CN110493595A - 摄像头的检测方法和装置、存储介质及电子装置 - Google Patents

Abstract

本发明公开了一种摄像头的检测方法和装置、存储介质及电子装置。其中，该方法包括：获取目标摄像头对测试卡拍摄得到的第一图像，其中，该测试卡包括标准测试卡、色度测试卡以及灰度测试卡；识别该第一图像中的该标准测试卡，并通过该标准测试卡识别该色度测试卡与该灰度测试卡；根据该标准测试卡、该色度测试卡以及该灰度测试卡确定该第一图像的目标图像质量特征；根据该目标图像质量特征以及预先确定的图像质量标准确定该第一图像的成像质量检测结果，解决了现有技术中如何在监控复杂背景场景下评估摄像头的成像质量的技术问题，实现了在复杂背景下摄像头成像质量的检测。

Description

摄像头的检测方法和装置、存储介质及电子装置

技术领域

本发明涉及计算机领域，具体而言，涉及一种摄像头的检测方法和装置、存储介质及电子装置。

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成像效果。目前评估摄像头成像质量的算法以测试卡为主，通过对镜头前的测试卡的定位与解析，可以获取测试卡中的图像信息并通过相关算法转化为摄像头参数信息。

现有的测试卡评估方案基本只针对自拍摄像头，这是由于自拍摄像头对成像质量要求较高，且与拍摄物体距离较近，因此测试卡的细节信息较好捕捉。而在监控场景下，由于摄像头与目标物的位置较远，测试卡定位难度较大，细节信息难以被捕捉，因此配套的技术方案较少。

针对上述的问题，目前尚未提出有效的解决方案。

发明内容

本发明实施例提供了一种摄像头的检测方法和装置、存储介质及电子装置，以至少解决现有技术中如何在监控复杂背景场景下评估摄像头的成像质量的技术问题。

根据本发明实施例的一方面，还提供了一种摄像头的检测方法，其特征在于，包括：

获取目标摄像头对测试卡拍摄得到的第一图像，其中，该测试卡包括标准测试卡、色度测试卡以及灰度测试卡；

识别该第一图像中的该标准测试卡，并通过该标准测试卡识别该色度测试卡与该灰度测试卡；

根据该标准测试卡、该色度测试卡以及该灰度测试卡确定该第一图像的目标图像质量特征；

根据该目标图像质量特征以及预先确定的图像质量标准确定该第一图像的成像质量检测结果。

根据本发明实施例的另一方面，还提供了摄像头的检测装置，包括：

第一获取模块，用于获取目标摄像头对测试卡拍摄得到的第一图像，其中，该测试卡包括标准测试卡、色度测试卡以及灰度测试卡；

识别模块，用于识别该第一图像中的该标准测试卡，并通过该标准测试卡识别该色度测试卡与该灰度测试卡；

第一确定模块，用于根据该标准测试卡、该色度测试卡以及该灰度测试卡确定该第一图像的目标图像质量特征；

第二确定模块，用于根据该目标图像质量特征以及预先确定的图像质量标准确定该第一图像的成像质量检测结果。

根据本发明实施例的又一方面，还提供了一种计算机可读的存储介质，该存储介质中存储有计算机程序，其中，该计算机程序被设置为运行时执行上述摄像头的检测方法。

根据本发明实施例的又一方面，还提供了一种电子装置，包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，其中，上述处理器通过计算机程序执行上述的摄像头的检测方法。

在本发明实施例中，通过标准测试卡进行定位并识别标准测试卡，根据标准测试卡识别色度测试卡及灰度测试卡，根据标准测试卡、色度测试卡以及灰度测试卡确定图像质量特征，从而对摄像头的成像质量进行评估，可以对室内，室外，过亮，过暗等复杂背景下快速完成测试卡的定位，实现在复杂背景下检测摄像头的成像质量，可以解决现有技术中如何在监控复杂背景场景下评估摄像头的成像质量的问题。

附图说明

此处所说明的附图用来提供对本发明的进一步理解，构成本申请的一部分，本发明的示意性实施例及其说明用于解释本发明，并不构成对本发明的不当限定。在附图中：

图1是根据本发明实施例的图像质量测试***的示意图；

图2是根据本发明实施例的摄像头的检测方法的流程图；

图3是根据本发明实施例的测试卡的示意图；

图4是根据本发明实施例的图像特征提取的流程图；

图5是根据本发明实施例的测试卡定位的流程图；

图6是根据本发明实施例的测试卡度数与人脸绑定的示意图；

图7是根据本发明实施例的摄像头的检测装置的框图；

图8是根据本发明优选实施例的摄像头的检测装置的框图一；

图9是根据本发明优选实施例的摄像头的检测装置的框图二；

图10是根据本发明实施例的一种可选的电子装置的结构示意图。

具体实施方式

为了使本技术领域的人员更好地理解本发明方案，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的实施例，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，都应当属于本发明保护的范围。

需要说明的是，本发明的说明书和权利要求书及上述附图中的术语“第一”、“第二”等是用于区别类似的对象，而不必用于描述特定的顺序或先后次序。应该理解这样使用的数据在适当情况下可以互换，以便这里描述的本发明的实施例能够以除了在这里图示或描述的那些以外的顺序实施。此外，术语“包括”和“具有”以及他们的任何变形，意图在于覆盖不排他的包含，例如，包含了一系列步骤或单元的过程、方法、***、产品或设备不必限于清楚地列出的那些步骤或单元，而是可包括没有清楚地列出的或对于这些过程、方法、产品或设备固有的其它步骤或单元。

