Camera算法

最新推荐文章于 2025-10-18 09:08:55 发布
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本文详细探讨了相机算法的原理及应用，涵盖了图像处理、传感器校准、曝光控制等多个方面，旨在帮助读者深入理解相机算法在实际场景中的运用。

camera算法：
https://www.cnblogs.com/linhaostudy/category/1870237.html

【Camera2 教程六】Camera2算法集成
jiangchaobing_2017的博客
03-15 236
总大小： Y 分量 + UV 分量 = （1280 * 720 + 1280 * 720 * （1/2） ） / 1024 / 1024 = 1.32。/vendor/mediatek/proprietary/hardware/mtkcam3/3rdparty/mtk/hdr/ – Yuv 多帧算法。/vendor/mediatek/proprietary/hardware/mtkcam3/3rdparty/mtk/fb/ – Yuv 单帧算法。setRepeatingRequest() 是重复请求。
RK3568平台（camera篇） 硬件原理 ISP 3A算法
weixin_49303682的博客
06-23 7343
概念：捕捉影像的电子器件；组成：镜头（Lens）、马达、传感器（Sensor）、软板（FPC）、图像处理芯片（DSP） 工作原理：景物通过镜头（LENS）生成的光学图像投射到图像传感器（SENSOR）表面，然后转为电信号，经过A/D（模数转换）转换后变成数字图像信号，再送到数字信号处理芯片（DSP）中加工处理，再通过数据总线传输到手机中的SystemLSI进行处理，最后通过LCD就可以看到图像了。 这里马达的作用用于聚焦。 ISP: ISP是Image Signal Processor的简.
Camera 算法原理
Sophia_hui的博客
07-05 3757
-AF 简介 　　本篇主要是对实现对焦算法的总结记录。 对焦模式 　　常用模式：CAF、TOUCH focus、auto focus。 　　CAF: 1、判断条件：环境亮度变化、陀螺仪之类传感器数据变化 2、检测到环境亮度或者传感器数据变化超过一定阀值 3、继续检测到环境亮度或者传感器数据变化已经稳定 4、触发CAF Touch focus 1、点击预览界面时候触发 2、点击位置坐标为对焦点，传入
Camera常用算法介绍1
weixin_44239603的博客
03-18 2321
在Android Camera开发中，算法集成是实现高质量成像和智能功能的核心环节。HDR（High Dynamic Range）是一种通过多帧合成技术扩展图像动态范围的技术，旨在解决高反差场景中亮部过曝、暗部欠曝的问题。其核心原理是通过捕捉不同曝光值的图像，提取各帧最佳细节并融合，最终生成层次丰富、色彩真实的照片。3A算法是自动曝光（AE）自动对焦（AF）和自动白平衡（AWB）的统称，是手机相机成像质量的核心控制技术。其目标是通过动态调节光学参数，使图像在亮度、清晰度和色彩还原上达到最佳效果。
Jetson上VIO算法基准测试
pz8901234的博客
10-18 721
本文在NVIDIA Jetson TX2、Xavier NX和AGX Xavier平台上对多种视觉-惯性里程计算法进行基准测试，评估其在无人机应用中的精度与资源消耗。研究引入包含纯旋转等挑战性轨迹的KAIST VIO数据集，比较VINS-Mono、ORB-SLAM2、ROVIO等算法的ATE误差、CPU/GPU使用率及内存开销，为嵌入式VIO系统选型提供依据。
高通camera美颜算法接入
12-11
整个流程的总结如下： ->先是系统注册 CameraService 的服务 ->APP 层调用 Camera.open() ->Camera.java 调用 JNI native_setup() ->JNI 层调用 android_hardware_Camera_native_setup -> HAL 客户端(Camera.cpp)调用 connect 与服务端(CameraService.cpp)连接得到 CameraService 中的 CameraClient 的一个实例 ->服务端 CameraClient 的初始化，实例化 Camera Hal 接口 CameraHardwareInterface ->CameraHardwareInterface 打开 Camera 驱动， 真正的实现是在 QCamera2HWI.cpp 中。 对应的代码层次： App--->framework-java--->jni--->framework-c++(Camera)--->binder---> framework-c++(CameraService)-->framework-c++(CameraService::Client)---> framework-c++(CameraClient) --->(CameraHardwareInterface) ---> HAL
Camera 编程
EricHe's Blog
05-03 950
V4L2(video 4 linux 2)　　 可以支持多种设备,它可以有以下几种接口: 　　1. 视频采集接口(video capture interface):这种应用的设备可以是高频头或者摄像头.V4L2的最初设计就是应用于这种功能的.        　　2. 视频输出接口(video output interface):可以驱动计算机的外围视频图像设备--
camera 3A 算法
07-27
camera 3Acamera 3Acamera 3Acamera 3Acamera 3Acamera 3A
camera算法集成实现流程
程序员Android
01-15 2530
和你一起终身学习，这里是程序员Android经典好文推荐，通过阅读本文，您将收获以下知识点:算法概览一、算法集成前的准备二、 为算法选择feature三、 将算法对应的feature添加到scenario配置表四、挂载算法五、自定义metadata六、APP调用算法七、遇到的问题及解决方法八、结语算法概览为了给用户提供更好的成像效果，现在的手机都会接入一些第三方的图像处理算法。MTK平台的HAL3...
camera算法用CPU NPU还是GPU?
