画面质量检测方法、装置、设备及存储介质与流程

1.本技术实施例涉及计算机技术领域，特别涉及一种画面质量检测方法、装置、设备及存储介质。


背景技术：

2.随着计算机技术的发展，各种各样的应用逐渐兴起，例如游戏应用、社交应用程序、视频应用等。为了确保应用具有良好的显示性能，需要对应用的画面质量进行检测。
3.相关技术中，测试人员通过查看该应用所显示的画面，对该应用的画面质量进行评价，从而人工完成画面质量检测。但是，该方法过度依赖人的主观感受，导致画面质量检测的准确性较低。


技术实现要素：

4.本技术实施例提供了一种画面质量检测方法、装置、设备及存储介质，能够提高画面质量检测的准确性。所述技术方案如下：
5.一方面，提供了一种画面质量检测方法，所述方法包括：
6.获取运行指示信息；
7.按照所述运行指示信息，分别运行参考应用和目标应用，得到参考图像和目标图像，其中，所述参考图像是由所述参考应用在运行过程中产生的，所述目标图像是由所述目标应用在运行过程中产生的，所述参考应用与所述目标应用是相同应用的不同版本；
8.将所述目标图像与所述参考图像进行对比，得到所述目标图像的画面质量检测结果，所述画面质量检测结果用于表示所述目标应用的画面质量。
9.可选地，所述画面质量检测结果包括多个质量等级和每个质量等级对应的分值，所述质量等级对应的分值表示所述目标图像的画面质量属于所述质量等级的可能性，所述将所述目标图像与所述参考图像进行对比，得到所述目标图像的画面质量检测结果之后，所述方法还包括：
10.将所述画面质量检测结果中的最高分值对应的质量等级，确定为所述目标图像的画面质量所属的质量等级。
11.另一方面，提供了一种画面质量检测装置，所述装置包括：
12.信息获取模块，用于获取运行指示信息；
13.图像生成模块，用于按照所述运行指示信息，分别运行参考应用和目标应用，得到参考图像和目标图像，其中，所述参考图像是由所述参考应用在运行过程中产生的，所述目标图像是由所述目标应用在运行过程中产生的，所述参考应用与所述目标应用是相同应用的不同版本；
14.画面质量检测模块，用于将所述目标图像与所述参考图像进行对比，得到所述目标图像的画面质量检测结果，所述画面质量检测结果用于表示所述目标应用的画面质量。
15.可选地，所述运行指示信息包括操作标识，所述图像生成模块，包括：
16.第一生成单元，用于在所述参考应用中执行所述操作标识指示的操作，对所得到的画面进行截图，得到所述参考图像；
17.第二生成单元，用于在所述目标应用中执行所述操作标识指示的操作，对所得到的画面进行截图，得到所述目标图像。
18.可选地，所述参考应用和所述目标应用包括虚拟场景，所述操作标识用于指示所述虚拟场景中的虚拟对象执行的操作，所述第一生成单元，用于在所述参考应用中，控制所述虚拟场景中的所述虚拟对象执行所述操作标识指示的操作，对所得到的画面进行截图，得到所述参考图像；
19.所述第二生成单元，用于在所述目标应用中，控制所述虚拟场景中的所述虚拟对象执行所述操作标识指示的操作，对所得到的画面进行截图，得到所述目标图像。
20.可选地，所述运行指示信息包括多个操作时间点以及至少一个操作时间点对应的操作标识；
21.所述第一生成单元，用于在所述参考应用中，每次到达一个所述操作时间点，执行所述操作时间点对应的所述操作标识指示的操作，对所得到的画面进行截图，得到所述操作时间点对应的参考图像；
22.所述第二生成单元，用于在所述目标应用中，每次到达一个所述操作时间点，执行所述操作时间点对应的所述操作标识指示的操作，对所得到的画面进行截图，得到所述操作时间点对应的目标图像。
23.可选地，所述装置还包括：
24.信息生成模块，用于响应于所述参考应用中的操作指令，在所述参考应用中执行所述操作指令对应的操作，并生成所述运行指示信息，所述运行指示信息包括所述操作对应的操作标识。
25.可选地，所述参考应用和所述目标应用包括虚拟场景，所述运行指示信息包括虚拟对象在所述虚拟场景中的位置，所述图像生成模块，包括：
26.第一生成单元，用于在所述参考应用中，控制所述虚拟场景中的所述虚拟对象显示于所述位置，对所得到的画面进行截图，得到所述参考图像；
27.第二生成单元，用于在所述目标应用中，控制所述虚拟场景中的所述虚拟对象显示于所述位置，对所得到的画面进行截图，得到所述目标图像。
28.可选地，所述运行指示信息包括多个显示时间点以及每个显示时间点对应的位置；
29.所述第一生成单元，用于在所述参考应用中，每次到达一个所述显示时间点，控制所述虚拟对象显示于所述显示时间点对应的位置，对所得到的画面进行截图，得到所述显示时间点对应的参考图像；
30.所述第二生成单元，用于在所述目标应用中，每次到达一个所述显示时间点，控制所述虚拟对象显示于所述显示时间点对应的位置，对所得到的画面进行截图，得到所述显示时间点对应的目标图像。
31.可选地，所述运行指示信息还包括目标操作标识，所述目标操作标识用于指示所述虚拟对象在所述位置执行的操作；
32.所述第一生成单元，用于在所述参考应用中，控制所述虚拟对象显示于所述位置，
并控制所述虚拟对象在所述位置执行所述目标操作标识指示的操作，对所得到的画面进行截图，得到所述参考图像；
33.所述第二生成单元，用于在所述目标应用中，控制所述虚拟对象显示于所述位置，并控制所述虚拟对象在所述位置执行所述目标操作标识指示的操作，对所得到的画面进行截图，得到所述目标图像。
34.可选地，所述装置还包括：
35.信息生成模块，用于响应于所述参考应用中的操作指令，在所述参考应用中，控制所述虚拟场景中的所述虚拟对象执行所述操作指令对应的操作；
36.所述信息生成模块，还用于获取所述虚拟对象在所述虚拟场景中的位置，并生成所述运行指示信息，所述运行指示信息包括所述位置。
37.可选地，所述图像生成模块，包括：
38.图像对生成单元，用于按照所述运行指示信息，分别运行所述参考应用和所述目标应用，得到多个时间点分别对应的图像对，所述图像对包括候选参考图像和候选目标图像，所述候选参考图像是由所述参考应用在所述时间点产生的，所述候选目标图像是由所述目标应用在所述时间点产生的；
39.相似度确定单元，用于确定每个所述图像对中的所述候选参考图像与所述候选目标图像之间的相似度；
40.图像对筛选单元，用于在多个所述图像对中，筛选出对应的相似度符合目标条件的图像对；
41.图像获取单元，用于从筛选出的所述图像对中获取所述参考图像和所述目标图像。
42.可选地，所述相似度确定单元，用于：
43.将所述候选参考图像划分为多个参考图像块，将所述候选目标图像划分为多个目标图像块，所述参考图像块与所述目标图像块一一对应；
44.确定每个所述参考图像块与对应的所述目标图像块之间的相似度；
45.将多个相似度中的最小相似度，确定为所述候选参考图像与所述候选目标图像之间的相似度。
46.可选地，所述画面质量检测模块，包括：
47.图像划分单元，用于将所述参考图像划分为多个参考图像块，将所述目标图像划分为多个目标图像块，所述目标图像块与所述参考图像块一一对应；
48.图像块对比单元，用于将多个所述目标图像块与对应的所述参考图像块进行对比，得到多个所述目标图像块的画面质量检测结果；
49.融合单元，用于将多个所述目标图像块的画面质量检测结果进行融合，得到所述目标图像的画面质量检测结果。
50.可选地，所述画面质量检测模块，包括：
51.模型调用单元，用于调用画面质量检测模型，将所述目标图像与所述参考图像进行对比，得到所述画面质量检测结果。
52.可选地，所述画面质量检测模型包括特征提取网络、特征融合网络和特征检测网络，所述模型调用单元，用于：
53.调用所述特征提取网络，对所述参考图像和所述目标图像进行特征提取，得到所述参考图像的第一画面质量特征和所述目标图像的第二画面质量特征；
54.调用所述特征融合网络，对所述第一画面质量特征、所述第二画面质量特征以及所述第一画面质量特征与所述第二画面质量特征之间的差异特征进行融合，得到融合特征；
55.调用所述特征检测网络，对所述融合特征进行检测，得到所述画面质量检测结果。
56.可选地，所述特征提取网络包括第一提取层和第二提取层，所述模型调用单元，用于：
57.调用所述第一提取层，对所述参考图像进行特征提取，得到所述第一画面质量特征；
58.调用所述第二提取层，对所述目标图像进行特征提取，得到所述第二画面质量特征。
59.可选地，所述装置还包括模型训练模块，用于：
60.获取样本参考图像、样本目标图像以及所述样本目标图像的样本画面质量检测结果；
61.调用所述画面质量检测模型，将所述样本目标图像与所述样本参考图像进行对比，得到所述样本目标图像的画面质量检测结果；
62.基于所述样本目标图像的画面质量检测结果以及所述样本画面质量检测结果，训练所述画面质量检测模型。
63.可选地，所述画面质量检测结果包括多个质量等级和每个质量等级对应的分值，所述质量等级对应的分值表示所述目标图像的画面质量属于所述质量等级的可能性，所述装置还包括：
64.质量等级确定模块，用于将所述画面质量检测结果中的最高分值对应的质量等级，确定为所述目标图像的画面质量所属的质量等级。
65.另一方面，提供了一种计算机设备，所述计算机设备包括处理器和存储器，所述存储器中存储有至少一条计算机程序，所述至少一条计算机程序由所述处理器加载并执行以实现如上述方面所述的画面质量检测方法所执行的操作。
66.另一方面，提供了一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质中存储有至少一条计算机程序，所述至少一条计算机程序由处理器加载并执行以实现如上述方面所述的画面质量检测方法所执行的操作。
67.另一方面，提供了一种计算机程序产品，包括计算机程序，所述计算机程序由处理器加载并执行，以实现如上述方面所述的画面质量检测方法所执行的操作。
68.本技术实施例提供的方法、装置、设备及存储介质，为了检测目标应用的画面质量，引入了与目标应用属于相同应用但属于不同版本的参考应用，按照相同的运行指示信息，分别运行参考应用和该目标应用，从而自动生成了参考图像和目标图像，并以参考图像作为对比标准，对目标图像进行画面质量检测，得到目标图像的画面质量检测结果，由于该目标图像是目标应用产生的，因此该画面质量检测结果能够表示该目标应用的画面质量，从而提供了一种有参考的画面质量检测方法，能够提高画面质量检测的准确性。
附图说明
69.为了更清楚地说明本技术实施例中的技术方案，下面将对实施例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技术实施例的一些实施例，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。
70.图1是本技术实施例提供的一种实施环境的示意图；
71.图2是本技术实施例提供的一种画面质量检测方法的流程图；
72.图3是本技术实施例提供的另一种画面质量检测方法的流程图；
73.图4是本技术实施例提供的一种参考图像的示意图；
74.图5是本技术实施例提供的另一种参考图像的示意图；
75.图6是本技术实施例提供的又一种画面质量检测方法的流程图；
76.图7是本技术实施例提供的再一种画面质量检测方法的流程图；
77.图8是本技术实施例提供的一种参考图像和目标图像的示意图；
