花屏黑屏log机制

本文介绍了在测试手机时遇到的屏幕花屏、绘制异常问题,由于复现概率低,作者提出了一种解决方案:通过自定义脚本dumpfile.sh,在问题发生时触发截屏并导出关键log。该脚本和Android.mk配置文件被放置在特定目录下,以方便捕获和分析问题。

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  在测试手机各项功能过程中,经常会遇到概率性复现“屏幕画花了,界面画错乱了等绘制异常问题”,而且概率还非常小。

  为了在复现问题的时候能够及时抓到关键log,现在在项目中引入一个脚本,只要复现出问题的时候触发截屏(音量下+电源键)就可以执行这个脚本然后导出所需要的log到指定sd卡目录下。

修改方式简单记录如下。

一、vendor\Tecnon_BuildIn目录下创建自定义文件夹dumpfiles,并添加dumpfile.sh脚本和Android.mk文件

dumpfile.sh脚本内容如下:

#!/system/bin/sh
PRELOAD_DEST=/storage/sdcard0
DUMPFILE_DEST=${PRELOAD_DEST}/Dumpfile
if [ ! -d ${DUMPFILE_DEST} ]
then
    mkdir -p ${DUMPFILE_DEST}
fi
TIMESTAMP=`date +%Y%m%d%H%M%S`
setprop debug.bq.dump "@surface"
dumpsys SurfaceFlinger > ${DUMPFILE_DEST}/SF_layerdump_${TIMESTAMP}.log
setprop debug.bq.dump ""

dumpsys GuiExtService --detail > ${DUMPFILE_DEST}/GuiExtService_${TIMESTAMP}.log
cat /dev/graphics/fb0 > ${DUMPFILE_DEST}/fb_${TIMESTAMP}.bin
cat /proc/k
### 关于视频流花屏黑屏问题的异常检测方法 对于视频流中的花屏黑屏问题,可以采用多种技术手段来进行有效的监测与处理。 #### 1. 利用帧间差异分析法识别花屏 通过比较连续两帧或多帧间的相似度变化来判断是否有明显的视觉突变。如果某段时间内相邻帧之间存在显著的不同,则可能表明出现了花屏现象[^1]。这种方法能够快速定位到出现问题的时间点,并为进一步诊断提供依据。 #### 2. 应用图像质量评估算法 引入专门针对图像质量和清晰度评价的标准或模型(如PSNR, SSIM),当这些指标低于设定阈值时即触发警报提示可能存在质量问题。这有助于更精确地量化并捕捉那些不易察觉但影响用户体验的画面缺陷[^2]。 #### 3. 实施基于机器学习的状态预测 训练神经网络或其他类型的分类器学会区分正常播放状态下的特征模式以及发生故障后的异常表现形式;一旦检测到偏离预期的行为即可及时响应采取措施加以修复[^4]。 #### 4. 针对特定场景优化传输协议配置 考虑到不同应用场景下所面临的挑战各异——例如实时直播要求低延迟而录播则更加注重稳定性——应根据不同需求调整相应的TCP/UDP选项、缓冲策略等参数设置以减少因网络波动引发的问题几率[^3]。 #### 5. 加强前端设备维护保养工作 定期检查摄像头、采集卡等相关硬件设施的工作状况确保其处于良好运行环境之中;同时也要关注驱动程序版本更新情况防止因为兼容性原因造成不必要的麻烦。 ```python def detect_screen_issue(frame_sequence): """ Detect screen issues like color distortion or pixel misalignment. Args: frame_sequence (list): A list of image frames to analyze. Returns: bool: True if an issue is detected; False otherwise. """ import cv2 prev_frame = None threshold = 0.9 # Similarity threshold between consecutive frames for current_frame in frame_sequence: gray_current = cv2.cvtColor(current_frame, cv2.COLOR_BGR2GRAY) if prev_frame is not None: diff = cv2.absdiff(prev_frame, gray_current) similarity_score = calculate_similarity(diff) if similarity_score < threshold: return True prev_frame = gray_current return False def calculate_similarity(image_diff): """Calculate the structural similarity index.""" from skimage.metrics import structural_similarity as ssim score, _ = ssim(image_diff, np.zeros_like(image_diff), full=True) return score.mean() ```
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