CN117857774A - 测试方法、电子设备以及存储介质 - Google Patents

Abstract

本发明公开了测试方法、电子设备以及存储介质，其中，测试方法包括：获取到测试设备与目标设备在相同场景下同时且同角度地拍摄同一对象得到的多张测试图像以及多张目标图像；对比多张测试图像以及多张目标图像，以确定测试设备的测试结果。通过上述方法，本发明能够明确测试的修改方向，简化测试步骤，提高测试效率。

Description

测试方法、电子设备以及存储介质

技术领域

本发明应用于图像测试的技术领域，尤其是测试方法、电子设备以及存储介质。

背景技术

随着影像行业摄像头整体技术发展，消费者对终端成像画质的要求越来越高，如何快速评测终端摄像头成像画质，成为影像行业的关注点。

目前市面上常见方案是，通过测试机在一些特定场景拍摄图像，再一张张图地肉眼查看，找出研发机器再画质的不足以及修改方向。

当但上述过程复杂冗长，且方向不明确。

发明内容

本发明提供了测试方法、电子设备以及存储介质，以解决摄像头的图像测试过程复杂冗长，且方向不明确的问题。

为解决上述技术问题，本发明提供了一种测试方法，获取到测试设备与目标设备在相同场景下同时且同角度地拍摄同一对象得到的多张测试图像以及多张目标图像；对比多张测试图像以及多张目标图像，以确定测试设备的测试结果。

其中，对比多张测试图像以及多张目标图像，以确定测试设备的测试结果的步骤包括：将各测试图像与多张目标图像中相似的至少一张目标图像建立对应关系；对比具有对应关系的测试图像以及目标图像，得到差异比例；响应于差异比例超过预设比例，确定测试图像的测试结果为异常；响应于差异比例没有超过预设比例，确定测试图像的测试结果为正常。

其中，将各测试图像与多张目标图像中相似的至少一张目标图像建立对应关系的步骤包括：分别对各测试图像以及各目标图像进行灰度化处理，得到各测试图像的灰度值以及各目标图像的灰度值；基于各测试图像的灰度值以及各目标图像的灰度值确定各测试图像的哈希值以及各目标图像的哈希值；计算各测试图像的哈希值以及各目标图像的哈希值之间的汉明距离；将各测试图像与多张目标图像中汉明距离小于预设阈值的至少一张目标图像建立对应关系。

其中，计算各测试图像的哈希值以及各目标图像的哈希值之间的汉明距离的步骤包括：获取测试图像的拍摄时间；将拍摄时间分别向前后扩充预设时长，得到测试图像的对比时间范围；计算位于对比时间范围内的目标图像的哈希值与测试图像的哈希值之间的汉明距离。

其中，对比具有对应关系的测试图像以及目标图像的步骤包括：分别确定具有对应关系的测试图像以及目标图像的亮度直方图；对比测试图像的亮度直方图以及目标图像的亮度直方图，得到差异比例；响应于差异比例超过预设比例，确定测试图像的测试结果为异常的步骤包括：响应于具有对应关系的测试图像与目标图像之间的亮度直方图的差异比例超过预设比例，确定测试图像的测试结果为异常。

其中，对比测试图像的亮度直方图以及目标图像的亮度直方图的步骤包括：统计各亮度直方图中各亮度区域的亮度平均值；对比测试图像的各亮度区域以及目标图像的对应的各亮度区域之间的亮度平均值，得到各亮度区域的差异比例；响应于具有对应关系的测试图像与目标图像之间的亮度直方图的差异比例超过预设比例，确定测试图像的测试结果为异常的步骤包括：响应于测试图像中存在至少一个亮度区域的亮度平均值的差异比例超过预设比例，确定测试图像的测试结果为异常。

其中，响应于差异比例超过预设比例，确定测试图像的测试结果为异常的步骤之后包括：基于测试结果为异常的测试图像以及对应的目标图像调试测试设备。

其中，获取到测试设备与目标设备在相同场景下同时且同角度地拍摄同一对象得到的多张测试图像以及多张目标图像的步骤包括：在相同场景下，按照预设频率分别向测试设备与目标设备同时下发拍摄指令，得到拍摄同一对象得到的同角度的多张测试图像以及多张目标图像。

