CN111031311B - 成像质量检测方法、装置、电子设备及可读存储介质 - Google Patents
成像质量检测方法、装置、电子设备及可读存储介质 Download PDFInfo
- Publication number
- CN111031311B CN111031311B CN202010041158.9A CN202010041158A CN111031311B CN 111031311 B CN111031311 B CN 111031311B CN 202010041158 A CN202010041158 A CN 202010041158A CN 111031311 B CN111031311 B CN 111031311B
- Authority
- CN
- China
- Prior art keywords
- test
- preset
- detection result
- parameter
- determining
- Prior art date
- Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
- Active
Links
Images
Classifications
-
- H—ELECTRICITY
- H04—ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
- H04N—PICTORIAL COMMUNICATION, e.g. TELEVISION
- H04N17/00—Diagnosis, testing or measuring for television systems or their details
- H04N17/002—Diagnosis, testing or measuring for television systems or their details for television cameras
Landscapes
- Engineering & Computer Science (AREA)
- Health & Medical Sciences (AREA)
- Biomedical Technology (AREA)
- General Health & Medical Sciences (AREA)
- Multimedia (AREA)
- Signal Processing (AREA)
- Testing, Inspecting, Measuring Of Stereoscopic Televisions And Televisions (AREA)
- Studio Devices (AREA)
Abstract
本申请实施例提供一种成像质量检测方法、装置、电子设备及可读存储介质,涉及图像处理技术领域。该方法包括:获取目标摄像头对测试卡拍摄获得的目标图像,其中,所述测试卡包括多个测试图样,每个测试图样用于检测所述目标摄像头的至少一种摄像头参数;从所述目标图像中提取每个测试图样对应的测试特征;根据所述每个测试图样对应的测试特征确定对应的摄像头参数的检测结果。该方案通过在测试卡中集成多个测试图样,每个测试图样用于对对应的摄像头参数进行测试,从而可以一次性对多种摄像头参数进行测试,无需人工参与,节约了人工成本,简单便捷,耗时较短。
Description
技术领域
本申请涉及图像处理技术领域,具体而言,涉及一种成像质量检测方法、装置、电子设备及可读存储介质。
背景技术
摄像头通过前端的感光元件捕捉场景信息,而不同的摄像头参数会直接影响摄像头的成像效果。对于摄像头成像质量的检测,目前主流的方案是针对每一种摄像头参数使用一张标准的测试卡,并且需要由人工完成对测试卡图像的拍摄,然后将拍摄的图片导入测试软件中,这种测试方式需投入较大的人力成本,且耗时较长。
发明内容
本申请实施例的目的在于提供一种成像质量检测方法、装置、电子设备及可读存储介质,用以改善现有技术中的测试方式成本高且耗时较长的问题。
第一方面,本申请实施例提供了一种成像质量检测方法,所述方法包括:获取目标摄像头对测试卡拍摄获得的目标图像,其中,所述测试卡包括多个测试图样,每个测试图样用于检测所述目标摄像头的至少一种摄像头参数;从所述目标图像中提取每个测试图样对应的测试特征;根据所述每个测试图样对应的测试特征确定对应的摄像头参数的检测结果。
在上述实现过程中,通过在测试卡中集成多个测试图样,每个测试图样用于对对应的摄像头参数进行测试,从而可以一次性对多种摄像头参数进行测试,无需人工参与,节约了人工成本,简单便捷,耗时较短。
可选地,所述多个测试图样包括视场角测试图样,所述视场角测试图样为位于所述测试卡四周的涂有预设颜色的外框,所述视场角测试图样用于检测视场角参数,所述从所述目标图像中提取每个测试图样对应的测试特征,包括:
获取所述目标图像的四个边中每个边的预设位置点的像素值,所述像素值为所述视场角测试图样的测试特征;
所述根据所述每个测试图样对应的测试特征确定对应的摄像头参数的检测结果,包括:
根据所述目标图像的每个边的预设位置点的像素值确定所述视场角参数的检测结果。
在上述实现过程中,直接基于像素值判断摄像头的视场角参数是否符合预设质量要求,以便于实现对视场角参数的测试。
可选地,所述预设位置点为所述每个边的中心位置点,所述根据所述目标图像的每个边的预设位置点的像素值确定所述视场角参数的检测结果,包括:
将所述每个边的中心位置点的像素值与预设像素值进行比较,获得比较结果;
根据所述比较结果确定所述视场角参数的检测结果。
在上述实现过程中,通过将每个边的中心位置点的像素值与预设像素值进行比较,从而可通过判断每个边的中心位置点的像素值是否符合要求,以此可便于对视场角参数进行测试。
可选地,所述根据所述比较结果确定所述视场角参数的检测结果,包括:
若所述比较结果为所述每个边的中心位置点的像素值与所述预设像素值的差值在第一预设范围内,则确定所述视场角参数的检测结果为满足预设质量要求。
在上述实现过程中,为了确保有一定的误差,可以在中心位置点的像素值与预设像素值的差值在一预设范围内时,即可确定视场角参数满足预设质量要求。
可选地,所述多个测试图样包括畸变测试图样,所述畸变测试图样为位于所述测试卡上的网格线,所述畸变测试图样用于检测畸变参数,所述从所述目标图像中提取每个测试图样对应的测试特征,包括:
获取所述目标图像中的所述网格线中至少一条线上的多个位置点的坐标,所述畸变测试图样的测试特征包括所述坐标;
所述根据所述每个测试图样对应的测试特征确定对应的摄像头参数的检测结果,包括:
根据所述多个位置点的坐标确定所述畸变参数的检测结果。
在上述实现过程中,基于网格线上的多个位置点的坐标判断摄像头的畸变参数是否符合预设质量要求,以便于实现对畸变参数的测试。
可选地,所述网格线包括至少一条水平线,所述根据所述多个位置点的坐标确定所述畸变参数的检测结果,包括:
获取所述网格线中至少一条水平线上的多个位置点的纵坐标;
从所述多个位置点的纵坐标中获取纵坐标最大的第一纵坐标和纵坐标最小的第二纵坐标;
获取第一纵坐标与第二纵坐标之间的差值,若所述差值在第二预设范围内,则确定所述畸变参数的检测结果为满足预设质量要求。
在上述实现过程中,通过判断水平线上的纵坐标之间的差值来对畸变参数进行测试,即可以通过判断水平线产生的形变程度来测试畸变参数,这样的测试更加容易实现。
可选地,所述网格线包括至少一条竖直线,所述根据所述多个位置点的坐标确定所述畸变参数的检测结果,还包括:
获取所述网格线中至少一条竖直线上的多个位置点的横坐标;
从所述多个位置点的横坐标中获取横坐标最大的第一横坐标和横坐标最小的第二横坐标;
获取第一横坐标与第二横坐标之间的差值,若所述差值在第三预设范围内,则确定所述畸变参数的检测结果为满足预设质量要求。
在上述实现过程中,通过判断竖直线上的横坐标之间的差值来对畸变参数进行测试,即可以通过判断竖直线产生的形变程度来测试畸变参数,这样的测试更加容易实现。
可选地,所述畸变测试图样还用于检测近景深参数,所述从所述目标图像中提取每个测试图样对应的测试特征,包括:
获取垂直于所述至少一条线的目标线上的多个目标位置点,所述至少一条线与所述目标线的交界点包括在所述至少一条线上所取的位置点;
获取每个目标位置点对应的颜色分量值,所述畸变测试图样的测试特征还包括所述颜色分量值;
所述根据所述每个测试图样对应的测试特征确定对应的摄像头参数的检测结果,包括:
根据所述每个目标位置点对应的颜色分量值确定所述近景深参数的检测结果。