图1是根据本发明实施例的图像质量测试***的示意图，如图1，图像质量测试***10，用于测试图像采集装置20的成像质量，包括图像显示装置1、显示控制装置2、测试卡选择装置3、图像质量分析装置4；

图像显示装置1，用于显示数字测试卡，其可以单体或阵列来显示所需的测试卡；

显示控制装置2，用于控制图像显示装置1显示状态，如控制数字测试卡在图像显示装置1中的显示，调整图像显示装置1的亮度、饱和度、对比度、特定灰阶等等，在此不做穷举，其在于替代传统纸质测试卡时的光照设施，在于为图像采集装置20拍摄时提供设定的拍摄环境，无需更换设备，即可测定图像采集设备20的各种图像质量参数；

测试卡选择装置3，用于控制和更换数字测试卡，即切换图像显示装置1的显示画面，当然，其包含存储介质，不同参数的测试卡存储于此，当需要切换某一测试卡时，测试卡选择装置3会对其查找并为图像显示装置4或显示控制装置2提供该测试卡在存储介质中的地址，供其读取；

图像质量分析装置4，用于对图像采集装置20所拍摄图像进行分析，得出所拍摄图像的参数，从而得出图像采集装置20的拍摄质量；

图像采集装置20对图像显示装置1的显示画面拍摄后，其所拍摄的图像送至图像质量分析装置4进行分析，以判断其成像质量。

在本发明的一实施方式中，图像显示装置1包括平板电脑、便携式电脑或显示屏等。

在本发明的一实施方式中，为了得到更高精度的测试结果，图像质量分析装置4可对图像采集装置20所获取的图像进行分析，确认测试结果精度及测试卡是否适合于图像采集装置1，若有更高精度及更适合的测试卡可选择，则可再次选择更适合的测试卡，重新测定，从而得到更高精度的测试结果。

基于上述架构，本发明实施例提供了一种摄像头的检测方法，图2是根据本发明实施例的摄像头的检测方法的流程图，如图2所示，包括以下步骤：

步骤S202，获取目标摄像头对测试卡拍摄得到的第一图像，其中，所述测试卡包括标准测试卡、色度测试卡以及灰度测试卡；

在具体实施中，上述的第一图像可以由摄像头等图像采集装置进行采集，所采集的第一图像的数量也并不固定。在不同的应用场景下，所采集的第一图像的数量可以不同。

本发明实施例中的测试卡可以采用数字测试卡也可以是纸质测试卡，当为数字测试卡时，通过显示控制装置和测试卡选择装置控制图像显示装置的显示状态和所显示的测试卡画面，即图像显示装置在设定的亮度、灰阶等环境下显示各种参数的数字测试卡，使得图像采集装置能够拍摄不同环境下的各类图像，以得出其拍摄质量，由于其拍摄环境和拍摄对象均可以通过图像显示装置调整和显示，无需更换设备，方便快捷，有效地避免了使用纸质测试卡时对测试卡地重复性更换和对拍摄环境的繁琐的亮度调整，减少了测试卡实物。

步骤S204，识别该第一图像中的该标准测试卡，并通过所述标准测试卡识别所述色度测试卡与所述灰度测试卡；

具体的，上述步骤S204具体可以包括：

对所述第一图像中标准测试卡进行定位，其中，标准测试卡中包括可以定位的信息，以确定所述标准测试卡的位置，并识别所述标准测试卡；例如，标准测试卡为二维码，下面以标准测试卡为二维码为例对定位标准测试卡和识别标准测试卡进行说明。

首先，寻找二维码的三个角的定位角点，对第一图像进行平滑滤波，二值化，寻找轮廓，筛选轮廓中两个子轮廓的特征，从筛选后的轮廓中找到面积最接近的3个即为二位码的定位角点。判断3个角点处于什么位置，主要用于对第一图像进行透视校正，判断3个角点围城的三角形的最大的角技术二维码左上角的点，然后根据这个叫的两个边的角度差确定另外两个交点的左下和右上位置，根据这次特征识别二维码的范围。

在识别出标准测试卡之后，根据该标准测试卡的位置便可确定该色度测试卡的位置以及该灰度测试卡的位置，具体的，由于在测试卡中标准测试卡与色度测试卡、灰度测试卡的距离是一定的，例如，在测试卡中，色度测试卡在标准测试卡正上方2cm的位置，灰度测试卡在标准测试卡正下方2cm的位置，根据拍摄得到的图像中测试卡中的大小与测试卡实际的大小比例，从该色度测试卡以及该灰度测试卡的位置识别该色度测试卡以及该灰度测试卡，便可以根据第一图像中标准测试卡的位置确定色度测试卡和灰度测试卡的位置，从而识别出色度测试卡和灰度测试卡。

