CN111787310B - 防抖性能测试方法、装置、计算机设备及存储介质 - Google Patents
防抖性能测试方法、装置、计算机设备及存储介质 Download PDFInfo
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Abstract
本申请实施例公开了一种防抖性能测试方法、装置、计算机设备及存储介质，该方法包括：获取待测设备拍摄目标测试对象得到的多个初始图像；对多个初始图像中的各初始图像进行灰度处理以得到各初始图像的灰度图像，并根据所有初始图像的灰度图像中待测试区域的像素点对应的多个灰度值以及各灰度值对应的像素点的数量确定目标灰度阈值；基于目标灰度阈值从各初始图像的灰度图像的待测试区域中确定出目标像素点；基于各初始图像的灰度图像中包含的目标像素点的数量，确定待测设备的抑制比，并基于抑制比确定待测设备的防抖测试结果。采用本申请实施例，可以提高抑制比的准确度，从而提高了判断待测设备的光学防抖能力的准确率。
Description
技术领域
本申请涉及测试技术领域，尤其涉及一种防抖性能测试方法、装置、计算机设备及存储介质。
背景技术
随着影像技术的快速发展，使用摄像头进行拍照的现象越来越普遍。人们在使用摄像头进行拍摄的过程中，存在因摄像头抖动而导致拍摄的图像模糊、不清晰的问题。
目前，摄像头可以通过光学防抖(Optical Image Stabilization，简称OIS)技术以减弱摄像头抖动对图像清晰度的影响。通常可以通过摄像头的抑制比(S uppressionRatio，简称SR)来评判摄像头的光学防抖能力，通过摄像头拍摄测试卡的图像，进而根据所拍摄到的图像中的像素点数量，计算该摄像头的抑制比。由此可见，在计算该摄像头的抑制比的过程中，没有对上述所拍摄到的图像进行处理，而是直接通过所拍摄到的图像中的像素点数量计算抑制比，抑制比的准确度低，从而导致了摄像头的光学防抖能力的判断准确率低。
发明内容
本申请实施例提供一种防抖性能测试方法、装置、计算机设备及存储介质，可以提高抑制比的准确度，从而提高了判断待测设备的光学防抖能力的准确率。
本申请实施例一方面提供一种防抖性能测试方法，包括：
获取待测设备拍摄目标测试对象得到的多个初始图像，其中，多个初始图像中一个初始图像为待测设备处于一种拍摄状态下拍摄目标测试对象得到的图像；
对多个初始图像中的各初始图像进行灰度处理以得到各初始图像的灰度图像，并根据所有初始图像的灰度图像中待测试区域的像素点对应的多个灰度值以及各灰度值对应的像素点的数量确定目标灰度阈值；
基于目标灰度阈值从各初始图像的灰度图像的待测试区域中确定出目标像素点，其中，目标像素点的灰度值等于目标灰度阈值；
基于各初始图像的灰度图像中包含的目标像素点的数量，确定待测设备的抑制比，并基于抑制比确定待测设备的防抖测试结果。在本申请中，可以提高抑制比的准确度，从而提高了判断待测设备的光学防抖能力的准确率。
其中，多个初始图像包括第一图像、第二图像以及第三图像；
其中，第一图像为待测设备处于静止的拍摄状态下拍摄目标测试对象得到的图像；
第二图像为待测设备处于抖动中且待测设备的光学防抖功能开启的拍摄状态下拍摄目标测试对象得到的图像；
第三图像为待测设备处于抖动中且待测设备的光学防抖功能关闭的拍摄状态下拍摄目标测试对象得到的图像。
其中，根据所有初始图像的灰度图像中待测试区域的像素点对应的多个灰度值以及各灰度值对应的像素点的数量确定目标灰度阈值，包括：
遍历所有初始图像的灰度图像的待测试区域中像素点对应的多个灰度值中的各灰度值作为初始灰度阈值；
当任一灰度值作为初始灰度阈值时，在所有初始图像的灰度图像的待测试区域中，将灰度值小于初始灰度阈值的像素点确定为第一类别像素点，并将灰度值大于或者等于初始灰度阈值的像素点确定为第二类别像素点；
基于所有初始图像的灰度图像中待测试区域的像素点对应的多个灰度值以及各灰度值对应的像素点的数量，确定第一类别像素点的第一分类概率和第一灰度均值，并确定第二类别像素点的第二分类概率和第二灰度均值；
基于第一分类概率、第一灰度均值、第二分类概率以及第二灰度均值，确定
将任一灰度值作为初始灰度阈值时第一类别像素点与第二类别像素点之间的类间方差；
从各灰度值作为初始灰度阈值时所得到的各类间方差中确定出最大类间方差，并将最大类间方差对应的灰度值作为目标灰度阈值。在本申请中，可以提高目标灰度阈值的准确度，进而可以根据目标灰度阈值确定抑制比，从而提高了抑制比的准确度。
其中，基于所有初始图像的灰度图像中待测试区域的像素点对应的多个灰度值以及各灰度值对应的像素点的数量，确定第一类别像素点的第一分类概率和第一灰度均值，并确定第二类别像素点的第二分类概率和第二灰度均值，包括：
基于第一类别像素点的多个灰度值中各灰度值对应的像素点的数量以及所有初始图像的灰度图像中待测试区域包含的像素点的数量，确定第一类别像素点的第一分类概率，其中，第一分类概率为第一类别像素点占所有初始图像的灰度图像中待测试区域包含的像素点的比例；
基于第一类别像素点的多个灰度值中的各灰度值、各灰度值对应的像素点的数量、第一分类概率以及所有初始图像的灰度图像中待测试区域包含的像素点的数量，确定第一类别像素点的第一灰度均值；
基于第一类别像素点的第一分类概率确定第二类别像素点的第二分类概率；
基于第二类别像素点的多个灰度值中的各灰度值、各灰度值对应的像素点的数量、第二分类概率以及所有初始图像的灰度图像中待测试区域包含的像素点的数量，确定第二类别像素点的第二灰度均值。在本申请中，可以确定第一分类概率、第一灰度均值、第二分类概率以及第二灰度均值，进而可以根据第一分类概率、第一灰度均值、第二分类概率以及第二灰度均值确定目标灰度阈值，从而提高了目标灰度阈值的准确度。
其中，根据所有初始图像的灰度图像中待测试区域的像素点对应的多个灰度值以及各灰度值对应的像素点的数量确定目标灰度阈值，包括：
根据所有初始图像的灰度图像中待测试区域的像素点对应的多个灰度值以及各灰度值对应的像素点的数量确定灰度直方图；
若灰度直方图中有且仅有两个峰值，将两个峰值之间的峰谷对应的灰度值确定为目标灰度阈值。在本申请中，可以提高目标灰度阈值的准确度，进而可以根据目标灰度阈值确定抑制比，从而提高了抑制比的准确度。
本申请实施例一方面提供一种防抖性能测试装置，包括：
获取模块，用于获取待测设备拍摄目标测试对象得到的多个初始图像，其中，多个初始图像中一个初始图像为待测设备处于一种拍摄状态下拍摄目标测试对象得到的图像；
第一确定模块，用于对多个初始图像中的各初始图像进行灰度处理以得到各初始图像的灰度图像，并根据所有初始图像的灰度图像中待测试区域的像素点对应的多个灰度值以及各灰度值对应的像素点的数量确定目标灰度阈值；