78.图9是本技术实施例提供的再一种画面质量检测方法的流程图；
79.图10是本技术实施例提供的一种画面质量检测模型的结构示意图；
80.图11是本技术实施例提供的再一种画面质量检测方法的流程图；
81.图12是本技术实施例提供的一种画面质量检测模型的训练方法的流程图；
82.图13是本技术实施例提供的再一种画面质量检测方法的流程图；
83.图14是本技术实施例提供的一种画面质量检测装置的结构示意图；
84.图15是本技术实施例提供的另一种画面质量检测装置的结构示意图；
85.图16是本技术实施例提供的一种终端的结构示意图；
86.图17是本技术实施例提供的一种服务器的结构示意图。
具体实施方式
87.为使本技术实施例的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合附图对本技术实施方式作进一步地详细描述。
88.可以理解，本技术所使用的术语“第一”、“第二”等可在本文中用于描述各种概念，但除非特别说明，这些概念不受这些术语限制。这些术语仅用于将一个概念与另一个概念区分。举例来说，在不脱离本技术的范围的情况下，可以将第一画面质量特征称为第二画面质量特征，且类似地，可将第二画面质量特征称为第一画面质量特征。
89.其中，至少一个是指一个或者一个以上，例如，至少一个时间点可以是一个时间点、两个时间点、三个时间点等任一大于等于一的整数个时间点。多个是指两个或者两个以上，例如，多个时间点可以是两个时间点、三个时间点等任一大于等于二的整数个时间点。每个是指至少一个中的每一个，例如，每个时间点是指多个时间点中的每一个时间点，若多个时间点为3个时间点，则每个时间点是指3个时间点中的每一个时间点。
90.可以理解的是，在本技术的实施方式中，涉及到用户信息或者运行指示信息等相关的数据，当本技术以上实施例运用到具体产品或技术中时，需要获得用户许可或者同意，且相关数据的收集、使用和处理需要遵守相关国家和地区的相关法律法规和标准。
91.人工智能(artificial intelligence，ai)是利用数字计算机或者数字计算机控
制的机器模拟、延伸和扩展人的智能，感知环境、获取知识并使用知识获得最佳结果的理论、方法、技术及应用系统。换句话说，人工智能是计算机科学的一个综合技术，它企图了解智能的实质，并生产出一种新的能以人类智能相似的方式做出反应的智能机器。人工智能也就是研究各种智能机器的设计原理与实现方法，使机器具有感知、推理与决策的功能。
92.人工智能技术是一门综合学科，涉及领域广泛，既有硬件层面的技术也有软件层面的技术。人工智能基础技术一般包括如传感器、专用人工智能芯片、云计算、分布式存储、大数据处理技术、操作/交互系统、机电一体化等技术。人工智能软件技术主要包括计算机视觉技术、语音处理技术、自然语言处理技术以及机器学习/深度学习、自动驾驶、智慧交通等几大方向。
93.机器学习((machine learning，ml)是一门多领域交叉学科，涉及概率论、统计学、逼近论、凸分析、算法复杂度理论等多门学科。专门研究计算机怎样模拟或实现人类的学习行为，以获取新的知识或技能，重新组织已有的知识结构使之不断改善自身的性能。机器学习是人工智能的核心，是使计算机具有智能的根本途径，其应用遍及人工智能的各个领域。机器学习和深度学习通常包括人工神经网络、置信网络、强化学习、迁移学习、归纳学习、示教学习等技术。
94.计算机视觉技术(computer vision，cv)是一门研究如何使机器“看”的科学，更进一步的说，就是指用摄影机和电脑代替人眼对目标进行识别和测量等机器视觉，并进一步做图形处理，使电脑处理成为更适合人眼观察或传送给仪器检测的图像。作为一个科学学科，计算机视觉研究相关的理论和技术，试图建立能够从图像或者多维数据中获取信息的人工智能系统。计算机视觉技术通常包括图像处理、图像识别、图像语义理解、图像检索、ocr(optical character recognition，光学字符识别)、视频处理、视频语义理解、视频内容/行为识别、三维物体重建、3d(3-dimension，三维)技术、虚拟现实、增强现实、同步定位与地图构建、自动驾驶、智慧交通等技术，还包括常见的人脸识别、指纹识别等生物特征识别技术。
95.以下将基于人工智能技术和计算机视觉技术，对本技术实施例提供的质量检测方法进行说明。
96.本技术实施例提供的画面质量检测方法，由计算机设备执行。该计算机设备上能够安装参考应用或者目标应用，该参考应用和目标应用是相同应用的不同版本。该计算机设备用于按照运行指示信息，分别运行该参考应用和目标应用，得到参考图像和目标图像，将目标图像与参考图像进行对比，得到目标图像的画面质量检测结果。由于该目标图像是目标应用产生的图像，因此该画面质量检测结果能够表示该目标应用的画面质量。
97.在一种可能实现方式中，该计算机设备为终端，例如该终端为智能手机、平板电脑、笔记本电脑、台式计算机、智能音箱、智能手表或者车载终端等。或者，该计算机设备为服务器，该服务器可以是独立的物理服务器，也可以是多个物理服务器构成的服务器集群或者分布式系统，还可以是提供云服务、云数据库、云计算、云函数、云存储、网络服务、云通信、中间件服务、域名服务、安全服务、cdn(content delivery network，内容分发网络)、以及大数据和人工智能平台等基础云计算服务的云服务器。
98.在一种可能实现方式中，该参考应用和目标应用为游戏应用、视频应用、内容分享应用或者其他类型的应用等，该参考应用和目标应用能够提供游戏功能、视频播放功能、点
评功能、购物功能或者导航功能等。可选地，该参考应用和目标应用为计算机设备的操作系统中的应用，或者为第三方提供的应用。
99.在一种可能实现方式中，如图1所示，该计算机设备包括第一设备101和第二设备102。第一设备101以及第二设备102之间可以通过有线或无线通信方式进行直接或间接地连接，例如，第一设备101为终端，第二设备102为服务器，或者第一设备101和第二设备102均为终端，本技术实施例在此不做限制。
100.其中，第一设备101上能够安装参考应用和目标应用，第一设备101用于按照运行指示信息，分别运行该参考应用和目标应用，得到参考图像和目标图像，向第二设备102发送该参考图像和目标图像。第二设备102用于将接收到的目标图像与参考图像进行对比，得到目标图像的画面质量检测结果。
101.本技术实施例提供的画面质量检测方法可应用于对任一应用的画面质量进行检测的场景中。
102.例如，应用于对游戏应用的画面质量进行检测的场景中。同一游戏应用包括多个不同的版本，其中参考游戏应用是已经通过画面质量检测的合格版本，目标游戏应用是新研发的还未进行画面质量检测的待测试版本。为了对目标游戏应用进行画面质量检测，获取游戏指示信息，按照该游戏指示信息，分别在参考游戏应用和目标游戏应用中进行游戏对局，得到包括游戏画面的参考游戏图像和目标游戏图像，然后将目标游戏图像与参考游戏图像进行对比，得到目标游戏图像的画面质量检测结果，由于该目标游戏图像是目标游戏应用产生的图像，因此该画面质量检测结果能够表示该目标游戏应用的画面质量，从而实现对目标游戏应用的画面质量检测。
103.再例如，应用于对视频应用的画面质量进行检测的场景中。同一视频应用包括多个不同的版本，其中参考视频应用是已经通过画面质量检测的合格版本，目标视频应用是新研发的还未进行画面质量检测的待测试版本。为了对目标视频应用进行画面质量检测，获取播放指示信息，按照该播放指示信息，分别在参考视频应用和目标视频应用中播放同一个视频，得到包括视频画面的参考视频图像和目标视频图像，然后将目标视频图像与参考视频图像进行对比，得到目标视频图像的画面质量检测结果，由于该目标视频图像是目标视频应用产生的图像，因此该画面质量检测结果能够表示该目标视频应用的画面质量，从而实现对目标视频应用的画面质量检测。
104.除此之外，本技术实施例提供的画面质量检测方法还可以应用于其他任一需要检测应用的画面质量的场景中，例如应用于对内容分享应用或者导航应用等其他类型的应用进行画面质量检测的场景中，本技术实施例对此不做限定。
105.图2是本技术实施例提供的一种画面质量检测方法的流程图。本技术实施例由计算机设备执行，参见图2，该方法包括：
106.201、计算机设备获取运行指示信息。
107.本技术实施例中，计算机设备中能够安装参考应用或者目标应用，该参考应用和目标应用是相同应用的不同版本。例如，该参考应用是已经通过画面质量检测的历史版本，参考应用的画面质量可以作为参考标准，该目标应用是新研发的还未通过画面质量检测的版本，也即是目标应用为待进行画面质量检测的版本。其中，该参考应用和目标应用可以为各种类型的应用，例如该参考应用和目标应用是游戏应用、视频应用或者内容分享应用等。
108.计算机设备获取运行指示信息，该运行指示信息用于指示如何运行参考应用或者目标应用。该运行指示信息可以包括各种类型的信息，例如参考应用和目标应用为游戏应用，则该运行指示信息可以包括用于指示控制虚拟对象的信息，例如参考应用和目标应用为视频应用，则该运行指示信息可以包括用于指示播放某个视频的信息等。该运行指示信息的生成方式可以包括多种，例如该运行指示信息是根据历史运行记录生成的，或者该运行指示信息是由测试人员编写的运行脚本等，本技术实施例对此不做限定。
109.202、计算机设备按照运行指示信息，分别运行参考应用和目标应用，得到参考图像和目标图像。
110.计算机设备获取到运行指示信息后，按照该运行指示信息运行参考应用，得到参考图像，该参考图像是由参考应用在运行过程中产生的。计算机设备按照该运行指示信息运行目标应用，得到目标图像，该目标图像是由目标应用在运行过程中产生的。
111.其中，由于参考图像是由参考应用在运行过程中产生的，因此该参考图像的画面质量能够反映该参考应用的画面质量，该参考图像能够作为画面质量检测的参考标准。由于目标图像是由目标应用在运行过程中产生的，因此该目标图像的画面质量能够反映该目标应用的画面质量。
112.本技术实施例中，通过运行指示信息，能够自动生成用于作为参考标准的参考图像，并自动生成用于进行画面质量检测的目标图像，提供了一种生成参考图像和目标图像的自动化方式。
113.需要说明的是，由于参考应用和目标应用是不同版本的相同应用，因此在一种可能实现方式中，计算机设备先安装参考应用，按照该运行指示信息运行参考应用得到参考图像后，将该参考应用卸载，然后安装参考应用，按照该运行指示信息运行目标应用，得到目标图像。或者，计算机设备还可以先安装目标应用，按照该运行指示信息运行目标应用得到目标图像后，将该目标应用卸载，然后安装参考应用，按照该运行指示信息运行参考应用，得到参考图像。或者，在另一种可能实现方式中，在计算机设备能够同时安装参考应用和目标应用的情况下，还可以将参考应用和目标应用均安装在计算机设备中，从而计算机设备按照该运行指示信息，分别运行参考应用和目标应用，得到参考图像和目标图像。
114.203、计算机设备将目标图像与参考图像进行对比，得到目标图像的画面质量检测结果。