为解决上述技术问题，本发明提供了一种电子设备，包括：相互耦接的存储器和处理器，处理器用于执行存储器中存储的程序指令，以实现如上述任一项的测试方法。

为解决上述技术问题，本发明提供了一种计算机可读存储介质，计算机可读存储介质存储有程序数据，程序数据能够被执行以实现如上述任一项的测试方法。

本发明的有益效果是：区别于现有技术的情况，本发明通过获取到测试设备与目标设备在相同场景下同时且同角度地拍摄同一对象得到的多张测试图像以及多张目标图像；对比多张测试图像以及多张目标图像，以确定测试设备的测试结果，以将目标设备拍摄的目标图像作为测试设备的拍摄标准，通过对比测试，从而明确修改方向，简化测试步骤，提高测试效率。

附图说明

图1是本发明提供的测试方法一实施例的流程示意图；

图2是本发明提供的测试方法另一实施例的流程示意图；

图3是本发明提供的电子设备一实施例的结构示意图；

图4是本发明提供的计算机可读存储介质一实施例的结构示意图。

具体实施方式

下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明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发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，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，均属于本发明保护的范围。

需要说明，若本发明实施例中有涉及方向性指示(诸如上、下、左、右、前、后……)，则该方向性指示仅用于解释在某一特定姿态(如附图所示)下各部件之间的相对位置关系、运动情况等，如果该特定姿态发生改变时，则该方向性指示也相应地随之改变。

另外，若本发明实施例中有涉及“第一”、“第二”等的描述，则该“第一”、“第二”等的描述仅用于描述目的，而不能理解为指示或暗示其相对重要性或者隐含指明所指示的技术特征的数量。由此，限定有“第一”、“第二”的特征可以明示或者隐含地包括至少一个该特征。另外，各个实施例之间的技术方案可以相互结合，但是必须是以本领域普通技术人员能够实现为基础，当技术方案的结合出现相互矛盾或无法实现时应当认为这种技术方案的结合不存在，也不在本发明要求的保护范围之内。

请参阅图1，图1是本发明提供的测试方法一实施例的流程示意图。

步骤S11：获取到测试设备与目标设备在相同场景下同时且同角度地拍摄同一对象得到的多张测试图像以及多张目标图像。

测试设备为研发中的拍摄设备，其拍摄性能可能存在需要优化的情况。而目标设备为已完成研发的拍摄设备，本实施例以目标设备的拍摄性能为标准对测试设备进行性能测试。

测试设备与目标设备可以分别包括智能移动终端、单反相机、监测相机、数码相机等拍摄设备，在此不做限定。其中，测试设备与目标设备之间的拍摄设备类型可以相同或不同。

在相同场景下同时启动并排设置的测试设备与目标设备，以拍摄得到多张测试图像以及多张目标图像。在一个具体的应用场景中，可以在同一场景下，同时且同角度地对同一对象进行多角度的拍摄，或不同对象进行单角度的拍摄，获得多张测试图像以及多张目标图像，其中，同时拍摄的测试图像以及目标图像的拍摄角度对应相同。在一个具体的应用场景中，也可以在多个不同的场景下，同时对同一对象进行单角度的拍摄，分别获得多个场景下，同角度的测试图像以及目标图像。

拍摄场景可以包括室内、室外、街道、公园、河流、山川等等。拍摄的对象可以包括人、动物、车辆、静物、天空等等，在此不做限定。

通过上述拍摄方法，尽量贴近测试图像以及目标图像的拍摄内容，使得目标图像拍摄相同拍摄内容所展现出来的图像画面能够作为测试图像的拍摄参考。

步骤S12：对比多张测试图像以及多张目标图像，以确定测试设备的测试结果。

对比多张测试图像以及多张目标图像，具体地，将在相同场景下，同时拍摄同一对象的同角度的测试图像与目标图像进行对比。

当对比差异比例较大时，可以确定测试设备的测试图像的拍摄性能离目标设备较远，测试设备的测试结果为异常，还需进行调试。当对比差异比例较小或没有差异比例时，可以确定测试设备的测试图像的拍摄性能离目标设备较近，测试设备的测试结果为正常，可以不需要调试。

