定每个灰度区域对应的向量元素,得到由所述设定个数的向量元素形成的第一向量;
第五确定子模块,被配置为根据所述第二直方图在所述设定个数的灰度区域内的灰度值确定每个灰度区域对应的向量元素,得到由所述设定个数的向量元素形成的第二向量;
计算子模块,被配置计算所述第四确定子模块确定的所述第一向量与所述第五确定子模块确定的所述第二向量之间的余弦相似度,所述余弦相似度值为所述第一直方图和所述第二直方图之间的相似度值。
在一实施例中,所述第二确定模块可包括:
第六确定子模块,被配置为在所述相似度曲线上,依次确定每一个相似度值是否为拐点;
第七确定子模块,被配置为当所述第六确定子模块确定检测到第一个拐点时,确定该第一个拐点对应的帧为第一目标帧;
第八确定子模块,被配置为当所述第七确定子模块确定检测到第二个拐点时,确定该第二个拐点对应的帧为第二目标帧。
在一实施例中,所述第三确定模块可包括:
第九确定子模块,被配置为确定所述视频的帧率;
第十确定子模块,被配置为确定所述第一目标帧与所述第二目标帧之间相差的帧数;
时长确定子模块,被配置为根据所述第九确定子模块确定的所述帧率和所述第十确定子模块确定的所述帧数确定所述应用程序的启动时长。
根据本公开实施例的第三方面,提供一种确定应用程序启动时长的装置,包括:
处理器;
用于存储处理器可执行指令的存储器;
其中,所述处理器被配置为:
确定视频的第一帧对应的第一直方图与所述视频在播放过程中的每一帧对应的第二直方图之间的相似度值,得到相似度曲线,所述视频用于录制应用程序启动的过程;
在所述相似度曲线上确定所述视频中的第一目标帧和第二目标帧;
根据所述第一目标帧和所述第二目标帧确定所述应用程序的启动时长。
本公开的实施例提供的技术方案可以包括以下有益效果:
可以实现应用程序在启动过程中的测试自动化,避免采用人工的方式一帧一帧查看并手动记录应用程序在启动时间点和启动完成时的时间点,提高了应用程序的测试效率。
应当理解的是,以上的一般描述和后文的细节描述仅是示例性和解释性的,并不能限制本公开。
附图说明
此处的附图被并入说明书中并构成本说明书的一部分,示出了符合本发明的实施例,并与说明书一起用于解释本发明的原理。
图1A是根据一示例性实施例示出的确定应用程序启动时长的方法的流程图。
图1B是根据一示例性实施例示出的相似度曲线的示意图。
图1C是根据一示例性实施例示出的应用程序启动前的视频图像的示意图。
图1D是根据一示例性实施例示出的应用程序启动后的视频图像的示意图。
图2A是根据一示例性实施例一示出的确定应用程序启动时长的方法的流程图。
图2B是根据一示例性实施例一示出的步骤S203的流程图。
图3是根据一示例性实施例二示出的确定应用程序启动时长的方法的流程图。
图4是根据一示例性实施例示出的一种确定应用程序启动时长的装置的框图。
图5是根据一示例性实施例示出的另一种确定应用程序启动时长的装置的框图。
图6是根据一示例性实施例示出的再一种确定应用程序启动时长的装置的框图。
图7是根据一示例性实施例示出的一种适用于确定应用程序启动时长的装置的框图。
具体实施方式
这里将详细地对示例性实施例进行说明,其示例表示在附图中。下面的描述涉及附图时,除非另有表示,不同附图中的相同数字表示相同或相似的要素。以下示例性实施例中所描述的实施方式并不代表与本发明相一致的所有实施方式。相反,它们仅是与如所附权利要求书中所详述的、本发明的一些方面相一致的装置和方法的例子。
图1A是根据一示例性实施例示出的确定应用程序启动时长的方法的流程图,图1B是根据一示例性实施例示出的相似度曲线的示意图,图1C是根据一示例性实施例示出的应用程序启动前的视频图像的示意图,图1D是根据一示例性实施例示出的应用程序启动后的视频图像的示意图;该确定应用程序启动时长的方法可以应用在测试设备,该测试设备上可以安装有视频播放器,通过视频播放器在播放视频的过程中测试出应用程序的启动时长,电子设备可以按照预设的测试流程自动启动被测试的应用程序(例如,应用程序A、应用程序B,等等),并在启动应用程序设定时间段(例如,启动5秒钟)之后关闭,顺次测试下一个应用程序,如图1A所示,该确定应用程序启动时长的方法包括以下步骤S101-S103:
在步骤S101中,确定视频的第一帧对应的第一直方图与视频在播放过程中的每一帧对应的第二直方图之间的相似度值,得到相似度曲线,视频用于录制应用程序启动的过程。
在步骤S102中,在相似度曲线上确定视频中的第一目标帧和第二目标帧。
在步骤S103中,根据第一目标帧和第二目标帧确定应用程序的启动时长。