第二确定模块，用于基于目标灰度阈值从各初始图像的灰度图像的待测试区域中确定出目标像素点，其中，目标像素点的灰度值等于目标灰度阈值；
第三确定模块，用于基于各初始图像的灰度图像中包含的目标像素点的数量，确定待测设备的抑制比，并基于抑制比确定待测设备的防抖测试结果。
其中，多个初始图像包括第一图像、第二图像以及第三图像；
其中，第一图像为待测设备处于静止的拍摄状态下拍摄目标测试对象得到的图像；
第二图像为待测设备处于抖动中且待测设备的光学防抖功能开启的拍摄状态下拍摄目标测试对象得到的图像；
第三图像为待测设备处于抖动中且待测设备的光学防抖功能关闭的拍摄状态下拍摄目标测试对象得到的图像。
其中，第一确定模块包括：
第一确定单元，用于遍历所有初始图像的灰度图像的待测试区域中像素点对应的多个灰度值中的各灰度值作为初始灰度阈值；
第二确定单元，用于当任一灰度值作为初始灰度阈值时，在所有初始图像的灰度图像的待测试区域中，将灰度值小于初始灰度阈值的像素点确定为第一类别像素点，并将灰度值大于或者等于初始灰度阈值的像素点确定为第二类别像素点；
第三确定单元，用于基于所有初始图像的灰度图像中待测试区域的像素点对应的多个灰度值以及各灰度值对应的像素点的数量，确定第一类别像素点的第一分类概率和第一灰度均值，并确定第二类别像素点的第二分类概率和第二灰度均值；
第四确定单元，用于基于第一分类概率、第一灰度均值、第二分类概率以及第二灰度均值，确定将任一灰度值作为初始灰度阈值时第一类别像素点与第二类别像素点之间的类间方差；
第一阈值确定单元，用于从各灰度值作为初始灰度阈值时所得到的各类间方差中确定出最大类间方差，并将最大类间方差对应的灰度值确定为目标灰度阈值。
其中，第三确定单元包括：
第一确定子单元，用于基于第一类别像素点的多个灰度值中各灰度值对应的像素点的数量以及所有初始图像的灰度图像中待测试区域包含的像素点的数量，确定第一类别像素点的第一分类概率，其中，第一分类概率为第一类别像素点占所有初始图像的灰度图像中待测试区域包含的像素点的比例；
第二确定子单元，用于基于第一类别像素点的多个灰度值中的各灰度值、各灰度值对应的像素点的数量、第一分类概率以及所有初始图像的灰度图像中待测试区域包含的像素点的数量，确定第一类别像素点的第一灰度均值；
第三确定子单元，用于基于第一类别像素点的第一分类概率确定第二类别像素点的第二分类概率；
第四确定子单元，用于基于第二类别像素点的多个灰度值中的各灰度值、各灰度值对应的像素点的数量、第二分类概率以及所有初始图像的灰度图像中待测试区域包含的像素点的数量，确定第二类别像素点的第二灰度均值。
其中，第一确定模块包括：
第五确定单元，用于根据所有初始图像的灰度图像中待测试区域的像素点对应的多个灰度值以及各灰度值对应的像素点的数量确定灰度直方图；
第二阈值确定单元，用于若灰度直方图中有且仅有两个峰值，将两个峰值之间的峰谷对应的灰度值确定为目标灰度阈值。
本申请一方面提供了一种计算机设备，包括：处理器、存储器、网络接口；
该处理器与存储器、网络接口相连，其中，网络接口用于提供数据通信功能，该存储器用于存储计算机程序，该处理器用于调用该计算机程序，以执行本申请实施例中上述一方面中的方法。
本申请一方面提供了一种计算机可读存储介质，该计算机可读存储介质存储有计算机程序，该计算机程序包括程序指令，该程序指令当被处理器执行时，执行本申请实施例中上述一方面中的方法。
在本申请实施例中，计算机设备可以获取待测设备拍摄目标测试对象得到的多个初始图像，这里的多个初始图像中的一个初始图像可以为待测设备处于一种拍摄状态下拍摄目标测试对象得到的图像。进一步地，计算机设备可以对多个初始图像中的各初始图像进行灰度处理，从而可以得到各初始图像的灰度图像，并根据所有初始图像的灰度图像中待测试区域的像素点对应的多个灰度值以及各灰度值对应的像素点的数量确定目标灰度阈值，这里的目标灰度阈值后续可以用于从上述待测试区域中确定目标像素点。此时，计算机设备可以从各初始图像的灰度图像的待测试区域中确定出灰度值等于上述目标灰度阈值的目标像素点，进而可以基于各初始图像的灰度图像中包含的目标像素点的数量，确定待测设备的抑制比，并基于抑制比确定待测设备的防抖测试结果。由此可见，计算机设备可以通过对多个初始图像中各初始图像进行灰度处理，从而可以确定各初始图像的灰度图像中包含的目标像素点，进一步确定了待测设备的抑制比，从而提高了抑制比的准确度；同时，计算机设备还可以基于抑制比确定待测设备的防抖测试结果，提高了判断待测设备的光学防抖能力的准确率。
附图说明
为了更清楚地说明本申请实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本申请的一些实施例，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的附图。
图1是本申请实施例提供的一种进行防抖性能测试的场景示意图；
图2是本申请实施例提供的一种防抖性能测试方法的流程示意图；
图3是本申请实施例提供的一种防抖性能测试方法的流程示意图；
图4是本申请实施例提供的一种防抖性能测试装置的结构示意图；
图5是本申请实施例提供的一种计算机设备的结构示意图。
具体实施方式
下面将结合本申请实施例中的附图，对本申请实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本申请一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本申请中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本申请保护的范围。
请参见图1，是本申请实施例提供的一种进行防抖性能测试的场景示意图。本申请实施例中的计算机设备可以为具有防抖测试功能的实体终端，该实体终端可以为服务器，也可以为用户终端，在此不做限定。
计算机设备在对待测设备进行防抖测试之前，需要获取待测设备拍摄目标测试对象得到的多个初始图像。本申请实施例中的待测设备可以为具有摄像头(即具有拍摄功能)的电子设备，例如，待测设备可以包括手机、平板电脑、笔记本电脑、照相机以及智能眼镜，等等。本申请实施例中的目标测试对象可以为用于测试摄像头的光学防抖能力的对象，例如，测试卡。本申请实施例中的任意一个初始图像(如第一图像，第二图像，第三图像)可以包含一个或者多个图像。例如，多个初始图像可以为3个初始图像或者其它数量的初始图像，以3个初始图像为例，具体可以包含第一图像(例如，图像1)、第二图像(例如，图像2)以及第三图像(例如，图像3)。其中，图像1可以为待测设备处于静止的拍摄状态下拍摄目标测试对象得到的图像。图像2可以为待测设备处于抖动中且待测设备的光学防抖功能开启的拍摄状态下拍摄目标测试对象得到的图像。图像3可以为待测设备处于抖动中且待测设备的光学防抖功能关闭的拍摄状态下拍摄目标测试对象得到的图像。
