3步搞定Android深度相机开发：用Intel RealSense实现智能测距拍照

3步搞定Android深度相机开发：用Intel RealSense实现智能测距拍照

【免费下载链接】librealsense Intel® RealSense™ SDK 项目地址: https://gitcode.com/GitHub_Trending/li/librealsense

你是否还在为Android设备无法获取精准深度数据而烦恼？是否想让手机也能像专业设备一样感知三维空间？本文将带你基于Intel® RealSense™ SDK，通过简单三步在Android平台实现深度相机拍照功能，让你的应用具备厘米级距离测量能力。读完本文你将掌握：设备环境配置、深度流数据采集、照片保存与距离计算的完整流程。

一、环境准备与依赖配置

开发深度相机应用前需要准备以下环境：

• 支持OTG功能的Android设备（Android 6.0+）
• USB3 OTG数据线
• Android Studio IDE
• Intel RealSense D400系列相机

1.1 添加依赖库

在模块级build.gradle文件中添加RealSense依赖，配置如下：

repositories {
    maven{
        url "https://egiintel.jfrog.io/artifactory/librealsense"
    }
}

dependencies {
    implementation 'com.intel.realsense:librealsense:2.18.0@aar'
}

完整配置文件路径：wrappers/android/examples/java_example/app/build.gradle

1.2 配置权限

在AndroidManifest.xml中添加相机权限：

<uses-permission android:name="android.permission.CAMERA"/>

权限配置文件路径：wrappers/android/examples/java_example/app/src/main/AndroidManifest.xml

官方Android开发文档：doc/android.md

二、初始化RealSense上下文与设备监听

2.1 初始化RsContext

在应用启动时必须先初始化RsContext，代码示例：

// 在Application或MainActivity的onCreate中调用
RsContext.init(getApplicationContext());

2.2 设备连接监听

通过DeviceListener监听相机的连接状态：

mRsContext = new RsContext();
mRsContext.setDevicesChangedCallback(new DeviceListener() {
    @Override
    public void onDeviceAttach() {
        // 设备连接时启动数据流
        mStreamingThread.start();
    }

    @Override
    public void onDeviceDetach() {
        // 设备断开时停止数据流
        mStreamingThread.interrupt();
    }
});

完整实现代码：wrappers/android/examples/java_example/app/src/main/java/com/example/realsense_java_example/MainActivity.java

三、实现深度数据采集与拍照功能

3.1 创建数据流线程

使用Pipeline开启深度数据流：

private Thread mStreamingThread = new Thread(new Runnable() {
    @Override
    public void run() {
        try {
            stream();
        } catch (Exception e) {
            e.printStackTrace();
        }
    }
});

3.2 深度数据获取与处理

在stream()方法中实现深度帧获取和距离计算：

private void stream() throws Exception {
    Pipeline pipe = new Pipeline();
    try(PipelineProfile pp = pipe.start()){}
    
    while (!mStreamingThread.isInterrupted()) {
        try (FrameSet frames = pipe.waitForFrames()) {
            try (Frame f = frames.first(StreamType.DEPTH)) {
                DepthFrame depth = f.as(Extension.DEPTH_FRAME);
                // 获取中心点距离
                float distance = depth.getDistance(
                    depth.getWidth()/2, 
                    depth.getHeight()/2
                );
                // 更新UI显示距离
                updateDistanceUI(distance);
                // 拍照功能实现
                capturePhoto(frames);
            }
        }
    }
    pipe.stop();
}

3.3 照片保存功能实现

添加照片保存方法，同时保存彩色图和深度数据：

private void capturePhoto(FrameSet frames) {
    // 获取彩色帧
    try (Frame colorFrame = frames.first(StreamType.COLOR)) {
        // 转换为Bitmap
        Bitmap bitmap = convertFrameToBitmap(colorFrame);
        // 保存到设备存储
        saveBitmapToStorage(bitmap, "realsense_photo_" + System.currentTimeMillis() + ".jpg");
    }
}

深度相机应用示例：examples/capture/

四、功能扩展与优化建议

4.1 关键代码优化

• 使用try-with-resources自动释放Frame资源，避免内存泄漏
• 在onPause()中中断数据流线程，onResume()中恢复
• 添加权限动态申请，适配Android 6.0+权限管理

4.2 应用场景扩展

基于深度数据可实现多种功能：

• 智能测量：examples/measure/
• 三维建模：examples/pointcloud/
• 手势识别：结合深度数据实现空中手势交互

五、完整代码与项目结构

核心代码路径：

• 主Activity实现：wrappers/android/examples/java_example/app/src/main/java/com/example/realsense_java_example/MainActivity.java
• Android封装模块：wrappers/android/
• 示例应用：examples/

RealSense Android应用架构图：

通过本文介绍的方法，你可以快速在Android平台实现深度相机功能。建议进一步研究官方提供的post-processing示例，添加深度数据滤波优化，提升测量精度。收藏本文，关注后续深度视觉高级应用教程！

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