在上述实现过程中,通过颜色分量值来判断摄像头的近景深参数是否符合预设质量要求,以便于实现对近景深参数的测试。
可选地,所述根据所述每个目标位置点对应的颜色分量值确定所述近景深参数的检测结果,包括:
获取每个目标位置点对应的颜色分量值中最大的目标颜色分量值;
获取与所述每个位置点相隔预设数量位置点的两个目标位置点对应的第一颜色分量值和第二颜色分量值;
将所述第一颜色分量值与所述第二颜色分量值进行加法运算,获得和值;
将所述和值与所述目标颜色分量值进行除法运算,获得比值;
确定所述比值是否在第四预设范围内,若是,则确定所述近景深参数的检测结果为满足预设质量要求。
在上述实现过程中,对各个位置点的颜色分量值进行比较,从而可以对近景深参数进行更为准确的测试。
可选地,所述多个测试图样包括色彩测试图样,所述色彩测试图样为位于所述测试卡中涂有不同颜色的多个色块,所述色彩测试图样用于检测色彩还原参数,所述从所述目标图像中提取每个测试图样对应的测试特征,包括:
获取所述目标图像中每个色块的预设位置处的像素值,所述像素值为所述色彩测试图样的测试特征;
所述根据所述每个测试图样对应的测试特征确定对应的摄像头参数的检测结果,包括:
根据所述像素值确定所述色彩还原参数的检测结果。
在上述实现过程中,通过各个色块的像素值来判断摄像头的色彩还原参数是否符合预设质量要求,以便于实现对色彩还原参数的测试。
可选地,所述预设位置为所述每个色块的中心位置,所述根据所述像素值确定所述色彩还原参数的检测结果,包括:
确定所述每个色块的中心位置处的预设数量的像素点的像素平均值;
确定所述像素平均值是否在第五预设范围内,若是,则确定所述色彩还原参数的检测结果为满足预设质量要求。
在上述实现过程中,通过判断每个色块的中心位置处的预设数量的像素点的像素平均值是否在预设范围内,可实现对色彩还原参数更准确的测试。
可选地,所述多个测试图样包括动态范围测试图样,所述动态范围测试图样为位于所述测试卡上的灰阶图像,所述动态范围测试图样用于检测动态范围参数,所述从所述目标图像中提取每个测试图样对应的测试特征,包括:
获取所述目标图像中所述灰阶图像的灰阶数,所述灰阶数为所述动态范围测试图样的测试特征;
所述根据所述每个测试图样对应的测试特征确定对应的摄像头参数的检测结果,包括:
根据所述灰阶数确定所述动态范围参数的检测结果。
在上述实现过程中,通过灰阶数来判断摄像头的动态范围参数是否符合预设质量要求,以便于实现对动态范围参数的测试。
可选地,所述根据所述灰阶数确定所述动态范围参数的检测结果,包括:
确定所述灰阶数是否在第六预设范围内,若是,则确定所述动态范围参数的检测结果为满足预设质量要求。
第二方面,本申请实施例提供了一种成像质量检测装置,所述装置包括:
图像获取模块,用于获取目标摄像头对测试卡拍摄获得的目标图像,其中,所述测试卡包括多个测试图样,每个测试图样用于检测所述目标摄像头的至少一种摄像头参数;
图像分析模块,用于从所述目标图像中提取每个测试图样对应的测试特征;
检测结果获取模块,用于根据所述每个测试图样对应的测试特征确定对应的摄像头参数的检测结果。
可选地,所述多个测试图样包括视场角测试图样,所述视场角测试图样为位于所述测试卡四周的涂有预设颜色的外框,所述视场角测试图样用于检测视场角参数,所述图像分析模块,用于获取所述目标图像的四个边中每个边的预设位置点的像素值,所述像素值为所述视场角测试图样的测试特征;
所述检测结果获取模块,用于根据所述目标图像的每个边的预设位置点的像素值确定所述视场角参数的检测结果。
可选地,所述预设位置点为所述每个边的中心位置点,所述检测结果获取模块,用于将所述每个边的中心位置点的像素值与预设像素值进行比较,获得比较结果;根据所述比较结果确定所述视场角参数的检测结果。
可选地,所述检测结果获取模块,用于若所述比较结果为所述每个边的中心位置点的像素值与所述预设像素值的差值在第一预设范围内,则确定所述视场角参数的检测结果为满足预设质量要求。
可选地,所述多个测试图样包括畸变测试图样,所述畸变测试图样为位于所述测试卡上的网格线,所述畸变测试图样用于检测畸变参数,所述图像分析模块,用于获取所述目标图像中的所述网格线中至少一条线上的多个位置点的坐标,所述畸变测试图样的测试特征包括所述坐标;
所述检测结果获取模块,用于根据所述多个位置点的坐标确定所述畸变参数的检测结果。
可选地,所述网格线包括至少一条水平线,所述检测结果获取模块,用于:
获取所述网格线中至少一条水平线上的多个位置点的纵坐标;
从所述多个位置点的纵坐标中获取纵坐标最大的第一纵坐标和纵坐标最小的第二纵坐标;
获取第一纵坐标与第二纵坐标之间的差值,若所述差值在第二预设范围内,则确定所述畸变参数的检测结果为满足预设质量要求。
可选地,所述网格线包括至少一条竖直线,所述检测结果获取模块,用于:
获取所述网格线中至少一条竖直线上的多个位置点的横坐标;
从所述多个位置点的横坐标中获取横坐标最大的第一横坐标和横坐标最小的第二横坐标;
获取第一横坐标与第二横坐标之间的差值,若所述差值在第三预设范围内,则确定所述畸变参数的检测结果为满足预设质量要求。
可选地,所述畸变测试图样还用于检测近景深参数,所述图像分析模块,用于获取垂直于所述至少一条线的目标线上的多个目标位置点,所述至少一条线与所述目标线的交界点包括在所述至少一条线上所取的位置点;获取每个目标位置点对应的颜色分量值,所述畸变测试图样的测试特征还包括所述颜色分量值;
所述检测结果获取模块,用于根据所述每个目标位置点对应的颜色分量值确定所述近景深参数的检测结果。
可选地,所述检测结果获取模块,用于:
获取每个目标位置点对应的颜色分量值中最大的目标颜色分量值;
获取与所述每个位置点相隔预设数量位置点的两个目标位置点对应的第一颜色分量值和第二颜色分量值;
将所述第一颜色分量值与所述第二颜色分量值进行加法运算,获得和值;
将所述和值与所述目标颜色分量值进行除法运算,获得比值;
确定所述比值是否在第四预设范围内,若是,则确定所述近景深参数的检测结果为满足预设质量要求。
可选地,所述多个测试图样包括色彩测试图样,所述色彩测试图样为位于所述测试卡中涂有不同颜色的多个色块,所述色彩测试图样用于检测色彩还原参数,所述图像分析模块,用于获取所述目标图像中每个色块的预设位置处的像素值,所述像素值为所述色彩测试图样的测试特征;
所述检测结果获取模块,用于根据所述像素值确定所述色彩还原参数的检测结果。
可选地,所述预设位置为所述每个色块的中心位置,所述检测结果获取模块,用于确定所述每个色块的中心位置处的预设数量的像素点的像素平均值;确定所述像素平均值是否在第五预设范围内,若是,则确定所述色彩还原参数的检测结果为满足预设质量要求。
可选地,所述多个测试图样包括动态范围测试图样,所述动态范围测试图样为位于所述测试卡上的灰阶图像,所述动态范围测试图样用于检测动态范围参数,所述图像分析模块,用于获取所述目标图像中所述灰阶图像的灰阶数,所述灰阶数为所述动态范围测试图样的测试特征;
所述检测结果获取模块,用于根据所述灰阶数确定所述动态范围参数的检测结果。
可选地,所述检测结果获取模块,用于确定所述灰阶数是否在第六预设范围内,若是,则确定所述动态范围参数的检测结果为满足预设质量要求。
第三方面,本申请实施例提供一种电子设备,包括处理器以及存储器,所述存储器存储有计算机可读取指令,当所述计算机可读取指令由所述处理器执行时,运行如上述第一方面提供的所述方法中的步骤。
第四方面,本申请实施例提供一种可读存储介质,其上存储有计算机程序,所述计算机程序被处理器执行时运行如上述第一方面提供的所述方法中的步骤。
本申请的其他特征和优点将在随后的说明书阐述,并且,部分地从说明书中变得显而易见,或者通过实施本申请实施例了解。本申请的目的和其他优点可通过在所写的说明书、权利要求书、以及附图中所特别指出的结构来实现和获得。
附图说明
为了更清楚地说明本申请实施例的技术方案,下面将对本申请实施例中所需要使用的附图作简单地介绍,应当理解,以下附图仅示出了本申请的某些实施例,因此不应被看作是对范围的限定,对于本领域普通技术人员来讲,在不付出创造性劳动的前提下,还可以根据这些附图获得其他相关的附图。
图1为本申请实施例提供的检测装置的结构示意图;
图2为本申请实施例提供的一种电子设备的结构示意图;
图3为本申请实施例提供的一种成像质量检测方法的流程示意图;
图4为本申请实施例提供的一种测试卡的示意图;
图5为本申请实施例提供的一种摄像头拍摄获得的目标图像的示意图;
图6为本申请实施例提供的一种视场角测试图样中外框的尺寸示意图;