通过上述步骤，本实施例的测试方法通过获取到测试设备与目标设备在相同场景下同时且同角度地拍摄同一对象得到的多张测试图像以及多张目标图像；对比多张测试图像以及多张目标图像，以确定测试设备的测试结果，以将目标设备拍摄的目标图像作为测试设备的拍摄标准，通过对比测试，从而明确修改方向，简化测试步骤，提高测试效率。

请参阅图2，图2是本发明提供的测试方法另一实施例的流程示意图。

步骤S21：在相同场景下，按照预设频率分别向测试设备与目标设备同时下发拍摄指令，得到拍摄同一对象得到的同角度的多张测试图像以及多张目标图像。

为避免漏拍的情况，可以通过分别在测试设备与目标设备上安装控制应用程序，以在拍摄时，通过控制应用程序按照预设频率分别向同角度放置的测试设备与目标设备同时下发拍摄指令，得到拍摄同一对象得到的多张测试图像以及多张目标图像。在其他实施例中，也可以通过人工按照预设频率分别向同角度放置的测试设备与目标设备同时下发拍摄指令，得到拍摄同一对象得到的多张测试图像以及多张目标图像。在此不做限定。

在一个具体的应用场景中，控制应用程序在分别控制测试设备与目标设备拍摄得到多张测试图像以及多张目标图像，可以自动将多张测试图像以及多张目标图像上传至服务器，而后续测试步骤均在服务器上进行，则避免了将测试设备与目标设备的多张测试图像以及多张目标图像通过人工导入至服务器的步骤，减少丢图漏图的情况发生。

在一个具体的应用场景中，也可以对比测试设备与目标设备拍摄得到的多张测试图像以及多张目标图像的数量是否相同，若不同，则安排进行补拍，若相同，则执行步骤S22。

步骤S22：将各测试图像与多张目标图像中相似的至少一张目标图像建立对应关系。

由于多张测试图像以及多张目标图像可能是针对不同的对象或在不同的场景进行拍摄的，若将不同对象的测试图像与目标图像进行对比测试，则该测试的参考性不高，因此需将对应的测试图像与目标图像建立正确的对应关系，以便对比测试。

将各测试图像与多张目标图像中相似的至少一张目标图像建立对应关系。具体地，分别对各测试图像以及各目标图像进行灰度化处理，得到各测试图像的灰度值以及各目标图像的灰度值；基于各测试图像的灰度值以及各目标图像的灰度值确定各测试图像的哈希值以及各目标图像的哈希值；计算各测试图像的哈希值以及各目标图像的哈希值之间的汉明距离；将各测试图像与多张目标图像中汉明距离小于预设阈值的至少一张目标图像建立对应关系。

其中，汉明距离表明一个信号变成另一个信号需要的最小操作(替换位)，汉明距离越小，两张图片越相似。若某个设备拍摄时，在相同场景下，同时针对同一对象拍摄了同角度的多张图像时，可以将拍摄的多张图像均与另一设备的图像建立对应关系，以进行后续对比测试，则预设阈值可以基于实际情况进行具体确定。若实际测试时，只需测试图像与目标对象一对一的对应关系，则可以直接将汉明距离最小的测试图像与目标对象建立对应关系。

在一个具体的应用场景中，可以将各测试图像以及各目标图像缩小尺寸，将图像缩小到8*8大小，再将图像灰度级减小到64级，计算8*8图像大小的灰度均值，比较像素的灰度，用8*8图像大小的每一个像素灰度值与均值进行比较，大于均值的为1，小于的为0。将得到的结果排列成一个64位的向量，该向量就是对应图像的哈希值。