进一步的，在识别该测试卡中标准测试卡的位置时，对该第一图像的图像轮廓进行检索，具体可以是根据图像信息量的多少去除不是测试卡的其余部分，以确定该第一图像中包含第一测试卡图像的目标区域；通过多级逻辑判断该第一测试卡图像是否为矩形；在判断结果为是的情况下，将该目标区域中的该第一测试卡图像进行转换，得到转换后的第二测试卡图像；对该第二测试卡图像中该标准测试卡进行定位，以确定该标准测试卡的位置。

进一步的，对所述第一图像进行区域划分，得到上述的目标区域。在具体实施中，对完整的第一图像进行检测，往往需要较长的时间，也对硬件的计算能力要求较高。在本发明实施例中，将第一图像进行区域划分，对区域划分后得到的目标区域进行检测，从而可以缩短检测时间、降低对于硬件的计算能力要求。

本发明实施例中，根据所述第一图像的尺寸以及所述第一图像各区域的信息量，对所述第一图像进行剪裁，得到所述目标区域。

在具体实施中，对第一图像进行区域划分的考量因素之一是第一图像的信息量，区域划分后得到的目标区域包括了所述第一图像的大部分信息量，也即目标区域内包括了所述第一图像的主要图像特征，即包含了标注卡。

在具体实施中，所述第一图像的尺寸是进行区域划分的考量因素之一。根据第一图像的尺寸的不同，可以取所述第一图像的三分之二作为目标区域，也可以取第一图像的二分之一作为目标区域。

在具体实施中，可以根据所述第一图像的尺寸以及各区域的信息量进行综合考虑，对所述第一图像进行区域划分得到目标区域。

在一个可选的实施例中，还可以对所述目标区域进行图像模糊检测。在具体实施中，图像模糊检测用以检测所述第一图像是否模糊，也即第一图像是否能够满足最低要求的清晰度要求，若所述第一图像不能通过图像模糊检测，说明第一图像存在模糊的状况，则没有对第一图像进行进一步检测的情况下，即可判定第一图像的图像质量不合格。

在具体实施中，图像模糊检测的过程相较其他检测，所需时间较短，对硬件的计算要求较低，因此将图像模糊检测作为成像质量检测过程的第一步，以较为简单的检测方法筛去一部分需要被检测的图像，进而提升检测的效率。

步骤S206，根据上述的标准测试卡、色度测试卡以及灰度测试卡确定该第一图像的目标图像质量特征；

本发明实施例中，上述步骤S206具体可以包括：

S2061，根据上述识别出的标准测试卡便可预估该目标摄像头采集人脸的人脸大小；具体的，获取该标准测试卡的大小，将该标准测试卡的大小与预先存储的标准测试卡大小与标准人脸大小的比值的乘积确定为该目标摄像头采集人脸的人脸大小。

S2062，根据上述识别出的灰度测试卡便可确定该目标摄像头的亮度值；

具体的，可以通过以下方式根据该灰度测试卡确定该目标摄像头的亮度值：对该灰度测试卡中的灰度格进行定位，确定每个灰度格的位置信息；根据该每个灰度格的位置信息获取该每个灰度格的权重与亮度；将该每个灰度格的权重与亮度的乘积之和确定为该目标摄像头的亮度值。

S2063，根据该色度测试卡确定该目标摄像头的清晰度，并根据该目标摄像头的亮度值以及该色度测试卡确定该目标摄像头的色彩饱和度，其中，该目标图像质量特征包括该清晰度、该人脸大小、该色彩饱和度以及该亮度值。

具体的，可以通过以下方式根据该色度测试卡确定该目标摄像头的清晰度：对该色度测试卡中所有棋盘格进行定位，确定每个棋盘格的位置信息；根据该每个棋盘格的位置信息确定该每个棋盘格的像素值；根据该每个棋盘格的像素值计算该色度测试卡中所有棋盘格的像素值的均值或方差；根据预先存储的色度测试卡的像素值均值或方差与摄像头的清晰度的映射关系确定该色度测试卡中所有棋盘格的像素值的均值或方差对应的该目标摄像头的清晰度。

具体的，可以通过以下方式根据该目标摄像头的亮度值以及该色度测试卡确定该目标摄像头的色彩饱和度：

通过以下方式根据该色度测试卡确定该目标摄像头的色度值：

其中，该分别为将第一图像从RGB空间转换到颜色对立空间(Labcolor space，简称为LAB)空间下的颜色对立维度a、b对应的色度值，为标准图像在LAB空间下的颜色对立维度a、b对应的色度值；

将该目标摄像头的该色度值与该亮度值之差确定为该目标摄像头的色彩饱和度，即色彩饱和度＝色度值-亮度值。

步骤S208，根据该目标图像质量特征以及预先确定的图像质量标准确定该第一图像的成像质量检测结果。

通过上述步骤S202至S208，通过标准测试卡进行定位并识别标准测试卡，根据标准测试卡识别色度测试卡及灰度测试卡，根据标准测试卡、色度测试卡以及灰度测试卡确定图像质量特征，从而对摄像头的成像质量进行评估，可以对室内，室外，过亮，过暗等复杂背景下快速完成测试卡的定位，实现在复杂背景下检测摄像头的成像质量，可以解决现有技术中如何在监控复杂背景场景下评估摄像头的成像质量的问题。