进一步地，计算机设备可以上述图像1、图像2以及图像3分别进行灰度处理，从而可以得到图像1对应的第一灰度图像(例如，灰度图像10)、图像2对应的第二灰度图像(例如，灰度图像11)以及图像3对应的第三灰度图像(例如，灰度图像12)。其中，灰度图像10中可以包含待测试区域20，灰度图像11中可以包含待测试区域21，灰度图像12中可以包含待测试区域22，这里的待测试区域20、待测试区域21以及待测试区域22是不同灰度图像中的同一测试区域，且待测试区域20、待测试区域21以及待测试区域22中包含多个像素点。此时，计算机设备可以根据上述待测试区域20中的像素点对应的多个灰度值以及各灰度值对应的像素点的数量、上述待测试区域21中的像素点对应的多个灰度值以及各灰度值对应的像素点的数量以及上述待测试区域22中的像素点对应的多个灰度值以及各灰度值对应的像素点的数量，确定目标灰度阈值(例如，120)。
在确定目标灰度阈值(即120)之后，计算机设备可以基于目标灰度阈值从上述待测试区域20中确定出灰度值等于120的目标像素点，从上述待测试区域21中确定出灰度值等于120的目标像素点，以及从上述待测试区域22中确定出灰度值等于120的目标像素点。
进一步地，计算机设备可以基于待测试区域20中的目标像素点的数量、待测试区域21中的目标像素点的数量以及待测试区域22中的目标像素点的数量，确定待测设备的抑制比。此时，计算机设备可以基于抑制比确定待测设备的防抖测试结果，例如，当抑制比大于或者等于抑制比阈值时，确定该待测设备通过防抖测试。
由此可见，计算机设备可以通过对多个初始图像中各初始图像进行灰度处理，从而可以确定各初始图像的灰度图像中包含的目标像素点，进一步确定了待测设备的抑制比，从而提高了抑制比的准确度；同时，计算机设备还可以基于抑制比确定待测设备的防抖测试结果，提高了判断待测设备的光学防抖能力的准确率。
请参见图2，是本申请实施例提供的一种防抖性能测试方法的流程示意图。该方法可以由计算机设备执行，本申请实施例中的计算机设备可以为具有防抖测试功能的实体终端，该实体终端可以为服务器，也可以为用户终端，在此不做限定。如图2所示，该方法可以包括以下步骤S101-步骤S104：
步骤S101，获取待测设备拍摄目标测试对象得到的多个初始图像。
其中，多个初始图像中的一个初始图像为待测设备处于一种拍摄状态下拍摄目标测试对象得到的图像。例如，多个初始图像可以以3个为例，具体可以包含第一图像、第二图像以及第三图像。其中，第一图像可以为待测设备处于静止(即static)的拍摄状态下拍摄目标测试对象得到的图像。第一图像中可以包含一个或者多个图像。第二图像可以为待测设备处于抖动中且待测设备的光学防抖功能开启(即OIS On)的拍摄状态下拍摄目标测试对象得到的图像。第二图像中可以包含一个或者多个图像。第三图像可以为待测设备处于抖动中且待测设备的光学防抖功能关闭(即OIS Off)的拍摄状态下拍摄目标测试对象得到的图像。第三图像中可以包含一个或者多个图像。
这里可以将待测设备固定在振动台上，当控制振动台处于静止状态时，待测设备处于静止的拍摄状态下，这时可以通过待测设备拍摄目标图像得到第一图像；当控制振动台处于振动(即抖动)状态且开启待测设备的光学防抖功能时，待测设备处于抖动中且待测设备的光学防抖功能开启的拍摄状态下，这时可以通过待测设备拍摄目标图像得到第二图像；当控制振动台处于振动(即抖动)状态且关闭待测设备的光学防抖功能时，待测设备处于抖动中且待测设备的光学防抖功能关闭的拍摄状态下，这时可以通过待测设备拍摄目标图像得到第三图像。这时，计算机设备可以获取第一图像、第二图像以及第三图像。
步骤S102，对多个初始图像中的各初始图像进行灰度处理以得到各初始图像的灰度图像，并根据所有初始图像的灰度图像中待测试区域的像素点对应的多个灰度值以及各灰度值对应的像素点的数量确定目标灰度阈值。
应当理解，计算机设备可以对第一图像、第二图像以及第三图像分别进行灰度处理，从而可以得到第一灰度图像、第二灰度图像以及第三灰度图像。其中，第一图像对应的灰度图像可以为第一灰度图像，第二图像对应的灰度图像可以为第二灰度图像，第三图像对应的灰度图像可以为第三灰度图像。
计算机设备可以根据所有初始图像的灰度图像(即上述第一灰度图像、第二灰度图像以及第三灰度图像)中待测试区域的像素点对应的多个灰度值以及各灰度值对应的像素点的数量，确定目标灰度阈值。其中，第一灰度图像、第二灰度图像以及第三灰度图像中可以包含同一个待测试区域，例如，待测试区域可以为各灰度图像中包含目标测试对象的区域。这里的待测试区域中可以包含多个像素点，且不同像素点的灰度值可以相同，也可以不同(即待测试区域中存在一个或者多个具有相同灰度值的像素点)。此时，计算机设备可以根据待测试区域中的多个像素点的灰度值，得到多个不同的灰度值，进而可以确定多个灰度值中的各灰度值对应的像素点的数量。
具体地，计算机设备可以遍历所有初始图像的灰度图像的待测试区域中像素点对应的多个灰度值中的各灰度值作为初始灰度阈值。当任一灰度值作为初始灰度阈值时，计算机设备可以在所有初始图像的灰度图像的待测试区域中，将灰度值小于初始灰度阈值的像素点确定为第一类别像素点，并将灰度值大于或者等于初始灰度阈值的像素点确定为第二类别像素点。进一步地，计算机设备可以基于所有初始图像的灰度图像中待测试区域的像素点对应的多个灰度值以及各灰度值对应的像素点的数量，确定第一类别像素点的第一分类概率和第一灰度均值，并确定第二类别像素点的第二分类概率和第二灰度均值。计算机设备可以基于第一分类概率、第一灰度均值、第二分类概率以及第二灰度均值，确定将任一灰度值作为初始灰度阈值时第一类别像素点与第二类别像素点之间的类间方差。计算机设备可以从各灰度值作为初始灰度阈值时所得到的各类间方差中确定出最大类间方差，并将最大类间方差对应的灰度值作为目标灰度阈值。其中，第一分类概率为第一类别像素点占所有初始图像的灰度图像中待测试区域包含的像素点的比例。第二分类概率为第二类别像素点占所有初始图像的灰度图像中待测试区域包含的像素点的比例。本申请实施例可以将第一类别像素点对应的灰度均值称之为第一灰度均值，还可以将第二类别像素点对应的灰度均值称之为第二灰度均值。