最新发布
12-05
不同类型的 Camera 算法适合不同的处理器。 CPU 是通用计算核心，能处理广泛任务，但不擅长并行处理。对于一些简单、对实时性要求不高且数据量较小的基础 Camera 算法，CPU 可以胜任，如一些基本的图像格式转换、...
Camera光学、成像和 3A 算法
有趣的人生 一半是山川湖海 一半是初心情怀
03-18 4475
成像与光学。计算机视觉，图像处理，数字成像。自动驾驶与视觉。 镜头设计；人成像（相机），机器视觉 计算机视觉 -- 光学与 camera，书籍 《应用光学》，《几何光学》 Camera（摄像头）算法的书，FPGA或DSP实现的。如ISP功能实现、3A、3D降噪、边缘增强、色彩还原、图像增强、防抖、去雾、隐私遮挡等的， 张芙蓉，《基于DM642的H.264编码器研究》 李方慧，王飞，何佩...
android camera 算法,Android的Camera架构介绍
weixin_30035343的博客
05-27 498
第一部分 Camera概述Android的Camera包含取景器(viewfinder)和拍摄照片的功能。目前Android发布版的Camera程序虽然功能比较简单，但是其程序的架构分成客户端和服务器两个部分，它们建立在Android的进程间通讯Binder的结构上。以开源的Android为例，Camera的代码主要在以下的目录中：Camera的JAVA程序的路径：packages/apps/Ca...
Camera光学、成像和 3A 算法 (视觉)，camera开发_相机3a算法(1)
2401_85012391的博客
05-16 1253
一般数码相机的传感器（CCD 或 CMOS）约占整机总成本的 10%~25%，为了减少成本，缩小体积，市场上的数码相机大多采用 CFA 模式，即在像素阵列的表面覆盖一层彩色滤波阵列（Color Filter Array，CFA），彩色滤波阵列有多种，现在应用最广泛的是 Bayer 格式滤波阵列，满足 GRBG 规律，绿色像素数是红色或蓝色像素数的两倍，这是因为人眼对可见光光谱敏感度的峰值位于中波段，这正好对应着绿色光谱成分。一般来说，我们可以通俗的用RGB三基色的概念来理解颜色的分解和合成。
PlayCamera[基础Google自带算法Camera实时检测人脸并绘制]
07-25
本文主要介绍使用Google自带的FaceDetectionListener进行人脸检测，并将检测到的人脸用矩形框绘制出来。详见博文:http://blog.csdn.net/yanzi1225627/article/details/38098729
Camera光学、成像和 3A 算法 (视觉)，camera开发
热门推荐
ShareUs的专栏
06-30 1万+
成像与光学。计算机视觉，图像处理，数字成像。自动驾驶与视觉。 镜头设计；人成像（相机），机器视觉 计算机视觉 -- 光学与 camera，书籍 《应用光学》，《几何光学》 Camera（摄像头）算法的书，FPGA或DSP实现的。如ISP功能实现、3A、3D降噪、边缘增强、色彩还原、图像增强、防抖、去雾、隐私遮挡等的， 张芙蓉，《基于DM642的H.264编码器研究》 李方慧，王飞，何...
camera参数介绍及3A编程算法
rainbow的博客
09-24 2387
camera的参数通常有分辨率、清晰度、亮度、对比度、饱和度、焦距、视场角、光圈、增益 、曝光时间、白平衡等。 分辨率：指图像水平和垂直的像素点数，通常有640*480、1024*768； 清晰度：指影像上各细部影纹及其边界的清晰程度，单位DPI（Dot Per Inch）。 亮度：指照射在景物或图像上光线的明暗程度。图像亮度增加时，就会显得耀眼或刺眼，亮度越小时，图像就会显得灰暗。 对比度：指不同颜色之间的差别。对比度越大，不同颜色之间的反差越大，即所谓黑白分明，对比度过大，图像就会显得很刺眼
Camera光学、成像和 3A 算法 (视觉)，camera开发_相机3a算法
2401_87555593的博客
11-09 1040
一般数码相机的传感器（CCD 或 CMOS）约占整机总成本的 10%~25%，为了减少成本，缩小体积，市场上的数码相机大多采用 CFA 模式，即在像素阵列的表面覆盖一层彩色滤波阵列（Color Filter Array，CFA），彩色滤波阵列有多种，现在应用最广泛的是 Bayer 格式滤波阵列，满足 GRBG 规律，绿色像素数是红色或蓝色像素数的两倍，这是因为人眼对可见光光谱敏感度的峰值位于中波段，这正好对应着绿色光谱成分。一般来说，我们可以通俗的用RGB三基色的概念来理解颜色的分解和合成。
智能手机算法---4编写android 平台相机算法和相关工具
jhfyou的博客
04-21 1488
联系qq 1923962282@qq.com 下面几篇文件来介绍一下 常规的几个算法和算法优化工具等 0，yuv数据处理，滤波等 1，多帧降噪 2，hdrpuls+ 3,单摄虚化（tensorflow） 4,超分辨率（tensorflow） 5，hal 层算法集成,jni层算法集成 6，深度学习框架在hal层集成 7，性能优化 多线程，opencl,neon,halidefast...