本发明实施例中，在通过目标摄像头采集包括测试卡的第一图像之前，可以通过摄像头拍摄包括测试卡、目标对象(目标对象的人脸)以及人脸图像的图像确定上述的图像质量标准中图像质量特征的范围，具体的，在不同拍摄条件下获取该目标摄像头对该测试卡、一个或多个人脸图像、目标对象拍摄得到的多个第二图像；

分别通过该测试卡获取该多个第二图像中每个第二图像的图像质量特征，其中，该图像质量特征包括该清晰度、该人脸大小、该色彩饱和度以及该亮度值；对于每个第二图像，通过上述的方式确定第二图像的清晰度、人脸大小、色彩饱和度、亮度等，其确定的方式与上述确定第一图像的图像质量特征相同，在此不再赘述。

分别对该多个第二图像进行人脸识别，得到该目标对象的第一人脸特征，以及该一个或多个人脸图像的第二人脸特征；对于每个第二图像进行人脸识别，具体的，对第二图像进行人脸图像特征提取，提取的特征可以包括：视觉特征、像素统计特征、人脸图像变换系数特征、人脸图像袋鼠特征等。针对人脸的某些特征进行提取，可以基于知识的表征方法或基于代数特征或统计学***均相似度；根据该多个第二图像中的该平均相似度确定该图像质量标准中图像质量特征的范围。

进一步的，平均相似度最大的第二图像的成像质量是最好，将该多个第二图像中最大平均相似度对应的图像质量特征确定为第一标准图像质量特征，即将成像质量最好的图像质量特征设置为图像质量标准中的最大图像质量特征；相反，平均相似度最小的第二图像的成像质量是最差的，将该多个第二图像中最小平均相似度对应的图像质量特征确定为第二标准图像质量特征，即将成像质量最差的图像质量特征设置为图像质量标准中的最小图像质量特征，最后，确定该图像质量标准中图像质量特征的范围为大于或等于该第二标准图像质量特征，且小于或等于该第一标准图像质量特征，即图像质量标准的最大图像质量特征为第一标准图像质量特征，最小图像质量特征为第二标准图像质量特征。

本发明实施例根据实际应用需求，可在大规模部署时使用的摄像头成像质量验收，同时由于在实际使用中，摄像头成像质量的标准都是以视觉感官为主，并没有标准可以将人脸识别友好度与摄像头成像质量相关联。而根据人脸识别的项目特性，制定了一套人脸识别友好度的摄像头成像标准。在复杂背景下的测试卡定位算法，实现算法的自动定位并计算相应的摄像头参数，经实际使用，已对包括室内，室外，过亮，过暗等场景均可准确定位。提出了摄像头成像的人脸识别友好度概念，将摄像头成像参数映射至人脸识别友好度，为摄像头成像质量提供了一种具有语意含义的标准，可保证摄像头在该参数下可达到最大识别友好度，解决了摄像头成像的验收标准难的问题。

图3是根据本发明实施例的测试卡的示意图，如图3所示，为了符合监控场景要求，设计了一种手持式，适用于人脸识别任务的监控场景测试卡，通过摄像头拍摄测试卡，得到第一图像，根据第一图像确定摄像头的图像特征。图4是根据本发明实施例的图像特征提取的流程图，如图4所示，包括：

步骤S401，输入摄像头采集的包括测试卡的第一图像；

步骤S402，对所述第一图像中标准测试卡进行定位，得到标准测试卡的位置；

步骤S403，检测第一图像的清晰度、人脸大小；具体的，人脸大小通过对测试卡在图像上的尺寸大小可推算得到。

步骤S404，根据标准测试卡的位置确定色度测试卡的位置，并计算色度测试卡的色度值Chroma；

色度值Chroma可以通过以下公式计算：

其中，为被计算的色块对应色块的平方，为被计算的色块对应色块的平方，为计算模板色块对应的平方，为计算模板色块对应的平方。

步骤S405，根据标准测试卡的位置确定灰度测试卡的位置，并计算灰度测试卡的亮度值，并将色度值与亮度值之差确定为饱和度；

其中，摄像头的亮度的测试算法如下：

其中，n为灰度格，a_i为第i格的权重，L_i为第i格的亮度。清晰度测试卡通过定位棋盘格的位置，计算每个棋盘格的均值与方差，清晰度越高，方差越大，清晰度越低，方差越小。

步骤S406，输出第一图像的清晰度、人脸大小、亮度值、色度值，饱和度。

由于在监控摄像头下图像背景比较复杂，并且由于是手持式的，本发明实施例提供一种对场景鲁棒性极高的检测算法，通过对图像轮廓的检索获取候选区域，随后通过多级逻辑判断该候选区域是否为矩形。然而在实际使用中由于是手持测试卡，会存在很多偏移导致最终的测试卡分数不准确，因此加入了旋正与精细定位的操作，图5是根据本发明实施例的测试卡定位的流程图，如图5所示，包括以下步骤：