在上述步骤S101中,在一实施例中,第一直方图与第二直方图可以为视频图像的灰度图像直方图,也可以为颜色空间中的直方图,例如,RGB颜色空间、HSV颜色空间中的直方图,本公开对直方图所在的颜色空间不做限 制。在一实施例中,相似度值可以采用相关技术提供的直方图相似度的计算方法得到第一直方图与第二直方之间的相似度值,进而得到图1B所示的相似度曲线,其中,图1B所示的横轴表示帧数,纵轴表示相似度值,相似度曲线在横轴的持续长度与视频所包含的帧数相一致,例如,对于包含有100帧的视频图像,相似度曲线在横轴上的持续长度为100。
在上述步骤S102中,在一实施例中,可以在图1B所示的相似度曲线上找到相似度值变化较大的转折点,如相似度曲线上的A点和B点,当应用程序未启动时,如图1C所示,以电子设备11上安装的“健康”应用程序为例进行示例性说明,当“健康”应用程序未启动时,视频图像中的每一帧图像10的画面处于静止状态,除了摄像机自身的曝光、摄像机抖动等因素对图像上每一像素位置的像素值有影响之外,画面并未改变,因此视频中的每一帧的第一帧的画面区别很小,相似度值也就较高,当“健康”应用程序从开始启动到启动完毕的过程中,对应的帧的画面发生变化,进而导致视频的每一帧对应的直方图的分布发生变化,例如,从图1B中所示的“A”点开始,后续每一帧的直方图与第一帧的第一直方图之间的相似度值降低,直至“健康”应用程序启动完毕,从图1B中所示的“B”点开始,整个画面处于静止状态,视频后续的视频帧对应的直方图与第一帧的第一直方图之间的相似度值保持平稳状态,期间也会因为摄像机自身的曝光、摄像机抖动等因素对“健康”应用程序启动后的每一帧的像素值有影响,因此图1B中所示的相似度值会有波动,图1B中的A点对应的横轴为第一目标帧,B点对应的横轴为第二目标帧。
在上述步骤S103中,在一实施例中,可以根据第二目标帧与第一目标帧之间相差的帧数以及视频的帧率来确定应用程序的启动时长。
本实施例中,通过上述步骤S101-步骤S103确定应用程序的启动时长,可以实现应用程序在启动过程中的测试自动化,避免采用人工的方式一帧一帧查看并手动记录应用程序在启动时间点和启动完成时的时间点,提高了应用程序的测试效率。
在一实施例中,确定视频的第一帧对应的第一直方图与视频在播放过程中的每一帧对应的第二直方图之间的相似度值,可包括:
在视频的第一帧中,确定启动应用程序的电子设备在视频中的位置区域;
确定第一帧在位置区域内的图像对应的第一直方图以及视频在播放过程中的每一帧在位置区域内的图像对应的第二直方图;
确定第一直方图和第二直方图之间的相似度值。
在一实施例中,确定第一直方图和第二直方图之间的相似度值,可包括:
将第一直方图和第二直方图划分为设定个数的灰度区域;
根据第一直方图在设定个数的灰度区域内的灰度值确定每个灰度区域对应的向量元素,得到由设定个数的向量元素形成的第一向量;
根据第二直方图在设定个数的灰度区域内的灰度值确定每个灰度区域对应的向量元素,得到由设定个数的向量元素形成的第二向量;
计算第一向量与第二向量之间的余弦相似度,余弦相似度值为第一直方图和第二直方图之间的相似度值。
在一实施例中,在相似度曲线上确定视频中的第一目标帧和第二目标帧,可包括:
在相似度曲线上,依次确定每一个相似度值是否为拐点;
当检测到第一个拐点时,确定该第一个拐点对应的帧为第一目标帧;
当检测到第二个拐点时,确定该第二个拐点对应的帧为第二目标帧。
在一实施例中,根据第一目标帧和第二目标帧确定应用程序的启动时长,可包括:
确定视频的帧率;
确定第一目标帧与第二目标帧之间相差的帧数;
根据帧率和帧数确定应用程序的启动时长。
具体如何确定应用程序启动时长的,请参考后续实施例。
至此,本公开实施例提供的上述方法,可以实现应用程序在启动过程中的测试自动化,避免采用人工的方式一帧一帧查看并手动记录应用程序在启动 时间点和启动完成时的时间点,提高应用程序的测试效率。
下面以具体实施例来说明本公开实施例提供的技术方案。
图2A是根据一示例性实施例一示出的确定应用程序启动时长的方法的流程图,图2B是根据一示例性实施例一示出的步骤S203的流程图;本实施例利用本公开实施例提供的上述方法,以如何确定第一直方图和第二直方图为例并结合图1B和图1C进行示例性说明,如图2A所示,包括如下步骤:
在步骤S201中,在视频的第一帧中,确定启动应用程序的电子设备在视频中的位置区域。
在步骤S202中,确定第一帧在位置区域内的图像对应的第一直方图以及视频在播放过程中的每一帧在位置区域内的图像对应的第二直方图。
在步骤S203中,确定第一直方图和第二直方图之间的相似度值,得到相似度曲线。