图7为本申请实施例提供的一种对近景深参数进行测试时获取的各个位置点的示意图;
图8为本申请实施例提供的一种成像质量检测的结构框图。
具体实施方式
下面将结合本申请实施例中附图,对本申请实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述。
本申请实施例提供一种成像质量检测方法,通过对测试卡拍摄获得目标图像,对目标图像进行分析获得测试卡中每个测试图样的测试特征,由此可基于多个测试特征一次性对目标摄像头的多种摄像头参数进行成像质量检测,无需人工参与,节约了人工成本,简单便捷,耗时较短,本申请的测试方法可以满足快速对摄像头的成像质量进行检测。
请参照图1,图1为本申请实施例提供的一种检测装置的结构示意图,该检测装置包括暗箱11、测试卡12、目标摄像头13以及电子设备(图中未示出),电子设备可以与目标摄像头13通过无线或有线连接,目标摄像头13可以将拍摄获得的图像发送给电子设备,由电子设备对图像进行分析,以对目标摄像头13的摄像头参数进行成像质量检测。
其中,暗箱11为一个内部空腔的矩形体,其可以为一个封闭遮光的测试环境,为了提供较好的测试环境,以达到较好的测试效果,暗箱11的外围可以使用黑色不透光布封闭,内部使用黑色吸光绒布封闭,以隔离外界光源并减少内部反光。
测试卡12、目标摄像头13均设置于暗箱11内,且为了便于目标摄像头13拍摄测试卡12的图像,测试卡12与目标摄像头13设置于暗箱11内的对立的两个面上。其中,测试卡12可以采用数字测试卡,也可以采用纸质测试卡,当测试卡12为纸质测试卡,测试卡12可以粘贴在暗箱11内的一面上,当测试卡12为数字测试卡时,其可以通过显示装置来显示测试卡12图像,也就是说检测装置还可以包括一显示装置,显示装置在显示测试卡12图像时,可以依据设定的亮度、显示大小等设定条件来显示测试卡12图像,使得目标摄像头13能够拍摄到清晰的图像,以对其图像进行分析,获得摄像头的拍摄质量。
本申请实施例中,为了便于测试,测试卡12采用数字测试卡,使得测试卡12可以在不同测试环境下通过显示装置调整和显示,无需更换测试卡12,有效地避免了使用纸质测试卡时对拍摄环境的繁琐的亮度调节,减少了测试卡12实物。
另外,为了避免每种摄像头参数采用一种测试卡12进行测试而导致测试速度慢的问题,本申请实施例中,测试卡12中包括多个测试图样,每个测试图样可用于测试多种摄像头参数中对应的摄像头参数。
为了实现的不同的摄像头参数的检测,显示装置与目标摄像头13之间的距离可调,在一定范围内兼容不同对焦距离、不同视角的摄像头测试,摄像头与显示装置的距离等于近景深距离,最小显示尺寸由近景深距离以及摄像头的视场角计算得出,暗箱11内还安装有角度调节装置,摄像头安装在角度调节装置上,角度调节装置可实现对摄像头角度的调整,以达到摄像头正对测试卡12正中的要求。
请参照图2,所述电子设备可以包括:至少一个处理器110,例如CPU,至少一个通信接口120,至少一个存储器130和至少一个通信总线140。其中,通信总线140用于实现这些组件直接的连接通信。其中,本申请实施例中设备的通信接口120用于与其他节点设备进行信令或数据的通信。存储器130可以是高速RAM存储器,也可以是非不稳定的存储器(non-volatile memory),例如至少一个磁盘存储器。存储器130可选的还可以是至少一个位于远离前述处理器的存储装置。存储器130中存储有计算机可读取指令,当所述计算机可读取指令由所述处理器110执行时,电子设备执行下述图3所示方法过程,例如,通信总线140可用于与目标摄像头连接,目标摄像头将拍摄获得的图像通过通信总线140传输给电子设备的存储器130,存储器130可用于存储图像,处理器110在对图像进行分析时,可从存储器130中获取图像,然后对其进行分析,以对摄像头参数进行成像质量检测。
可以理解,图2所示的结构仅为示意,所述电子设备还可包括比图2中所示更多或者更少的组件,或者具有与图2所示不同的配置。图2中所示的各组件可以采用硬件、软件或其组合实现。
请参照图3,图3为本申请实施例提供的一种成像质量检测方法的流程图,该方法包括如下步骤:
步骤110:获取目标摄像头对测试卡拍摄获得的目标图像,其中,所述测试卡包括多个测试图样,每个测试图样用于检测所述目标摄像头的至少一种摄像头参数。
在暗箱中安装好目标摄像头和显示装置后,显示装置按照设定的要求显示测试卡,电子设备可向目标摄像头发送拍摄指令,以控制目标摄像头对测试卡进行图像拍摄,目标摄像头在接收到拍摄指令后,拍取测试卡的图像,然后发送给电子设备。
步骤S120:从所述目标图像中提取每个测试图样对应的测试特征。
电子设备对接收到的目标图像进行图像分析,获得每个测试图样的测试特征,测试特征是指用于对对应的摄像头参数进行测试的特征。
步骤S130:根据所述每个测试图样对应的测试特征确定对应的摄像头参数的检测结果。
由于每个测试图样用于对对应的摄像头参数进行检测,即每个测试图样可以用于检测至少一种摄像头参数,所以,在获得每个测试图样的测试特征后,可以基于测试特征对对应的摄像头参数进行成像质量检测,以获得对每种摄像头参数的检测结果。
其中,为了实现对摄像头参数更为准确的检测,目标摄像头可以拍取多张测试卡的目标图像,然后电子设备可对每张目标图像进行分析,针对每张目标图像均可分析获得对每种摄像头参数的检测结果,所以,可对于每种摄像头参数均可获得多个检测结果,然后可基于这多个检测结果来综合确定每种摄像头参数的检测结果,例如,由于受到测试环境的影响,可能目标摄像头拍摄获得的目标图像存在一定的误差,所以,若对于某种摄像头参数,获得10个检测结果,若其中有8个检测结果为该摄像头参数满足预设质量要求,只有两个检测结果为该摄像头参数不满足预设质量要求,这种情况下,也可确定该摄像头参数的检测结果为满足预设质量要求,也就是说,在满足预设数量要求的检测结果为满足预设质量要求时,表明对该摄像头参数的检测结果即为满足预设质量要求。
为了描述的简洁,下述实施例中均针对一张目标图像进行分析来确定对摄像头参数的检测结果进行说明,可以理解地,对于多张目标图像,其分析方式均相同,针对多张目标图像进行分析来获得摄像头参数的检测结果的过程不做过多赘述。
在上述实现过程中,通过在测试卡中集成多个测试图样,每个测试图样用于对对应的摄像头参数进行检测,从而可以一次性对多种摄像头参数进行检测,无需人工参与,节约了人工成本,简单便捷,耗时较短。
本申请实施例中,目标摄像头具有多种摄像头参数,多种摄像头参数包括视场角参数、畸变参数、近景深参数、色彩还原参数和动态范围参数,利用测试卡中的对应的测试图样可以对目标摄像头的视场角参数、畸变参数、近景深参数、色彩还原参数以及动态范围参数进行检测,下面先对这几种参数的概念进行简单介绍。
视场角参数:在光学仪器中,以光学仪器的镜头为顶点,以被测目标的物像可通过镜头的最大范围的两条边缘构成的夹角称为视场角,视场角的大小决定了光学仪器的视野范围,视场角越大,视野就越大,光学倍率就越小,通俗的说,目标物体超过这个角就不会被收到镜头里。
畸变参数:镜头畸变实质上是光学透镜固有的透视失真的总称,其是由于焦平面上不同区域对影像的放大率不同而形成的画面扭曲变形现象,这种变形的程度从画面中心至画面边缘依次低增,主要在画面边缘反映得较明显。
近景深参数:当镜头聚焦于被摄物体的某一点时,这一点上的物体就能在图像中清晰地成像,在这一点前后范围内的景物也能记录得较为清晰,超过这个范围就不清晰了,这就是说,镜头拍摄景物的清晰范围是有一定限度的,镜头的这种记录得“较为清晰”的被摄物纵深的范围便为景深,当镜头对准被摄物时,被摄物前面的清晰范围叫近景深。
色彩还原参数:色彩还原是指经过摄像头拍摄并通过处理后的图像色彩与物体真实色彩的差异程度。
动态范围参数:动态范围就是指输出图像的最亮和最暗部分之间的相对比值。
另外,测试卡中的多个测试图样包括视场角测试图样、畸变测试图样、色彩还原测试图样和动态范围测试图样,这几个测试图样可如图4中的排列方式所示,目标摄像头拍摄获得的目标图像可能如图5所示,该目标图像中测试卡的形状与原测试卡的形状产生了差异,所以可以对目标图像进行分析,以实现对摄像头参数的成像质量检测。
在图4中,测试卡的四周的外框为视场角测试图样,中间的网格细线为畸变测试图样,网格中的各个色块为色彩还原测试图样,测试卡下方的灰阶图像为动态范围测试图样。
可以理解地,各个测试图样在测试卡中的位置排列方式也不仅仅限于上述图4所示的位置排列方式,在实际应用中,其可以灵活设置各个测试图样在测试卡中的位置。下述在描述对各种摄像头参数进行测试的过程中,为了描述的方便,均按照如图4中的测试图样的排列方式来说明。