115.由于参考应用所产生的参考图像能够作为画面质量检测的参考标准，因此计算机设备通过将目标图像与参考图像进行对比，能够得到该目标图像的画面质量检测结果。例如，参考图像的画面质量为标准的画面质量，计算机设备通过将目标图像与参考图像进行对比，确定该目标图像与参考图像之间的差异，该目标图像与参考图像之间的差异越大，表示该目标图像的画面质量与标准的画面质量相差越大，该目标图像与参考图像之间的差异越小，表示该目标图像的画面质量与标准的画面质量相差越小。
116.其中，由于目标图像是由目标应用在运行过程中产生的，因此该目标图像的画面质量检测结果也用于表示该目标应用的画面质量。
117.本技术实施例提供的方法，为了检测目标应用的画面质量，引入了与目标应用属于相同应用但属于不同版本的参考应用，按照相同的运行指示信息，分别运行参考应用和该目标应用，从而自动生成了参考图像和目标图像，并以参考图像作为对比标准，对目标图
像进行画面质量检测，得到目标图像的画面质量检测结果，由于该目标图像是目标应用产生的，因此该画面质量检测结果能够表示该目标应用的画面质量，从而提供了一种有参考的画面质量检测方法，能够提高画面质量检测的准确性。
118.图3是本技术实施例提供的另一种画面质量检测方法的流程图。本技术实施例由计算机设备执行，参见图3，该方法包括：
119.301、计算机设备响应于参考应用中的操作指令，在参考应用中执行操作指令对应的操作，并生成运行指示信息，该运行指示信息包括该操作对应的操作标识。
120.计算机设备中能够安装参考应用或者目标应用，运行指示信息用于指示如何运行该参考应用或者目标应用，为了生成该运行指示信息，可以在测试人员的操作下运行该参考应用，从而将在参考应用运行过程中所执行的操作记录下来，作为运行指示信息。
121.因此，测试人员在计算机设备的参考应用中执行操作，计算机设备检测到测试人员的操作后，生成该操作对应的操作指令，响应于该操作指令，执行该操作指令对应的操作，从而生成包括该操作对应的操作标识的运行指示信息，后续即可根据运行指示信息中的操作标识所指示的操作，运行参考应用或者目标应用。可选地，该操作标识可以为该操作对应的操作函数的标识，操作函数用于控制在参考应用中执行该操作。例如，该操作标识为该操作对应的操作函数的名称等。
122.例如，该参考应用为社交应用，测试人员在参考应用中执行点击操作，该点击操作对应的操作指令为消息发送指令，则计算机设备响应于该消息发送指令，在参考应用中发送消息，并生成包括消息发送标识的运行指示信息，该消息发送标识用于指示发送消息的操作。再例如，该参考应用为游戏应用，测试人员在参考应用中执行滑动操作，该滑动操作对应的操作指令为移动指令，则计算机设备响应于该移动指令，在参考应用中控制虚拟对象移动，并生成包括移动标识的运行指示信息，该移动标识用于指示控制虚拟对象移动的操作。
123.在一种可能实现方式中，计算机设备生成该运行指示信息后，将该运行指示信息存储于本地，以便后续需要使用该运行指示信息时直接获取。在另一种可能实现方式中，计算机设备在生成该运行指示信息后，还可以将该运行指示信息发送给服务器，以便后续其他设备需要使用该运行指示信息时，向该服务器请求该运行指示信息。
124.需要说明的是，本技术实施例仅以一次操作为例，说明生成包括该操作对应的操作标识的运行指示信息的过程，而在另一实施例中，计算机设备会依次响应于参考应用中的多个操作指令，并且每次在参考应用中执行操作指令对应的操作后，均会将该操作对应的操作标识添加至该运行指示信息中，因此该运行指示信息中包括按顺序排列的多个操作标识。
125.需要说明的是，本技术实施例中仅以通过运行参考应用为例，说明生成运行指示信息的过程。在另一实施例中，由于仅需保证生成的运行指示信息，能够指示该参考应用和目标应用如何运行即可，因此计算机设备还可以通过运行与参考应用属于相同应用的其他版本的应用，生成该运行指示信息，例如计算机设备通过运行目标应用，生成该运行指示信息。
126.需要说明的是，本技术实施例仅以计算机设备自动生成运行指示信息为例进行说明，在另一实施例中，该运行指示信息还可以为测试人员编写的运行脚本，测试人员将该运
行脚本上传至计算机设备，则计算机设备无需执行该步骤301。
127.302、计算机设备获取运行指示信息。
128.当需要按照运行指示信息运行参考应用或者目标应用时，计算机设备获取该运行指示信息。可选地，该计算机设备中存储有该运行指示信息，则计算机设备直接在本地获取该运行指示信息即可。可选地，该运行指示信息存储于其他设备中，则计算机设备向该其他设备请求该运行指示信息。
129.在一种可能实现方式中，计算机设备安装有参考应用，响应于参考应用中的自动运行指令，计算机设备获取该运行指示信息，以便按照该运行指示信息自动运行该参考应用。或者，计算机设备安装有目标应用，响应于目标应用中的自动运行指令，计算机设备获取该运行指示信息，以便按照该运行指示信息自动运行该目标应用。
130.303、计算机设备在参考应用中执行该运行指示信息中的操作标识指示的操作，对所得到的画面进行截图，得到参考图像。
131.计算机设备安装有参考应用，获取到运行指示信息后，计算机设备获取该运行指示信息中的操作标识，确定该操作标识指示的操作，在该参考应用中执行该操作，从而在参考应用中显示执行该操作时的画面，并对该画面进行截图，得到参考图像，由于该参考图像是对参考应用的画面进行截图所得到的，因此该参考图像的画面质量能够表示该参考应用的画面质量。
132.本技术实施例中，通过运行指示信息中的操作标识，能够自动在参考应用中执行该操作标识指示的操作，从而自动生成用于作为参考标准的参考图像，无需用户手动操作该参考应用，提供了一种生成参考图像的自动化方式。
133.例如，该参考应用为社交应用，该操作标识指示的操作为发送消息的操作，则计算机设备在参考应用中发送消息，从而在参考应用中显示发送消息时的画面，并对该画面进行截图，得到该参考图像。
134.在另一种可能实现方式中，参考应用包括虚拟场景，该操作标识用于指示虚拟场景中的虚拟对象执行的操作。则计算机设备在参考应用中，控制虚拟场景中的虚拟对象执行操作标识指示的操作，对所得到的画面进行截图，得到参考图像。
135.例如，参考应用为游戏应用，参考应用中的虚拟场景为游戏场景，虚拟场景中的虚拟对象为游戏角色，该操作标识用于指示游戏场景中的游戏角色执行射击操作。则计算机设备在该游戏应用中，控制游戏场景中的游戏角色执行射击操作，从而在游戏应用中显示游戏角色进行射击时的游戏画面，并对该游戏画面进行截图，得到该参考图像。
136.在另一种可能实现方式中，该运行指示信息包括多个操作时间点以及至少一个操作时间点对应的操作标识。则计算机设备在参考应用中，每次到达一个操作时间点，执行操作时间点对应的操作标识指示的操作，对所得到的画面进行截图，得到操作时间点对应的参考图像。
137.其中，操作时间点为在参考应用中进行操作的时间点，例如该多个操作时间点的数量为10000个，分别为第0.1秒、第0.2秒、第0.3秒，直至第1000秒，也即是运行该参考应用的总时长为1000秒。该多个操作时间点中，至少一个操作时间点对应有操作标识，操作时间点对应的操作标识用于指示在该操作时间点所执行的操作，因此计算机设备在参考应用中，对于当前到达的操作时间点，在该操作时间点对应有操作标识的情况下，则执行该操作
标识指示的操作，在该操作时间点未对应有操作标识的情况下，则无需执行操作，并在参考应用中显示该操作时间点对应的画面，对该画面进行截图，得到该操作时间点对应的参考图像，因此计算机设备最终能够得到每个操作时间点对应的参考图像，从而得到多个参考图像。
138.例如，参考应用为游戏应用，第3个操作时间点对应有操作标识，该操作标识用于指示虚拟场景中的虚拟对象执行跳跃操作，第4-9个操作时间点未对应有操作标识，则计算机设备在到达第3个操作时间点时，控制虚拟对象执行跳跃操作，在到达第4个操作时间点时，该第4个操作时间点未对应有操作标识，且该跳跃操作还未完成，则计算机设备继续控制虚拟对象执行该跳跃操作，以此类推，直至虚拟对象完成该跳跃操作。例如，在到达第9个操作时间点时，该第9个操作时间点未对应有操作标识，且该跳跃操作已完成，则计算机设备控制虚拟对象保持当前的状态不进行改变即可。
139.图4是本技术实施例提供的一种参考图像的示意图，如图4所示，该参考图像为第n个操作时间点对应的参考图像，n为正整数，该参考图像中包括虚拟对象401，该虚拟对象401位于虚拟场景中的第一位置。在到达第n 1个操作时间点时，该第n 1个操作时间点对应的操作标识指示移动操作，则计算机设备控制虚拟对象401进行移动，使得该虚拟对象401从第一位置移动至了第二位置，并对所得到的画面进行截图，得到第n 1个操作时间点对应的参考图像。该第n 1个操作时间点对应的参考图像如图5所示，此时该参考图像中的虚拟对象401位于虚拟场景中的第二位置。
140.304、计算机设备在目标应用中执行该运行指示信息中的操作标识指示的操作，对所得到的画面进行截图，得到目标图像。
141.计算机设备安装有目标应用，获取到运行指示信息后，计算机设备获取该运行指示信息中的操作标识，确定该操作标识指示的操作，在该目标应用中执行该操作，从而在目标应用中显示执行该操作时的画面，并对该画面进行截图，得到目标图像，由于该目标图像是对目标应用的画面进行截图所得到的，因此该目标图像的画面质量能够表示该目标应用的画面质量，计算机设备对该目标图像进行画面质量检测即可。
142.本技术实施例中，通过运行指示信息中的操作标识，能够自动在目标应用中执行该操作标识指示的操作，从而自动生成用于进行画面质量检测的目标图像，无需用户手动操作该目标应用，提供了一种生成目标图像的自动化方式。
143.并且，由于参考应用是与目标应用属于相同应用的不同版本，因此直接按照相同的运行指示信息，分别运行参考应用和目标应用，生成参考图像和目标图像，使得该参考图像的内容与该目标图像的内容相似，从而保证了参考图像的内容与目标图像的内容的一致性，使得目标图像与参考图像的差异在于画面质量，以便于后续将参考图像作为参考标准，来检测目标图像的画面质量。
144.在一种可能实现方式中，参考应用和目标应用包括虚拟场景，操作标识用于指示虚拟场景中的虚拟对象执行的操作。则计算机设备在目标应用中，控制虚拟场景中的虚拟对象执行操作标识指示的操作，对所得到的画面进行截图，得到目标图像。
145.在另一种可能实现方式中，运行指示信息包括多个操作时间点以及至少一个操作时间点对应的操作标识。则计算机设备在目标应用中，每次到达一个操作时间点，执行操作时间点对应的操作标识指示的操作，对所得到的画面进行截图，得到操作时间点对应的目
标图像。
146.本技术实施例中，在运行指示信息包括多个操作时间点的情况下，计算机设备分别生成了每个操作时间点对应的参考图像，以及每个操作时间点对应的目标图像，使得参考图像与目标图像一一对应，以便于后续根据一一对应的参考图像，分别检测多个目标图像的画面质量。
147.其中，该步骤304中生成目标图像的具体过程，与上述步骤303中生成参考图像的具体过程同理，在此不再一一赘述。
148.305、计算机设备将参考图像划分为多个参考图像块，将目标图像划分为多个目标图像块，目标图像块与参考图像块一一对应。
149.计算机设备将参考图像划分为多个参考图像块，将目标图像划分为多个目标图像块，例如划分为100个或者200个等，本技术实施例不做限定。其中，目标图像中的某一位置上的目标图像块与参考图像块中该位置上的参考图像块对应。