步骤S501，输入图像，即输入上述的第一图像；

步骤S502，设置二值化阈值；

步骤S503，判断是否检测到测试卡轮廓，在判断结果为是的情况下，执行步骤S504，否则执行步骤S502；

步骤S504，判断轮廓是否为矩形，在判断结果为是的情况下，执行步骤S505，否则执行步骤S502；

步骤S505，旋正测试卡，具体的，可以通过如下转换矩阵可以得到旋转后的测试卡图像：

其中，x，y为原始坐标，θ为旋转角度。随后通过寻找检测点附近的梯度信息对标定点进行精细定位，得到更准确的角点定位。

步骤S506，对旋正后的测试卡图像进行二次检索；

步骤S507，对该旋正后的测试卡图像中的测试卡进行精细定位；

步骤S508，读取测试卡的相关参数，并输出结果。

本发明实施例还可以绑定摄像头成像质量与人脸识别友好度，在通过测试卡获取到摄像头成像质量的相关参数后，如何制定验收标准是极为重要的一个环节。国际上通用的图像质量标准从未有考虑过摄像头成像质量对人脸识别的友好性，通过人脸质量分与人脸识别相似度，将摄像头的成像质量与人脸识别绑定到一起。具体的实施步骤如下：

步骤1、在测试卡旁边放入两张人脸照片并在旁边站一个真人对比，图6是根据本发明实施例的测试卡度数与人脸绑定的示意图，如图6所示，其目的是将人脸与测试卡放入同一环境下进行检测，绑定测试卡读数与人脸识别的友好程度。

步骤2、分别从测试卡读取摄像头参数信息，从人脸图获取人脸特征，通过人脸质量分和人脸识别相似度的概念，将测试卡的图像质量与人脸图像质量进行绑定。

步骤3、根据步骤1、2，可以获取到同一摄像头条件下，不同参数对应的测试卡读数与人脸质量分，根据绑定后的结果，可以确定摄像头参数在什么范围内，人脸识别友好度最佳，从而制定摄像头验收标准。

本发明实施例可用于摄像头成像质量的摄像头部署大规模验收，通过灰度，清晰度与色度测试卡，全自动获取摄像头亮度，色度，清晰度，人脸大小和饱和度参数；在监控场景背景较复杂的环境下，设计了一种全新的测试卡标定算法，该算法可以在复杂场景下捕捉测试卡位置并自动进行位置的二次修正。

本发明实施例提出人脸识别友好度的摄像头成像质量标准，通过该标准可保证摄像头成像质量对人脸识别算法最友好；对于运行了一段时间的方案，修正了检测算法的一些极端场景无法检出的问题，并提出了多场景标准，保证了大规模验收方案的可复用性；该算法保证了在人脸识别，客流建档，为后端算法提供高质量，符合算法要求的视频，从而从源头上提升算法效果。

本发明实施例还提供了一种摄像头的检测装置，图7是根据本发明实施例的摄像头的检测装置的框图，如图7所示，包括：

第一获取模块72，用于获取目标摄像头对测试卡拍摄得到的第一图像，其中，所述测试卡包括标准测试卡、色度测试卡以及灰度测试卡；

识别模块74，用于识别该第一图像中的该标准测试卡，并通过所述标准测试卡识别所述色度测试卡与所述灰度测试卡；

第一确定模块76，用于根据该标准测试卡、该色度测试卡以及该灰度测试卡确定该第一图像的目标图像质量特征；

第二确定模块78，用于根据该目标图像质量特征以及预先确定的图像质量标准确定该第一图像的成像质量检测结果。

图8是根据本发明优选实施例的摄像头的检测装置的框图一，如图8 所示，该识别模块74包括：

第一识别子模块82，用于对该第一图像中标准测试卡进行定位，以确定该标准测试卡的位置，并识别该标准测试卡；

第一确定子模块84，用于根据该标准测试卡的位置确定该色度测试卡的位置以及该灰度测试卡的位置；

第二识别子模块86，用于根据该色度测试卡的位置识别该色度测试卡，以及根据该灰度测试卡的位置识别该灰度测试卡。

可选地，该第一识别子模块82包括：

检索单元，用于对该第一图像的图像轮廓进行检索，以确定该第一图像中包含第一测试卡图像的目标区域；

判断单元，用于通过多级逻辑判断该第一测试卡图像是否为矩形；

转换单元，用于在判断结果为是的情况下，将该目标区域中的该第一测试卡图像进行转换，得到转换后的第二测试卡图像；

第一定位单元，用于对该第二测试卡图像中该标准测试卡进行定位，以确定该标准测试卡的位置。

图9是根据本发明优选实施例的摄像头的检测装置的框图二，如图9 所示，该第一确定模块76包括：

预估子模块92，用于根据该标准测试卡预估该目标摄像头采集人脸的人脸大小；

第二确定子模块94，用于根据该灰度测试卡确定该目标摄像头的亮度值；

第三确定子模块96，用于根据该色度测试卡确定该目标摄像头的清晰度，并根据该目标摄像头的亮度值以及该色度测试卡确定该目标摄像头的色彩饱和度，其中，该目标图像质量特征包括该清晰度、该人脸大小、该色彩饱和度以及该亮度值。

可选地，该预估子模块92包括：

第一获取单元，用于获取该标准测试卡的大小；

第一确定单元，用于将该标准测试卡的大小与预先存储的标准测试卡大小与标准人脸大小的比值的乘积确定为该目标摄像头采集人脸的人脸大小。

可选地，该第三确定子模块96包括：

第二定位单元，用于对该色度测试卡中所有棋盘格进行定位，确定每个棋盘格的位置信息；

第二确定单元，用于根据该每个棋盘格的位置信息确定该每个棋盘格的像素值；

计算单元，用于根据该每个棋盘格的像素值计算该色度测试卡中所有棋盘格的像素值的均值或方差；

第三确定单元，用于根据预先存储的色度测试卡的像素值均值或方差与摄像头的清晰度的映射关系确定该色度测试卡中所有棋盘格的像素值的均值或方差对应的该目标摄像头的清晰度。