在步骤S204中,在相似度曲线上确定视频中的第一目标帧和第二目标帧。
在步骤S205中,根据第一目标帧和第二目标帧确定应用程序的启动时长。
上述步骤S204和步骤S205的描述可以参见相关实施例的描述,在此不再详述。
在上述步骤S201-步骤S202中,在一实施例中,可以通过边缘检测的方法检测电子设备11的显示屏在视频图像10中的位置区域,例如图1B和图1C所述的位置区域12,由此可以得到第一帧图像在位置区域12内的第一直方图,以及后续每一帧视频图像在位置区域12内的第二直方图。
如图2B所示,在一实施例中,上述步骤S203可包括:
在步骤S211中,将第一直方图和第二直方图划分为设定个数的灰度区域。
在步骤S212中,根据第一直方图在设定个数的灰度区域内的灰度值确定每个灰度区域对应的向量元素,得到由设定个数的向量元素形成的第一向 量。
在步骤S213中,根据第二直方图在设定个数的灰度区域内的灰度值确定每个灰度区域对应的向量元素,得到由设定个数的向量元素形成的第二向量。
在步骤S213中,计算第一向量与第二向量之间的余弦相似度,余弦相似度值为第一直方图和第二直方图之间的相似度值。
例如,将第一帧作为参考帧,对于灰度直方图而言,灰度值分布在0-255,可以将视频中的每一帧图像对应的直方图划分为32个(本实施例中的设定个数)灰度区域,每个灰度区域有8个灰度等级,将每个灰度区域中的8个灰度等级求和,得到该灰度区域对应的向量元素,继而得到包含有32个向量元素的向量,计算第一帧对应的第一向量与其余帧对应的第二向量之间的余弦相似度,继而得到第一帧与后续各帧之间的相似度值。
本实施例中,通过检测启动应用程序的电子设备在视频中的位置区域,确定第一帧在位置区域内的图像对应的第一直方图以及视频在播放过程中的每一帧在位置区域内的图像对应的第二直方图,从而可以可以降低计算直方图的相似度值的计算量。
图3是根据一示例性实施例二示出的确定应用程序启动时长的方法的流程图;本实施例利用本公开实施例提供的上述方法,以如何确定第一目标帧和第二目标帧为例并结合图1B和图1C进行示例性说明,如图3所示,包括如下步骤:
在步骤S301中,确定视频的第一帧对应的第一直方图与视频在播放过程中的每一帧对应的第二直方图之间的相似度值,得到相似度曲线。
在步骤S302中,在相似度曲线上,依次确定每一个相似度值是否为拐点。
在步骤S303中,当检测到第一个拐点时,确定该第一个拐点对应的帧为第一目标帧。
在步骤S304中,当检测到第二个拐点时,确定该第二个拐点对应的帧 为第二目标帧。
在步骤S305中,确定视频的帧率以及第一目标帧与第二目标帧之间相差的帧数。
在步骤S306中,根据帧率和帧数确定应用程序的启动时长。
步骤S301的描述可以参见上述相关实施例的描述,在此不再详述。
在上述步骤S302-步骤S303中,在一实施例中,可以对相似度曲线通过最小二乘法进行曲线拟合,得到对应的函数表达式,通过该函数表达式的二阶导数是否为异号(即:由正变负或由负变正)或不存在,进而得到第一拐点和第二拐点在横轴对应的位置。
在上述步骤S305和步骤S306中,若录制视频的摄像机采用的帧率为120每秒传输帧数(Frames Per Second,简称为FPS)通过上述步骤S303找到A点对应的帧数为第30帧,通过上述步骤S304找到B点对应的帧数为第50帧,则应用程序的启动时长为(50-32)*(1/120)=0.15秒。
本实施例中,通过计算相似度曲线上的第一拐点和第二拐点,根据两个拐点之间相差的帧数以及帧率计算出应用程序的启动时长,可以实现应用程序在启动过程中的测试自动化,避免采用人工的方式一帧一帧查看并手动记录应用程序在启动时间点和启动完成时的时间点,提高了应用程序的测试效率。
图4是根据一示例性实施例示出的一种确定应用程序启动时长的装置的框图,如图4所示,确定应用程序启动时长的装置包括:
第一确定模块41,被配置为确定视频的第一帧对应的第一直方图与视频在播放过程中的每一帧对应的第二直方图之间的相似度值,得到相似度曲线,视频用于录制应用程序启动的过程;
第二确定模块42,被配置为在第一确定模块41确定的相似度曲线上确定视频中的第一目标帧和第二目标帧;
第三确定模块43,被配置为根据第二确定模块42确定的第一目标帧和第二目标帧确定应用程序的启动时长。
图5是根据一示例性实施例示出的另一种确定应用程序启动时长的装置的框图,如图5所示,在上述图4所示实施例的基础上,在一实施例中,第一确定模块41可包括:
第一确定子模块411,被配置为在视频的第一帧中,确定启动应用程序的电子设备在视频中的位置区域;