150.例如，计算机设备将参考图像块划分为10*10的网格区域，将每个网格区域确定为一个参考图像块。计算机设备将目标图像块划分为10*10的网格区域，将每个网格区域确定为一个目标图像块。
151.306、计算机设备将多个目标图像块与对应的参考图像块进行对比，得到多个目标图像块的画面质量检测结果。
152.由于目标图像块在目标图像中的位置与该目标图像块对应的参考图像块在参考图像中的位置相同，而目标图像的内容与参考图像的内容相似，因此该目标图像块的内容与对应的参考图像块的内容相似，目标图像块与参考图像块的差异在于画面质量，因此为了对目标图像块的画面质量进行检测，可以以参考图像块作为画面质量检测的参考标准，将该目标图像块与对应的参考图像块进行对比，从而根据该目标图像块与参考图像块之间的差异，确定该目标图像块的画面质量检测结果，该画面质量检测结果用于表示目标图像块的画面质量。
153.在一种可能实现方式中，计算机设备从多个目标图像块中，选取目标数量个目标图像块，将该目标数量个目标图像块与对应的参考图像块进行对比，得到该目标数量个目标图像块的画面质量检测结果。例如，目标图像块的总数量为100个，计算机设备从中随机选取20个来进行画面质量检测。
154.本技术实施例中，将参考图像和目标图像分别划分为图像块，以图像块为单位进行画面质量检测，由于相比于图像来说，图像块的尺寸较小，因此能够降低画面质量检测的复杂度，从而提高画面质量检测的效率。
155.307、计算机设备将多个目标图像块的画面质量检测结果进行融合，得到目标图像的画面质量检测结果。
156.计算机设备在得到多个目标图像块的画面质量检测结果后，将该多个目标图像块的画面质量检测结果进行融合，从而得到该目标图像的画面质量检测结果。其中，由于目标图像是由目标应用在运行过程中产生的，因此该目标图像的画面质量检测结果也用于表示该目标应用的画面质量。本技术实施例中，考虑到应用的画面质量是影响用户体验的重要因素，以参考应用产生的参考图像作为画面质量检测的参考标准，对目标应用产生的目标图像进行画面质量检测，从而提供了一种有参考的、对应用的画面质量进行检测的方法，有
利于对画面质量进行检测的准确性。
157.在一种可能实现方式中，目标图像块的画面质量检测结果为质量检测数值，该质量检测数值用于表示目标图像块的画面质量，质量检测数值越大，表示该目标图像块的画面质量越好，质量检测数值越小，标识该目标图像块的画面质量越差。则计算机设备将多个目标图像块的质量检测数值进行融合，得到目标图像的质量检测数值。例如，计算机设备将该多个目标图像块的质量检测数值的平均值，确定为该目标图像的质量检测数值，或者将该多个目标图像块的质量检测数值的中值，确定为目标图像的质量检测数值，或者将该多个目标图像块的质量检测数值的最小值，确定为目标图像的质量检测数值等，本技术实施例对此不做限定。
158.在另一种可能实现方式中，画面质量检测结果包括多个质量等级和每个质量等级对应的分值，质量等级对应的分值表示目标图像的画面质量属于质量等级的可能性。则计算机设备在得到目标图像的画面质量检测结果之后，将画面质量检测结果中的最高分值对应的质量等级，确定为目标图像的画面质量所属的质量等级。
159.例如，质量等级分为5分(画面质量很好)、4分(画面质量较好)、3分(画面质量一般)、2分(画面质量较差)和1分(画面质量很差)。画面质量检测结果包括每个质量等级对应的分值，例如上述五个质量等级对应的分值分别为0.02、0.9、0.05、0.02和0.01，则计算机设备将对应的分值最大的质量等级4分作为目标图像的画面质量所属的质量等级，也即是该目标图像的画面质量较好。
160.需要说明的是，本技术实施例仅以根据对应的参考图像，对一个目标图像进行画面质量检测为例进行说明。在另一实施例中，计算机设备得到多个操作时间点对应的目标图像以及参考图像，对于每个目标图像，均根据对应的参考图像对目标图像进行画面质量检测，从而得到每个操作时间点对应的目标图像的画面质量检测结果，后续对多个目标图像的画面质量检测结果进行融合，得到该目标应用的画面质量检测结果。
161.其中，由于能够得到每个操作时间点对应的目标图像的画面质量检测结果，因此在连续的多个目标图像的画面质量检测结果存在异常的情况下，能够直接确定该连续的多个目标图像对应的操作时间点，从而在该多个操作时间点查询产生异常的原因，有利于对目标应用的画面质量异常的问题进行精准定位。
162.本技术实施例提供的方法，为了检测目标应用的画面质量，引入了与目标应用属于相同应用但属于不同版本的参考应用，按照相同的运行指示信息，分别运行参考应用和该目标应用，从而自动生成了参考图像和目标图像，并以参考图像作为对比标准，对目标图像进行画面质量检测，得到目标图像的画面质量检测结果，由于该目标图像是目标应用产生的，因此该画面质量检测结果能够表示该目标应用的画面质量，从而提供了一种有参考的画面质量检测方法，能够提高画面质量检测的准确性。
163.并且，通过运行指示信息中的操作标识，能够自动在参考应用中执行该操作标识指示的操作，从而自动生成用于作为参考标准的参考图像，无需用户手动操作该参考应用，提供了一种生成参考图像的自动化方式。
164.并且，通过运行指示信息中的操作标识，能够自动在目标应用中执行该操作标识指示的操作，从而自动生成用于进行画面质量检测的目标图像，无需用户手动操作该目标应用，提供了一种生成目标图像的自动化方式。
165.并且，由于参考应用是与目标应用属于相同应用的不同版本，因此直接按照相同的运行指示信息，分别运行参考应用和目标应用，生成参考图像和目标图像，使得该参考图像的内容与该目标图像的内容相似，从而保证了参考图像的内容与目标图像的内容的一致性，使得目标图像与参考图像的差异在于画面质量，以便于后续将参考图像作为参考标准，来检测目标图像的画面质量。
166.并且，在运行指示信息包括多个操作时间点的情况下，计算机设备分别生成了每个操作时间点对应的参考图像，以及每个操作时间点对应的目标图像，使得参考图像与目标图像一一对应，以便于后续根据一一对应的参考图像，分别检测多个目标图像的画面质量。
167.并且，将参考图像和目标图像分别划分为图像块，以图像块为单位进行画面质量检测，由于相比于图像来说，图像块的尺寸较小，因此能够降低画面质量检测的复杂度，从而提高画面质量检测的效率。
168.并且，由于能够得到每个操作时间点对应的目标图像的画面质量检测结果，因此在连续的多个目标图像的画面质量检测结果存在异常的情况下，能够直接确定该连续的多个目标图像对应的操作时间点，从而在该多个操作时间点查询产生异常的原因，有利于对目标应用的画面质量异常的问题进行精准定位。
169.上述图3的实施例以运行指示信息中包括操作标识为例，说明按照运行指示信息分别运行参考应用和目标应用的过程，在另一实施例中，该参考应用和目标应用包括虚拟场景，虚拟场景中包括虚拟对象，运行指示信息包括虚拟对象在虚拟场景中的位置，则按照运行指示信息分别运行参考应用和目标应用的过程，详见下述图6的实施例。
170.图6是本技术实施例提供的又一种画面质量检测方法的流程图。本技术实施例由计算机设备执行，参见图6，该方法包括：
171.601、计算机设备响应于参考应用中的操作指令，在参考应用中，控制虚拟场景中的虚拟对象执行操作指令对应的操作。
172.计算机设备中能够安装参考应用或者目标应用，运行指示信息用于指示如何运行该参考应用或者目标应用，为了生成该运行指示信息，可以在测试人员的操作下控制该参考应用中的虚拟对象执行对应的操作，从而将虚拟对象在虚拟场景中的位置记录下来，作为运行指示信息。
173.因此，测试人员在计算机设备的参考应用中执行控制虚拟对象的操作，计算机设备检测到测试人员的操作后，生成该操作对应的操作指令，响应于该操作指令，在参考应用中，控制虚拟场景中的虚拟对象执行操作指令对应的操作。
174.例如，该参考应用为游戏应用，测试人员在参考应用中执行控制虚拟对象跳跃的操作，该操作对应的操作指令为跳跃指令，则计算机设备响应于该跳跃指令，在参考应用中控制虚拟对象跳跃。
175.602、计算机设备获取虚拟对象在虚拟场景中的位置，并生成运行指示信息，该运行指示信息包括该位置。
176.计算机设备按照操作指令控制虚拟对象后，获取该虚拟对象在虚拟场景中的位置，生成包括该位置的运行指示信息，后续即可根据运行指示信息中的位置，运行参考应用或者目标应用。可选地，该位置可以为虚拟对象在虚拟场景中的坐标信息等，本技术实施例
对此不做限定。
177.在一种可能实现方式中，计算机设备生成该运行指示信息后，将该运行指示信息存储于本地，以便后续需要使用该运行指示信息时直接获取。在另一种可能实现方式中，计算机设备在生成该运行指示信息后，还可以将该运行指示信息发送给服务器，以便后续其他设备需要使用该运行指示信息时，向该服务器请求该运行指示信息。
178.需要说明的是，本技术实施例仅以获取一次位置为例，说明生成包括该位置的运行指示信息的过程，而在另一实施例中，计算机设备在控制虚拟场景中的虚拟对象的过程中，每隔目标时长确定一个显示时间点，每到达一个显示时间点，均会获取虚拟对象在虚拟场景中的位置，并将该位置添加至运行指示信息中，因此该运行指示信息中包括按顺序排列的多个位置。
179.需要说明的是，本技术实施例中仅以通过运行参考应用为例，说明生成运行指示信息的过程。在另一实施例中，由于仅需保证生成的运行指示信息，能够指示该参考应用和目标应用如何运行即可，因此计算机设备还可以通过运行与参考应用属于相同应用的其他版本的应用，生成该运行指示信息，例如计算机设备通过运行目标应用，生成该运行指示信息。
180.需要说明的是，本技术实施例仅以计算机设备自动生成运行指示信息为例进行说明，在另一实施例中，该运行指示信息还可以为测试人员编写的运行脚本，测试人员将该运行脚本上传至计算机设备，则计算机设备无需执行该步骤601-602。
181.603、计算机设备获取运行指示信息。
182.其中，该步骤603中获取运行指示信息的过程，与上述步骤302中获取运行指示信息的过程同理，在此不再赘述。
183.604、计算机设备在参考应用中，控制虚拟场景中的虚拟对象显示于该运行指示信息中的该位置，对所得到的画面进行截图，得到参考图像。
184.计算机设备安装有参考应用，获取到运行指示信息后，计算机设备获取该运行指示信息中的位置，在该参考应用中控制虚拟场景中的虚拟对象显示于该位置，从而在参考应用中显示包括虚拟场景的画面，并对该画面进行截图，得到参考图像，由于该参考图像是对参考应用的画面进行截图所得到的，因此该参考图像的画面质量能够表示该参考应用的画面质量。
185.本技术实施例中，通过运行指示信息中的位置，能够自动在参考应用中控制虚拟对象显示于该位置，从而自动生成用于作为参考标准的参考图像，无需用户手动操作该参考应用，提供了一种生成参考图像的自动化方式。
186.在一种可能实现方式中，该运行指示信息包括多个显示时间点以及每个显示时间点对应的位置。则计算机设备在参考应用中，每次到达一个显示时间点，控制虚拟对象显示于显示时间点对应的位置，对所得到的画面进行截图，得到显示时间点对应的参考图像。