可选地，该第二确定子模块94包括：

第三定位单元，用于对该灰度测试卡中的灰度格进行定位，确定每个灰度格的位置信息；

第二获取单元，用于根据该每个灰度格的位置信息获取该每个灰度格的权重与亮度；

第四确定单元，用于将该每个灰度格的权重与亮度的乘积之和确定为该目标摄像头的亮度值。

可选地，该第三确定子模块96包括：

第五确定单元，用于通过以下方式根据该色度测试卡确定该目标摄像头的色度值：

其中，该分别为将第一图像从RGB空间转换到LAB空间下的颜色对立维度a、b对应的色度值，为标准图像在LAB空间下的颜色对立维度a、b对应的色度值；

第六确定单元，用于将该目标摄像头的该色度值与该亮度值之差确定为该目标摄像头的色彩饱和度。

可选地，该装置还包括：

第二获取模块，用于在不同拍摄条件下获取该目标摄像头对该测试卡、一个或多个人脸图像、目标对象拍摄得到的多个第二图像；

第三获取模块，用于分别通过该测试卡获取该多个第二图像中每个第二图像的图像质量特征，其中，该图像质量特征包括该清晰度、该人脸大小、该色彩饱和度以及该亮度值；

人脸识别模块，用于分别对该多个第二图像进行人脸识别，得到该目标对象的第一人脸特征，以及该一个或多个人脸图像的第二人脸特征；

第三确定模块，用于分别确定该多个第二图像中该目标对象的第一人脸特征与该目标对应的标准人脸特征的第一相似度，以及该一个或多个人脸图像的第二人脸特征与该一个或多个人脸图像的标准人脸特征的第二相似度；

计算模块，用于分别计算该多个第二图像中的该第一相似度与该第二相似度的平均相似度；

第四确定模块，用于根据该多个第二图像中的该平均相似度确定该图像质量标准中图像质量特征的范围。

可选地，该第四确定模块包括：

第四确定子模块，用于将该多个第二图像中最大平均相似度对应的图像质量特征确定为第一标准图像质量特征；

第五确定子模块，用于将该多个第二图像中最小平均相似度对应的图像质量特征确定为第二标准图像质量特征；

第六确定子模块，用于确定该图像质量标准中图像质量特征的范围为大于或等于该第二标准图像质量特征，且小于或等于该第二标准图像质量特征。

根据本发明实施例的又一个方面，还提供了一种用于实施上述摄像头的检测方法的电子装置，如图10所示，该电子装置包括存储器1002和处理器1004，该存储器1002中存储有计算机程序，该处理器1004被设置为通过计算机程序执行上述任一项方法实施例中的步骤。

可选地，在本实施例中，上述电子装置可以位于计算机网络的多个网络设备中的至少一个网络设备。

可选地，在本实施例中，上述处理器可以被设置为通过计算机程序执行以下步骤：

S11，获取目标摄像头对测试卡拍摄得到的第一图像，其中，该测试卡包括标准测试卡、色度测试卡以及灰度测试卡；

S12，识别该第一图像中的该标准测试卡，并通过该标准测试卡识别该色度测试卡与该灰度测试卡；

S13，根据该标准测试卡、该色度测试卡以及该灰度测试卡确定该第一图像的目标图像质量特征；

S14，根据该目标图像质量特征以及预先确定的图像质量标准确定该第一图像的成像质量检测结果。

可选地，本领域普通技术人员可以理解，图10所示的结构仅为示意，电子装置也可以是智能手机(如Andro标识手机、iOS手机等)、平板电脑、掌上电脑以及移动互联网设备(Mobile Internet Devices，M标识)、 PAD等终端设备。图10其并不对上述电子装置的结构造成限定。例如，电子装置还可包括比图10中所示更多或者更少的组件(如网络接口等)，或者具有与图10所示不同的配置。

其中，存储器1002可用于存储软件程序以及模块，如本发明实施例中的摄像头的检测方法和装置对应的程序指令/模块，处理器1004通过运行存储在存储器1002内的软件程序以及模块，从而执行各种功能应用以及数据处理，即实现上述的摄像头的检测方法。存储器1002可包括高速随机存储器，还可以包括非易失性存储器，如一个或者多个磁性存储装置、闪存、或者其他非易失性固态存储器。在一些实例中，存储器1002可进一步包括相对于处理器1004远程设置的存储器，这些远程存储器可以通过网络连接至终端。上述网络的实例包括但不限于互联网、企业内部网、局域网、移动通信网及其组合。其中，存储器1002具体可以但不限于用于加密密钥(包括第一加密密钥、第二加密密钥等)与解密密钥(包括第一解密密钥、第二解密密钥等)等信息。作为一种示例，如图10所示，上述存储器1002中可以但不限于包括上述摄像头的检测装置中的第一获取模块72、识别模块74、第一确定模块76以及第二确定模块78。此外，还可以包括但不限于上述摄像头的检测装置一中的其他模块单元，本示例中不再赘述。

