buildConfigField "boolean", "LOG_DEBUG", "true"

最新推荐文章于 2025-02-26 17:21:38 发布
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本文介绍如何使用BuildConfig自定义布尔值变量，例如LOG_DEBUG，在不同环境下控制日志输出及配置切换。

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buildConfigField "boolean", "LOG_DEBUG", "true"

这个是我自定义的一个布尔值变量，它有什么用处呢？

比如是程序中我可以通过
BuildConfig.LOG_DEBUG
拿到这个变量，然后通过这个来书写线上环境的地址和测试环境的地址加以区分
可以通过变量值来分析是否要输出DEbug日志，日志true的时候就打印日志

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public static final boolean PRINT_DEBUG_LOGS = Log.isLoggable(TAG, Log.DEBUG); // TAG是你想要监控的标签名 if (PRINT_DEBUG_LOGS) { Log.d(TAG, "This message will be printed if the debug flag is enabled...
超实用的android自定义log日志输出工具类
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本篇文章：自己在混淆的时候整理出比较全面的混淆方法，比较实用，自己走过的坑，淌出来的路。请大家不要再走回头路，可能只要我们代码加混淆，一点不对就会导致项目运行崩溃等后果，有许多人发现没有打包运行好好地，打包完成以后而又不不可以了，导致了许多困惑，本片文章来问大家解决困惑，希望对大家有帮助。 Android混淆最佳实践 1. 混淆配置 android{ buildT...
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Collection是最基本的集合接口，一个Collection代表一组Object，即Collection的元素。一些Collection允许相同的元素而另一些不行。一些能排序而另一些不行。Java SDK不提供直接继承自Collection的类，Java SDK提供的类都是继承自Collection的“子接口”如List和Set。 34.2.1.List描述 List是有序的
while (true) { // 读取每一帧 for (int num = 0; num < 1000000; num++) { double start_time = ncnn::get_current_time(); stream1.read(frame); double end_time = ncnn::get_current_time(); __android_log_print(ANDROID_LOG_DEBUG, "yolov8rknn.cpp", "拉流·`` time: %.3f ms", (end_time - start_time)); // __android_log_print(ANDROID_LOG_DEBUG, "yolov8rknn.cpp", // "n n "); // 如果没有读取到帧，退出循环 if (frame.empty()) { __android_log_print(ANDROID_LOG_ERROR, "rtsp", "没图·咯～。～"); std::cerr << "Error: Empty frame!" << std::endl; break; }这里我想在没有读到帧时有一个好的重联机制，你使用一个最主流的方法完成一下
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03-17
<think>好的，用户的问题是关于在ncnn和Android环境下实现RTSP视频流读取失败时自动重连的最佳方法。首先，我需要理解用户的具体需求。他们可能正在开发一个Android应用，使用ncnn进行推理，同时需要处理RTSP流的稳定性问题，特别是在断线后自动重连。 接下来，我得回顾相关的技术点。用户提供的引用中提到了FFmpeg、OpenCV处理RTSP流，以及一些推流和拉流的实现。比如引用[4]提到用OpenCV和FFmpeg进行拉流和推流，这可能在处理视频流时有用。但用户的环境是ncnn和Android，所以可能需要结合这些库。 首先，RTSP流处理在Android上通常会用FFmpeg或者MediaCodec，但用户提到ncnn，这可能意味着他们正在用ncnn进行模型推理，比如车牌识别或行为检测。因此，视频流的读取可能需要与ncnn兼容的方式。 自动重连的关键点在于检测连接状态，并在断开时重新初始化流。常见的做法是在读取帧的循环中加入异常捕获，当读取失败时触发重连机制。此外，需要考虑网络波动，可能需要设置重试次数和间隔，避免频繁重连导致资源浪费。 然后，我需要考虑如何在Android中实现这些逻辑。可能涉及多线程，比如在后台线程中处理视频流读取和重连，避免阻塞主线程。同时，使用ncnn进行推理的部分需要与视频读取线程协调，确保在重连时暂停推理，重新获取流后继续处理。 用户提供的引用中有使用OpenCV读取RTSP流的例子，比如引用[3]和[4]。但OpenCV在Android上的支持可能需要JNI或者Java封装，或者使用Android特定的Camera API。不过，用户的环境是ncnn，可能更倾向于使用FFmpeg来读取流，因为ncnn本身处理的是模型推理，而FFmpeg处理视频解码。 因此，可能的解决方案是结合FFmpeg在Android中拉取RTSP流，解码后送入ncnn处理。自动重连的逻辑需要在FFmpeg读取流的过程中加入。例如，在av_read_frame返回错误时，关闭当前的AVFormatContext，等待一段时间后重新尝试连接。 另外，需要考虑Android平台的特性，比如权限管理、网络状态检测等。例如，在尝试重连前检查网络是否可用，避免无意义的重试。 总结步骤：1. 封装RTSP读取模块，包含初始化、连接、读取帧的功能。2. 在读取循环中捕获错误，如超时或断开。3. 触发重连机制，包括关闭当前连接，等待重试间隔，重新初始化连接。4. 设置最大重试次数和退避策略，如指数退避。5. 与ncnn推理线程协调，确保视频流中断时暂停处理，恢复后继续。 可能遇到的问题包括：FFmpeg在Android上的集成、线程管理、资源释放和重新初始化是否正确、性能开销等。需要确保重连过程中不会造成内存泄漏或ANR。 最后，根据用户提供的引用，尤其是引用[4]中的FFmpeg和OpenCV结合的例子，可以建议用户参考FFmpeg在Android上的使用，结合其自动重连逻辑，同时利用ncnn进行模型推理。这可能涉及到NDK开发，将FFmpeg和ncnn集成到Android应用中。</think>### RTSP视频流自动重连机制的实现方法 在Android和ncnn环境下实现RTSP流自动重连，需要结合网络状态监测、异常处理和重试策略。以下是具体实现步骤： #### 1. 网络状态检测基础 使用Android的ConnectivityManager检测网络变化： ```java private boolean isNetworkAvailable() { ConnectivityManager cm = (ConnectivityManager) getSystemService(Context.CONNECTIVITY_SERVICE); NetworkInfo activeNetwork = cm.getActiveNetworkInfo(); return activeNetwork != null && activeNetwork.isConnected(); } ``` #### 2. 视频流读取核心结构 建议采用生产者-消费者模式，使用双线程架构： ```java // 视频流读取线程 class VideoThread extends Thread { private volatile boolean isRunning = true; private final AtomicInteger retryCount = new AtomicInteger(0); public void run() { while (isRunning) { try (FFmpegFrameGrabber grabber = new FFmpegFrameGrabber(rtspUrl)) { grabber.start(); while (isRunning) { Frame frame = grabber.grab(); // 将帧放入阻塞队列 frameQueue.put(frame); } } catch (Exception e) { handleDisconnect(); } } } private void handleDisconnect() { int delay = Math.min(5 * retryCount.incrementAndGet(), 30); // 指数退避上限30秒 SystemClock.sleep(delay * 1000L); } } // ncnn推理线程 class InferenceThread extends Thread { public void run() { while (true) { Frame frame = frameQueue.take(); // 执行ncnn推理 ncnn.detect(frame);
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