应当理解，计算机设备可以遍历所有初始图像的灰度图像的待测试区域中像素点对应的多个灰度值中的各灰度值作为初始灰度阈值。其中，待测试区域中像素点对应的多个灰度值可以包含灰度值0-255或者灰度值0-255中的一部分灰度值。比如，在上述多个灰度值包含灰度值0-255时，初始灰度阈值可以为灰度值0-255中的任意一个灰度值。进一步地，计算机设备可以对第一灰度图像的待测试区域中灰度值小于初始灰度阈值的像素点、第二灰度图像的待测试区域中灰度值小于初始灰度阈值的像素点以及第三灰度图像的待测试区域中灰度值小于初始灰度阈值的像素点进行整合统计，得到第一类别像素点，同时，计算机设备可以对第一灰度图像的待测试区域中灰度值大于或者等于初始灰度阈值的像素点、第二灰度图像的待测试区域中灰度值大于或者等于初始灰度阈值的像素点以及第三灰度图像的待测试区域中灰度值大于或者等于初始灰度阈值的像素点进行整合统计，得到第二类别像素点。本申请实施例可以将第一灰度图像、第二灰度图像以及第三灰度图像的待测试区域中所有灰度值小于初始灰度阈值的像素点统称为第一类别像素点。本申请实施例可以将第一灰度图像、第二灰度图像以及第三灰度图像中所有灰度值大于或者等于初始灰度阈值的像素点统称为第二类别像素点。
进一步地，计算机设备可以基于第一灰度图像、第二灰度图像以及第三灰度图像中待测试区域的像素点对应的多个灰度值以及各灰度值对应的像素点的数量，确定第一类别像素点的第一分类概率和第一灰度均值，并确定第二类别像素点的第二分类概率和第二灰度均值。具体地，计算机设备可以基于第一类别像素点的多个灰度值中各灰度值对应的像素点的数量以及所有初始图像的灰度图像中待测试区域包含的像素点的数量，确定第一类别像素点的第一分类概率。计算机设备可以基于第一类别像素点的多个灰度值中的各灰度值、各灰度值对应的像素点的数量、第一分类概率以及所有初始图像的灰度图像中待测试区域包含的像素点的数量，确定第一类别像素点的第一灰度均值。此时，计算机设备还可以基于第一类别像素点的第一分类概率确定第二类别像素点的第二分类概率。计算机设备可以基于第二类别像素点的多个灰度值中的各灰度值、各灰度值对应的像素点的数量、第二分类概率以及所有初始图像的灰度图像中待测试区域包含的像素点的数量，确定第二类别像素点的第二灰度均值。其中，计算机设备确定第一分类概率、第二分类概率、第一灰度均值以及第二灰度均值的公式可以如下述公式(1)-公式(4)所示：
其中，P1可以为第一类别像素点的第一分类概率，Pi可以为灰度值为i(这里的i小于初始灰度阈值k)的像素点的概率。
P1+P2＝1， (2)
其中，P1可以为第一类别像素点的第一分类概率，P2可以为第二类别像素点的第二分类概率。
其中，M1可以为第一类别像素点的第一灰度均值，P1可以为第一类别像素点的第一分类概率，i可以为小于初始灰度阈值k的任意一个灰度值，Pi可以为灰度值为i的像素点的概率。
其中，M2可以为第二类别像素点的第二灰度均值，P2可以为第二类别像素点的第二分类概率，i可以为大于或者等于初始灰度阈值k的任意一个灰度值，Pi可以为灰度值为i的像素点的概率，L可以为256(这里的256可以表示灰度值0-255中包含了256个灰度值)。
进一步地，计算机设备可以基于第一分类概率、第一灰度均值、第二分类概率以及第二灰度均值，确定将任一灰度值作为初始灰度阈值时第一类别像素点与第二类别像素点之间的类间方差。其中，计算机设备确定第一类别像素点与第二类别像素点之间的类间方差的公式可以如下述公式(5)所示：
σ2＝P1P2(M1-M2)2， (5)
其中，σ2可以为第一类别像素点与第二类别像素点之间的类间方差，P1可以为第一分类概率，P2可以为第二分类概率，M1可以为第一灰度均值，M2可以为第二灰度均值。
此时，计算机设备从各灰度值作为初始灰度阈值时所得到的各类间方差中确定出最大类间方差，并将最大类间方差对应的灰度值作为目标灰度阈值。应当理解，计算机设备在遍历灰度值0-255中的各灰度值作为初始灰度阈值的过程中，得到各灰度值作为初始灰度阈值时所对应的各类间方差，从这里的各类间方差中确定出最大类间方差，并将最大类间方差对应的灰度值作为目标灰度阈值。
步骤S103，基于目标灰度阈值从各初始图像的灰度图像的待测试区域中确定出目标像素点。
其中，目标像素点的灰度值等于目标灰度阈值。应当理解，计算机设备可以从第一灰度图像的待测试区域中确定出灰度值等于目标灰度阈值的目标像素点，从第二灰度图像的待测试区域中确定出灰度值等于目标灰度阈值的目标像素点，以及从第三灰度图像的待测试区域中确定出灰度值等于目标灰度阈值的目标像素点。
步骤S104，基于各初始图像的灰度图像中包含的目标像素点的数量，确定待测设备的抑制比，并基于抑制比确定待测设备的防抖测试结果。
应当理解，计算机设备可以基于第一灰度图像的待测试区域中目标像素点的数量、第二灰度图像的待测试区域中目标像素点的数量、以及第三灰度图像的待测试区域中目标像素点的数量，从而可以确定待测设备的抑制比，进而可以根据待测设备的抑制比补偿由于待测设备抖动所造成的图像模糊，进而提高了图像的清晰度(即图像质量)。其中，计算机设备确定待测设备的抑制比的公式可以如下述公式(6)所示：
其中，SuppressionRatio可以为待测设备的抑制比(抑制比的单位可以为dB)，Dstatic可以为第一灰度图像的待测试区域中目标像素点的数量，DOISOn可以为第二灰度图像的待测试区域中目标像素点的数量，DOISOff可以为第三灰度图像的待测试区域中目标像素点的数量。
在确定待测设备的抑制比之后，若抑制比大于或者等于抑制比阈值，则计算机设备可以确定待测设备通过防抖测试，即待测设备的光学防抖能力(即光学防抖性能)达到预期目标。其中，抑制比阈值可以是人为设定的，也可以是缺省值(即待测设备出厂时所设置的默认值)。反之，若抑制比小于上述抑制比阈值，则计算机设备可以确定待测设备没有通过防抖测试，即待测设备的光学防抖能力没有达到预期目标。此时，计算机设备可以优化该待测设备的光学防抖功能，直至该待测设备通过防抖测试。
在本申请实施例中，计算机设备可以获取待测设备拍摄目标测试对象得到的多个初始图像，这里的多个初始图像中的一个初始图像可以为待测设备处于一种拍摄状态下拍摄目标测试对象得到的图像。进一步地，计算机设备可以对多个初始图像中的各初始图像进行灰度处理，从而可以得到各初始图像的灰度图像，并根据所有初始图像的灰度图像中待测试区域的像素点对应的多个灰度值以及各灰度值对应的像素点的数量确定目标灰度阈值，这里的目标灰度阈值后续可以用于从上述待测试区域中确定目标像素点。此时，计算机设备可以从各初始图像的灰度图像的待测试区域中确定出灰度值等于上述目标灰度阈值的目标像素点，进而可以基于各初始图像的灰度图像中包含的目标像素点的数量，确定待测设备的抑制比，并基于抑制比确定待测设备的防抖测试结果。由此可见，计算机设备可以通过对多个初始图像中各初始图像进行灰度处理，从而可以确定各初始图像的灰度图像中包含的目标像素点，进一步确定了待测设备的抑制比，从而提高了抑制比的准确度；同时，计算机设备还可以基于抑制比确定待测设备的防抖测试结果，提高了判断待测设备的光学防抖能力的准确率。