由于本实施例的各测试图像以及各目标图像是基于同时拍摄的条件得到的，为减小计算量，可以获取测试图像的拍摄时间；将拍摄时间分别向前后扩充预设时长，得到测试图像的对比时间范围，计算位于对比时间范围内的目标图像的哈希值与测试图像的哈希值之间的汉明距离。预设时长可以为10秒、30秒、1分钟、2分钟等，具体基于实际情况进行设置，在此不做限定。

在一个具体的应用场景中，可以测试图像的拍摄时间前后2分钟内的目标图像，并计算共计4分钟内的目标图像的哈希值与测试图像的哈希值之间的汉明距离。将汉明距离小于预设阈值的至少一张目标图像与这张测试图像建立对应关系。

建立了对应关系后，即将多张测试图像以及多张目标图像进行了分类分组的图像整理。该图像整体过程无需人工参与，通过服务器自动完成，降低测试整体时间。

步骤S23：对比具有对应关系的测试图像以及目标图像，得到差异比例。

在一个具体的应用场景中，可以通过训练完成的深度学习网络将具有对应关系的测试图像以及目标图像进行对比，以确定图像差异比例，得到测试结果。

在一个具体的应用场景中，可以分别确定具有对应关系的测试图像以及目标图像的亮度直方图，通过对比测试图像的亮度直方图以及目标图像的亮度直方图，得到差异比例，得到测试结果。具体地，统计各亮度直方图中各亮度区域的亮度平均值；对比测试图像的各亮度区域以及目标图像的对应的各亮度区域之间的亮度平均值，得到各亮度区域的差异比例。

其中，亮度直方图为像素值为横坐标，个数为纵坐标的图，像素值范围为0-255，即亮度直方图为266个像素值的个数综合。而亮度直方图中各亮度区域为亮度直方图中具备不同亮度的区域，包括黑部、暗部、灰部、亮部以及高亮，其中黑部、暗部、灰部、亮部以及高亮通过将266个像素值进行连续划分得到。具体划分值基于常规亮度直方图划分得到。

通过将各亮度区域的各像素值与对应的个数相乘，再逐个相加后，除以总个数，从而统计得到各亮度区域的亮度平均值。在一个具体的应用场景中，假设测试图像的黑部、暗部、灰部、亮部以及高亮的亮度平均值依次为A、B、C、D、E，目标图像的黑部、暗部、灰部、亮部以及高亮的亮度平均值依次为a、b、c、d、e。则黑部亮度平均值的差异比例计算为：暗部、灰部、亮部以及高亮的亮度平均值的计算与黑部类似，不再赘述。

基于上述对比方法，得到各亮度区域的差异比例。

步骤S24：响应于差异比例超过预设比例，确定测试图像的测试结果为异常。

响应于具有对应关系的测试图像与目标图像之间的亮度直方图的差异比例超过预设比例，确定测试图像的测试结果为异常。预设比例可以基于性能需求进行设置，具体可以为10％、20％、30％或35％等。

具体地，响应于存在至少一个亮度区域的亮度平均值的差异比例超过预设比例，确定测试图像的测试结果为异常。即只要黑部、暗部、灰部、亮部以及高亮中存在一个区域的亮度平均值的差异比例超过预设比例，就确定测试图像的测试结果为异常。

随后基于测试结果为异常的测试图像以及对应的目标图像调试测试设备。

步骤S25：响应于差异比例没有超过预设比例，确定测试图像的测试结果为正常。

当所有亮度区域的差异比例都没有超过预设比例，确定测试图像的测试结果为正常。

基于上述方法将每对具有对应关系的测试图像与目标图像进行对比测试，直至测试结束，测试结束后，可以综合各测试图像的测试结果生成测试报告，以便于获知测试设备的测试结果。