第二确定子模块412,被配置为确定第一帧在第一确定子模块411确定的位置区域内的图像对应的第一直方图以及视频在播放过程中的每一帧在位置区域内的图像对应的第二直方图;
第三确定子模块413,被配置为确定第二确定子模块412确定的第一直方图和第二直方图之间的相似度值。
在一实施例中,第三确定子模块413可包括:
区域划分子模块4131,被配置为将第一直方图和第二直方图划分为设定个数的灰度区域;
第四确定子模块4132,被配置为根据第一直方图在区域划分子模块4131划分的设定个数的灰度区域内的灰度值确定每个灰度区域对应的向量元素,得到由设定个数的向量元素形成的第一向量;
第五确定子模块4133,被配置为根据第二直方图在设定个数的灰度区域内的灰度值确定每个灰度区域对应的向量元素,得到由设定个数的向量元素形成的第二向量;
计算子模块4134,被配置计算第四确定子模块4132确定的第一向量与第五确定子模块4133确定的第二向量之间的余弦相似度,余弦相似度值为第一直方图和第二直方图之间的相似度值。
图6是根据一示例性实施例示出的再一种确定应用程序启动时长的装置的框图,如图6所示,在上述图4或图5所示实施例的基础上,在一实施例中,第二确定模块42可包括:
第六确定子模块421,被配置为在相似度曲线上,依次确定每一个相似度值是否为拐点;
第七确定子模块422,被配置为当第六确定子模块421确定检测到第一个拐点时,确定该第一个拐点对应的帧为第一目标帧;
第八确定子模块423,被配置为当第七确定子模块422确定检测到第二个拐点时,确定该第二个拐点对应的帧为第二目标帧。
在一实施例中,第三确定模块43可包括:
第九确定子模块431,被配置为确定视频的帧率;
第十确定子模块432,被配置为确定第一目标帧与第二目标帧之间相差的帧数;
时长确定子模块433,被配置为根据第九确定子模块431确定的帧率和第十确定子模块432确定的帧数确定应用程序的启动时长。
关于上述实施例中的装置,其中各个模块执行操作的具体方式已经在有关该方法的实施例中进行了详细描述,此处将不做详细阐述说明。
图7是根据一示例性实施例示出的一种适用于确定应用程序启动时长的装置的框图。例如,装置700可以是移动电话,计算机,数字广播终端,消息收发设备,游戏控制台,平板设备,医疗设备,健身设备,个人数字助理等。
参照图7,装置700可以包括以下一个或多个组件:处理组件702,存储器704,电源组件706,多媒体组件708,音频组件710,输入/输出(I/O)的接口712,传感器组件714,以及通信组件716。
处理组件702通常控制装置700的整体操作,诸如与显示,电话呼叫,数据通信,相机操作和记录操作相关联的操作。处理元件702可以包括一个或多个处理器720来执行指令,以完成上述的方法的全部或部分步骤。此外,处理组件702可以包括一个或多个模块,便于处理组件702和其他组件之间的交互。例如,处理部件702可以包括多媒体模块,以方便多媒体组件708和处理组件702之间的交互。
存储器704被配置为存储各种类型的数据以支持在设备700的操作。这些数据的示例包括用于在装置700上操作的任何应用程序或方法的指令,联 系人数据,电话簿数据,消息,图片,视频等。存储器704可以由任何类型的易失性或非易失性存储设备或者它们的组合实现,如静态随机存取存储器(SRAM),电可擦除可编程只读存储器(EEPROM),可擦除可编程只读存储器(EPROM),可编程只读存储器(PROM),只读存储器(ROM),磁存储器,快闪存储器,磁盘或光盘。
电力组件706为装置700的各种组件提供电力。电力组件706可以包括电源管理系统,一个或多个电源,及其他与为装置700生成、管理和分配电力相关联的组件。
多媒体组件708包括在所述装置700和用户之间的提供一个输出接口的屏幕。在一些实施例中,屏幕可以包括液晶显示器(LCD)和触摸面板(TP)。如果屏幕包括触摸面板,屏幕可以被实现为触摸屏,以接收来自用户的输入信号。触摸面板包括一个或多个触摸传感器以感测触摸、滑动和触摸面板上的手势。所述触摸传感器可以不仅感测触摸或滑动动作的边界,而且还检测与所述触摸或滑动操作相关的持续时间和压力。在一些实施例中,多媒体组件708包括一个前置摄像头和/或后置摄像头。当设备700处于操作模式,如拍摄模式或视频模式时,前置摄像头和/或后置摄像头可以接收外部的多媒体数据。每个前置摄像头和后置摄像头可以是一个固定的光学透镜系统或具有焦距和光学变焦能力。
