高通修改PreviewYuv Snapshot YUV 格式map

在高通的chi-cdk核心模块中,针对HAL_PIXEL_FORMAT_YCbCr_420_888格式,详细列举了PreviewYuv与不同目的(如Preview、Snapshot)的YUV映射配置,包括StreamMap结构体数组的定义,用于Still Capture意图的多个Snapshot YUV及RAW格式回调。

vendor\qcom\proprietary\chi-cdk\core\chiframework\chxextensionmodule.cpp

static StreamMap streamMap[] =

{

    {0, 0, HAL_PIXEL_FORMAT_YCbCr_420_888, 0, ANDROID_CONTROL_CAPTURE_INTENT_PREVIEW,        0, 0, 0}, //PreviewYuv

    {0, 0, HAL_PIXEL_FORMAT_YCbCr_420_888, 0, ANDROID_CONTROL_CAPTURE_INTENT_STILL_CAPTURE,  0, 1, 0}, //Snapshot YUV

    {0, 0, HAL_PIXEL_FORMAT_YCbCr_420_888, 1, ANDROID_CONTROL_CAPTURE_INTENT_STILL_CAPTURE,  1, 1, 0}, //Snapshot YUV

    {0, 0, HAL_PIXEL_FORMAT_YCbCr_420_888, 2, ANDROID_CONTROL_CAPTURE_INTENT_STILL_CAPTURE,  2, 1, 0}, //Snppshot YUV

    {0, 0, HAL_PIXEL_FORMAT_RAW10,         0, ANDROID_CONTROL_CAPTURE_INTENT_STILL_CAPTURE,  0, 0, 0}, //Snppshot RAW callback

<think>好的,我现在需要处理用户关于高通Camx-Chi架构中Offline Snapshot功能的提问。首先,用户可能对Camx-Chi有一定了解,但具体到Offline Snapshot可能不太清楚。我需要先解释清楚Camx-Chi的基本结构,然后深入到Offline Snapshot的架构细节。 用户可能是realme手机公司的相机技术专家,或者是相关领域的开发者,他们需要详细的技术信息来优化相机性能或解决相关问题。因此,回答必须专业且深入,涵盖关键组件、工作流程以及优势。 接下来,我需要确保内容准确。可能需要回忆Camx-Chi的模块组成,比如Camx是框架层,Chi是厂商自定义层。Offline Snapshot可能涉及图像处理流程中的离线处理部分,比如在拍摄后处理而非实时预览中处理。 要分点讲解架构,比如处理流程、关键模块(如Offline Processing Manager、算法模块、内存管理、接口与调度),以及其优势。同时,需要提供示例代码片段,比如初始化处理流程或调用算法模块的伪代码,帮助用户理解实现方式。 还要注意用户可能的后续问题,比如具体算法实现、性能优化、与其他功能的差异,所以在相关问题中列出这些点,确保覆盖用户潜在需求。最后检查格式是否符合要求,确保没有换行错误,相关问题部分正确列出。</think>高通Camx-Chi架构中的Offline Snapshot功能是实现高质量离线图像处理的核心模块,其架构设计深度结合了硬件加速与算法优化。以下是技术解析: 1. **架构分层** - **Camx层**(框架层):负责基础流程控制,包含Offline Processing Manager(离线处理管理器)协调任务队列 - **Chi层**(厂商扩展层):realme在此实现定制化算法,如多帧合成/降噪/超分等,通过ChiEntry接口与Camx通信 - **HIDL接口**:与DSP/GPU/NPU等异构计算单元交互,实现算法卸载 2. **关键组件** ```cpp // 离线处理管道核心类 class OfflinePipeline { public: void Configure(OfflineSettings* settings) { // 1. 初始化硬件资源 mIspCore->Initialize(settings->ispConfig); // 2. 加载算法插件 mAlgorithmMgr->LoadPlugins(settings->pluginList); // 3. 创建缓冲区队列 mMemoryPool->AllocateBuffers(settings->bufferCount); } void ProcessFrame(OfflineInput* input) { // 硬件加速流水线 mIspCore->Process(input->rawBuffer, mIntermediateBuffer); // 算法链执行 for(auto algo : mAlgorithmChain) { algo->Execute(mIntermediateBuffer, mOutputBuffer); } // 异步回调通知 NotifyCompletion(mOutputBuffer); } }; ``` 3. **内存管理机制** - 采用ION内存分配器实现零拷贝传输 - 支持跨硬件单元的缓冲区共享(通过dma_buf fd) - 动态缓冲区池管理(预留/释放策略) 4. **性能优化技术** - 多线程流水线:ISP处理与算法执行并行化 - 算法分区:将CNN网络拆分为多个子图部署到不同NPU核心 - 预取机制:在前处理阶段预加载后续帧数据 **技术优势** - 动态算法编排:支持运行时根据场景切换处理流程 - 能耗感知:基于场景复杂度自动选择硬件加速单元 - 异常恢复:硬件故障时自动回退到CPU软件路径
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