通过上述步骤，本实施例的测试方法通过获取到测试设备与目标设备在相同场景下同时且同角度地拍摄同一对象得到的多张测试图像以及多张目标图像；对比多张测试图像以及多张目标图像，以确定测试设备的测试结果，以将目标设备拍摄的目标图像作为测试设备的拍摄标准，通过对比测试，从而明确修改方向，简化测试步骤，提高测试效率。且本实施例通过计算测试图像与目标图像的哈希值之间的汉明距离来建立测试图像与目标图像之间的对应关系，利用感知哈希算法能够提高测试图像与目标图像之间的对应关系的准确性，将同一场景下，针对同一对象同角度的测试图像与目标图像建立关联关系，从而提高测试的准确性。且本实施例还通过具体对比测试图像与目标图像之间的亮度直方图来进行测试判断，从而通过亮度直方图精准判断图片的曝光差异，并把数值量化，使得测试更客观准确，进一步提高测试的准确性。

基于同样的发明构思，本发明还提出了一种电子设备，该电子设备能够被执行以实现上述任一实施例的测试方法，请参阅图3，图3是本发明提供的电子设备一实施例的结构示意图，电子设备包括处理器31以及存储器32。

处理器31用于执行存储器32中存储的程序指令，以实现上述任一测试方法的步骤。在一个具体的实施场景中，电子设备可以包括但不限于：微型计算机、服务器，此外，电子设备还可以包括笔记本电脑、平板电脑等移动设备，在此不做限定。

具体而言，处理器31用于控制其自身以及存储器32以实现上述任一实施例的步骤。处理器31还可以称为CPU(Central Processing Unit，中央处理单元)。处理器31可能是一种集成电路芯片，具有信号的处理能力。处理器31还可以是通用处理器、数字信号处理器(Digital Signal Processor，DSP)、专用集成电路(Application Specific IntegratedCircuit，ASIC)、现场可编程门阵列(Field-Programmable Gate Array，FPGA)或者其他可编程逻辑器件、分立门或者晶体管逻辑器件、分立硬件组件。通用处理器可以是微处理器或者该处理器也可以是任何常规的处理器等。另外，处理器31可以由集成电路芯片共同实现。

上述方案，能够明确测试的修改方向，简化测试步骤，提高测试效率。

基于同样的发明构思，本发明还提出了一种计算机可读存储介质，请参阅图4，图4是本发明提供的计算机可读存储介质一实施例的结构示意图。计算机可读存储介质40中存储有至少一个程序数据41，程序数据41用于实现上述任一方法。在一个实施例中，计算机可读存储介质40包括：U盘、移动硬盘、只读存储器(ROM，Read-Only Memory)、随机存取存储器(RAM，Random Access Memory)、磁碟或者光盘等各种可以存储程序代码的介质。

在本发明所提供的几个实施例中，应该理解到，所揭露的方法和装置，可以通过其它的方式实现。例如，以上所描述的装置实施方式仅仅是示意性的，例如，模块或单元的划分，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，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。

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方式方案的目的。

另外，在本发明各个实施例中的各功能单元可以集成在一个处理单元中，也可以是各个单元单独物理存在，也可以两个或两个以上单元集成在一个单元中。上述集成的单元既可以采用硬件的形式实现，也可以采用软件功能单元的形式实现。

集成的单元如果以软件功能单元的形式实现并作为独立的产品销售或使用时，可以存储在一个计算机可读取存储介质中。基于这样的理解，本发明的技术方案本质上或者说对现有技术做出贡献的部分或者该技术方案的全部或部分可以软件产品的形式体现出来，该计算机软件产品存储在一个存储介质中。

以上仅为本发明的实施方式，并非因此限制本发明的专利范围，凡是利用本发明说明书及附图内容所作的等效结构或等效流程变换，或直接或间接运用在其他相关的技术领域，均同理包括在本发明的专利保护范围内。

以上仅为本发明的实施方式，并非因此限制本发明的专利范围，凡是利用本发明说明书及附图内容所作的等效结构或等效流程变换，或直接或间接运用在其他相关的技术领域，均同理包括在本发明的专利保护范围内。

Claims (10)

