camx 主要接口

Camera提出的HAL3接口,其中包括一系列操作主体的结构体以及具体操作函数。
1)核心结构体
HAL3主要定义camera_module_t、camera3_device_t、camera3_stream_configuration、camera_stream以及camera3_stream_buffer这几个主要结构体.
camera_module_t:主要用于表示Camera模块
camera_device_t:主要用来表示Camera设备,其中定义了Camera3_device_ops操作集合,用来实现正常获取图像数据以及控制Camera的功能。
camera3_stream_configuration:该结构体主要用来代表配置的数据流列表,内部装有上层需要进行配置的数据流的指针。
camera3_stream_t:主要用来代表具体的数据流实体。在整个配置过程中,需要在上层进行填充,当下发到HAL中后,HAL会针对其中的各项属性进行配置。
camera3_stream_buffer_t:主要用来代表具体的buffer对象
2)核心接口函数
HAL3的核心接口都是在camera3_device_ops中被定义。
camera3_device_ops结构体定义了一系列的函数指针,用来指向平台厂商实际的实现方法。------>此一系列方法是上层直接对下层控制Camera Hal
1.initialize
何时被调用:在camera_modul_t中的open方法之后,其他camera3_device_ops方法之前被调用。
主要作用:将上层实现的回调方法注册到HAL中,并根据需要在该方法中加入自定义的一些初始化操作。
返回时间:在5ms内返回,最长不能超过10ms。
2.configure_streams
何时被调用:在Initialize方法完成之后,在调用process_capture_request方法之前被调用
主要作用:重设当前正在运行的Pipeline以及设执行的输入输出流,其中它回见stream_list中的新的数据流替换之前配置的数据流。
返回时间:500ms内返回,最长不能超过1000ms。
3.construct_default_request_settings
主要作用:构建一系列默认的Camera Usecase的capture设置项。通过camera_medata_t来进行描述,其中返回值是一个camera_metadata_t指针,其指向的内存地址是有HAL来进行维护。
返回时间:1ms内返回,最长不超过5ms
4.process_capture_request
主要作用:下发单次新的capture request到HAL中,上层必须保证该方法的调用都是在一个线程中完成,而且该方法是异步的,其结果是通过HAL调用另一个接口process_capture_result()来返回结果给上层,在使用过程中,通过
in-flight机制,保证短时间内下发足够多的requst,从而满足帧率要求。
5.dump
主要作用:打印当前Camera设备的状态
原理:上层通过dumosys工具输出debug dump信息或主动抓取bugreport的时候被调用,该方法必须是非阻塞实现。
返回时间:保证1ms内返回,最长不能超过10ms。
6.flush
何时调用:上层执行新的configure_strams的时候,且调用该方法时需清除当前已经在处理的或者即将处理的任务,为配置数据流提供相对稳定的环境。
主要作用:所有的还在流转derequest会尽快返回;并未开始进行流转的request会直接返回,并携带错误信息;任何可以打断的硬件操作会立即被停止;任何无法进行打断的硬件操作在当前状态下进行休眠
什么时候返回:flush会在所有buffer都得已释放,所有request都返回成功才真正返回。
返回时间:在100ms内返回,最长不超过1000ms。
camera3_callback_ops结构体中定义的回调方法将数据或者事件返回至上层。
1.process_capture_result
主要作用:返回HAL部分产生的metadata和image buffers。
返回时间:在5ms内返回。
2,notify
主要作用:异步返回HAL事件到上层,必须非阻塞实现
返回时间:要在5ms内返回

### CAMX架构概述 CAMX架构是一种专为计算机视觉处理设计的硬件加速平台,旨在支持复杂的图像信号处理(ISP)管道以及高效的机器学习推理操作。此架构特别适用于移动设备和其他资源受限环境中的实时视觉应用开发[^1]。 #### 架构原理 CAMX的核心设计理念在于提供一个高度集成化的解决方案,集成了ISP(Image Signal Processor)、GPU、DSP等多种计算单元于一体。这些组件协同工作以优化性能并降低功耗: - **ISP模块**:负责执行原始传感器数据预处理任务,如去噪、白平衡校准等; - **GPU/DSP协处理器**:用于运行更高级别的特征提取算法或神经网络模型推断过程; 整个系统通过专用总线连接各个部分,并利用DMA控制器实现高效的数据传输机制,在保证低延迟的同时提高了整体吞吐率。 #### 主要特点 1. **高性能与低能耗兼顾** - 通过对不同类型的运算任务分配给最适合其特性的硬件单元,实现了卓越的能量效率。 2. **灵活性强** - 支持多种输入源格式转换及输出接口配置选项,便于适配各类应用场景需求。 3. **易于编程** - 提供丰富的API库和工具链,简化开发者对底层细节的操作难度,加快产品上市时间。 4. **强大的可扩展性** - 设计之初就考虑到了未来技术发展趋势,预留了足够的升级空间以便引入新的功能特性。 ```python # 示例代码展示如何初始化CAMX ISP pipeline def initialize_camx_isp_pipeline(): camx = CamxFramework() isp_config = { 'input_format': 'RAW', 'output_resolution': (1920, 1080), 'processing_steps': ['denoise', 'demosaic'] } camx.configure(isp_config) return camx.start_processing() initialize_camx_isp_pipeline() ```
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