音频组件710被配置为输出和/或输入音频信号。例如,音频组件710包括一个麦克风(MIC),当装置700处于操作模式,如呼叫模式、记录模式和语音识别模式时,麦克风被配置为接收外部音频信号。所接收的音频信号可以被进一步存储在存储器704或经由通信组件716发送。在一些实施例中,音频组件710还包括一个扬声器,用于输出音频信号。
I/O接口712为处理组件702和外围接口模块之间提供接口,上述外围接口模块可以是键盘,点击轮,按钮等。这些按钮可包括但不限于:主页按钮、音量按钮、启动按钮和锁定按钮。
传感器组件714包括一个或多个传感器,用于为装置700提供各个方面
的状态评估。例如,传感器组件714可以检测到设备700的打开/关闭状态,组件的相对定位,例如所述组件为装置700的显示器和小键盘,传感器组件714还可以检测装置700或装置700一个组件的位置改变,用户与装置700接触的存在或不存在,装置700方位或加速/减速和装置700的温度变化。传感器组件714可以包括接近传感器,被配置用来在没有任何的物理接触时检测附近物体的存在。传感器组件714还可以包括光传感器,如CMOS或CCD图像传感器,用于在成像应用中使用。在一些实施例中,该传感器组件714还可以包括加速度传感器,陀螺仪传感器,磁传感器,压力传感器或温度传感器。
通信组件716被配置为便于装置700和其他设备之间有线或无线方式的通信。装置700可以接入基于通信标准的无线网络,如WiFi,2G或3G,或它们的组合。在一个示例性实施例中,通信部件716经由广播信道接收来自外部广播管理系统的广播信号或广播相关信息。在一个示例性实施例中,所述通信部件716还包括近场通信(NFC)模块,以促进短程通信。例如,在NFC模块可基于射频识别(RFID)技术,红外数据协会(IrDA)技术,超宽带(UWB)技术,蓝牙(BT)技术和其他技术来实现。
在示例性实施例中,装置700可以被一个或多个应用专用集成电路(ASIC)、数字信号处理器(DSP)、数字信号处理设备(DSPD)、可编程逻辑器件(PLD)、现场可编程门阵列(FPGA)、控制器、微控制器、微处理器或其他电子元件实现,用于执行上述方法。
在示例性实施例中,还提供了一种包括指令的非临时性计算机可读存储介质,例如包括指令的存储器704,上述指令可由装置700的处理器720执行以完成上述方法。例如,所述非临时性计算机可读存储介质可以是ROM、随机存取存储器(RAM)、CD-ROM、磁带、软盘和光数据存储设备等。
本领域技术人员在考虑说明书及实践这里公开的公开后,将容易想到本公开的其它实施方案。本申请旨在涵盖本公开的任何变型、用途或者适应性变化,这些变型、用途或者适应性变化遵循本公开的一般性原理并包括本公 开未公开的本技术领域中的公知常识或惯用技术手段。说明书和实施例仅被视为示例性的,本公开的真正范围和精神由下面的权利要求指出。
应当理解的是,本公开并不局限于上面已经描述并在附图中示出的精确结构,并且可以在不脱离其范围进行各种修改和改变。本公开的范围仅由所附的权利要求来限制。
Claims (11)
1.一种确定应用程序启动时长的方法,其特征在于,所述方法包括:
确定视频的第一帧对应的第一直方图与所述视频在播放过程中的每一帧对应的第二直方图之间的相似度值,得到相似度曲线,所述视频用于录制应用程序启动的过程;
在所述相似度曲线上确定所述视频中的第一目标帧和第二目标帧;
根据所述第一目标帧和所述第二目标帧确定所述应用程序的启动时长。
2.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述确定视频的第一帧对应的第一直方图与所述视频在播放过程中的每一帧对应的第二直方图之间的相似度值,包括:
在视频的第一帧中,确定启动应用程序的电子设备在所述视频中的位置区域;
确定所述第一帧在所述位置区域内的图像对应的第一直方图以及所述视频在播放过程中的每一帧在所述位置区域内的图像对应的第二直方图;
确定所述第一直方图和所述第二直方图之间的相似度值。
3.根据权利要求2所述的方法,其特征在于,所述确定所述第一直方图和所述第二直方图之间的相似度值,包括:
将所述第一直方图和所述第二直方图划分为设定个数的灰度区域;
根据所述第一直方图在所述设定个数的灰度区域内的灰度值确定每个灰度区域对应的向量元素,得到由所述设定个数的向量元素形成的第一向量;
根据所述第二直方图在所述设定个数的灰度区域内的灰度值确定每个灰度区域对应的向量元素,得到由所述设定个数的向量元素形成的第二向量;
计算所述第一向量与所述第二向量之间的余弦相似度,所述余弦相似度值为所述第一直方图和所述第二直方图之间的相似度值。