Android Camera 实现一个基础的算法
weixin_37663265的博客
01-28 1111
Android Camera 实现一个基础的算法 我们就自己动手实现一个基础算法 为了看到效果，我们把数据流的一半变成灰色，另一半正常。 0-黑色 128-灰色 255-白色 hardware/qcom/camera/QCamera2/HAL/QCamera2HWICallbacks.cpp 加入以下代码 void YUV2Gray(unsigned char* srcYuv,int w,int h) { int mid = wh/2;//找到图像中间位置 unsigned char startP ...
camera算法工程师
08-23
### 图像处理中的自适应阈值分割方法 在图像处理领域，尤其是在计算机视觉应用中，图像分割是一个关键步骤。传统的全局阈值分割方法在面对光照不均匀或背景复杂的图像时，往往难以取得理想的效果。为了解决这一问题，可以采用自适应阈值分割技术，它能够根据图像局部区域的特性动态调整阈值，从而更好地适应不同的光照条件和背景变化[^1]。 #### 自适应阈值分割的实现 自适应阈值分割的基本流程如下： 1. **图像预处理**：为了减少噪声对分割结果的影响，通常先对图像进行平滑处理。例如，使用高斯滤波器对原始图像进行滤波，以去除图像中的高频噪声。假设原始图像存储在变量 `Image` 中，则可以通过以下代码进行高斯滤波： ```matlab gauss_image(Image, SmoothedImage, 'sigma', 1.5) ``` 2. **自适应阈值分割**：接下来，使用自适应阈值分割算法对平滑后的图像进行处理。该算法会根据图像局部区域的灰度分布动态计算阈值，并将每个像素点与其局部阈值进行比较，从而决定其属于前景还是背景。例如，可以使用以下函数进行自适应阈值分割： ```matlab threshold(SmoothedImage, ThresholdedImage, 100, 255) ``` 其中，`100` 是局部阈值的偏移量，`255` 表示将像素值设置为白色（即前景）。 #### 算法优化与性能提升 对于Camera算法工程师而言，算法优化是提升系统性能的重要手段。除了选择更高效的算法外，还可以通过以下方式进一步优化图像处理流程： - **并行化处理**：利用多核CPU或GPU加速图像处理任务，尤其是在处理大规模图像数据时，能够显著提升处理速度。 - **硬件协同设计**：在机械臂上增加高精度传感摄像头，可以实现对目标物体的二次复核，确保只有合格的产品被分拣出来。这种硬件与算法的协同设计，不仅能提高识别率，还能增强系统的容错能力，减少误判带来的损失[^2]。 - **参数调优**：通过优化工业相机的设置和参数调整，如曝光时间、增益、白平衡等，可以获得更高质量的输入图像，从而提升后续算法的处理效果。 #### OpenCV中的图像处理功能 在实际开发中，OpenCV 是一个广泛使用的计算机视觉库，提供了丰富的图像处理功能。其中，`Mat` 类是 OpenCV 中用于存储和操作图像数据的核心类。`Mat` 类支持多种操作，包括像素级的算术运算、矩阵操作（如转置、拼接、分割等）、滤波、形态学操作以及图像变换（如傅里叶变换、几何变换）等。这些功能使得开发者可以高效地完成各种图像处理任务[^3]。 例如，使用 OpenCV 进行高斯滤波和自适应阈值分割的代码如下： ```cpp cv::Mat image = cv::imread("input.jpg", cv::IMREAD_GRAYSCALE); cv::Mat blurred; cv::GaussianBlur(image, blurred, cv::Size(5, 5), 1.5); cv::Mat thresholded; cv::adaptiveThreshold(blurred, thresholded, 255, cv::ADAPTIVE_THRESH_GAUSSIAN_C, cv::THRESH_BINARY, 11, 2); ``` 上述代码首先读取灰度图像，然后对其进行高斯模糊处理，最后使用自适应阈值分割方法对图像进行二值化处理。 #### 总结 Camera算法工程师在图像处理和计算机视觉领域扮演着重要角色。通过选择合适的算法、优化图像处理流程以及合理配置硬件设备，可以有效提升系统的性能和稳定性。此外，熟练掌握如 OpenCV 等工具库，也有助于提高开发效率和算法实现的灵活性[^3]。 ---
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