ANR 定位的流程

第一步检查类型:

第一类:Input Dispatcher ANR:

具体的检查输入分发的类型:

A .没有焦点窗口

ANR 的时间点是否在应用onresume结束前,若是,是否在绘画布局window,若是则是窗口问题,否则,和app相关;若不是onresume前发生的anr,就是app的问题。

B .等待前一个Event处理

app是否空闲,若是的话,则是View的问题。否则则是app本身的问题。

第二类:Broadcast/Service ANR

   APP 的问题

第三类:Content provider ANR

 Timeout contain ANR PID?

check callStack of  Receiver Part。

APP ANR 问题定位大致流程

CPU loading >95%

 分为IO的使用 workload >=70% -----Io  的issue

否则:

看下前三的Top3,如果是,low memory

非95%

check callStack --- 查看下主线程的堆栈

继续Deadlock 查找lock的原因

binder的locked

Native call  找对应的so

导致ANR 的原因:

应用导致:

a 函数阻塞,死循环,主线程IO ,处理大数据

 b. 锁出错

c. 内存紧张

系统导致的:

后台广播会被抢占CPU ,若是前台占用大量的cpu。

ANR 的关键字

event log 中 am_ANR

main -log  ANR in

补充定位:

一)导致ANR主要有3种原因:
ANR的产生原因就是由于应用程序的主线程响应超时导致的,只要超过最大限制的超时时间就必然会产生ANR:
1.KeyDispatchTimeout(5 seconds)–按键或触摸事件在特定时间内无响应;(输入事件)
2. BroadcastTimeout(10 seconds)–BroadcastReceiver在特定时间内无法处理完成;(特定操作)
3. ServiceTimeout(20 seconds)–Service在特定的时间内无法处理完成;(特定操作)
(二)处理方法
1.获取实时log: adb logcat -v time >anr.log 或 adb logcat -v time | tee anr.log
2.获取traces.txt文件:adb pull /data/anr/traces.txt C:\monkey
(三)分析log
从log可以看出ANR的类型:
1.cpu使用量接近100%,说明当前设备很忙,有可能是cpu饥饿导致ANR;
2.cpu使用量很低,说明主线程有可能被阻塞;
3.IOwait很高,说明有可能是主线程在进行I/O操作导致ANR;
(四)分析traces

参考:Android常见Crash介绍_android crash-优快云博客

### ANR降噪在图像处理中的原理及流程 #### 什么是ANR降噪? ANR(Adaptive Noise Reduction),即自适应降噪技术,是一种用于减少图像噪声的技术。其主要目标是在保留图像细节的同时去除不必要的噪声干扰[^1]。 #### 噪声的表现形式 图像噪声通常表现为孤立的像素点或像素块,这些噪声会对图像质量造成严重影响,使画面显得模糊不清或者颗粒感强烈。特别是在低光照条件下拍摄的照片中,由于传感器接收到的光线较少,信号较弱,因此更容易受到噪声的影响[^3]。 #### ANR降噪的工作原理 ANR通过一系列复杂的算法来识别并减弱图像中的随机噪声成分。它利用局部区域内的统计特性以及空间域上的平滑滤波器实现去噪效果。具体来说: - **自适应阈值设定**:基于当前场景亮度水平动态调整参数设置,从而更好地平衡信噪比与边缘保持之间的关系。 - **多尺度分析**:采用不同大小窗口对输入数据进行分解操作,在各个层次上分别估计潜在的真实信号强度及其对应的不确定性范围,并据此构建最终输出模型[^2]。 #### 处理流程概述 以下是典型的ANR降噪过程描述: 1. 预处理阶段 对原始RAW格式文件执行初步转换工作,包括但不限于白平衡矫正(AWB),镜头阴影补偿(LSC)等前置步骤,确保后续计算能够获得更加精确的基础素材支持。 2. 统计特征提取 利用N段式统计方法评估全局曝光情况,并决定合适的ISO增益级别组合方案。在此基础上进一步细化局部纹理结构信息采集任务,以便于后期精准定位待优化的目标对象位置分布状况。 3. 自适应滤波运算 结合前面所得各项指标数值综合考量后选定最适宜类型的卷积核函数实施针对性强效过滤措施。例如双边滤波(Bilateral Filtering)可以有效兼顾灰度渐变过渡区间的自然衔接需求同时还不会破坏重要轮廓线条定义边界清晰程度等特点优势明显突出显示出来。 4. 后期修正完善 完成核心部分主体框架搭建之后还需经过一轮全面细致的质量检测环节确认无误后再正式交付成品成果展示给用户查看体验感受如何满意与否等问题考虑进去做出相应改进提升整体表现力水平达到预期标准之上为止结束整个项目周期运作模式运行机制说明完毕如下所示代码片段可供参考学习借鉴作用发挥实际价值意义所在之处体现得淋漓尽致毫无保留余地可言矣! ```python def anr_denoise(image): # Step 1: Preprocessing (e.g., AWB, LSC correction) preprocessed_image = apply_awb_and_lsc_correction(image) # Step 2: Statistical Feature Extraction using N-segment method iso_gain_levels = determine_iso_gains(preprocessed_image) # Adjust exposure time based on ISO settings and frame rate constraints. adjusted_exposure_time = optimize_exposure_time(iso_gain_levels) # Step 3: Adaptive Filtering with Bilateral Filter or similar techniques denoised_image = bilateral_filter(preprocessed_image, sigma_color=25, sigma_space=8) # Step 4: Post-processing refinements as needed final_output = refine_edges(denoised_image) return final_output ``` --- ####
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