187.其中，显示时间点为在参考应用中进行操作的时间点，例如该多个显示时间点的数量为10000个，分别为第0.1秒、第0.2秒、第0.3秒，直至第1000秒，也即是运行该参考应用的总时长为1000秒。该多个显示时间点中，每个显示时间点都对应有位置，显示时间点对应的位置用于指示在该显示时间点虚拟对象所显示的位置，因此计算机设备在参考应用中，对于当前到达的显示时间点，控制虚拟对象显示于该显示时间点对应的位置，并对显示的
画面进行截图，得到该显示时间点对应的参考图像，因此计算机设备最终能够得到每个显示时间点对应的参考图像，从而得到多个参考图像。
188.在另一种可能实现方式中，运行指示信息还包括目标操作标识，目标操作标识用于指示虚拟对象在该位置执行的操作。则计算机设备在参考应用中，控制虚拟对象显示于该位置，并控制虚拟对象在位置执行目标操作标识指示的操作，对所得到的画面进行截图，得到参考图像。
189.也即是运行指示信息用于指示控制虚拟对象显示于该位置的同时，还要执行该目标操作标识指示的操作。例如，该目标操作标识指示的操作为射击操作、拾取操作、跳舞操作或者攻击操作等，本技术实施例对此不做限定。
190.605、计算机设备在目标应用中，控制虚拟场景中的虚拟对象显示于该运行指示信息中的该位置，对所得到的画面进行截图，得到目标图像。
191.计算机设备安装有目标应用，获取到运行指示信息后，计算机设备获取该运行指示信息中的位置，在该目标应用中控制虚拟场景中的虚拟对象显示于该位置，从而在目标应用中显示包括虚拟场景的画面，并对该画面进行截图，得到目标图像，由于该目标图像是对目标应用的画面进行截图所得到的，因此该目标图像的画面质量能够表示该目标应用的画面质量，计算机设备对该目标图像进行画面质量检测即可。
192.本技术实施例中，通过运行指示信息中的位置，能够自动在目标应用中控制虚拟对象显示于该位置，从而自动生成用于进行画面质量检测的目标图像，无需用户手动操作该目标应用，提供了一种生成目标图像的自动化方式。
193.并且，由于参考应用是与目标应用属于相同应用的不同版本，因此直接按照相同的运行指示信息，分别运行参考应用和目标应用，生成参考图像和目标图像，使得该参考图像的内容与该目标图像的内容相似，从而保证了参考图像的内容与目标图像的内容的一致性，使得目标图像与参考图像的差异在于画面质量，以便于后续将参考图像作为参考标准，来检测目标图像的画面质量。
194.在一种可能实现方式中，运行指示信息包括多个显示时间点以及每个显示时间点对应的位置。则计算机设备在目标应用中，每次到达一个显示时间点，控制虚拟对象显示于显示时间点对应的位置，对所得到的画面进行截图，得到显示时间点对应的目标图像。
195.在另一种可能实现方式中，运行指示信息还包括目标操作标识，目标操作标识用于指示虚拟对象在该位置执行的操作。则计算机设备在目标应用中，控制虚拟对象显示于位置，并控制虚拟对象在位置执行目标操作标识指示的操作，对所得到的画面进行截图，得到目标图像。
196.本技术实施例中，在运行指示信息包括多个显示时间点的情况下，计算机设备分别生成了每个显示时间点对应的参考图像，以及每个显示时间点对应的目标图像，使得参考图像与目标图像一一对应，以便于后续根据一一对应的参考图像，分别检测多个目标图像的画面质量。
197.其中，该步骤605中生成目标图像的具体过程，与上述步骤604中生成参考图像的具体过程同理，在此不再一一赘述。
198.606、计算机设备将参考图像划分为多个参考图像块，将目标图像划分为多个目标图像块，目标图像块与参考图像块一一对应。
199.607、计算机设备将多个目标图像块与对应的参考图像块进行对比，得到多个目标图像块的画面质量检测结果。
200.608、计算机设备将多个目标图像块的画面质量检测结果进行融合，得到目标图像的画面质量检测结果。
201.其中，该步骤606-608中获取目标图像的画面质量检测结果的过程，与上述步骤305-307中获取目标图像的画面质量检测结果的过程同理，在此不再一一赘述。
202.本技术实施例提供的方法，为了检测目标应用的画面质量，引入了与目标应用属于相同应用但属于不同版本的参考应用，按照相同的运行指示信息，分别运行参考应用和该目标应用，从而自动生成了参考图像和目标图像，并以参考图像作为对比标准，对目标图像进行画面质量检测，得到目标图像的画面质量检测结果，由于该目标图像是目标应用产生的，因此该画面质量检测结果能够表示该目标应用的画面质量，从而提供了一种有参考的画面质量检测方法，能够提高画面质量检测的准确性。
203.并且，通过运行指示信息中的位置，能够自动在参考应用中控制虚拟对象显示于该位置，从而自动生成用于作为参考标准的参考图像，无需用户手动操作该参考应用，提供了一种生成参考图像的自动化方式。
204.并且，通过运行指示信息中的位置，能够自动在目标应用中控制虚拟对象显示于该位置，从而自动生成用于进行画面质量检测的目标图像，无需用户手动操作该目标应用，提供了一种生成目标图像的自动化方式。
205.并且，由于参考应用是与目标应用属于相同应用的不同版本，因此直接按照相同的运行指示信息，分别运行参考应用和目标应用，生成参考图像和目标图像，使得该参考图像的内容与该目标图像的内容相似，从而保证了参考图像的内容与目标图像的内容的一致性，使得目标图像与参考图像的差异在于画面质量，以便于后续将参考图像作为参考标准，来检测目标图像的画面质量。
206.并且，在运行指示信息包括多个显示时间点的情况下，计算机设备分别生成了每个显示时间点对应的参考图像，以及每个显示时间点对应的目标图像，使得参考图像与目标图像一一对应，以便于后续根据一一对应的参考图像，分别检测多个目标图像的画面质量。
207.上述图3和图6的实施例分别说明获取参考图像和目标图像的过程。在另一实施例，该参考图像和目标图像是从候选参考图像和候选目标图像中筛选出来的，从而保证参考图像和目标图像的一致性，参考图像和目标图像的筛选过程，详见下述图7的实施例。
208.图7是本技术实施例提供的再一种画面质量检测方法的流程图。本技术实施例由计算机设备执行，参见图7，该方法包括：
209.701、计算机设备获取运行指示信息。
210.其中，该步骤701中获取运行指示信息的过程，与上述步骤302中获取运行指示信息的过程同理，在此不再一一赘述。
211.702、计算机设备按照该运行指示信息，分别运行参考应用和目标应用，得到多个时间点分别对应的图像对，图像对包括候选参考图像和候选目标图像。
212.计算机设备按照运行指示信息，运行参考应用，得到多个时间点对应的候选参考图像，该时间点对应的候选参考图像是由该参考应用在该时间点产生的。计算机设备按照
该运行指示信息，运行目标应用，得到该多个时间点对应的候选目标图像，该时间点对应的候选目标图像是由该目标应用在该时间点产生的。每个时间点对应的候选参考图像和候选目标图像，构成该时间点对应的图像对。图像对中该候选参考图像的内容和该候选目标图像的内容相似。
213.其中，计算机设备得到候选参考图像和候选目标图像的过程，详见上述图3或者图6的实施例，在此不再赘述。
214.703、计算机设备确定每个图像对中的候选参考图像与候选目标图像之间的相似度。
215.对于每个图像对，计算机设备确定该图像对中的候选参考图像与候选目标图像之间的相似度，从而得到每个图像对中的候选参考图像与候选目标图像之间的相似度。
216.在一种可能实现方式中，计算机设备将候选参考图像划分为多个参考图像块，将候选目标图像划分为多个目标图像块，参考图像块与目标图像块一一对应。计算机设备确定每个参考图像块与对应的目标图像块之间的相似度，将多个相似度中的最小相似度，确定为候选参考图像与候选目标图像之间的相似度。
217.由于本技术实施例中确定候选参考图像与候选目标图像之间的相似度的目的，是根据相似度筛选出一致性较高的图像对，而图像对的一致性会受到图像块对应的相似度中的最小相似度限制，例如，候选参考图像和候选目标图像中分别包括10个图像块，有1个图像块对应的相似度很低，即使其他9个图像块对应的相似度都很高，那该候选参考图像和候选目标图像之间的一致性仍然很低。因此，计算机设备将多个相似度中的最小相似度，确定为候选参考图像与候选目标图像之间的相似度。
218.可选地，计算机设备采用以下公式，确定参考图像块与目标图像块之间的相似度。
[0219][0220][0221]
其中，参考图像块与目标图像块之间的相似度用psnr(peak signal to noise ratio，峰值信噪比)表示，log
10
(
·
)表示以10为底的对数，mse(mean square error，均方误差)表示参考图像块的内容与目标图像块的内容之间的差异，h表示参考图像块/目标图像块在长度方向的像素点的个数，w表示参考图像块/目标图像块在宽度方向的像素点的个数，i为不大于h的正整数，j为不大于w的正整数。x(i，j)表示参考图像块在第i行第j列的像素点的像素值，y(i，j)表示目标图像块在第i行第j列的像素点的像素值。
[0222]
704、计算机设备在多个图像对中，筛选出对应的相似度符合目标条件的图像对，从筛选出的图像对中获取参考图像和目标图像。
[0223]
候选参考图像与候选目标图像之间的相似度越高，说明该候选参考图像的内容与候选目标图像的内容之间的一致性越高，则在候选参考图像与候选目标图像之间的差异中，图像的画面质量之间的差异所占的比重越大，则根据该候选参考图像对候选目标图像进行画面质量检测的准确性越高。候选参考图像与候选目标图像之间的相似度越低，说明该候选参考图像的内容与候选目标图像的内容之间的一致性越低，则在候选参考图像与候选目标图像之间的差异中，图像的画面质量之间的差异所占的比重越小，因此根据该候选
参考图像对候选目标图像进行画面质量检测的准确性越低。因此，计算机设备筛选出相似度符合目标条件的图像对，从筛选出的图像对中获取参考图像和目标图像，将该参考图像作为画面质量检测的参考标准，将该目标图像作为用于进行画面质量检测的图像。
[0224]
在一种可能实现方式中，计算机设备在多个图像对的相似度中确定中值，该符合目标条件的相似度为高于中值的相似度。或者，符合目标条件的相似度为高于预设阈值的相似度，或者符合目标条件的相似度为按照由大到小的顺序排列在前目标数量个的相似度等，本技术实施例对该目标条件的具体内容不做限定。
[0225]
本技术实施例中，考虑到参考应用和目标应用的运行过程难以完全一致，导致会有一部分候选参考图像与对应的候选目标图像之间存在差异，因此，根据候选参考图像和候选目标图像之间的相似度，排除这部分存在差异的候选参考图像和候选目标图像，从而保证筛选出来的参考图像与目标图像的一致性，进而保证画面质量检测的准确性。
[0226]
例如，该参考应用和目标应用为游戏应用，参考图像和目标图像是在游戏过程中产生的图像，计算机设备在按照运行指示信息运行参考应用或者目标应用时，参考应用或者目标应用的虚拟场景中可能会随机出现npc(non-player character，非玩家角色)，导致参考应用产生的参考图像的内容与目标应用产生的目标图像内容不一致。图8是本技术实施例提供的一种参考图像和目标图像的示意图，如图8所示，同一时间点对应有参考图像801和目标图像802，该参考图像801中包括虚拟对象811，而该目标图像802中包括虚拟对象811以及虚拟对象812，该虚拟对象812为随机出现的npc。
[0227]
705、计算机设备将参考图像划分为多个参考图像块，将目标图像划分为多个目标图像块，目标图像块与参考图像块一一对应。