4.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述在所述相似度曲线上确定所述视频中的第一目标帧和第二目标帧,包括:
在所述相似度曲线上,依次确定每一个相似度值是否为拐点;
当检测到第一个拐点时,确定该第一个拐点对应的帧为第一目标帧;
当检测到第二个拐点时,确定该第二个拐点对应的帧为第二目标帧。
5.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述根据所述第一目标帧和所述第二目标帧确定所述应用程序的启动时长,包括:
确定所述视频的帧率;
确定所述第一目标帧与所述第二目标帧之间相差的帧数;
根据所述帧率和所述帧数确定所述应用程序的启动时长。
6.一种确定应用程序启动时长的装置,其特征在于,所述装置包括:
第一确定模块,被配置为确定视频的第一帧对应的第一直方图与所述视频在播放过程中的每一帧对应的第二直方图之间的相似度值,得到相似度曲线,所述视频用于录制应用程序启动的过程;
第二确定模块,被配置为在所述第一确定模块确定的所述相似度曲线上确定所述视频中的第一目标帧和第二目标帧;
第三确定模块,被配置为根据所述第二确定模块确定的所述第一目标帧和所述第二目标帧确定所述应用程序的启动时长。
7.根据权利要求6所述的装置,其特征在于,所述第一确定模块包括:
第一确定子模块,被配置为在视频的第一帧中,确定启动应用程序的电子设备在所述视频中的位置区域;
第二确定子模块,被配置为确定所述第一帧在所述第一确定子模块确定的所述位置区域内的图像对应的第一直方图以及所述视频在播放过程中的每一帧在所述位置区域内的图像对应的第二直方图;
第三确定子模块,被配置为确定所述第二确定子模块确定的所述第一直方图和所述第二直方图之间的相似度值。
8.根据权利要求7所述的装置,其特征在于,所述第三确定子模块包括:
区域划分子模块,被配置为将所述第一直方图和所述第二直方图划分为设定个数的灰度区域;
第四确定子模块,被配置为根据所述第一直方图在所述区域划分子模块划分的所述设定个数的灰度区域内的灰度值确定每个灰度区域对应的向量元素,得到由所述设定个数的向量元素形成的第一向量;
第五确定子模块,被配置为根据所述第二直方图在所述设定个数的灰度区域内的灰度值确定每个灰度区域对应的向量元素,得到由所述设定个数的向量元素形成的第二向量;
计算子模块,被配置计算所述第四确定子模块确定的所述第一向量与所述第五确定子模块确定的所述第二向量之间的余弦相似度,所述余弦相似度值为所述第一直方图和所述第二直方图之间的相似度值。
9.根据权利要求6所述的装置,其特征在于,所述第二确定模块包括:
第六确定子模块,被配置为在所述相似度曲线上,依次确定每一个相似度值是否为拐点;
第七确定子模块,被配置为当所述第六确定子模块确定检测到第一个拐点时,确定该第一个拐点对应的帧为第一目标帧;
第八确定子模块,被配置为当所述第七确定子模块确定检测到第二个拐点时,确定该第二个拐点对应的帧为第二目标帧。
10.根据权利要求6所述的装置,其特征在于,所述第三确定模块包括:
第九确定子模块,被配置为确定所述视频的帧率;
第十确定子模块,被配置为确定所述第一目标帧与所述第二目标帧之间相差的帧数;
时长确定子模块,被配置为根据所述第九确定子模块确定的所述帧率和所述第十确定子模块确定的所述帧数确定所述应用程序的启动时长。
11.一种确定应用程序启动时长的装置,其特征在于,所述装置包括:
处理器;
用于存储处理器可执行指令的存储器;
其中,所述处理器被配置为:
确定视频的第一帧对应的第一直方图与所述视频在播放过程中的每一帧对应的第二直方图之间的相似度值,得到相似度曲线,所述视频用于录制应用程序启动的过程;
在所述相似度曲线上确定所述视频中的第一目标帧和第二目标帧;
根据所述第一目标帧和所述第二目标帧确定所述应用程序的启动时长。
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Cited By (11)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN106658119A (zh) * | 2017-01-10 | 2017-05-10 | 网易(杭州)网络有限公司 | 视频应用测试方法及装置 |
CN107180104A (zh) * | 2017-06-01 | 2017-09-19 | 广州酷狗计算机科技有限公司 | 视频首帧时长测量方法及装置 |