进一步地，请参见图3，是本申请实施例提供的一种防抖性能测试方法的流程示意图。该方法可以由计算机设备执行，本申请实施例中的计算机设备可以为具有防抖测试功能的实体终端，该实体终端可以为服务器，也可以为用户终端，在此不做限定。如图3所示，该方法可以包括以下步骤S201-步骤S206：
步骤S201，获取待测设备拍摄目标测试对象得到的多个初始图像。
其中，该步骤S201的具体实施方式可参见上述图2所对应实施例中对步骤S101的描述，这里将不再赘述。
步骤S202，对多个初始图像中的各初始图像进行灰度处理以得到各初始图像的灰度图像。
应当理解，计算机设备可以对上述第一图像、第二图像以及第三图像分别进行灰度处理，从而可以得到第一灰度图像、第二灰度图像以及第三灰度图像。其中，第一图像对应的灰度图像可以为第一灰度图像，第二图像对应的灰度图像可以为第二灰度图像，第三图像对应的灰度图像可以为第三灰度图像。
步骤S203，根据所有初始图像的灰度图像中待测试区域的像素点对应的多个灰度值以及各灰度值对应的像素点的数量确定灰度直方图。
应当理解，计算机设备可以对上述第一灰度图像所包含的待测试区域中的像素点对应的灰度值进行统计，从而得到多个不同的灰度值，并对上述待测试区域的多个灰度值中的各灰度值对应的像素点进行统计，得到各灰度值对应的像素点的数量。例如，上述第一灰度图像中待测试区域的像素点对应的多个灰度值(例如，3个灰度值)以及各灰度值对应的像素点的数量可以如下述表1所示：
表1
| 灰度值 | 灰度值对应的像素点的数量 |
| G1 | N1 |
| G2 | N2 |
| G3 | N3 |
计算机设备也可以对上述第二灰度图像所包含的待测试区域中的像素点对应的灰度值进行统计，从而可以得到多个不同的灰度值，并对上述待测试区域的多个灰度值中的各灰度值对应的像素点进行统计，得到各灰度值对应的像素点的数量。例如，上述第二灰度图像中待测试区域的像素点对应的多个灰度值(例如，3个灰度值)以及各灰度值对应的像素点的数量可以如下述表2所示：
表2
| 灰度值 | 灰度值对应的像素点的数量 |
| G1 | N4 |
| G2 | N5 |
| G3 | N6 |
计算机设备可以对上述第三灰度图像所包含的待测试区域中的像素点对应的灰度值进行统计，从而可以得到多个不同的灰度值，并对上述待测试区域的多个灰度值中的各灰度值对应的像素点进行统计，得到各灰度值对应的像素点的数量。例如，上述第三灰度图像中待测试区域的像素点对应的多个灰度值(例如，3个灰度值)以及各灰度值对应的像素点的数量可以如下述表3所示：
表3
| 灰度值 | 灰度值对应的像素点的数量 |
| G1 | N7 |
| G2 | N8 |
| G3 | N9 |
此时，计算机设备可以根据上述第一灰度图像、第二灰度图像以及第三灰度图像中待测试区域的像素点对应的多个灰度值以及各灰度值对应的像素点的数量，得到所有初始图像的灰度图像中待测试区域的像素点对应的多个灰度值以及各灰度值对应的像素点的数量，并确定灰度直方图。例如，计算机设备可以根据上述表1、表2以及表3中的3个灰度值以及各灰度值对应的像素点的数量，得到所有初始图像的灰度图像中待测试区域的像素点对应的多个灰度值(例如，3个灰度值)以及各灰度值对应的像素点的数量可以如下述表4所示：
表4
| 灰度值 | 灰度值对应的像素点的数量 |
| G1 | N1+N4+N7 |
| G2 | N2+N5+N8 |
| G3 | N3+N6+N9 |
例如，计算机设备可以根据上述表4中的3个灰度值(这里的三个灰度值可以为G1、G2和G3)、G1对应的像素点的数量(N1+N4+N7)、G2对应的像素点的数量(N2+N5+N8)以及G3对应的像素点的数量(N3+N6+N9)，确定灰度直方图。
步骤S204，若灰度直方图中有且仅有两个峰值，将两个峰值之间的峰谷对应的灰度值作为目标灰度阈值。
应当理解，若灰度直方图中只有两个峰值(这里的两个峰值对应的高峰可以指示上述第一类别像素点和第二类别像素点的灰度分布情况)，则计算机设备可以将两个峰值之间的峰谷对应的灰度值作为目标灰度阈值。其中，灰度直方图中的两个峰值之间是连续的，即这里的两个峰值之间具有一个峰谷。
步骤S205，基于目标灰度阈值从各初始图像的灰度图像的待测试区域中确定出目标像素点。
步骤S206，基于各初始图像的灰度图像中包含的目标像素点的数量，确定待测设备的抑制比，并基于抑制比确定待测设备的防抖测试结果。
其中，该步骤S205-步骤S206的具体实施方式可参见上述图2所对应实施例中对步骤S103-步骤S104的描述，这里将不再赘述。
在本申请实施例中，计算机设备可以获取待测设备拍摄目标测试对象得到的多个初始图像，这里的多个初始图像中的一个初始图像可以为待测设备处于一种拍摄状态下拍摄目标测试对象得到的图像。进一步地，计算机设备可以对多个初始图像中的各初始图像进行灰度处理，从而可以得到各初始图像的灰度图像，并根据所有初始图像的灰度图像中待测试区域的像素点对应的多个灰度值以及各灰度值对应的像素点的数量确定目标灰度阈值，这里的目标灰度阈值后续可以用于从上述待测试区域中确定目标像素点。此时，计算机设备可以从各初始图像的灰度图像的待测试区域中确定出灰度值等于上述目标灰度阈值的目标像素点，进而可以基于各初始图像的灰度图像中包含的目标像素点的数量，确定待测设备的抑制比，并基于抑制比确定待测设备的防抖测试结果。由此可见，计算机设备可以通过对多个初始图像中各初始图像进行灰度处理，从而可以确定各初始图像的灰度图像中包含的目标像素点，进一步确定了待测设备的抑制比，从而提高了抑制比的准确度；同时，计算机设备还可以基于抑制比确定待测设备的防抖测试结果，提高了判断待测设备的光学防抖能力的准确率。
进一步地，请参见图4，是本申请实施例提供的一种防抖性能测试装置的结构示意图。该防抖性能测试装置可以是运行于计算机设备中的一个计算机程序(包括程序代码)，例如，该防抖性能测试装置为一个应用软件；该防抖性能测试装置可以用于执行本申请实施例提供的方法中的相应步骤。如图4所示，该防抖性能测试装置1可以运行于计算机设备。该防抖性能测试装置1可以包括：获取模块10、第一确定模块20、第二确定模块30以及第三确定模块40。
该获取模块10，用于获取待测设备拍摄目标测试对象得到的多个初始图像，其中，多个初始图像中一个初始图像为待测设备处于一种拍摄状态下拍摄目标测试对象得到的图像。