下面对这几种参数的检测方法进行详细介绍。
作为一种实施方式,对视场角参数进行检测,可以获取测试卡中的视场角测试图样对视场角参数进行检测,即多个测试图样包括视场角测试图样,为了对视场角参数的准确检测,视场角测试图样为位于测试卡四周的涂有预设颜色的外框,如图4所示,其中,预设颜色可以根据实际情况设定,如预设颜色可以设置为红色,其红色外框设置于测试卡的四周。
对目标摄像头的视场角参数进行检测是指检测目标摄像头的视场角是否满足规定的视场角要求,在设计测试卡上的外框的尺寸时,其外框的大小及粗细可以根据目标摄像头规定的视场角、目标摄像头与测试卡的距离计算得出的,设计外框的尺寸是为了允许目标摄像头的视场角可以有一定的误差。例如,可以先确定目标摄像头和测试卡之间的距离,这个距离取决于目标摄像头的近景深,若取近景深L=1.2m,确定目标摄像头的规定的视场角,如水平夹角为52°,垂直夹角为28.6°,允许误差为±4°,如图6所示,(a2,b2)为测试卡的长宽,也可以等于外框的外边界的长宽,(a1,b1)为测试卡中外框的内边界的长宽。
由于近景深为1.2m,所以,a1=2*1.2tan(50/2)=1.119m,a2=2*1.2tan(54/2)=1.223m,b1=2*1.2tan(26.6/2)=0.567m,b2=2*1.2tan(30.6/2)=0.657m,所以,测试卡中的外框的横向宽度为k1=(a2-a1)/2=0.004m,纵向宽度为k2=(b2-b1)/2=0.045m。
为了使得显示装置可以显示完整的测试卡,所以显示装置的显示屏的长要大于a2,宽要大于b2,显示装置的分辨率也需达到要求的分辨率,如分辨率为3840*2160。
在设定上述需显示的测试卡尺寸以及外框的尺寸后,利用该外框对视场角参数进行检测时,可以先获取目标图像的四个边中每个边的预设位置点的像素值,该像素值即为视场角测试图样的测试特征,然后再根据目标图像的每个边的预设位置点的像素值确定视场角参数的检测结果。
可以理解地,不同的视场角拍摄获得外框的位置在目标图像的四个边有一定的误差,如视场角过小或过大时,目标图像的四个边可能就未处于外框内,如此目标图像的四个边中每个边的预设位置点的像素值可能就不是红色的。所以,可以基于预设位置点的像素值对视场角参数进行检测。其中,预设位置点可以是指每个边的中心位置点,也可以是指每个边的交界位置点,也可以是指每个边上任意一个指定位置点,在实际应用中其可以根据实际需求设定。
例如,若预设位置点为中心位置点,可以获取每个边的中心位置点的像素值,然后将每个边的中心位置点的像素值与预设像素值进行比较,获得比较结果,根据比较结果确定视场角参数的检测结果。其中,若外框为红色,则预设像素值可以为红色对应的像素值。
作为一种示例,在比较结果为每个边的中心位置点的像素值与预设像素值均不一致时,则确定视场角参数的检测结果为不满足预设质量要求,即表示目标图像的四个边可能没在外框内,在比较结果为每个边的中心位置点的像素值与预设像素值一致时,则确定视场角参数的检测结果为满足预设质量要求。
例如,将每个边的中心位置点的像素值均分别于预设像素值进行比较,如四个边的中心位置点的像素值分别为240,241,250,234,预设像素值为240,则比较结果为有三个边的中心位置点的像素值与预设像素值不一致,则可确定视场角参数的检测结果为不满足预设质量要求。
当然,也可以在有一定数量的边的中心位置点的像素值与预设像素值一致时,则确定视场角参数的检测结果为满足预设质量要求,例如,若有三个边的中心位置点的像素值与预设像素值一致,只有一个边的中心位置点的像素值与预设像素值不一致,则确定视场角参数的检测结果为满足预设质量要求。
又或者,针对每个边均设置一个对应的预设像素值,每个边的中心位置点的像素值与该边对应的预设像素值进行比较,在全部比较一致时,确定视场角参数的检测结果为满足预设质量要求。
作为另一种示例,为了确保拍摄的图像有一定的误差,还可以在比较结果为每个边的中心位置点的像素值与预设像素值的差值在第一预设范围内时,确定视场角参数的检测结果为满足预设质量要求,即表明目标摄像头的视场角满足规定的视场角要求。
其中,第一预设范围可以根据实际需求设定,如为0-50,则上述示例中的四个边的中心位置点的像素值与预设像素值的差值均在第一预设范围内,则确定目标摄像头的视场角满足预设质量要求,即视场角参数的检测结果为满足预设质量要求。
当然,也可以只有一定数量以上的差值在第一预设范围内,即可确定视场角参数的检测结果满足预设质量要求,例如,若三个边的中心位置点的像素值与预设像素值的差值在第一预设范围内,另外一个边的中心位置点的像素值与预设像素值的差值不在第一预设范围内,这种情况下,也可认为视场角参数的检测结果为满足预设质量要求。
可以理解地,上述根据四个边的预设位置点的像素值来对视场角参数进行检测的方式可以不仅仅是上述所列举的几种,其还可以有其他方式,如将四个边的预设位置点的像素值进行比较,若各个像素值相同或者其两两差值在一个范围内时,也可认为视场角参数的检测结果为满足预设质量要求,因此,可以根据实际情况采用不同的方式来对视场角参数进行检测。
在上述实现过程中,基于像素值判断摄像头的视场角参数是否符合预设质量要求,以便于实现对视场角参数的检测。
另外,多个测试图样还包括畸变测试图样,畸变测试图样用于检测畸变参数,畸变测试图样为位于测试卡上的网格线,在对目标摄像头的畸变参数进行检测时,可以先获取目标图像中的网格线中至少一条线上的多个位置点的坐标,畸变测试图样的测试特征包括多个位置点的坐标,然后根据多个位置点的坐标确定畸变参数的检测结果。
其中,为了节省显示装置的显示尺寸,网格线可以设置于测试卡上的外框内,如图4所示,网格线可以形成不同形状的网格,如矩形、菱形或多边形等,图4中仅示出的是网格线所形成的矩形网格,可以测试网格线有没有产生形变来对畸变参数进行检测。因此,可以获取网格线上的多个位置点的坐标,基于其坐标可以判断该网格线有没有产生畸变。
为了便于对畸变参数进行检测,所述网格线包括水平线和竖直线,在测试水平线是否产生形变时,可以获取网格线中至少一条水平线上的多个位置点的纵坐标,然后基于纵坐标对畸变参数进行成像质量检测。
可以理解地,若图像产生了畸变,则其网格线中的水平线可能不是水平的,作为一种示例,基于多个位置点的纵坐标对畸变参数进行检测时,可以判断这多个位置点的纵坐标是否一致,若不一致,则表示水平线产生了形变,确定畸变参数的检测结果为不满足预设质量要求,若多个位置点的纵坐标一致,则确定畸变参数的检测结果为满足预设质量要求。或者,若有一定数量的位置点的纵坐标一致,这种情况下也可以认为畸变参数的检测结果为满足预设质量要求,例如,若取水平线上的50个位置点,若这50个位置点中有30个位置点的纵坐标相同,可确定畸变参数的检测结果为满足预设质量要求。
当然,为了允许存在一定的误差,还可以判断多个位置点的纵坐标之间的误差是否在设定的误差范围内,若是,则确定畸变参数的检测结果为满足预设质量要求。作为一种示例,可以在获得多个位置点的纵坐标后从多个位置点的纵坐标中获取纵坐标最大的第一纵坐标和纵坐标最小的第二纵坐标,获取第一纵坐标与第二纵坐标之间的差值,若该差值在第二预设范围内,则确定畸变参数的检测结果为满足预设质量要求。
其中,为了提高检测结果的准确性,可以获取多条水平线上的多个位置点的纵坐标,然后将每条水平线上的最大的纵坐标与最小的纵坐标进行比较,若其差值均在第二预设范围内,则确定畸变参数的检测结果为满足预设质量要求。
例如,为了区分不同的测试图样颜色,网格线可以为绿色网格线,如图4中有4条水平线,则可在每条水平线上均匀取n个位置点,其所取的n个位置点可如图7中所示,由于网格线具有粗细,为了便于描述,图7中以横向表示水平线,以竖向表示竖直线,横向中的每个小方框表示一个位置点,竖向中的每个小方框表示一个目标位置点,如在水平线上获取的n个位置点可以包括序号为1,2,3,4,5的位置点。为了检测结果的准确性,n的取值可以较大些,且均匀取点,即位置点可以多些,然后获取每个位置点的纵坐标,从每条水平线对应的n个纵坐标中确定最大的纵坐标和最小的纵坐标,将最大的纵坐标减去最小的纵坐标,获得差值,若网络线中的4条水平线均会参与测试,则按照上述方式获得4个差值,若这4个差值均在第二预设范围内,则确定畸变参数的检测结果为满足预设质量要求,若任意一个差值不在第二预设范围内,则确定畸变参数的检测结果为不满足预设质量要求。