1.一种测试方法，其特征在于，所述测试方法包括：

获取到测试设备与目标设备在相同场景下同时且同角度地拍摄同一对象得到的多张测试图像以及多张目标图像；

对比多张所述测试图像以及多张所述目标图像，以确定所述测试设备的测试结果。

2.根据权利要求1所述的测试方法，其特征在于，所述对比多张所述测试图像以及多张所述目标图像，以确定所述测试设备的测试结果的步骤包括：

将各所述测试图像与所述多张目标图像中相似的至少一张目标图像建立对应关系；

对比具有所述对应关系的测试图像以及目标图像，得到差异比例；

响应于所述差异比例超过预设比例，确定所述测试图像的测试结果为异常；

响应于所述差异比例没有超过所述预设比例，确定所述测试图像的测试结果为正常。

3.根据权利要求2所述的测试方法，其特征在于，所述将各所述测试图像与所述多张目标图像中相似的至少一张目标图像建立对应关系的步骤包括：

分别对各所述测试图像以及各所述目标图像进行灰度化处理，得到各所述测试图像的灰度值以及各所述目标图像的灰度值；

基于各所述测试图像的灰度值以及各所述目标图像的灰度值确定各所述测试图像的哈希值以及各所述目标图像的哈希值；

计算各所述测试图像的哈希值以及各所述目标图像的哈希值之间的汉明距离；

将各所述测试图像与所述多张目标图像中所述汉明距离小于预设阈值的至少一张目标图像建立对应关系。

4.根据权利要求3所述的测试方法，其特征在于，所述计算各所述测试图像的哈希值以及各所述目标图像的哈希值之间的汉明距离的步骤包括：

获取所述测试图像的拍摄时间；

将所述拍摄时间分别向前后扩充预设时长，得到所述测试图像的对比时间范围；

计算位于所述对比时间范围内的目标图像的哈希值与所述测试图像的哈希值之间的汉明距离。

5.根据权利要求2所述的测试方法，其特征在于，所述对比具有所述对应关系的测试图像以及目标图像的步骤包括：

分别确定具有所述对应关系的测试图像以及目标图像的亮度直方图；

对比所述测试图像的亮度直方图以及所述目标图像的亮度直方图，得到差异比例；

所述响应于所述差异比例超过预设比例，确定所述测试图像的测试结果为异常的步骤包括：

响应于具有所述对应关系的测试图像与目标图像之间的亮度直方图的差异比例超过预设比例，确定所述测试图像的测试结果为异常。

6.根据权利要求5所述的测试方法，其特征在于，所述对比所述测试图像的亮度直方图以及所述目标图像的亮度直方图的步骤包括：

统计各所述亮度直方图中各亮度区域的亮度平均值；

对比所述测试图像的各亮度区域以及所述目标图像的对应的各亮度区域之间的亮度平均值，得到各所述亮度区域的差异比例；

所述响应于具有所述对应关系的测试图像与目标图像之间的亮度直方图的差异比例超过预设比例，确定所述测试图像的测试结果为异常的步骤包括：

响应于所述测试图像中存在至少一个亮度区域的亮度平均值的差异比例超过预设比例，确定所述测试图像的测试结果为异常。

7.根据权利要求2所述的测试方法，其特征在于，所述响应于所述差异比例超过预设比例，确定所述测试图像的测试结果为异常的步骤之后包括：

基于所述测试结果为异常的测试图像以及对应的目标图像调试所述测试设备。

8.根据权利要求1所述的测试方法，其特征在于，所述获取到测试设备与目标设备在相同场景下同时且同角度地拍摄同一对象得到的多张测试图像以及多张目标图像的步骤包括：

在相同场景下，按照预设频率分别向所述测试设备与所述目标设备同时下发拍摄指令，得到拍摄同一对象得到的同角度的多张测试图像以及多张目标图像。

9.一种电子设备，其特征在于，所述电子设备包括：相互耦接的存储器和处理器，所述处理器用于执行所述存储器中存储的程序指令，以实现如权利要求1至8任一项所述的测试方法。

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程序数据，所述程序数据能够被执行以实现如权利要求1至8任一项所述的测试方法。