可选地，上述的传输装置1006用于经由一个网络接收或者发送数据。上述的网络具体实例可包括有线网络及无线网络。在一个实例中，传输装置1006包括一个网络适配器(Network Interface Controller，NIC)，其可通过网线与其他网络设备与路由器相连从而可与互联网或局域网进行通讯。在一个实例中，传输装置1006为射频(Radio Frequency，RF)模块，其用于通过无线方式与互联网进行通讯。

此外，上述电子装置还包括：显示器1008，用于显示上述媒体资源；和连接总线1010，用于连接上述电子装置中的各个模块部件。

根据本发明的实施例的又一方面，还提供了一种计算机可读的存储介质，该存储介质中存储有计算机程序，其中，该计算机程序被设置为运行时执行上述任一项方法实施例中的步骤。

可选地，在本实施例中，上述存储介质可以被设置为存储用于执行以下步骤的计算机程序：

S11，获取目标摄像头对测试卡拍摄得到的第一图像，其中，该测试卡包括标准测试卡、色度测试卡以及灰度测试卡；

S12，识别该第一图像中的该标准测试卡，并通过该标准测试卡识别该色度测试卡与该灰度测试卡；

S13，根据该标准测试卡、该色度测试卡以及该灰度测试卡确定该第一图像的目标图像质量特征；

S14，根据该目标图像质量特征以及预先确定的图像质量标准确定该第一图像的成像质量检测结果。

可选地，在本实施例中，本领域普通技术人员可以理解上述实施例的各种方法中的全部或部分步骤是可以通过程序来指令终端设备相关的硬件来完成，该程序可以存储于一计算机可读存储介质中，存储介质可以包括：闪存盘、只读存储器(Read-Only Memory，ROM)、随机存取器(Random Access Memory，RAM)、磁盘或光盘等。

上述本发明实施例序号仅仅为了描述，不代表实施例的优劣。

上述实施例中的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，可以存储在上述计算机可读取的存储介质中。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以软件产品的形式体现出来，该计算机软件产品存储在存储介质中，包括若干指令用以使得一台或多台计算机设备(可为个人计算机、服务器或者网络设备等)执行本发明各个实施例所述方法的全部或部分步骤。

在本发明的上述实施例中，对各个实施例的描述都各有侧重，某个实施例中没有详述的部分，可以参见其他实施例的相关描述。

在本申请所提供的几个实施例中，应该理解到，所揭露的客户端，可通过其它的方式实现。其中，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，例如多个单元或组件可以结合或者可以集成到另一个***，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，单元或模块的间接耦合或通信连接，可以是电性或其它的形式。

所述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。

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。

以上所述仅是本发明的优选实施方式，应当指出，对于本技术领域的普通技术人员来说，在不脱离本发明原理的前提下，还可以做出若干改进和润饰，这些改进和润饰也应视为本发明的保护范围。

Claims (15)

1.一种摄像头的检测方法，其特征在于，包括：

获取目标摄像头对测试卡拍摄得到的第一图像，其中，所述测试卡包括标准测试卡、色度测试卡以及灰度测试卡；

识别所述第一图像中的所述标准测试卡，并通过所述标准测试卡识别所述色度测试卡与所述灰度测试卡；

根据所述标准测试卡、所述色度测试卡以及所述灰度测试卡确定所述第一图像的目标图像质量特征；

根据所述目标图像质量特征以及预先确定的图像质量标准确定所述第一图像的成像质量检测结果。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，识别所述第一图像中的所述标准测试卡，并通过所述标准测试卡识别所述色度测试卡与所述灰度测试卡包括：

对所述第一图像中标准测试卡进行定位，以确定所述标准测试卡的位置，并识别所述标准测试卡；

根据所述标准测试卡的位置确定所述色度测试卡的位置以及所述灰度测试卡的位置；

根据所述色度测试卡的位置识别所述色度测试卡，以及根据所述灰度测试卡的位置识别所述灰度测试卡。

3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，识别所述测试卡中标准测试卡的位置包括：

对所述第一图像的图像轮廓进行检索，以确定所述第一图像中包含第一测试卡图像的目标区域；

通过多级逻辑判断所述第一测试卡图像是否为矩形；

在判断结果为是的情况下，将所述目标区域中的所述第一测试卡图像进行转换，得到转换后的第二测试卡图像；

对所述第二测试卡图像中所述标准测试卡进行定位，以确定所述标准测试卡的位置。

4.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，根据所述测试卡确定所述第一图像的目标图像质量特征包括：

根据所述标准测试卡预估所述目标摄像头采集人脸的人脸大小；

根据所述灰度测试卡确定所述目标摄像头的亮度值；

根据所述色度测试卡确定所述目标摄像头的清晰度，并根据所述目标摄像头的亮度值以及所述色度测试卡确定所述目标摄像头的色彩饱和度，其中，所述目标图像质量特征包括所述清晰度、所述人脸大小、所述色彩饱和度以及所述亮度值。

5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，根据所述标准测试卡预估所述目标摄像头采集人脸的人脸大小包括：