CN107562636A (zh) * | 2017-09-21 | 2018-01-09 | 北京金山安全软件有限公司 | 应用软件的启动时间测试方法及装置 |
CN107920245A (zh) * | 2017-11-22 | 2018-04-17 | 北京奇艺世纪科技有限公司 | 一种检测视频播放启动时间的方法和装置 |
CN108664281A (zh) * | 2018-03-13 | 2018-10-16 | 广东美晨通讯有限公司 | 获取应用启动时间方法、电子设备及具有存储功能的装置 |
CN108984395A (zh) * | 2018-06-21 | 2018-12-11 | 腾讯科技(北京)有限公司 | 一种应用程序启动耗时测试方法、装置和存储介质 |
CN109165167A (zh) * | 2018-09-07 | 2019-01-08 | 苏宁智能终端有限公司 | 一种响应时间的测试方法及装置 |
CN109885492A (zh) * | 2019-02-13 | 2019-06-14 | 福建天晴数码有限公司 | 一种基于图像识别和曲线拟合的响应时间测试方法及终端 |
CN110324707A (zh) * | 2019-07-12 | 2019-10-11 | 北京奇艺世纪科技有限公司 | 一种视频开播耗时测试方法及装置 |
CN110737568A (zh) * | 2018-07-18 | 2020-01-31 | 优信拍(北京)信息科技有限公司 | 一种应用程序启动时间的测试方法及系统 |
CN114784341A (zh) * | 2022-03-24 | 2022-07-22 | 东风汽车集团股份有限公司 | 确定氢燃电池空气流量闭环响应时长的方法、装置及设备 |
Citations (7)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN102324030A (zh) * | 2011-09-09 | 2012-01-18 | 广州灵视信息科技有限公司 | 一种基于图像块特征的目标跟踪方法及跟踪系统 |
CN102695056A (zh) * | 2012-05-23 | 2012-09-26 | 中山大学 | 一种提取压缩视频关键帧的方法 |
CN102722650A (zh) * | 2012-05-31 | 2012-10-10 | 北京像素软件科技股份有限公司 | 应用于游戏场景中游戏速度的处理方法和装置 |
CN103905214A (zh) * | 2014-03-28 | 2014-07-02 | 绿网天下(福建)网络科技有限公司 | 移动终端使用时间的管控方法 |
CN104424092A (zh) * | 2013-08-22 | 2015-03-18 | 腾讯科技(深圳)有限公司 | 页面加载时长测试方法及装置 |
CN104468916A (zh) * | 2014-10-24 | 2015-03-25 | 天津市康凯特软件科技有限公司 | 基于手机反应时间测试方法 |
CN104639714A (zh) * | 2015-02-15 | 2015-05-20 | 易测智能科技(天津)有限公司 | 手机反应时间的测试方法 |
-
2016
- 2016-05-04 CN CN201610291098.XA patent/CN106021092A/zh active Pending
Patent Citations (7)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN102324030A (zh) * | 2011-09-09 | 2012-01-18 | 广州灵视信息科技有限公司 | 一种基于图像块特征的目标跟踪方法及跟踪系统 |
CN102695056A (zh) * | 2012-05-23 | 2012-09-26 | 中山大学 | 一种提取压缩视频关键帧的方法 |
CN102722650A (zh) * | 2012-05-31 | 2012-10-10 | 北京像素软件科技股份有限公司 | 应用于游戏场景中游戏速度的处理方法和装置 |
CN104424092A (zh) * | 2013-08-22 | 2015-03-18 | 腾讯科技(深圳)有限公司 | 页面加载时长测试方法及装置 |
CN103905214A (zh) * | 2014-03-28 | 2014-07-02 | 绿网天下(福建)网络科技有限公司 | 移动终端使用时间的管控方法 |