或者,若参与测试的水平线数量较多,也可以是一定数量以上的差值在第二预设范围内,则确定畸变参数的检测结果为满足预设质量要求,例如,若其中3条水平线对应的差值均在第二预设范围内,只有一条水平线对应的差值不在第二预设范围内,这种情况下也可认为畸变参数的检测结果为满足预设质量要求。
需要说明的是,第二预设范围可以根据实际情况设定,使得在最大纵坐标与最小纵坐标的差值处于第二预设范围内时,确定目标摄像头的畸变参数满足预设质量要求。
在上述实现过程中,通过判断水平线上的纵坐标之间的差值来对畸变参数进行检测,即可以通过判断水平线产生的形变程度来检测畸变参数,这样的测试更加容易实现。
另外,为了获得更为准确的畸变参数的检测结果,还可以对网格线中的竖直线进行测试,如可以获取网格线中至少一条竖直线上的多个位置点的横坐标,这多个位置点可以如图7中所示的序号为01,02,1,03,04这个几个位置点,从多个位置点的横坐标中获取横坐标最大的第一横坐标和横坐标最小的第二横坐标,获取第一横坐标与第二横坐标之间的差值,若该差值在第三预设范围内,则确定畸变参数的检测结果为满足预设质量要求。
对竖直线的测试方式与对水平线的测试方式类似,为了描述的简洁,在此不在重复描述,可以理解地,对畸变参数的检测可以是只对网格线中的水平线或竖直线进行测试,也可以是对水平线和竖直线均进行测试,上述的第二预设范围和第三预设范围可以相同,也可以不同。
在上述实现过程中,通过判断竖直线上的横坐标之间的差值来对畸变参数进行测试,即可以通过判断竖直线产生的形变程度来检测畸变参数,这样的测试更加容易实现。
作为一种实施方式,为了对目标摄像头的近景深参数进行检测,上述的畸变测试图样还用于检测近景深参数,对近景深参数进行检测时,可以先获取垂直于所述至少一条线的目标线上的多个目标位置点,所述至少一条线与所述目标线的交界点包括在所述至少一条线上所取的位置点,然后获取每个目标位置点对应的颜色分量值,畸变测试图样的测试特征还包括颜色分量值,然后根据每个目标位置点对应的颜色分量值确定近景深参数的检测结果。
颜色分量值可反映颜色的饱和度,若网格线为绿色时,其颜色分量值为绿色分量值,其可以用于测试线条其是否模糊,在其目标位置点对应的颜色分量值满足一定要求时,则确定目标摄像头的近景深参数也满足预设质量要求。
以至少一条线为水平线为例,在对畸变参数进行测试时,获得水平线上的n个位置点,则基于水平线上的每个位置点均画一条垂直于水平线的竖直线,竖直线与水平线上的交界点包括多个位置点,其中竖直线即为目标线,然后在竖直线上获取多个目标位置点。其中可以按照一定的间隔来获取目标位置点,如多个目标位置点可以是指水平线上的位置点附近上下的多个位置点,如可取竖直线上与水平线的交界点附近上下的多个位置点作为目标位置点,然后获取每个目标位置点的颜色分量值,基于这些颜色分量值来确定近景深参数的检测结果,例如,可以判断这些颜色分量值是否满足预设的颜色分量值要求,如这些颜色分量值是否处于预设的范围内,若是,则确定近景深参数的检测结果为满足预设质量要求。
或者,作为另一种示例,还可以获取每个位置点对应的颜色分量值中最大的目标颜色分量值,然后再获取与每个位置点相隔预设数量位置点的两个目标位置点对应的第一颜色分量值和第二颜色分量值,将第一颜色分量值与第二颜色分量值进行加法运算,获得和值,将和值与目标颜色分量值进行除法运算,获得比值,确定该比值是否在第四预设范围内,若是,则确定近景深参数的检测结果为满足预设质量要求。
例如,如图7中,横向表示水平线,竖向表示竖直线,横向中的每个小方框表示一个位置点,竖向中的每个小方框表示一个目标位置点,如一条水平线上的多个位置点包括序号为1,2,3,4,5,33,……的位置点,对于序号为1的位置点,若垂直于水平线的竖直线上包括序号为1,01,02,03,04,……等多个位置点,若获取序号为1对应的位置点附近上下的目标位置点包括序号为1,01,02,03,04这5个位置点,然后获取序号为1,01,02,03,04这些5个目标位置点中每个目标位置点的颜色分量值,然后从中确定出颜色分量值最大的目标颜色分量值,例如,若颜色分量值最大的目标颜色分量值对应的目标位置点为序号为1的位置点,则其中与序号为1的位置点相隔预设数量位置点的两个目标位置点可以是指序号为02和04的位置点。其中,预设数量位置点可以根据实际需求设定,其取值可以根据网格线的粗细决定,即两个目标位置点还可以为序号为01和03的位置点,也即两个目标位置点的位置根据颜色分量值最大的目标位置点的位置所决定的,如两个目标位置点为相对颜色分量值最大的目标位置点的对称点。也就是说,针对水平线上的多个位置点获取的多个目标位置点中的颜色分量值最大的位置点不一定是上述测试畸变参数时所获得的位置点,但是其一般是与竖直线的交界处的一个位置点,如对于目标位置点包括序号为31,32,3,33,34的位置点,其颜色分量值最大的目标位置点可能为序号为33对应的位置点,则获得序号为33的目标位置点附近的两个目标位置点可以为序号为34和序号为3对应的位置点。
其中,若序号为1的位置点对应的颜色分量值最大,表示为g-max,序号为02的目标位置点对应的第一颜色分量值为g1,序号为04的目标位置点对应的第二颜色分量值为g2,则计算p=((g-max-g1)+(g-max-g2))/g-max,p即为获得的比值,若p在第四预设范围内,则确定近景深参数的检测结果为满足预设质量要求,其中,若线条越模糊,则g1与g2越大,越接近g-max,获得的p就越小。
需要说明的是,第四预设范围也可以根据实际情况设置,使得在上述获得的比值在第四预设范围内时表明目标摄像头的近景深参数满足预设质量要求。
另外,上述仅基于水平线上的多个位置点的颜色分量值来对近景深参数进行检测,当然,还可以基于竖直线上的多个位置点的颜色分量值来对近景深参数进行检测,其测试方式与上述类似,即可以先获取垂直于竖直线的水平线上的位于每个位置点附近的包括每个位置点的多个目标位置点,然后获取每个目标位置点对应的颜色分量值,再获取每个目标位置点对应的颜色分量值中最大的目标颜色分量值,然后再获取与每个位置点相隔预设数量位置点的两个目标位置点对应的第一颜色分量值和第二颜色分量值,将第一颜色分量值与第二颜色分量值进行加法运算,获得和值,将和值与目标颜色分量值进行除法运算,获得比值,确定该比值是否在一设定的预设范围内,若是,则确定近景深参数的检测结果为满足预设质量要求。其具体的过程可参照上述的过程,为了描述的简洁,在此不过多赘述。
在上述实现过程中,对各个位置点的颜色分量值进行比较,从而可以对近景深参数进行更为准确的检测。
另外,为了对色彩还原参数进行检测,多个测试图样中还包括有色彩测试图样,色彩测试图样用于检测色彩还原参数,色彩测试图样为位于测试卡中涂有不同颜色的多个色块,在对色彩还原参数进行检测时,可以先获取目标图像中每个色块的预设位置处的像素值,该像素值为色彩测试图样的测试特征,然后根据像素值确定色彩还原参数的检测结果。
如图4所示,其中每个色块均涂有一种对应的颜色,为了确定目标图像头拍摄的图像中的色彩是否与真实的测试卡上的色块的色彩有较大差异,可以获取每个色块的预设位置处的像素值,由于色块为矩形方块,所以可以获取每个色块的中心位置处的像素值,然后可判断每个设备的中心位置处的像素值是否在指定范围内,若是,则表明色彩还原参数的检测结果为满足预设质量要求,即表明目标摄像头的色彩还原参数满足预设质量要求。
当然,为了更为准确地获取色彩还原参数的检测结果,其预设位置为每个色块的中心位置,则可以先确定每个色块的中心位置处的预设数量的像素点的像素平均值,然后确定该像素平均值是否在第五预设范围内,若是,则确定色彩还原参数的检测结果满足预设质量要求。
例如,可以获取每个色块中心位置处的31*31个像素点的像素值,然后对其求平均,获得像素平均值,若每个色块对应的像素平均值均在第五预设范围内,则可确定目标摄像头的色彩还原参数满足预设质量要求。当然,还可以在一定数量的色块对应的像素平均值在第五预设范围内时,也可确定目标摄像头的色彩还原参数满足预设质量要求,例如,若有八个色块,其中若有超过5个色块对应的像素平均值在第五预设范围内,则确定目标摄像头的色彩还原参数满足预设质量要求。
需要说明的是,第五预设范围也可以根据实际需求设置,使得在上述获得的像素平均值在第五预设范围内时表明目标摄像头的色彩还原参数满足预设质量要求即可。
在上述实现过程中,通过各个色块的像素值来判断摄像头的色彩还原参数是否符合预设质量要求,以便于实现对色彩还原参数的检测。
