1.1 背景
图像质量检测只能基于人工识别，测试手段和方法欠缺。AI 技术盛行，测试手段和方法也要与时俱进，做技术赋能。

1.2 测试目标和范围
1.2.1 测试目标
l 丰富图像质量检测的方法，多维度验证图像质量输出；
l 结合 AI 检测技术，实现自动化测试和 html 报告输出；

1.2.2 测试范围
测试类型 子项说明
图像质量 AI 测试 检测图像生成的质量评估、准确度；

1.3 图像质量指标维度和计算公式

2 测试策略和方法
2.1 图像质量 AI 测试
2.1.1 图像准确度 AI 检测
1.工具：ImageHash 算法
2.工作原理：将图像转换为固定长度的二进制哈希值（指纹），利用汉明距离衡量哈希值的差异，从而判断图像的相似性；
3.算法步骤：
1）图像预处理
调整尺寸：将图像统一缩放到固定尺寸（如 8×8 像素），减少计算量并忽略细节差异。
简化颜色：将彩色图像转为灰度图，消除颜色对相似性判断的干扰。
2）生成哈希值
计算特征：根据特定算法（如均值、感知哈希等）提取图像的关键特征。
二值化：将特征转换为二进制哈希值（例如 10101010），形成唯一的 “指纹”。
3）相似性比较
通过计算两个哈希值的汉明距离（Hamming Distance，即不同位的数量）判断相似度：
汉明距离越小，图像越相似（例如距离≤5 表示高度相似）。
4.自动化测试脚本：

2.1.2 图像质量&纹理质量 AI 检测
1.工具：opencv
2.工作原理:见指标维度表
3.算法步骤：
层模块化处理，去噪、增强、分割（服装图像质量评分）
输入：读取图像/视频（文件、摄像头或内存数据），转换为统一的 Mat 格式。
预处理：调整尺寸、滤波去噪（如高斯模糊）、颜色空间转换（BGR 转灰度）。
算法处理：调用具体模块（如目标检测、特征匹配）执行计算，例如：
目标检测：Haar 级联通过滑动窗口和分类器识别物体。
特征提取：ORB 算法检测关键点并生成二进制描述子。
输出：显示结果（imshow）、保存文件或传递给其他系统（如深度学习模型推理）。
4.自动化测试脚本：
算法 1：

算法 2：

2.1.3 图像清晰度 AI 检测
1.工具：opencv+ScikitImage
2.工作原理：通过计算图像中相邻像素的灰度差平方和来衡量图像清晰度，通过两张图像的局部方差和协方差计算。
3.算法步骤：
Brenner 梯度属于梯度法的一种，通过计算图像中相邻像素的灰度差平方和来衡量图像清晰度。
对比度通过两张图像的局部方差和协方差计算，假设图像块服从高斯分布，认为对比度相似的图像块具有相近的方差。
4.自动化测试脚本：

2.2 图像质量 AI 测试报告
1.测试概要：
1.1 整体检测图片总数、通过总数、不通过总数（根据测试结果进行判断）
1.2 AI 准确度检测（ImageHash 算法）检测图片总数、通过总数、不通过总数（根据测试结果进行判断）
1.3 AI 图像质量检测（opencv 算法 1）检测图片总数、通过总数、不通过总数（根据测试结果进行判断）
1.4 AI 图像纹理质量检测（opencv 算法 2）检测图片总数、通过总数、不通过总数（根据测试结果进行判断）
1.5 AI 清晰度综合检测（Opencv 算法 3+ScikitImage 算法）检测图片总数、通过总数、不通过总数（根据测试结果进行判断）
1.6 报告明细数据列表：

7 测试执行流程
数据准备：收集不同风格品类的服装图片、不同元素及标签。
配置路径、算法阙值：需要配置本地文件夹读取路径、各个 AI 算法模型的质量计算阙值。
AI 自动化测试：遍历所有图像数据，计算质量分。
整体图像质量 AI 检测报告：输出一份集成报告，统计图像测试通过情况和明细数据展示。