[0228]
706、计算机设备将多个目标图像块与对应的参考图像块进行对比，得到多个目标图像块的画面质量检测结果。
[0229]
707、计算机设备将多个目标图像块的画面质量检测结果进行融合，得到目标图像的画面质量检测结果。
[0230]
其中，该步骤705-707中获取目标图像的画面质量检测结果的过程，与上述步骤305-307中获取目标图像的画面质量检测结果的过程同理，在此不再一一赘述。
[0231]
本技术实施例提供的方法，为了检测目标应用的画面质量，引入了与目标应用属于相同应用但属于不同版本的参考应用，按照相同的运行指示信息，分别运行参考应用和该目标应用，从而自动生成了参考图像和目标图像，并以参考图像作为对比标准，对目标图像进行画面质量检测，得到目标图像的画面质量检测结果，由于该目标图像是目标应用产生的，因此该画面质量检测结果能够表示该目标应用的画面质量，从而提供了一种有参考的画面质量检测方法，能够提高画面质量检测的准确性。
[0232]
并且，考虑到参考应用和目标应用的运行过程难以完全一致，导致会有一部分候选参考图像与对应的候选目标图像之间存在差异，因此，根据候选参考图像和候选目标图像之间的相似度，排除这部分存在差异的候选参考图像和候选目标图像，从而保证筛选出来的参考图像与目标图像的一致性，进而保证画面质量检测的准确性。
[0233]
图9是本技术实施例提供的再一种画面质量检测方法的流程图，在该实施例中，以对横版动作游戏的画面质量进行检测为例来说明，参考游戏应用和目标游戏应用为同一款横版动作游戏应用的不同版本，该参考游戏应用和目标游戏应用中包括虚拟场景，虚拟场
景中包括用于进行动作游戏的虚拟对象，其中，参考游戏应用为通过画面质量检测的合格版本，目标游戏应用为还未进行画面质量检测的待测试版本，参见图9，该方法包括以下步骤。
[0234]
901、终端安装参考游戏应用，响应于该参考游戏应用中的游戏操作指令，在该参考游戏应用中，控制虚拟场景中的虚拟对象执行该游戏操作指令对应的游戏操作，得到游戏画面，并生成对应的游戏运行指示信息。
[0235]
可选地，该游戏运行指示信息包括该游戏操作对应的操作标识。可选地，该游戏运行指示信息包括该虚拟对象在该虚拟场景中的位置。例如，该游戏操作指令为控制虚拟对象进行射击、击打、跳跃或者释放技能的指令等。
[0236]
902、终端按照该游戏运行指示信息，运行该参考游戏应用，得到参考游戏应用中的游戏画面，对游戏画面进行截图，得到参考游戏图像。
[0237]
903、终端安装目标游戏应用，按照该游戏运行指示信息，运行目标游戏应用，得到目标游戏应用中的游戏画面，对游戏画面进行截图，得到目标游戏图像。
[0238]
904、终端将目标游戏图像与参考游戏图像进行对比，得到该目标游戏图像的画面质量检测结果。
[0239]
由于参考游戏图像是对参考游戏应用中的游戏画面进行截图得到的，目标游戏图像是对目标游戏应用中的游戏画面进行截图得到的，而参考游戏应用中的游戏画面和目标游戏应用中的游戏画面都是对上述步骤901中的游戏画面的重现，因此该参考游戏图像的画面内容和目标游戏图像的画面内容是相同的，不同之处在于画面质量，因此以参考游戏图像为参考标准进行对比，即可得到该目标游戏图像的画面质量检测结果。该画面质量检测结果能够表示目标游戏应用的画面质量，从而实现了对目标游戏应用进行了有参考的画面质量检测。
[0240]
上述实施例中说明了计算机设备直接对目标图像进行画面质量检测的过程，在另一实施例中，计算机设备可以调用画面质量检测模型，将目标图像与参考图像进行对比，得到画面质量检测结果。该画面质量检测模型用于对图像的画面质量进行检测。可选地，该画面质量检测模型是由轻量级深度网络构成的，轻量级的深度网络参数量小，是适用于cpu(central processing unit，中央处理器)和嵌入式设备的小型深度网络。其中，该画面质量检测模型的训练过程详见下述图12实施例。
[0241]
在一种可能实现方式中，如图10所示，该画面质量检测模型包括特征提取网络1001、特征融合网络1002和特征检测网络1003。其中，特征提取网络1001与特征融合网络1002连接，特征融合网络1002与特征检测网络1003。该特征提取网络1001用于提取参考图像和目标图像的画面质量特征，该特征融合网络1002用于对图像的画面质量特征进行融合，该特征检测网络1003用于对特征融合网络1002输出的融合特征进行画面质量检测。
[0242]
可选地，如图10所示，特征提取网络1001包括第一提取层1011和第二提取层1021，该第一提取层1011的权重和第二提取层1021的权重之间是共享的，第一提取层1011用于提取参考图像的画面质量特征，第二提取层1021用于提取目标图像的画面质量特征。可选地，如图10所示，第一提取层1011是由卷积层构成的cnn(convolutional neural network，卷积神经网络)，该第一提取层1011包括3个卷积层和一个全连接层，第一个卷积层的核大小为4，步长为2，输出的维数为16，第二个卷积层的核大小为4，步长为2，输出的维数为32，第
三个卷积层的核大小为4，步长为2，输出的维数为64，全连接层输出的维数为512，该第二提取层1021的网络结构与该第一提取层的网络结构相同。
[0243]
可选地，如图10所示，特征检测网络1003包括两个全连接层，第一个全连接层输出的维数为512，第二个全连接层输出的维数为5。
[0244]
计算机设备调用画面质量检测模型进行画面质量检测的过程详见下述图11的实施例。图11是本技术实施例提供的再一种画面质量检测方法的流程图。本技术实施例由计算机设备执行，参见图11，该方法包括：
[0245]
1101、计算机设备获取运行指示信息。
[0246]
1102、计算机设备按照运行指示信息，分别运行参考应用和目标应用，得到参考图像和目标图像。
[0247]
其中，步骤1101中获取运行指示信息的过程，以及步骤1102中生成参考图像和目标图像的过程，详见上述实施例，在此不再赘述。
[0248]
1103、计算机设备调用画面质量检测模型中的特征提取网络，对参考图像和目标图像进行特征提取，得到参考图像的第一画面质量特征和目标图像的第二画面质量特征。
[0249]
计算机设备将参考图像和目标图像输入特征提取网络中，由特征提取网络对参考图像进行特征提取，得到第一画面质量特征，由特征提取网络对目标图像进行特征提取，得到第二画面质量特征。其中，该第一画面质量特征用于表示参考图像的画面质量，该第二画面质量特征用于表示目标图像的画面质量。
[0250]
在一种可能实现方式中，该特征提取网络包括第一提取层和第二提取层。则计算机设备调用第一提取层，对参考图像进行特征提取，得到第一画面质量特征，调用第二提取层，对目标图像进行特征提取，得到第二画面质量特征。也即是，计算机设备将参考图像输入第一提取层中，第一提取层输出第一画面质量特征将目标图像输入第二提取层中，第二提取层输出第二画面质量特征。
[0251]
1104、计算机设备调用画面质量检测模型中的特征融合网络，对第一画面质量特征、第二画面质量特征以及第一画面质量特征与第二画面质量特征之间的差异特征进行融合，得到融合特征。
[0252]
计算机设备将第一画面质量特征和第二画面质量特征输入特征融合网络中，由特征融合网络对该第一画面质量特征、第二画面质量特征以及第一画面质量特征与第二画面质量特征之间的差异特征进行融合，得到该融合特征。
[0253]
在一种可能实现方式中，第一画面质量特征与第二画面质量特征之间的差异特征，是第二画面质量特征与第一画面质量特征之间的差值。
[0254]
在一种可能实现方式中，计算机设备调用特征融合网络，对第一画面质量特征、第二画面质量特征以及第一画面质量特征与第二画面质量特征之间的差异特征进行级联，得到该融合特征。
[0255]
例如，计算机设备采用以下公式，得到融合特征。
[0256]
f＝[f1，f2，f
1-f2]；
[0257]
其中，f表示融合特征，f1表示第二画面质量特征，f2表示第一画面质量特征，f
1-f2表示第二画面质量特征与第一画面质量特征之间的差异特征，[
·
]表示级联操作。
[0258]
1105、计算机设备调用画面质量检测模型中的特征检测网络，对融合特征进行检
测，得到目标图像的画面质量检测结果。
[0259]
计算机设备将融合特征输入特征检测网络中，由特征检测网络对该融合特征进行检测，得到画面质量检测结果，该画面质量检测结果即为目标图像的画面质量检测结果。
[0260]
需要说明的是，本技术仅以直接检测一个目标图像的画面质量检测结果为例进行说明。在另一实施例中，计算机设备将参考图像和目标图像分别划分为多个图像块，并调用画面质量检测模型，以图像块为单位进行画面质量检测，具体过程详见上述图3或者图6的实施例，在此不再赘述。
[0261]
本技术实施例提供的方法，为了检测目标应用的画面质量，引入了与目标应用属于相同应用但属于不同版本的参考应用，按照相同的运行指示信息，分别运行参考应用和该目标应用，从而自动生成了参考图像和目标图像，并以参考图像作为对比标准，对目标图像进行画面质量检测，得到目标图像的画面质量检测结果，由于该目标图像是目标应用产生的，因此该画面质量检测结果能够表示该目标应用的画面质量，从而提供了一种有参考的画面质量检测方法，能够提高画面质量检测的准确性。
[0262]
并且，本技术实施例中调用画面质量检测模型提取出图像的画面质量特征，并基于画面质量特征进行画面质量检测，不仅提高了画面质量检测的准确性，还实现了画面质量检测的自动化。
[0263]
在训练画面质量检测模型的过程中，需要经过多次迭代过程，本技术实施例以任一次迭代过程为例，对模型的训练过程进行说明。图12是本技术实施例提供的一种画面质量检测模型的训练方法的流程图。本技术实施例的执行主体为计算机设备，参见图12，该方法包括：
[0264]
1201、计算机设备获取样本参考图像、样本目标图像以及样本目标图像的样本画面质量检测结果。
[0265]
其中，计算机设备获取样本参考图像和对应的样本目标图像的过程，与上述实施例中获取参考图像与对应的目标图像的过程同理，在此不再一一赘述。
[0266]
样本目标图像的样本画面质量检测结果用于表示样本目标图像的画面质量，在一种可能实现方式中，该样本画面质量检测结果是由测试人员通过对比样本参考图像和样本目标图像的画面质量所得到的。该样本画面质量检测结果与上述图3的实施例中的画面质量检测结果同理，在此不再赘述。
[0267]
1202、计算机设备调用画面质量检测模型，将样本目标图像与样本参考图像进行对比，得到样本目标图像的画面质量检测结果。
[0268]
其中，该步骤1202得到样本目标图像的画面质量检测结果的过程，与上述图12的实施例中得到目标图像的画面质量检测结果的过程同理，在此不再一一赘述。
[0269]
1203、计算机设备基于样本目标图像的画面质量检测结果以及样本画面质量检测结果，训练画面质量检测模型。
[0270]
由于样本画面质量检测结果是该样本目标图像的真实的检测结果，而步骤1202中所得到的画面质量检测结果是画面质量检测模型预测的检测结果，因此计算机设备根据样本画面质量检测结果，能够确定该画面质量检测结果是否准确，进而能够确定画面质量检测模型是否准确，则计算机设备基于样本目标图像的画面质量检测结果以及样本画面质量检测结果，对画面质量检测模型的模型参数进行更新，以使更新后的画面质量检测模型所