作为一种实施方式,为了对目标摄像头的动态范围参数进行检测,多个测试图样还包括动态范围测试图样,动态范围测试图样用于检测动态范围参数,动态范围测试图样为测试卡上的灰阶图像,在对动态范围参数进行检测时,可以先对目标图像进行识别,确定其灰阶图像,然后获取灰阶图像的灰阶数,该灰阶数即为动态范围测试图样的测试特征,然后根据灰阶数确定动态范围参数的检测结果。
在测试卡中相邻两个灰阶的RGB值相差8,所以,对目标图像进行分析时,可以先识别到图像中最左侧的第一阶白色,然后以此为基础向右遍历整个灰阶,当RGB值同时减少不少于8时确定为一阶,如此可遍历完成获得总的灰阶数。
其中,基于灰阶数对动态范围参数进行检测时,可以将从目标图像中分析获得的灰阶数与预设灰阶数进行比对,其预设灰阶数可以是指检测卡中的灰阶图像的实际灰阶数,若比对不一致,则确定动态范围参数的检测结果为不满足预设质量要求,若比对一致,则确定动态范围参数的检测结果为满足预设质量要求。
当然,拍摄的目标图像可能还存在一定误差,所以,还可以先确定灰阶数是否在第六预设范围内,若是,则确定动态范围参数的检测结果满足预设质量要求。
其中,第六预设范围可以根据实际需求设定,使得在上述获得的灰阶数在第六预设范围内时表明目标摄像头的动态范围参数满足预设质量要求即可。
在上述实现过程中,通过灰阶数来判断摄像头的动态范围参数是否符合预设质量要求,以便于实现对动态范围参数的检测。
应理解,上述仅为对目标摄像头的部分参数进行检测,在实际应用中,还可以在测试卡中增加其他参数测试图样,以利用其测试图样对对应的参数进行检测。
请参照图8,图8为本申请实施例提供的一种成像质量检测装置200的结构框图,该装置200可以是电子设备上的模块、程序段或代码。应理解,该装置200与上述图3方法实施例对应,能够执行图3方法实施例涉及的各个步骤,该装置200具体的功能可以参见上文中的描述,为避免重复,此处适当省略详细描述。
可选地,所述装置200包括:
图像获取模块210,用于获取目标摄像头对测试卡拍摄获得的目标图像,其中,所述测试卡包括多个测试图样,每个测试图样用于检测所述目标摄像头的至少一种摄像头参数;
图像分析模块220,用于从所述目标图像中提取每个测试图样对应的测试特征;
检测结果获取模块230,用于根据所述每个测试图样对应的测试特征确定对应的摄像头参数的检测结果。
可选地,所述多个测试图样包括视场角测试图样,所述视场角测试图样为位于所述测试卡四周的涂有预设颜色的外框,所述视场角测试图样用于检测视场角参数,所述图像分析模块220,用于获取所述目标图像的四个边中每个边的预设位置点的像素值,所述像素值为所述视场角测试图样的测试特征;
所述检测结果获取模块230,用于根据所述目标图像的每个边的预设位置点的像素值确定所述视场角参数的检测结果。
可选地,所述预设位置点为所述每个边的中心位置点,所述检测结果获取模块230,用于将所述每个边的中心位置点的像素值与预设像素值进行比较,获得比较结果;根据所述比较结果确定所述视场角参数的检测结果。
可选地,所述检测结果获取模块230,用于若所述比较结果为所述每个边的中心位置点的像素值与所述预设像素值的差值在第一预设范围内,则确定所述视场角参数的检测结果为满足预设质量要求。
可选地,所述多个测试图样包括畸变测试图样,所述畸变测试图样为位于所述测试卡上的网格线,所述畸变测试图样用于检测畸变参数,所述图像分析模块220,用于获取所述目标图像中的所述网格线中至少一条线上的多个位置点的坐标,所述畸变测试图样的测试特征包括所述坐标;
所述检测结果获取模块230,用于根据所述多个位置点的坐标确定所述畸变参数的检测结果。
可选地,所述网格线包括至少一条水平线,所述检测结果获取模块230,用于:
获取所述网格线中至少一条水平线上的多个位置点的纵坐标;
从所述多个位置点的纵坐标中获取纵坐标最大的第一纵坐标和纵坐标最小的第二纵坐标;
获取第一纵坐标与第二纵坐标之间的差值,若所述差值在第二预设范围内,则确定所述畸变参数的检测结果为满足预设质量要求。
可选地,所述网格线包括至少一条竖直线,所述检测结果获取模块230,用于:
获取所述网格线中至少一条竖直线上的多个位置点的横坐标;
从所述多个位置点的横坐标中获取横坐标最大的第一横坐标和横坐标最小的第二横坐标;
获取第一横坐标与第二横坐标之间的差值,若所述差值在第三预设范围内,则确定所述畸变参数的检测结果为满足预设质量要求。
可选地,所述畸变测试图样还用于检测近景深参数,所述图像分析模块220,用于获取垂直于所述至少一条线的目标线上的多个目标位置点,所述至少一条线与所述目标线的交界点包括在所述至少一条线上所取的位置点;获取每个目标位置点对应的颜色分量值,所述畸变测试图样的测试特征还包括所述颜色分量值;
所述检测结果获取模块230,用于根据所述每个目标位置点对应的颜色分量值确定所述近景深参数的检测结果。
可选地,所述检测结果获取模块230,用于:
获取每个目标位置点对应的颜色分量值中最大的目标颜色分量值;
获取与所述每个位置点相隔预设数量位置点的两个目标位置点对应的第一颜色分量值和第二颜色分量值;
将所述第一颜色分量值与所述第二颜色分量值进行加法运算,获得和值;
将所述和值与所述目标颜色分量值进行除法运算,获得比值;
确定所述比值是否在第四预设范围内,若是,则确定所述近景深参数的检测结果为满足预设质量要求。
可选地,所述多个测试图样包括色彩测试图样,所述色彩测试图样为位于所述测试卡中涂有不同颜色的多个色块,所述色彩测试图样用于检测色彩还原参数,所述图像分析模块220,用于获取所述目标图像中每个色块的预设位置处的像素值,所述像素值为所述色彩测试图样的测试特征;
所述检测结果获取模块230,用于根据所述像素值确定所述色彩还原参数的检测结果。
可选地,所述预设位置为所述每个色块的中心位置,所述检测结果获取模块230,用于确定所述每个色块的中心位置处的预设数量的像素点的像素平均值;确定所述像素平均值是否在第五预设范围内,若是,则确定所述色彩还原参数的检测结果为满足预设质量要求。
可选地,所述多个测试图样包括动态范围测试图样,所述动态范围测试图样为位于所述测试卡上的灰阶图像,所述动态范围测试图样用于检测动态范围参数,所述图像分析模块220,用于获取所述目标图像中所述灰阶图像的灰阶数,所述灰阶数为所述动态范围测试图样的测试特征;
所述检测结果获取模块230,用于根据所述灰阶数确定所述动态范围参数的检测结果。
可选地,所述检测结果获取模块230,用于确定所述灰阶数是否在第六预设范围内,若是,则确定所述动态范围参数的检测结果为满足预设质量要求。
本申请实施例提供一种可读存储介质,所述计算机程序被处理器执行时,执行如图3所示方法实施例中电子设备所执行的方法过程。
本实施例公开一种计算机程序产品,所述计算机程序产品包括存储在非暂态计算机可读存储介质上的计算机程序,所述计算机程序包括程序指令,当所述程序指令被计算机执行时,计算机能够执行上述各方法实施例所提供的方法,例如,包括:获取目标摄像头对测试卡拍摄获得的目标图像,其中,所述测试卡包括多个测试图样,每个测试图样用于检测所述目标摄像头的至少一种摄像头参数;从所述目标图像中提取每个测试图样对应的测试特征;根据所述每个测试图样对应的测试特征确定对应的摄像头参数的检测结果。
综上所述,本申请实施例提供一种成像质量检测方法、装置、电子设备及可读存储介质,通过在测试卡中集成多个测试图样,每个测试图样用于对对应的摄像头参数进行测试,从而可以一次性对多种摄像头参数进行测试,无需人工参与,节约了人工成本,简单便捷,耗时较短。
在本申请所提供的实施例中,应该理解到,所揭露装置和方法,可以通过其它的方式实现。以上所描述的装置实施例仅仅是示意性的,例如,所述单元的划分,仅仅为一种逻辑功能划分,实际实现时可以有另外的划分方式,又例如,多个单元或组件可以结合或者可以集成到另一个系统,或一些特征可以忽略,或不执行。另一点,所显示或讨论的相互之间的耦合或直接耦合或通信连接可以是通过一些通信接口,装置或单元的间接耦合或通信连接,可以是电性,机械或其它的形式。
另外,作为分离部件说明的单元可以是或者也可以不是物理上分开的,作为单元显示的部件可以是或者也可以不是物理单元,即可以位于一个地方,或者也可以分布到多个网络单元上。可以根据实际的需要选择其中的部分或者全部单元来实现本实施例方案的目的。
再者,在本申请各个实施例中的各功能模块可以集成在一起形成一个独立的部分,也可以是各个模块单独存在,也可以两个或两个以上模块集成形成一个独立的部分。
在本文中,诸如第一和第二等之类的关系术语仅仅用来将一个实体或者操作与另一个实体或操作区分开来,而不一定要求或者暗示这些实体或操作之间存在任何这种实际的关系或者顺序。