其中，多个初始图像包括第一图像、第二图像以及第三图像；
其中，第一图像为待测设备处于静止的拍摄状态下拍摄目标测试对象得到的图像；
第二图像为待测设备处于抖动中且待测设备的光学防抖功能开启的拍摄状态下拍摄目标测试对象得到的图像；
第三图像为待测设备处于抖动中且待测设备的光学防抖功能关闭的拍摄状态下拍摄目标测试对象得到的图像。
该第一确定模块20，用于对多个初始图像中的各初始图像进行灰度处理以得到各初始图像的灰度图像，并根据所有初始图像的灰度图像中待测试区域的像素点对应的多个灰度值以及各灰度值对应的像素点的数量确定目标灰度阈值。
其中，第一确定模块20包括：第一确定单元201、第二确定单元202、第三确定单元203、第四确定单元204以及第一阈值确定单元205。
第一确定单元201，用于遍历所有初始图像的灰度图像的待测试区域中像素点对应的多个灰度值中的各灰度值作为初始灰度阈值；
第二确定单元202，用于当任一灰度值作为初始灰度阈值时，在所有初始图像的灰度图像的待测试区域中，将灰度值小于初始灰度阈值的像素点确定为第一类别像素点，并将灰度值大于或者等于初始灰度阈值的像素点确定为第二类别像素点；
第三确定单元203，用于基于所有初始图像的灰度图像中待测试区域的像素点对应的多个灰度值以及各灰度值对应的像素点的数量，确定第一类别像素点的第一分类概率和第一灰度均值，并确定第二类别像素点的第二分类概率和第二灰度均值。
其中，第三确定单元203包括：第一确定子单元2031、第二确定子单元2032、第三确定子单元2033以及第四确定子单元2034。
第一确定子单元2031，用于基于第一类别像素点的多个灰度值中各灰度值对应的像素点的数量以及所有初始图像的灰度图像中待测试区域包含的像素点的数量，确定第一类别像素点的第一分类概率，其中，第一分类概率为第一类别像素点占所有初始图像的灰度图像中待测试区域包含的像素点的比例；
第二确定子单元2032，用于基于第一类别像素点的多个灰度值中的各灰度值、各灰度值对应的像素点的数量、第一分类概率以及所有初始图像的灰度图像中待测试区域包含的像素点的数量，确定第一类别像素点的第一灰度均值；
第三确定子单元2033，用于基于第一类别像素点的第一分类概率确定第二类别像素点的第二分类概率；
第四确定子单元2034，用于基于第二类别像素点的多个灰度值中的各灰度值、各灰度值对应的像素点的数量、第二分类概率以及所有初始图像的灰度图像中待测试区域包含的像素点的数量，确定第二类别像素点的第二灰度均值。
其中，该第一确定子单元2031、第二确定子单元2032、第三确定子单元2033以及第四确定子单元2034的具体实现方式可以参见上述图2所对应实施例中对步骤S102的描述，这里将不再继续进行赘述。
第四确定单元204，用于基于第一分类概率、第一灰度均值、第二分类概率以及第二灰度均值，确定将任一灰度值作为初始灰度阈值时第一类别像素点与第二类别像素点之间的类间方差；
第一阈值确定单元205，用于从各灰度值作为初始灰度阈值时所得到的各类间方差中确定出最大类间方差，并将最大类间方差对应的灰度值确定为目标灰度阈值。
其中，该第一确定单元201、第二确定单元202、第三确定单元203、第四确定单元204以及第一阈值确定单元205的具体实现方式可以参见上述图2所对应实施例中对步骤S102的描述，这里将不再继续进行赘述。
其中，第一确定模块20包括：第五确定单元206和第二阈值确定单元207。
第五确定单元206，用于根据所有初始图像的灰度图像中待测试区域的像素点对应的多个灰度值以及各灰度值对应的像素点的数量确定灰度直方图；
第二阈值确定单元207，用于若灰度直方图中有且仅有两个峰值，将两个峰值之间的峰谷对应的灰度值确定为目标灰度阈值。
其中，该第五确定单元206和第二阈值确定单元207的具体实现方式可以参见上述图3所对应实施例中对步骤S203-步骤S204的描述，这里将不再继续进行赘述。
该第二确定模块30，用于基于目标灰度阈值从各初始图像的灰度图像的待测试区域中确定出目标像素点，其中，目标像素点的灰度值等于目标灰度阈值。
该第三确定模块40，用于基于各初始图像的灰度图像中包含的目标像素点的数量，确定待测设备的抑制比，并基于抑制比确定待测设备的防抖测试结果。
其中，该获取模块10、第一确定模块20、第二确定模块30以及第三确定模块40的具体实现方式可以参见上述图2所对应实施例中对步骤S101-步骤S104的描述以及上述图3所对应实施例中对步骤S201-步骤S206的描述，这里将不再继续进行赘述。另外，对采用相同方法的有益效果描述，也不再进行赘述。
进一步地，请参见图5，是本申请实施例提供的一种计算机设备的示意图。如图5所示，该计算机设备1000可以包括：至少一个处理器1001，例如CPU，至少一个网络接口1004，用户接口1003，存储器1005，至少一个通信总线1002。其中，通信总线1002用于实现这些组件之间的连接通信。其中，用户接口1003可以包括显示屏(Display)、键盘(Keyboard)，网络接口1004可选地可以包括标准的有线接口、无线接口(如WI-FI接口)。存储器1005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1005可选地还可以是至少一个位于远离前述处理器1001的存储装置。如图5所示，作为一种计算机存储介质的存储器1005中可以包括操作系统、网络通信模块、用户接口模块以及设备控制应用程序。
在图5所示的计算机设备1000中，网络接口1004主要用于与用户终端进行网络通信；而用户接口1003主要用于为用户提供输入的接口；而处理器1001可以用于调用存储器1005中存储的设备控制应用程序，以实现：
获取待测设备拍摄目标测试对象得到的多个初始图像，其中，多个初始图像中一个初始图像为待测设备处于一种拍摄状态下拍摄目标测试对象得到的图像；
对多个初始图像中的各初始图像进行灰度处理以得到各初始图像的灰度图像，并根据所有初始图像的灰度图像中待测试区域的像素点对应的多个灰度值以及各灰度值对应的像素点的数量确定目标灰度阈值；
基于目标灰度阈值从各初始图像的灰度图像的待测试区域中确定出目标像素点，其中，目标像素点的灰度值等于目标灰度阈值；
基于各初始图像的灰度图像中包含的目标像素点的数量，确定待测设备的抑制比，并基于抑制比确定待测设备的防抖测试结果。
应当理解，本申请实施例中所描述的计算机设备1000可执行前文图2或者图3所对应实施例中对该防抖性能测试方法的描述，也可执行前文图4所对应实施例中对该防抖性能测试装置1的描述，在此不再赘述。另外，对采用相同方法的有益效果描述，也不再进行赘述。