预测的画面质量检测结果更加准确。
[0271]
在一种可能实现方式中，考虑到画面质量检测结果与样本画面质量检测结果越接近，该画面质量检测结果越准确，也即是画面质量检测模型越准确，因此，计算机设备基于样本目标图像的画面质量检测结果以及样本画面质量检测结果之间的差异，对画面质量检测模型的模型参数进行更新，得到更新后的画面质量检测模型，以使更新后的画面质量检测模型预测的画面质量检测结果与样本画面质量检测结果之间的差异变小，从而得到更加准确的画面质量检测模型。可选地，电子设备确定样本目标图像的画面质量检测结果以及样本画面质量检测结果之间的损失值，该损失值表示样本目标图像的画面质量检测结果以及样本画面质量检测结果之间的差异，计算机设备基于该损失值，训练该画面质量检测模型。
[0272]
需要说明的是，上述步骤1201-步骤1203，仅以一个样本目标图像为例，说明基于样本目标图像的画面质量检测结果以及样本画面质量检测结果，训练画面质量检测模型的过程。在另一实施例中，计算机设备采用不同的样本参考图像、样本目标图像以及样本画面质量检测结果，重复上述步骤1201-步骤1203，对画面质量检测模型进行迭代更新。计算机设备响应于迭代轮次达到第一阈值，停止对该画面质量检测模型的训练；或者，响应于当前迭代轮次得到的损失值不大于第二阈值，停止对画面质量检测模型的训练。其中，第一阈值和第二阈值均为任意的数值，例如，第一阈值为100或200等，第二阈值为0.002或0.003等。
[0273]
在一种可能实现方式中，画面质量检测结果包括多个质量等级和每个质量等级对应的分值，质量等级对应的分值表示样本目标图像的画面质量属于质量等级的可能性。计算机设备采用以下公式，确定多个样本目标图像的画面质量检测结果以及样本画面质量检测结果之间的损失值。
[0274][0275]
其中，n表示样本目标图像的个数，n为不大于n的正整数，画面质量检测结果包括5个质量等级，c为不大于5的正整数，xn表示第n个样本目标图像，dc(xn)表示画面质量检测结果中，第n个样本目标图像的第c个质量等级对应的分值。y
n，c
表示样本检测结果中，第n个样本目标图像的第c个质量等级对应的分值，例如，当样本目标图像的画面质量属于第c个质量等级时，y
n，c
等于1，当样本目标图像的画面质量不属于第c个质量等级时，y
n，c
等于0。
[0276]
本技术实施例提供的方法，通过训练画面质量检测模型，使得画面质量检测模型去自动学习图像中有关画面质量检测的深度特征，以便根据学习到的深度特征进行画面质量检测，从而提高画面质量检测模型的准确性。
[0277]
图13是本技术实施例提供的再一种画面质量检测方法的流程图，在该实施例中，参考应用和目标应用为游戏应用，例如该游戏应用为横版动作游戏应用、2d游戏应用或者3d游戏应用等，该游戏应用中包括虚拟场景，虚拟场景中包括虚拟对象，则参见图13，该方法包括以下步骤。
[0278]
1301、计算机设备录制游戏。本技术实施例中，录制游戏是指在游戏过程中记录下虚拟对象的位置以及玩家所执行的操作，生成包括虚拟对象的位置以及玩家操作的运行指示信息。
[0279]
测试人员在游戏应用(参考应用或者目标应用)中挑选一个游戏关卡，进入游戏对
局，为了便于后续直接根据虚拟对象的位置以及玩家操作重新运行参考应用和目标应用，该游戏关卡可以为单人模式的游戏关卡。在游戏对局的过程中，计算机设备将每一帧游戏画面中虚拟对象的位置和操作记录下来。
[0280]
1302、计算机设备分别在参考应用和目标应用中回放上述游戏，生成游戏图像对，游戏图像对包括参考游戏图像和目标游戏图像。
[0281]
本技术实施例中，回放游戏是指按照步骤1301中生成的运行指示信息，分别运行参考应用和目标应用，从而在参考应用和目标应用中重现上述游戏对局。其中，回放游戏的方式有两种，第一种方式是利用游戏函数回放玩家操作，例如回放玩家操控游戏摇杆的操作等，第二种方式是直接回放虚拟对象的位置，也即是按照运行指示信息中的位置，直接将虚拟对象显示于对应的位置上。另外在采用第二种方式进行回放时，还可以同时利用游戏函数回放玩家对该位置上的虚拟对象所执行的操作，例如射击操作、跳跃操作或者技能释放操作等。
[0282]
1303、计算机设备去除不一致的游戏图像对。由于在游戏对局的过程中，虚拟场景中会出现随机出现的npc，为了保证游戏图像对中的两个图像的一致性，通过确定每个游戏图像对中的图像之间的相似度，将相似度较低的游戏图像对去除。
[0283]
1304、构建模型训练的样本数据。计算机设备将筛选出来的游戏图像对作为样本数据，并由测试人员对每个游戏图像对中的目标游戏图像进行人工画面质量检测，得到每个目标游戏图像对应的样本画面质量检测结果。
[0284]
1305、计算机设备利用游戏图像对以及对应的样本画面质量检测结果，训练画面质量检测模型。
[0285]
1306、计算机设备调用训练好的画面质量检测模型，将任一目标图像与对应的参考图像进行对比，输出该目标图像的画面质量检测结果。
[0286]
图14是本技术实施例提供的一种画面质量检测装置的结构示意图。参见图14，该装置包括：
[0287]
信息获取模块1401，用于获取运行指示信息；
[0288]
图像生成模块1402，用于按照运行指示信息，分别运行参考应用和目标应用，得到参考图像和目标图像，其中，参考图像是由参考应用在运行过程中产生的，目标图像是由目标应用在运行过程中产生的，参考应用与目标应用是相同应用的不同版本；
[0289]
画面质量检测模块1403，用于将目标图像与参考图像进行对比，得到目标图像的画面质量检测结果，画面质量检测结果用于表示目标应用的画面质量。
[0290]
本技术实施例提供的画面质量检测装置，为了检测目标应用的画面质量，引入了与目标应用属于相同应用但属于不同版本的参考应用，按照相同的运行指示信息，分别运行参考应用和该目标应用，从而自动生成了参考图像和目标图像，并以参考图像作为对比标准，对目标图像进行画面质量检测，得到目标图像的画面质量检测结果，由于该目标图像是目标应用产生的，因此该画面质量检测结果能够表示该目标应用的画面质量，从而提供了一种有参考的画面质量检测方式，能够提高画面质量检测的准确性。
[0291]
可选地，参见图15，运行指示信息包括操作标识，图像生成模块1402，包括：
[0292]
第一生成单元1412，用于在参考应用中执行操作标识指示的操作，对所得到的画面进行截图，得到参考图像；
[0293]
第二生成单元1422，用于在目标应用中执行操作标识指示的操作，对所得到的画面进行截图，得到目标图像。
[0294]
可选地，参见图15，参考应用和目标应用包括虚拟场景，操作标识用于指示虚拟场景中的虚拟对象执行的操作，第一生成单元1412，用于在参考应用中，控制虚拟场景中的虚拟对象执行操作标识指示的操作，对所得到的画面进行截图，得到参考图像；
[0295]
第二生成单元1422，用于在目标应用中，控制虚拟场景中的虚拟对象执行操作标识指示的操作，对所得到的画面进行截图，得到目标图像。
[0296]
可选地，参见图15，运行指示信息包括多个操作时间点以及至少一个操作时间点对应的操作标识；
[0297]
第一生成单元1412，用于在参考应用中，每次到达一个操作时间点，执行操作时间点对应的操作标识指示的操作，对所得到的画面进行截图，得到操作时间点对应的参考图像；
[0298]
第二生成单元1422，用于在目标应用中，每次到达一个操作时间点，执行操作时间点对应的操作标识指示的操作，对所得到的画面进行截图，得到操作时间点对应的目标图像。
[0299]
可选地，参见图15，装置还包括：
[0300]
信息生成模块1404，用于响应于参考应用中的操作指令，在参考应用中执行操作指令对应的操作，并生成运行指示信息，运行指示信息包括操作对应的操作标识。
[0301]
可选地，参见图15，参考应用和目标应用包括虚拟场景，运行指示信息包括虚拟对象在虚拟场景中的位置，图像生成模块1402，包括：
[0302]
第一生成单元1412，用于在参考应用中，控制虚拟场景中的虚拟对象显示于位置，对所得到的画面进行截图，得到参考图像；
[0303]
第二生成单元1422，用于在目标应用中，控制虚拟场景中的虚拟对象显示于位置，对所得到的画面进行截图，得到目标图像。
[0304]
可选地，参见图15，运行指示信息包括多个显示时间点以及每个显示时间点对应的位置；
[0305]
第一生成单元1412，用于在参考应用中，每次到达一个显示时间点，控制虚拟对象显示于显示时间点对应的位置，对所得到的画面进行截图，得到显示时间点对应的参考图像；
[0306]
第二生成单元1422，用于在目标应用中，每次到达一个显示时间点，控制虚拟对象显示于显示时间点对应的位置，对所得到的画面进行截图，得到显示时间点对应的目标图像。
[0307]
可选地，参见图15，运行指示信息还包括目标操作标识，目标操作标识用于指示虚拟对象在位置执行的操作；
[0308]
第一生成单元1412，用于在参考应用中，控制虚拟对象显示于位置，并控制虚拟对象在位置执行目标操作标识指示的操作，对所得到的画面进行截图，得到参考图像；
[0309]
第二生成单元1422，用于在目标应用中，控制虚拟对象显示于位置，并控制虚拟对象在位置执行目标操作标识指示的操作，对所得到的画面进行截图，得到目标图像。
[0310]
可选地，参见图15，装置还包括：
[0311]
信息生成模块1404，用于响应于参考应用中的操作指令，在参考应用中，控制虚拟场景中的虚拟对象执行操作指令对应的操作；
[0312]
信息生成模块1404，还用于获取虚拟对象在虚拟场景中的位置，并生成运行指示信息，运行指示信息包括位置。
[0313]
可选地，参见图15，图像生成模块1402，包括：
[0314]
图像对生成单元1432，用于按照运行指示信息，分别运行参考应用和目标应用，得到多个时间点分别对应的图像对，图像对包括候选参考图像和候选目标图像，候选参考图像是由参考应用在时间点产生的，候选目标图像是由目标应用在时间点产生的；
[0315]
相似度确定单元1442，用于确定每个图像对中的候选参考图像与候选目标图像之间的相似度；
[0316]
图像对筛选单元1452，用于在多个图像对中，筛选出对应的相似度符合目标条件的图像对；
[0317]
图像获取单元1462，用于从筛选出的图像对中获取参考图像和目标图像。
[0318]
可选地，参见图15，相似度确定单元1442，用于：
[0319]
将候选参考图像划分为多个参考图像块，将候选目标图像划分为多个目标图像块，参考图像块与目标图像块一一对应；
[0320]
确定每个参考图像块与对应的目标图像块之间的相似度；
[0321]
将多个相似度中的最小相似度，确定为候选参考图像与候选目标图像之间的相似度。
[0322]
可选地，参见图15，画面质量检测模块1403，包括：
[0323]
图像划分单元1413，用于将参考图像划分为多个参考图像块，将目标图像划分为多个目标图像块，目标图像块与参考图像块一一对应；
[0324]
图像块对比单元1423，用于将多个目标图像块与对应的参考图像块进行对比，得到多个目标图像块的画面质量检测结果；