以上所述仅为本申请的实施例而已,并不用于限制本申请的保护范围,对于本领域的技术人员来说,本申请可以有各种更改和变化。凡在本申请的精神和原则之内,所作的任何修改、等同替换、改进等,均应包含在本申请的保护范围之内。
Claims (9)
1.一种成像质量检测方法,其特征在于,所述方法包括:
获取目标摄像头对测试卡拍摄获得的目标图像,其中,所述测试卡包括多个测试图样,每个测试图样用于检测所述目标摄像头的至少一种摄像头参数;
从所述目标图像中提取每个测试图样对应的测试特征;
根据所述每个测试图样对应的测试特征确定对应的摄像头参数的检测结果;
其中,所述多个测试图样包括视场角测试图样,所述视场角测试图样为位于所述测试卡四周的涂有预设颜色的外框,所述视场角测试图样用于检测视场角参数,所述从所述目标图像中提取每个测试图样对应的测试特征,包括:
获取所述目标图像的四个边中每个边的预设位置点的像素值,所述像素值为所述视场角测试图样的测试特征;
所述根据所述每个测试图样对应的测试特征确定对应的摄像头参数的检测结果,包括:
根据所述目标图像的每个边的预设位置点的像素值确定所述视场角参数的检测结果。
2.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述预设位置点为所述每个边的中心位置点,所述根据所述目标图像的每个边的预设位置点的像素值确定所述视场角参数的检测结果,包括:
将所述每个边的中心位置点的像素值与预设像素值进行比较,获得比较结果;
若所述比较结果为所述每个边的中心位置点的像素值与所述预设像素值的差值在第一预设范围内,则确定所述视场角参数的检测结果为满足预设质量要求。
3.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述多个测试图样包括畸变测试图样,所述畸变测试图样为位于所述测试卡上的网格线,所述畸变测试图样用于检测畸变参数,所述从所述目标图像中提取每个测试图样对应的测试特征,还包括:
获取所述目标图像中的所述网格线中至少一条线上的多个位置点的坐标,所述畸变测试图样的测试特征包括所述坐标;
所述根据所述每个测试图样对应的测试特征确定对应的摄像头参数的检测结果,包括:
根据所述多个位置点的坐标确定所述畸变参数的检测结果。
4.根据权利要求3所述的方法,其特征在于,所述网格线包括至少一条水平线,所述根据所述多个位置点的坐标确定所述畸变参数的检测结果,包括:
获取所述网格线中至少一条水平线上的多个位置点的纵坐标;
从所述多个位置点的纵坐标中获取纵坐标最大的第一纵坐标和纵坐标最小的第二纵坐标;
获取第一纵坐标与第二纵坐标之间的差值,若所述差值在第二预设范围内,则确定所述畸变参数的检测结果为满足预设质量要求。
5.根据权利要求3所述的方法,其特征在于,所述网格线包括至少一条竖直线,所述根据所述多个位置点的坐标确定所述畸变参数的检测结果,还包括:
获取所述网格线中至少一条竖直线上的多个位置点的横坐标;
从所述多个位置点的横坐标中获取横坐标最大的第一横坐标和横坐标最小的第二横坐标;
获取第一横坐标与第二横坐标之间的差值,若所述差值在第三预设范围内,则确定所述畸变参数的检测结果为满足预设质量要求。
6.根据权利要求3所述的方法,其特征在于,所述畸变测试图样还用于检测近景深参数,所述从所述目标图像中提取每个测试图样对应的测试特征,还包括:
获取垂直于所述至少一条线的目标线上的多个目标位置点,所述至少一条线与所述目标线的交界点包括在所述至少一条线上所取的位置点;
获取每个目标位置点对应的颜色分量值,所述畸变测试图样的测试特征还包括所述颜色分量值;
所述根据所述每个测试图样对应的测试特征确定对应的摄像头参数的检测结果,包括:
获取每个目标位置点对应的颜色分量值中最大的目标颜色分量值;
获取与所述交界点相隔预设数量位置点的两个目标位置点对应的第一颜色分量值和第二颜色分量值;
将所述第一颜色分量值与所述第二颜色分量值进行加法运算,获得和值;
将所述和值与所述目标颜色分量值进行除法运算,获得比值;
确定所述比值是否在第四预设范围内,若是,则确定所述近景深参数的检测结果为满足预设质量要求。
7.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述多个测试图样包括色彩测试图样,所述色彩测试图样为位于所述测试卡中涂有不同颜色的多个色块,所述色彩测试图样用于检测色彩还原参数,所述从所述目标图像中提取每个测试图样对应的测试特征,还包括:
获取所述目标图像中每个色块的预设位置处的像素值,所述每个色块的预设位置处的像素值为所述色彩测试图样的测试特征;
所述每个色块的预设位置为所述每个色块的中心位置,所述根据所述每个测试图样对应的测试特征确定对应的摄像头参数的检测结果,包括:
确定所述每个色块的中心位置处的预设数量的像素点的像素平均值;
确定所述像素平均值是否在第五预设范围内,若是,则确定所述色彩还原参数的检测结果为满足预设质量要求。
8.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述多个测试图样包括动态范围测试图样,所述动态范围测试图样为位于所述测试卡上的灰阶图像,所述动态范围测试图样用于检测动态范围参数,所述从所述目标图像中提取每个测试图样对应的测试特征,还包括:
获取所述目标图像中所述灰阶图像的灰阶数,所述灰阶数为所述动态范围测试图样的测试特征;
所述根据所述每个测试图样对应的测试特征确定对应的摄像头参数的检测结果,包括:
确定所述灰阶数是否在第六预设范围内,若是,则确定所述动态范围参数的检测结果为满足预设质量要求。
9.一种成像质量检测装置,其特征在于,所述装置包括:
图像获取模块,用于获取目标摄像头对测试卡拍摄获得的目标图像,其中,所述测试卡包括多个测试图样,每个测试图样用于检测所述目标摄像头的至少一种摄像头参数;
图像分析模块,用于从所述目标图像中提取每个测试图样对应的测试特征;
检测结果获取模块,用于根据所述每个测试图样对应的测试特征确定对应的摄像头参数的检测结果;
其中,所述多个测试图样包括视场角测试图样,所述视场角测试图样为位于所述测试卡四周的涂有预设颜色的外框,所述视场角测试图样用于检测视场角参数;
所述图像分析模块,用于获取所述目标图像的四个边中每个边的预设位置点的像素值,所述像素值为所述视场角测试图样的测试特征;
所述检测结果获取模块,用于根据所述目标图像的每个边的预设位置点的像素值确定所述视场角参数的检测结果。
Priority Applications (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
CN202010041158.9A CN111031311B (zh) | 2020-01-14 | 2020-01-14 | 成像质量检测方法、装置、电子设备及可读存储介质 |
Applications Claiming Priority (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
CN202010041158.9A CN111031311B (zh) | 2020-01-14 | 2020-01-14 | 成像质量检测方法、装置、电子设备及可读存储介质 |
Publications (2)
Publication Number | Publication Date |
---|---|
CN111031311A CN111031311A (zh) | 2020-04-17 |
CN111031311B true CN111031311B (zh) | 2021-07-16 |
Family
ID=70199037
Family Applications (1)
Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
---|---|---|---|
CN202010041158.9A Active CN111031311B (zh) | 2020-01-14 | 2020-01-14 | 成像质量检测方法、装置、电子设备及可读存储介质 |
Country Status (1)
Country | Link |
---|---|
CN (1) | CN111031311B (zh) |
Families Citing this family (6)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN111795805B (zh) * | 2020-06-29 | 2022-06-21 | 歌尔光学科技有限公司 | 测试图的绘制方法、终端设备及存储介质 |