此外，这里需要指出的是：本申请实施例还提供了一种计算机可读存储介质，且该计算机可读存储介质中存储有前文提及的防抖性能测试装置1所执行的计算机程序，且该计算机程序包括程序指令，当该处理器执行该程序指令时，能够执行前文图2或者图3所对应实施例中对该防抖性能测试方法的描述，因此，这里将不再进行赘述。另外，对采用相同方法的有益效果描述，也不再进行赘述。对于本申请所涉及的计算机可读存储介质实施例中未披露的技术细节，请参照本申请方法实施例的描述。作为示例，程序指令可被部署为在一个计算设备上执行，或者在位于一个地点的多个计算设备上执行，又或者，在分布在多个地点且通过通信网络互连的多个计算设备上执行，分布在多个地点且通过通信网络互连的多个计算设备可以组成区块链系统。
本领域普通技术人员可以理解实现上述实施例方法中的全部或部分流程，是可以通过计算机程序来指令相关的硬件来完成，上述的程序可存储于一计算机可读取存储介质中，该程序在执行时，可包括如上述各方法的实施例的流程。其中，上述的存储介质可为磁碟、光盘、只读存储记忆体(Read-Only Memory，ROM)或随机存储记忆体(Random AccessMemory，RAM)等。
以上所揭露的仅为本申请较佳实施例而已，当然不能以此来限定本申请之权利范围，因此依本申请权利要求所作的等同变化，仍属本申请所涵盖的范围。
Claims (10)
1.一种防抖性能测试方法，其特征在于，包括：
获取待测设备拍摄目标测试对象得到的多个初始图像，其中，所述多个初始图像中一个初始图像为所述待测设备处于一种拍摄状态下拍摄所述目标测试对象得到的图像，其中，所述拍摄状态包括待测设备处于静止的拍摄状态、待测设备处于抖动中且待测设备的光学防抖功能开启的拍摄状态和待测设备处于抖动中且待测设备的光学防抖功能关闭的拍摄状态；
对所述多个初始图像中的各初始图像进行灰度处理以得到所述各初始图像的灰度图像，并根据所有初始图像的灰度图像中待测试区域的像素点对应的多个灰度值以及各灰度值对应的像素点的数量确定目标灰度阈值，其中，所述各初始图像的灰度图像包含同一个待测试区域；
基于所述目标灰度阈值从所述各初始图像的灰度图像的所述待测试区域中确定出目标像素点，其中，所述目标像素点的灰度值等于所述目标灰度阈值，所述目标灰度阈值用于使得所述目标灰度阈值作为初始灰度阈值时对应的两种类别像素点之间的类间方差在所述各灰度值作为初始灰度阈值时分别所对应的两种类别像素点之间的类间方差中最大，其中，一种类别像素点是所有初始图像的灰度图像的待测试区域中的灰度值小于初始灰度阈值的像素点，另一种类别像素点是所有初始图像的灰度图像的待测试区域中的灰度值大于或者等于初始灰度阈值的像素点；
基于所述各初始图像的灰度图像中包含的目标像素点的数量，确定所述待测设备的抑制比，并基于所述抑制比确定所述待测设备的防抖测试结果。
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述多个初始图像包括第一图像、第二图像以及第三图像；
其中，所述第一图像为所述待测设备处于静止的拍摄状态下拍摄所述目标测试对象得到的图像；
所述第二图像为所述待测设备处于抖动中且所述待测设备的光学防抖功能开启的拍摄状态下拍摄所述目标测试对象得到的图像；
所述第三图像为所述待测设备处于抖动中且所述待测设备的光学防抖功能关闭的拍摄状态下拍摄所述目标测试对象得到的图像。
3.根据权利要求1或2所述的方法，其特征在于，所述根据所有初始图像的灰度图像中待测试区域的像素点对应的多个灰度值以及各灰度值对应的像素点的数量确定目标灰度阈值，包括：
遍历所有初始图像的灰度图像的待测试区域中像素点对应的多个灰度值中的各灰度值作为初始灰度阈值；
当任一灰度值作为初始灰度阈值时，在所述所有初始图像的灰度图像的待测试区域中，将灰度值小于所述初始灰度阈值的像素点确定为第一类别像素点，并将灰度值大于或者等于所述初始灰度阈值的像素点确定为第二类别像素点；
基于所述所有初始图像的灰度图像中待测试区域的像素点对应的多个灰度值以及各灰度值对应的像素点的数量，确定所述第一类别像素点的第一分类概率和第一灰度均值，并确定所述第二类别像素点的第二分类概率和第二灰度均值；
基于所述第一分类概率、所述第一灰度均值、所述第二分类概率以及所述第二灰度均值，确定将所述任一灰度值作为初始灰度阈值时所述第一类别像素点与所述第二类别像素点之间的类间方差；
从所述各灰度值作为初始灰度阈值时所得到的各类间方差中确定出最大类间方差，并将所述最大类间方差对应的灰度值作为目标灰度阈值。
4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述基于所述所有初始图像的灰度图像中待测试区域的像素点对应的多个灰度值以及各灰度值对应的像素点的数量，确定所述第一类别像素点的第一分类概率和第一灰度均值，并确定所述第二类别像素点的第二分类概率和第二灰度均值，包括：
基于所述第一类别像素点的多个灰度值中各灰度值对应的像素点的数量以及所述所有初始图像的灰度图像中待测试区域包含的像素点的数量，确定所述第一类别像素点的第一分类概率，其中，所述第一分类概率为所述第一类别像素点占所述所有初始图像的灰度图像中待测试区域包含的像素点的比例；
基于所述第一类别像素点的多个灰度值中的所述各灰度值、所述各灰度值对应的像素点的数量、所述第一分类概率以及所述所有初始图像的灰度图像中待测试区域包含的像素点的数量，确定所述第一类别像素点的第一灰度均值；
基于所述第一类别像素点的所述第一分类概率确定所述第二类别像素点的第二分类概率；
基于所述第二类别像素点的多个灰度值中的各灰度值、所述各灰度值对应的像素点的数量、所述第二分类概率以及所述所有初始图像的灰度图像中待测试区域包含的像素点的数量，确定所述第二类别像素点的第二灰度均值。
5.根据权利要求1或2所述的方法，其特征在于，所述根据所有初始图像的灰度图像中待测试区域的像素点对应的多个灰度值以及各灰度值对应的像素点的数量确定目标灰度阈值，包括：
根据所有初始图像的灰度图像中待测试区域的像素点对应的多个灰度值以及各灰度值对应的像素点的数量确定灰度直方图；
若所述灰度直方图中有且仅有两个峰值，将所述两个峰值之间的峰谷对应的灰度值确定为目标灰度阈值。
6.一种防抖性能测试装置，其特征在于，包括：
获取模块，用于获取待测设备拍摄目标测试对象得到的多个初始图像，其中，所述多个初始图像中一个初始图像为所述待测设备处于一种拍摄状态下拍摄所述目标测试对象得到的图像，其中，所述拍摄状态包括待测设备处于静止的拍摄状态、待测设备处于抖动中且待测设备的光学防抖功能开启的拍摄状态和待测设备处于抖动中且待测设备的光学防抖功能关闭的拍摄状态；
