安卓相机camera2开发知识点

本文详细介绍了在Android中使用TextureView、CameraManager、MediaRecorder等组件进行相机和视频录制的流程,包括预览设置、尺寸适配、手势操作、画面旋转、相机参数调整以及图片和视频的压缩优化。强调了界面失去焦点时相机的销毁与重新初始化,以及根据设备方向动态调整相机显示。同时,提到了视频录制的帧率、码率设置和图片压缩的策略,为实现高质量的相机应用提供了关键指导。

摘要生成于 C知道 ,由 DeepSeek-R1 满血版支持, 前往体验 >

关键类使用

  1. TextureView 
  2. WindowManager
  3. CameraManager
  4. StreamConfigurationMap
  5. MediaRecorder
  6. CameraDevice
  7. CameraDevice.StateCallback
  8. CaptureRequest.Builder
  9. CameraCaptureSession
  10. CameraCharacteristics
  11. StreamConfigurationMap
  12. CaptureRequest.Builder
  13. ImageReader

注意事项

1、每次界面失去焦点或者录制结束时都要重新销毁当前相机。

2、每次界面重新获取焦点时重新初始化当前相机流程。

3、注意组件宽高为准选择合适的相机尺寸,矩阵缩放时更加自然!

功能类代码介绍

TextureView 

  • 相机预览展示组件
  • 开发相机手势操作:焦距放大、缩小、点击获取焦点
  • 控制相机、视频预览显示方向、大小、比例
  • 根据手机旋转动态调整相机显示方向

WindowManager

  • 获取手机旋转方向:90度、270度等
  • 相机输出画面,输出的图片、视频旋转角度以此为准

CameraManager

  • 查找手机摄像头:前置摄像头、后置摄像头、USB扩展摄像头等
  • 拿到摄像头cameraId
  • 打开指定摄像头
  • 获取摄像头相机参数 StreamConfigurationMap、CameraCharacteristics

StreamConfigurationMap

  • 获取当前摄像头支持的输出尺寸、9:6 4:3 1:1等,返回的格式宽高,单位像素,例如 1080:1920等
  • 根据客户端业务查找最优尺寸,根据不同的机型动态适配最优尺寸。

CameraDevice.StateCallback

  • 监听相机打开、异常、断开
  • 拿到CameraDevice

CameraDevice 

  • 当前摄像头引用对象
  • 获取采集图像流展示到TextureView
  • 创建相机预览会话
  • 添加ImageReader拍照数据回调处理器
  • 拿到当前相机会话,CameraCaptureSession (执行拍照,相机会话管理)
  • 拿到相机览流控制器CaptureRequest.Builder (设置拍照闪光灯)

CaptureRequest.Builder

  • 相机视频流控制器
  • 展示相机焦距调整之后的画面。例如:用户通过手势放大缩小焦距。

CaptureRequest.Builder.set(CaptureRequest.SCALER_CROP_REGION, mRoom);

  • 设置拍照时闪光灯展示、相机预览时开启手电筒。

CameraCaptureSession

  • 控制预览流展示与暂停
  • 执行拍照,注意拍照时要暂停预览,不然会捕捉的画面,会是下一帧图像。
  • 拍照完成之后在CameraCaptureSession.CaptureCallback回调里面重新打开预览。

ImageReader

  • 获取执行拍照时捕获的帧,保存成图片
  • ImageReader.OnImageAvailableListener 在此监听器回调,注意子线程保存。
  • 为了获取图方便,建议再保存时添加回调,自动更新到展示界面。

CameraDevice.StateCallback

  • 监听相机打开、异常、断开
  • 拿到CameraDevice

MediaRecorder

  • 视频录制控制器
  • 设置视频录制方向setOrientationHint(90)前置摄像头:270、后置90. 
  • 帧率:一秒展示多少帧图像,视频卡顿。
  • 视频码率:码率和质量成正比,但是文件体积也和码率成正比,
  • 码率:mMediaRecoder.setVideoEncodingBitRate() , 太小界面模糊、太大文件越大。

目前最优设置默认10000000,然后根据当前使用相机尺寸(宽*高)动态匹配取最大值。

视频压缩优化

1、根据业务设置相机输出尺寸,找出最合适的尺寸大小。

2、调整视频录制帧率。

3、设置视频清晰度

4、FFmpeng?