[0325]
融合单元1433，用于将多个目标图像块的画面质量检测结果进行融合，得到目标图像的画面质量检测结果。
[0326]
可选地，参见图15，画面质量检测模块1403，包括：
[0327]
模型调用单元1443，用于调用画面质量检测模型，将目标图像与参考图像进行对比，得到画面质量检测结果。
[0328]
可选地，参见图15，画面质量检测模型包括特征提取网络、特征融合网络和特征检测网络，模型调用单元1443，用于：
[0329]
调用特征提取网络，对参考图像和目标图像进行特征提取，得到参考图像的第一画面质量特征和目标图像的第二画面质量特征；
[0330]
调用特征融合网络，对第一画面质量特征、第二画面质量特征以及第一画面质量特征与第二画面质量特征之间的差异特征进行融合，得到融合特征；
[0331]
调用特征检测网络，对融合特征进行检测，得到画面质量检测结果。
[0332]
可选地，参见图15，特征提取网络包括第一提取层和第二提取层，模型调用单元1443，用于：
[0333]
调用第一提取层，对参考图像进行特征提取，得到第一画面质量特征；
[0334]
调用第二提取层，对目标图像进行特征提取，得到第二画面质量特征。
[0335]
可选地，参见图15，装置还包括模型训练模块1405，用于：
[0336]
获取样本参考图像、样本目标图像以及样本目标图像的样本画面质量检测结果；
[0337]
调用画面质量检测模型，将样本目标图像与样本参考图像进行对比，得到样本目标图像的画面质量检测结果；
[0338]
基于样本目标图像的画面质量检测结果以及样本画面质量检测结果，训练画面质量检测模型。
[0339]
可选地，参见图15，画面质量检测结果包括多个质量等级和每个质量等级对应的分值，质量等级对应的分值表示目标图像的画面质量属于质量等级的可能性，装置还包括：
[0340]
质量等级确定模块1406，用于将画面质量检测结果中的最高分值对应的质量等级，确定为目标图像的画面质量所属的质量等级。
[0341]
需要说明的是：上述实施例提供的画面质量检测装置在进行画面质量检测时，仅以上述各功能模块的划分进行举例说明，实际应用中，可以根据需要而将上述功能分配由不同的功能模块完成，即将计算机设备的内部结构划分成不同的功能模块，以完成以上描述的全部或者部分功能。另外，上述实施例提供的画面质量检测装置与画面质量检测方法实施例属于同一构思，其具体实现过程详见方法实施例，这里不再赘述。
[0342]
本技术实施例还提供了一种计算机设备，该计算机设备包括处理器和存储器，存储器中存储有至少一条计算机程序，该至少一条计算机程序由处理器加载并执行，以实现上述实施例的画面质量检测方法中所执行的操作。
[0343]
可选地，该计算机设备提供为终端。图16示出了本技术一个示例性实施例提供的终端1600的结构示意图。
[0344]
终端1600包括有：处理器1601和存储器1602。
[0345]
处理器1601可以包括一个或多个处理核心，比如4核心处理器、8核心处理器等。处理器1601可以采用dsp(digital signal processing，数字信号处理)、fpga(fieldprogrammable gate array，现场可编程门阵列)、pla(programmable logic array，可编程逻辑阵列)中的至少一种硬件形式来实现。处理器1601也可以包括主处理器和协处理器，主处理器是用于对在唤醒状态下的数据进行处理的处理器，也称cpu(central processing unit，中央处理器)；协处理器是用于对在待机状态下的数据进行处理的低功耗处理器。在一些实施例中，处理器1601可以集成有gpu(graphics processing unit，图像处理的交互器)，gpu用于负责显示屏所需要显示的内容的渲染和绘制。一些实施例中，处理器1601还可以包括ai(artificial intelligence，人工智能)处理器，该ai处理器用于处理有关机器学习的计算操作。
[0346]
存储器1602可以包括一个或多个计算机可读存储介质，该计算机可读存储介质可以是非暂态的。存储器1602还可包括高速随机存取存储器，以及非易失性存储器，比如一个或多个磁盘存储设备、闪存存储设备。在一些实施例中，存储器1602中的非暂态的计算机可读存储介质用于存储至少一条计算机程序，该至少一条计算机程序用于被处理器1601所具有以实现本技术中方法实施例提供的画面质量检测方法。
[0347]
在一些实施例中，终端1600还可选包括有：外围设备接口1603和至少一个外围设备。处理器1601、存储器1602和外围设备接口1603之间可以通过总线或信号线相连。各个外
围设备可以通过总线、信号线或电路板与外围设备接口1603相连。可选地，外围设备包括：射频电路1604、显示屏1605、摄像头组件1606、音频电路1607和电源1608中的至少一种。
[0348]
外围设备接口1603可被用于将i/o(input/output，输入/输出)相关的至少一个外围设备连接到处理器1601和存储器1602。在一些实施例中，处理器1601、存储器1602和外围设备接口1603被集成在同一芯片或电路板上；在一些其他实施例中，处理器1601、存储器1602和外围设备接口1603中的任意一个或两个可以在单独的芯片或电路板上实现，本实施例对此不加以限定。
[0349]
射频电路1604用于接收和发射rf(radio frequency，射频)信号，也称电磁信号。射频电路1604通过电磁信号与通信网络以及其他通信设备进行通信。射频电路1604将电信号转换为电磁信号进行发送，或者，将接收到的电磁信号转换为电信号。可选地，射频电路1604包括：天线系统、rf收发器、一个或多个放大器、调谐器、振荡器、数字信号处理器、编解码芯片组、用户身份模块卡等等。射频电路1604可以通过至少一种无线通信协议来与其它设备进行通信。该无线通信协议包括但不限于：城域网、各代移动通信网络(2g、3g、4g及5g)、无线局域网和/或wifi(wireless fidelity，无线保真)网络。在一些实施例中，射频电路1604还可以包括nfc(near field communication，近距离无线通信)有关的电路，本技术对此不加以限定。
[0350]
显示屏1605用于显示ui(user interface，用户界面)。该ui可以包括图形、文本、图标、视频及其它们的任意组合。当显示屏1605是触摸显示屏时，显示屏1605还具有采集在显示屏1605的表面或表面上方的触摸信号的能力。该触摸信号可以作为控制信号输入至处理器1601进行处理。此时，显示屏1605还可以用于提供虚拟按钮和/或虚拟键盘，也称软按钮和/或软键盘。在一些实施例中，显示屏1605可以为一个，设置在终端1600的前面板；在另一些实施例中，显示屏1605可以为至少两个，分别设置在终端1600的不同表面或呈折叠设计；在另一些实施例中，显示屏1605可以是柔性显示屏，设置在终端1600的弯曲表面上或折叠面上。甚至，显示屏1605还可以设置成非矩形的不规则图形，也即异形屏。显示屏1605可以采用lcd(liquid crystal display，液晶显示屏)、oled(organic light-emitting diode，有机发光二极管)等材质制备。
[0351]
摄像头组件1606用于采集图像或视频。可选地，摄像头组件1606包括前置摄像头和后置摄像头。前置摄像头设置在终端1600的前面板，后置摄像头设置在终端1600的背面。在一些实施例中，后置摄像头为至少两个，分别为主摄像头、景深摄像头、广角摄像头、长焦摄像头中的任意一种，以实现主摄像头和景深摄像头融合实现背景虚化功能、主摄像头和广角摄像头融合实现全景拍摄以及vr(virtual reality，虚拟现实)拍摄功能或者其它融合拍摄功能。在一些实施例中，摄像头组件1606还可以包括闪光灯。闪光灯可以是单色温闪光灯，也可以是双色温闪光灯。双色温闪光灯是指暖光闪光灯和冷光闪光灯的组合，可以用于不同色温下的光线补偿。
[0352]
音频电路1607可以包括麦克风和扬声器。麦克风用于采集用户及环境的声波，并将声波转换为电信号输入至处理器1601进行处理，或者输入至射频电路1604以实现语音通信。出于立体声采集或降噪的目的，麦克风可以为多个，分别设置在终端1600的不同部位。麦克风还可以是阵列麦克风或全向采集型麦克风。扬声器则用于将来自处理器1601或射频电路1604的电信号转换为声波。扬声器可以是传统的薄膜扬声器，也可以是压电陶瓷扬声
器。当扬声器是压电陶瓷扬声器时，不仅可以将电信号转换为人类可听见的声波，也可以将电信号转换为人类听不见的声波以进行测距等用途。在一些实施例中，音频电路1607还可以包括耳机插孔。
[0353]
电源1608用于为终端1600中的各个组件进行供电。电源1608可以是交流电、直流电、一次性电池或可充电电池。当电源1608包括可充电电池时，该可充电电池可以支持有线充电或无线充电。该可充电电池还可以用于支持快充技术。
[0354]
本领域技术人员可以理解，图16中示出的结构并不构成对终端1600的限定，可以包括比图示更多或更少的组件，或者组合某些组件，或者采用不同的组件布置。
[0355]
可选地，该计算机设备提供为服务器。图17是本技术实施例提供的一种服务器的结构示意图，该服务器1700可因配置或性能不同而产生比较大的差异，可以包括一个或一个以上处理器(central processing units，cpu)1701和一个或一个以上的存储器1702，其中，所述存储器1702中存储有至少一条计算机程序，所述至少一条计算机程序由所述处理器1701加载并执行以实现上述各个方法实施例提供的方法。当然，该服务器还可以具有有线或无线网络接口、键盘以及输入输出接口等部件，以便进行输入输出，该服务器还可以包括其他用于实现设备功能的部件，在此不做赘述。
[0356]
本技术实施例还提供了一种计算机可读存储介质，该计算机可读存储介质中存储有至少一条计算机程序，该至少一条计算机程序由处理器加载并执行，以实现上述实施例的画面质量检测方法中所执行的操作。
[0357]
本技术实施例还提供了一种计算机程序产品，包括计算机程序，所述计算机程序由处理器加载并执行，以实现如上述实施例的画面质量检测方法中所执行的操作。在一些实施例中，本技术实施例所涉及的计算机程序可被部署在一个计算机设备上执行，或者在位于一个地点的多个计算机设备上执行，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机设备上执行，分布在多个地点且通过通信网络互连的多个计算机设备可以组成区块链系统。
[0358]
本领域普通技术人员可以理解实现上述实施例的全部或部分步骤可以通过硬件来完成，也可以通过程序来指令相关的硬件完成，所述的程序可以存储于一种计算机可读存储介质中，上述提到的存储介质可以是只读存储器，磁盘或光盘等。
[0359]
以上所述仅为本技术实施例的可选实施例，并不用以限制本技术实施例，凡在本技术实施例的精神和原则之内，所作的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本技术的保护范围之内。