获取所述标准测试卡的大小；

将所述标准测试卡的大小与预先存储的标准测试卡大小与标准人脸大小的比值的乘积确定为所述目标摄像头采集人脸的人脸大小。

6.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，根据所述色度测试卡确定所述目标摄像头的清晰度包括：

对所述色度测试卡中所有棋盘格进行定位，确定每个棋盘格的位置信息；

根据所述每个棋盘格的位置信息确定所述每个棋盘格的像素值；

根据所述每个棋盘格的像素值计算所述色度测试卡中所有棋盘格的像素值的均值或方差；

根据预先存储的色度测试卡的像素值均值或方差与摄像头的清晰度的映射关系确定所述色度测试卡中所有棋盘格的像素值的均值或方差对应的所述目标摄像头的清晰度。

7.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，根据所述灰度测试卡确定所述目标摄像头的亮度值包括：

对所述灰度测试卡中的灰度格进行定位，确定每个灰度格的位置信息；

根据所述每个灰度格的位置信息获取所述每个灰度格的权重与亮度；

将所述每个灰度格的权重与亮度的乘积之和确定为所述目标摄像头的亮度值。

8.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，根据所述目标摄像头的亮度值以及所述色度测试卡确定所述目标摄像头的色彩饱和度包括：

通过以下方式根据所述色度测试卡确定所述目标摄像头的色度值：

其中，所述分别为将第一图像从RGB空间转换到颜色对立空间LAB空间下的颜色对立维度a、b对应的色度值，为标准图像在LAB空间下的颜色对立维度a、b对应的色度值；

将所述目标摄像头的所述色度值与所述亮度值之差确定为所述目标摄像头的色彩饱和度。

9.根据权利要求1至8中任一项所述的方法，其特征在于，在通过目标摄像头采集包括测试卡的第一图像之前，所述方法还包括：

在不同拍摄条件下获取所述目标摄像头对所述测试卡、一个或多个人脸图像、目标对象拍摄得到的多个第二图像；

分别通过所述测试卡获取所述多个第二图像中每个第二图像的图像质量特征，其中，所述图像质量特征包括所述清晰度、所述人脸大小、所述色彩饱和度以及所述亮度值；

分别对所述多个第二图像进行人脸识别，得到所述目标对象的第一人脸特征，以及所述一个或多个人脸图像的第二人脸特征；

分别确定所述多个第二图像中所述目标对象的第一人脸特征与所述目标对应的标准人脸特征的第一相似度，以及所述一个或多个人脸图像的第二人脸特征与所述一个或多个人脸图像的标准人脸特征的第二相似度；

分别计算所述多个第二图像中的所述第一相似度与所述第二相似度的平均相似度；

根据所述多个第二图像中的所述平均相似度确定所述图像质量标准中图像质量特征的范围。

10.根据权利要求9所述的方法，其特征在于，根据所述多个第二图像中的所述平均相似度确定所述图像质量标准中图像质量特征的范围包括：

将所述多个第二图像中最大平均相似度对应的图像质量特征确定为第一标准图像质量特征；

将所述多个第二图像中最小平均相似度对应的图像质量特征确定为第二标准图像质量特征；

确定所述图像质量标准中图像质量特征的范围为大于或等于所述第二标准图像质量特征，且小于或等于所述第二标准图像质量特征。

11.一种摄像头的检测装置，其特征在于，包括：

第一获取模块，用于获取目标摄像头对测试卡拍摄得到的第一图像，其中，所述测试卡包括标准测试卡、色度测试卡以及灰度测试卡；

识别模块，用于识别所述第一图像中的所述标准测试卡，并通过所述标准测试卡识别所述色度测试卡与所述灰度测试卡；

第一确定模块，用于根据所述标准测试卡、所述色度测试卡以及所述灰度测试卡确定所述第一图像的目标图像质量特征；

第二确定模块，用于根据所述目标图像质量特征以及预先确定的图像质量标准确定所述第一图像的成像质量检测结果。

12.根据权利要求11所述的装置，其特征在于，所述识别模块包括：

第一识别子模块，用于对所述第一图像中标准测试卡进行定位，以确定所述标准测试卡的位置，并识别所述标准测试卡；

第一确定子模块，用于根据所述标准测试卡的位置确定所述色度测试卡的位置以及所述灰度测试卡的位置；

第二识别子模块，用于根据所述色度测试卡的位置识别所述色度测试卡，以及根据所述灰度测试卡的位置识别所述灰度测试卡。

13.根据权利要求12所述的装置，其特征在于，所述第一识别子模块包括：

检索单元，用于对所述第一图像的图像轮廓进行检索，以确定所述第一图像中包含第一测试卡图像的目标区域；

判断单元，用于通过多级逻辑判断所述第一测试卡图像是否为矩形；

转换单元，用于在判断结果为是的情况下，将所述目标区域中的所述第一测试卡图像进行转换，得到转换后的第二测试卡图像；

第一定位单元，用于对所述第二测试卡图像中所述标准测试卡进行定位，以确定所述标准测试卡的位置。

14.一种计算机可读的存储介质，所述存储介质包括存储的程序，其中，所述程序运行时执行上述权利要求1至10任一项中所述的方法。

15.一种电子装置，包括存储器和处理器，其特征在于，所述存储器中存储有计算机程序，所述处理器被设置为通过所述计算机程序执行所述权利要求1至10任一项中所述的方法。