【流畅度】

本文介绍了帧率标准的来源及其在不同应用场景中的意义,包括常见fps界限、Vsync信号同步原理、如何衡量流畅度及fps计算方法等内容。

一、帧率标准来源

帧率标准,没有具体的标准,还是需要根据具体的应用来。如果一定需要定义一个标准,可以将各项freq提升到最高,获取该平台下的一个fps的最优值作为标准

 

二、常见的fps界限

12 fps:

由于人类眼睛的特殊生理结构,如果所看画面之帧率高于每秒约10-12帧的时候,就会认为是连贯的(手动快速翻阅电子书)

24fps

有声电影的拍摄及播放帧率均为每秒24帧

30fps

可以接受但是无法顺畅表现绚丽的画面

60fps

可以明显提升交互感和逼真感(app的性能目标是保持60fps

75fps超过

不容易感受到明显的流畅度提升,但VR设备需要高于75fps才能消除眩晕

 

三、Vsync信号同步

android每隔一定的时间会发出vsync信号,触发UI去绘图,根据下面的值,时间限定不同,一般是16ms

vsync的设计里面有三个值

0

关闭vsync同步,容易产生撕裂现象,

1

打开vsync限制最高帧率在60fps

2

打开vsync限制最高帧率在30fps

一般游戏会限定一个值

Application.targetFrameRate

-1

不做限制,同时需要vsync设置为0才能生效

既定帧率

同时需要vsync设置为0才能生效

这个值没办法具体看到,但是vsync设置为0,会产生撕裂现象,所以一般也不设置为0,常见设置是设置为1限定以60fps为标准(仅参考unity 3D)

补充:撕裂是指帧率>刷新率,当屏幕还没有刷新n-1帧的数据时,就开始生成第n帧的数据了,从上到下,覆盖第n-1帧。如果此时刷新屏幕,就会出现图像的上半部分是第n帧的,下半部分是第n帧的现象

 

四、如何衡量流畅度

掉帧或者掉帧率

掉帧产生的原因是,图像的绘制时间超过了单个的时间周期,导致用户看到的画面没有及时被更新。

丢帧情况(单位时间内均匀分布)

卡顿情况

0-10

流畅

10-20

较卡

20-40

很卡

40-60

卡死了

至于具体计算单位时间掉帧的方法,"只能通过systrace结合应用推测",目前还没有很好的方法。

 

五、fps计算帧率

Dump surfaceflinger的信息 fps代表的是自开机后屏幕刷新次数。

该值由surfaceflinger的成员

mutable uint32_t mPageFlipCount;

这个值决定,也需要引入时间才能计算帧率,没有现成的计算帧率的接口

本指南详细阐述基于Python编程语言结合OpenCV计算机视觉库构建实时眼部状态分析系统的技术流程。该系统能够准确识别眼部区域,并对眨眼动作与持续闭眼状态进行判别。OpenCV作为功能强大的图像处理工具库,配合Python简洁的语法特性与丰富的第三方模块支持,为开发此类视觉应用提供了理想环境。 在环境配置阶段,除基础Python运行环境外,还需安装OpenCV核心模块与dlib机器学习库。dlib库内置的HOG(方向梯度直方图)特征检测算法在面部特征定位方面表现卓越。 技术实现包含以下关键环节: - 面部区域检测:采用预训练的Haar级联分类器或HOG特征检测器完成初始人脸定位,为后续眼部分析建立基础坐标系 - 眼部精确定位:基于已识别的人脸区域,运用dlib提供的面部特征点预测模型准确标定双眼位置坐标 - 眼睑轮廓分析:通过OpenCV的轮廓提取算法精确勾勒眼睑边缘形态,为状态判别提供几何特征依据 - 眨眼动作识别:通过连续帧序列分析眼睑开合度变化,建立动态阈值模型判断瞬时闭合动作 - 持续闭眼检测:设定更严格的状态持续时间与闭合程度双重标准,准确识别长时间闭眼行为 - 实时处理架构:构建视频流处理管线,通过帧捕获、特征分析、状态判断的循环流程实现实时监控 完整的技术文档应包含模块化代码实现、依赖库安装指引、参数调优指南及常见问题解决方案。示例代码需具备完整的错误处理机制与性能优化建议,涵盖图像预处理、光照补偿等实际应用中的关键技术点。 掌握该技术体系不仅有助于深入理解计算机视觉原理,更为疲劳驾驶预警、医疗监护等实际应用场景提供了可靠的技术基础。后续优化方向可包括多模态特征融合、深度学习模型集成等进阶研究领域。 资源来源于网络分享,仅用于学习交流使用,请勿用于商业,如有侵权请联系我删除!
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