CN104468916A (zh) * | 2014-10-24 | 2015-03-25 | 天津市康凯特软件科技有限公司 | 基于手机反应时间测试方法 |
CN104639714A (zh) * | 2015-02-15 | 2015-05-20 | 易测智能科技(天津)有限公司 | 手机反应时间的测试方法 |
Non-Patent Citations (7)
Title |
---|
余额为0: "数字图像处理算法及原理(四):相似图片搜索(直方图相似)", 《HTTP://BLOG.SINA.COM.CN/S/BLOG_B27F71160101GPEP.HTML》 * |
刘高军 等: "改进的互信息量相似度曲线关键帧提取研究", 《计算机应用与软件》 * |
叶军 等: "基于视频分割的关键帧选取", 《计算机工程与设计》 * |
吴渝 等: "基于多特征相似度曲线曲率检测的关键帧提取", 《计算机应用》 * |
李自力 等: "序列图像合成中基于关键帧的动态掩膜算法", 《华中理工大学学报》 * |
柳雪: "视频检索中基于多特征的关键帧提取算法研究", 《中国优秀硕士学位论文全文数据库 信息科技辑》 * |
闵燚 等: "简析当前主要的视频关键帧提取技术", 《广西警官高等专科学校学报》 * |
Cited By (15)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN106658119A (zh) * | 2017-01-10 | 2017-05-10 | 网易(杭州)网络有限公司 | 视频应用测试方法及装置 |
CN107180104B (zh) * | 2017-06-01 | 2019-09-20 | 广州酷狗计算机科技有限公司 | 视频首帧时长测量方法及装置 |
CN107180104A (zh) * | 2017-06-01 | 2017-09-19 | 广州酷狗计算机科技有限公司 | 视频首帧时长测量方法及装置 |
CN107562636A (zh) * | 2017-09-21 | 2018-01-09 | 北京金山安全软件有限公司 | 应用软件的启动时间测试方法及装置 |
CN107920245A (zh) * | 2017-11-22 | 2018-04-17 | 北京奇艺世纪科技有限公司 | 一种检测视频播放启动时间的方法和装置 |
CN108664281A (zh) * | 2018-03-13 | 2018-10-16 | 广东美晨通讯有限公司 | 获取应用启动时间方法、电子设备及具有存储功能的装置 |
CN108984395A (zh) * | 2018-06-21 | 2018-12-11 | 腾讯科技(北京)有限公司 | 一种应用程序启动耗时测试方法、装置和存储介质 |
CN110737568A (zh) * | 2018-07-18 | 2020-01-31 | 优信拍(北京)信息科技有限公司 | 一种应用程序启动时间的测试方法及系统 |
CN109165167A (zh) * | 2018-09-07 | 2019-01-08 | 苏宁智能终端有限公司 | 一种响应时间的测试方法及装置 |
CN109885492A (zh) * | 2019-02-13 | 2019-06-14 | 福建天晴数码有限公司 | 一种基于图像识别和曲线拟合的响应时间测试方法及终端 |
CN109885492B (zh) * | 2019-02-13 | 2022-01-28 | 福建天晴数码有限公司 | 一种基于图像识别和曲线拟合的响应时间测试方法及终端 |
CN110324707A (zh) * | 2019-07-12 | 2019-10-11 | 北京奇艺世纪科技有限公司 | 一种视频开播耗时测试方法及装置 |
CN110324707B (zh) * | 2019-07-12 | 2021-12-10 | 北京奇艺世纪科技有限公司 | 一种视频开播耗时测试方法及装置 |
CN114784341A (zh) * | 2022-03-24 | 2022-07-22 | 东风汽车集团股份有限公司 | 确定氢燃电池空气流量闭环响应时长的方法、装置及设备 |
CN114784341B (zh) * | 2022-03-24 | 2023-08-22 | 东风汽车集团股份有限公司 | 确定氢燃电池空气流量闭环响应时长的方法、装置及设备 |
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