[发明专利]一种APP视频清晰度的测试方法

说明书

本发明提供了一种APP视频清晰度的测试方法。该方案通过对被测视频截图定量计算出图片的清晰度数值，并与视频源图片计算的清晰度数值进行对比；对比差值在偏差范围之内时，判断被测视频不失真，测试通过；对比差值在偏差范围之外时，判断被测视频视频压缩程度过大，视频播放不清晰，测试不通过。所述测试方法通过计算视频的截图的灰度差获取清晰度信息，与肉眼人工清晰度测试方法，所述方案全程采用Python语言编写，自动化程度高，方便快捷，计算精准。

技术领域

本发明涉及图像识别领域，尤其涉及一种APP视频清晰度的测试方法。

背景技术

视频清晰度对应用户体验来说，是非常重要的是一个体验指标，为了提高用户体验，视频类、直播类产品发布之前必须要进行清晰度测试。目前进行测试视频清晰度时，通常会通过截图用肉眼进行感官来判断，这样完全靠主观意识去测试清晰度，精确度得不到保障；也有通过计算视频的码率，通过各种算法进行计算出清晰度的数值，码率在对于视频失真是一个很重要的指标，但是它不能反映局部画面的清晰度，且码率转换为清晰度还受分辨率的影响。

发明内容

为了解决上述现有技术的不足之处，本发明的目的在于提供一种APP视频清晰度的测试方法，以解决视频清晰度判断不准确导致难以对网络视频清晰度进行测试的问题。

为了实现上述目的，本发明提供一种APP视频清晰度的测试方法，它包括下列步骤：

S1：对被测视频截图定量计算，获得被测视频的清晰度数值；

S2：计算视频源截图的清晰度，并与被测视频的清晰度数值计算差值；

S3：对比差值在偏差范围之内时，判断被测视频不失真，测试通过；

S4：判断被测视频视频压缩程度过大，视频播放不清晰，测试不通过。

优选地，所述S1中，所述截图操作采取自动化操作，引入Appium自动化测试框架。

优选地，所述S2中，所述清晰度利用转换后的黑白图像在(i，j)点处的灰度差值表征。

优选地，所述S2中，利用水平和垂直梯度合成得出梯度数值获得边缘强度值。

优选地，所述S2中，对于灰白色的图片，利用周围象素灰度有阶跃变化的象素集合和Prewitt算子减少计算所述边缘强度过程中的误差。

优选地，所述S2中，将灰度差和边缘强度采用指数加权获得被测图片的清晰度，所述图像清晰度计算公式如下：

Q(x，y)＝gray(x，y)+7.99*p(x，y)

优选地，所述S2中，计算出在一个视频维度下利用网页视频和源视频截图进行清晰度计算，进而相减获得所述清晰度偏差值。

优选地，所述S3和S4中，所述图清晰度偏差值在0到20区间内，测试通过，所述图清晰度偏差值超过20时测试不通过。

优选地，采用自动化进行随机滑动视频。

同现有技术相比，本发明的有益效果体现在：

(1)本发明采用引入Appium自动化测试，获取自动获取截图，提高了对比测试过程的自动化程度，降低了误差。

(2)本发明通过灰度差和边缘强度量化了视频的清晰度，可以准确的评估不同类型视频的清晰程度差，具有计算简单、抗干扰能力强、通用性强等的优点。

附图说明

图1为本发明提出的一种APP视频清晰度的测试方法的流程图；

图2为本发明中所述的一种APP视频清晰度的测试方法的运行框架图；