CN112235567A (zh) * | 2020-10-14 | 2021-01-15 | 歌尔科技有限公司 | 摄像头测试方法、装置、系统与计算机可读存储介质 |
CN112492296B (zh) * | 2020-11-12 | 2022-05-10 | 北京环境特性研究所 | 一种成像质量评价系统及成像质量评价方法 |
CN112927183A (zh) * | 2021-01-13 | 2021-06-08 | 上海商米科技集团股份有限公司 | 一种特定图像识别设备的镜头模块检测方法及系统 |
CN113747146A (zh) * | 2021-08-16 | 2021-12-03 | 珠海市丘钛微电子科技有限公司 | 测试图卡检测方法、装置、设备及存储介质 |
CN115170426A (zh) * | 2022-07-13 | 2022-10-11 | 深圳思谋信息科技有限公司 | 图像采集参数调整方法、综合测试卡、装置和电子设备 |
Citations (8)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN101001392A (zh) * | 2006-12-25 | 2007-07-18 | 华为技术有限公司 | 摄像头的检测系统及其方法 |
KR100780190B1 (ko) * | 2006-07-20 | 2007-11-27 | 삼성전기주식회사 | 화각 측정장치 및 화각 측정방법 |
CN102156037A (zh) * | 2010-02-12 | 2011-08-17 | 北方国通(北京)光电科技有限公司 | 光学检测装置及检测方法 |
KR20120062403A (ko) * | 2010-12-06 | 2012-06-14 | 엘지이노텍 주식회사 | 카메라 모듈의 액추에이터 불량 검출 시스템 |
CN103731665A (zh) * | 2013-12-25 | 2014-04-16 | 广州计量检测技术研究院 | 数码相机图像质量综合检测装置和方法 |
CN105791655A (zh) * | 2014-12-19 | 2016-07-20 | 宁波舜宇光电信息有限公司 | 一种计算摄像模组的镜头畸变的方法 |
CN107749981A (zh) * | 2017-11-15 | 2018-03-02 | 歌尔科技有限公司 | 摄像头视场角测量方法、设备及系统 |
CN209913972U (zh) * | 2019-01-25 | 2020-01-07 | 信利光电股份有限公司 | 一种摄像头视场角检测装置 |
-
2020
- 2020-01-14 CN CN202010041158.9A patent/CN111031311B/zh active Active
Patent Citations (8)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
KR100780190B1 (ko) * | 2006-07-20 | 2007-11-27 | 삼성전기주식회사 | 화각 측정장치 및 화각 측정방법 |
CN101001392A (zh) * | 2006-12-25 | 2007-07-18 | 华为技术有限公司 | 摄像头的检测系统及其方法 |
CN102156037A (zh) * | 2010-02-12 | 2011-08-17 | 北方国通(北京)光电科技有限公司 | 光学检测装置及检测方法 |
KR20120062403A (ko) * | 2010-12-06 | 2012-06-14 | 엘지이노텍 주식회사 | 카메라 모듈의 액추에이터 불량 검출 시스템 |
CN103731665A (zh) * | 2013-12-25 | 2014-04-16 | 广州计量检测技术研究院 | 数码相机图像质量综合检测装置和方法 |
CN105791655A (zh) * | 2014-12-19 | 2016-07-20 | 宁波舜宇光电信息有限公司 | 一种计算摄像模组的镜头畸变的方法 |
CN107749981A (zh) * | 2017-11-15 | 2018-03-02 | 歌尔科技有限公司 | 摄像头视场角测量方法、设备及系统 |
CN209913972U (zh) * | 2019-01-25 | 2020-01-07 | 信利光电股份有限公司 | 一种摄像头视场角检测装置 |
Also Published As
Publication number | Publication date |
---|---|
CN111031311A (zh) | 2020-04-17 |
Similar Documents
Publication | Publication Date | Title |
---|---|---|
CN111031311B (zh) | 成像质量检测方法、装置、电子设备及可读存储介质 | |
CN108470334B (zh) | 一种采集屏幕亮度和色度的方法及装置 | |
CN107024485B (zh) | 曲面显示屏的缺陷检测方法和装置 | |
CN107024339B (zh) | 一种头戴显示设备的测试装置及方法 | |
CN111025701B (zh) | 一种曲面液晶屏幕检测方法 | |
KR102123488B1 (ko) | 디스플레이 패널 검사 장치 및 디스플레이 패널 검사 방법 | |
JP2005331929A (ja) | 画像解析方法、画像解析プログラム、及びそれらを有する画素評価システム | |
KR20170073675A (ko) | Led 디스플레이에 이용되는 영상 처리 방법 및 장치 | |
WO2022206161A1 (zh) | 一种基于特征点识别的块体运动实时检测方法 | |
CN109474814A (zh) | 投影仪的二维校准方法、投影仪以及校准系统 | |
CN104749801B (zh) | 高精度自动光学检测方法和系统 | |
JP2016526182A (ja) | レンズ装着平面性の即時調整方法及び装置 | |
CN114299070A (zh) | 一种显示屏mura缺陷的检测方法及相关装置 | |
US9204130B2 (en) | Method and system for creating a three dimensional representation of an object | |
US11544839B2 (en) | System, apparatus and method for facilitating inspection of a target object | |
CN111638039A (zh) | 一种基于人眼视觉特性的激光散斑测量系统 | |
CN111857623A (zh) | 校准设备、校准系统和显示设备校准方法 | |
CN112361989A (zh) | 一种通过点云均匀性考量测量系统标定参数的方法 | |
CN113128499B (zh) | 视觉成像设备的震动测试方法、计算机设备及存储介质 | |
KR101653649B1 (ko) | 균일도 보상 패턴광을 이용한 3차원 형상 측정 방법 | |
CN105791655A (zh) | 一种计算摄像模组的镜头畸变的方法 | |
CN114125435A (zh) | 一种用于网络摄像机的图像缺陷智能检测方法 | |
CN110288662B (zh) | 显示器检测方法与系统 | |
CN112858331A (zh) | 一种vr屏幕的检测方法及检测系统 | |
US10958899B2 (en) | Evaluation of dynamic ranges of imaging devices |
Legal Events
Date | Code | Title | Description |
---|---|---|---|
PB01 | Publication | ||
PB01 | Publication | ||
SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
GR01 | Patent grant | ||
GR01 | Patent grant |