图片压缩优化

1、根据业务设置相机输出尺寸,找出最合适的尺寸大小。

2、等比例缩放指定大小。

3、质量压缩

<think>好的,我现在需要帮助用户解决如何使用Python或其他技术爬取Twitter数据的问题。用户之前可能已经询问过类似的问题,现在需要更详细的指导。首先,我得回顾一下系统级指令,确保回答符合格式要求,比如数学表达式用$...$,独立公式用$$...$$,并且生成相关问题。同时,要使用中文,结构清晰,引用相关文献。 首先,用户的需求是获取爬取推特数据的方法或工具,特别是用Python或其他技术。我需要整理现有的知识,结合之前提供的引用内容,虽然引用中的内容提到使用Python的库如requests、tweepy,以及R包,但用户这次更关注Python,所以重点放在Python工具上。 接下来,我需要分步骤说明,可能包括注册开发者账号、选择工具库、认证、数据获取等。同时,要确保代码示例正确,使用tweepy和requests库,可能需要给出两种方法。另外,用户可能需要异步爬取的例子,如使用aiohttp和asyncio,这在引用[1]中有提到,所以需要包含进去。 需要注意的是,用户可能遇到认证问题,比如如何获取API密钥,环境变量的管理(dotenv),这些在引用[1]中也提到过,要详细说明。此外,数据存储和分析部分,用pandas保存数据,这也是用户可能需要的。 然后,生成相关问题,比如如何提高爬取效率、绕过限制,或者处理数据的方法。这些问题应该与用户当前的问题相关,帮助他们进一步探索。 现在要检查是否符合所有格式要求:行内数学表达式是否正确使用,如无数学内容可能不需要,但如果有变量或术语,可能需要用$...$。独立公式如果有的话要用$$...$$,但这里可能不太涉及。代码块要用正确的语法,Python代码要正确缩进,比如示例中的快速排序代码。 最后,确保引用的标记正确添加,引用[1]和引用[2]中的内容要自然地融入回答中,比如在提到环境变量时引用[1],或者在数据分析时提到pandas和matplotlib。 可能还需要考虑用户的实际操作中遇到的困难,比如认证流程复杂,或者异步爬取的高效性,所以需要给出清晰的步骤和代码示例,帮助用户一步步实现。 总结下来,回答的结构应该是: 1. 注册Twitter开发者账号 2. 选择工具和库(tweepy、requests、异步库) 3. 认证流程(API密钥获取,环境变量) 4. 数据爬取方法(两种示例:tweepy和requests) 5. 异步爬取示例 6. 数据存储与分析 7. 注意事项(遵守政策,速率限制) 8. 相关问题 同时,确保每个部分都有对应的代码示例和解释,引用标记在适当的位置,比如提到dotenv时添加[^1],提到数据分析工具时引用[1]和[^2]。</think>### 如何用Python爬取Twitter数据? 以下是分步指南,涵盖主流工具和方法(以Twitter API v2为例): --- #### 1. **注册Twitter开发者账号** - 访问 [Twitter开发者平台](https://developer.twitter.com/),申请“Elevated Access”权限(需审核)[^1] - 创建项目并获取API凭证:`API Key`、`API Secret Key`、`Bearer Token` --- #### 2. **选择工具与库** - **推荐工具**: - `tweepy`:Twitter官方推荐的Python库,简化API调用 - `requests` + `OAuth1`:直接通过HTTP请求交互 - `aiohttp` + `asyncio`:实现异步高效爬取[^1] - **数据存储与分析**: - 使用`pandas`存储为CSV或DataFrame - 用`matplotlib`或`seaborn`可视化分析[^1] --- #### 3. **认证流程** - **使用`tweepy`认证示例**: ```python import tweepy import os from dotenv import load_dotenv # 管理环境变量[^1] load_dotenv() client = tweepy.Client( bearer_token=os.getenv("BEARER_TOKEN"), consumer_key=os.getenv("API_KEY"), consumer_secret=os.getenv("API_SECRET") ) ``` --- #### 4. **数据爬取方法** - **方法1:通过`tweepy`获取用户推文** ```python def get_user_tweets(username, max_results=10): user = client.get_user(username=username) tweets = client.get_users_tweets( user.data.id, max_results=max_results, tweet_fields=["created_at", "public_metrics"] ) return tweets.data ``` - 返回字段包含发布时间、点赞数、转发数等 - **方法2:直接调用API(使用`requests`)** ```python import requests headers = {"Authorization": f"Bearer {BEARER_TOKEN}"} params = { "query": "Python lang:en -is:retweet", "max_results": 50, "tweet.fields": "created_at" } response = requests.get( "https://api.twitter.com/2/tweets/search/recent", headers=headers, params=params ) ``` --- #### 5. **异步爬取示例** ```python import aiohttp import asyncio async def fetch_tweets_async(url, headers, params): async with aiohttp.ClientSession() as session: async with session.get(url, headers=headers, params=params) as response: return await response.json() # 调用示例 async def main(): data = await fetch_tweets_async( "https://api.twitter.com/2/tweets/search/recent", headers, {"query": "#AI", "max_results": 100} ) print(data) ``` --- #### 6. **数据存储与分析** ```python import pandas as pd # 将数据转为DataFrame tweets = get_user_tweets("TwitterDev") df = pd.DataFrame([tweet.data for tweet in tweets]) # 保存为CSV df.to_csv("twitter_data.csv", index=False) # 分析点赞数分布 df["public_metrics.like_count"].hist() ``` --- #### 7. **注意事项** - 遵守[Twitter开发者协议](https://developer.twitter.com/en/docs/twitter-api),避免爬取隐私数据 - 免费API有速率限制(如450请求/15分钟) - 高级功能(历史数据、流式API)需付费订阅 ---
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