第一确定模块，用于对所述多个初始图像中的各初始图像进行灰度处理以得到所述各初始图像的灰度图像，并根据所有初始图像的灰度图像中待测试区域的像素点对应的多个灰度值以及各灰度值对应的像素点的数量确定目标灰度阈值，其中，所述各初始图像的灰度图像包含同一个待测试区域；
第二确定模块，用于基于所述目标灰度阈值从所述各初始图像的灰度图像的所述待测试区域中确定出目标像素点，其中，所述目标像素点的灰度值等于所述目标灰度阈值，所述目标灰度阈值用于使得所述目标灰度阈值作为初始灰度阈值时对应的两种类别像素点之间的类间方差在所述各灰度值作为初始灰度阈值时分别所对应的两种类别像素点之间的类间方差中最大，其中，一种类别像素点是所有初始图像的灰度图像的待测试区域中的灰度值小于初始灰度阈值的像素点，另一种类别像素点是所有初始图像的灰度图像的待测试区域中的灰度值大于或者等于初始灰度阈值的像素点；
第三确定模块，用于基于所述各初始图像的灰度图像中包含的目标像素点的数量，确定所述待测设备的抑制比，并基于所述抑制比确定所述待测设备的防抖测试结果。
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：
第一确定单元，用于遍历所有初始图像的灰度图像的待测试区域中像素点对应的多个灰度值中的各灰度值作为初始灰度阈值；
第二确定单元，用于当任一灰度值作为初始灰度阈值时，在所述所有初始图像的灰度图像的待测试区域中，将灰度值小于所述初始灰度阈值的像素点确定为第一类别像素点，并将灰度值大于或者等于所述初始灰度阈值的像素点确定为第二类别像素点；
第三确定单元，用于基于所述所有初始图像的灰度图像中待测试区域的像素点对应的多个灰度值以及各灰度值对应的像素点的数量，确定所述第一类别像素点的第一分类概率和第一灰度均值，并确定所述第二类别像素点的第二分类概率和第二灰度均值；
第四确定单元，用于基于所述第一分类概率、所述第一灰度均值、所述第二分类概率以及所述第二灰度均值，确定将所述任一灰度值作为初始灰度阈值时所述第一类别像素点与所述第二类别像素点之间的类间方差；
第一阈值确定单元，用于从所述各灰度值作为初始灰度阈值时所得到的各类间方差中确定出最大类间方差，并将所述最大类间方差对应的灰度值作为目标灰度阈值。
8.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：
第五确定单元，用于根据所有初始图像的灰度图像中待测试区域的像素点对应的多个灰度值以及各灰度值对应的像素点的数量确定灰度直方图；
第二阈值确定单元，用于若所述灰度直方图中有且仅有两个峰值，将所述两个峰值之间的峰谷对应的灰度值确定为目标灰度阈值。
9.一种计算机设备，其特征在于，包括：处理器、存储器以及网络接口；
所述处理器与存储器、网络接口相连，其中，网络接口用于提供数据通信功能，所述存储器用于存储程序代码，所述处理器用于调用所述程序代码，以执行如权利要求1-5任一项所述的方法。
10.一种计算机可读存储介质，其特征在于，所述计算机可读存储介质存储有计算机程序，所述计算机程序包括程序指令，所述程序指令当被处理器执行时，执行如权利要求1-5任一项所述的方法。
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Legal Events
| Date | Code | Title | Description |
|---|---|---|---|
| PB01 | Publication | ||
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| SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
| SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
| CB02 | Change of applicant information | ||
| CB02 | Change of applicant information |
Address after: 330096 no.1404, Tianxiang North Avenue, Nanchang hi tech Industrial Development Zone, Nanchang City, Jiangxi Province Applicant after: Jiangxi Jingrun optics Co.,Ltd. Address before: 330096 Jiangxi Nanchang Nanchang hi tech Industrial Development Zone, east of six road, south of Tianxiang Avenue. Applicant before: Nanchang Oufei Jingrun Technology Co.,Ltd. |
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| TA01 | Transfer of patent application right | ||
| TA01 | Transfer of patent application right |
Effective date of registration: 20210707 Address after: 510660 No.7, Shenzhou Road, Science City, high tech Industrial Development Zone, Guangzhou City, Guangdong Province Applicant after: Guangzhou delta Imaging Technology Co.,Ltd. Address before: 330096 no.1404, Tianxiang North Avenue, Nanchang hi tech Industrial Development Zone, Nanchang City, Jiangxi Province Applicant before: Jiangxi Jingrun optics Co.,Ltd. |
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| GR01 | Patent grant | ||
| GR01 | Patent grant |