android camera系统3A模式及其状态转换(一)

本文详细介绍了相机HAL层如何通过状态机管理自动对焦(AF)、自动曝光(AE)和自动白平衡(AWB)的过程。包括不同模式的设置、触发机制、状态转换和算法细节,帮助开发者深入了解相机图像处理的核心机制。

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虽然HAL层负责实现3A算法,但HAL interface定义了一个高层次的状态机描述,允许HAL层设备和framework层交流3A当前状态和3A事件的触发情况。

当设备被打开时,所有3A状态都应该是STATE_INACTIVE。码流配置不需重置3A。例如,需要通过调用configure()来修改固定焦点。

要触发3A行为,需要为下一个请求简单地设置相关触发器实体,以引导触发器的启动。例如,启动自动聚焦的触发器需要在一个请求中将ANDROID_CONTROL_AF_TRIGGER设置为ANDROID_CONTROL_AF_TRIGGER_START。停止自动聚焦需要将ANDROID_CONTROL_AF_TRIGGER设置为ANDROID_CONTRL_AF_TRIGGER_CANCEL。否则,实体不存在或者被设置为ANDROID_CONTROL_AF_TRIGGER_IDLE。每个请求对触发器设置一个非IDLE的值,都会引发一个独立的触发器事件。

在顶层,通过设置ANDROID_CONTROL_MODE控制3A。可以选择没有3AANDROID_CONTROL_MODE_OFF),自动模式(ANDROID_CONTROL_MODE_AUTO)和场景模式(ANDROID_CONTROL_USE_SCENE_MODE)。

·        OFF模式下,自动聚焦(AF),自动曝光(AE)和自动白平衡(AEB)模式都被关闭。3A事例不会重置捕获控制中的任何设置。

·        AUTO模式下,AFAEAWB模式运行各自的独立算法,它们有自己的模式,状态和触发器元数据实体,如下段描述。

·        USE_SCENE_MODE模式下,ANDROID_CONTROL_SCENE_MODE的值决定3A事例的行为。在除了FACE_PRIORITYSCENE_MODE中,HAL层必须将ANDROID_CONTROL_AE/AWB/AF_MODE的值重置为更适合被选择的SCENE_MODE的模式。例如,HAL层喜欢在SCENE_MODE_NIGHT场景中使用AFCONTINUOUS_FOCUS模式。当这些场景模式被忽略时,将使用用户对AE/AWB/AF_MODE的选择。

·        SCENE_MODE_FACE_PRIORITY的场景,AE/AWB/AFMODE工作在ANDROID_CONTROL_MODE_AUTO模式下。但是3A算法需要侧重对场景中检测出来的脸进行测光和聚焦。

 

1.        Auto-focus settings and result entries

Main metadata entries:
ANDROID_CONTROL_AF_MODE
:控制当前自动聚焦模式的选择。通过framework层在请求中设置。
AF_MODE_OFF
AF关闭;framework/app直接控制镜头的位置。
AF_MODE_AUTO
Single-sweep自动聚焦。只有AF被触发,镜头才会移动。

AF_MODE_MACROSingle-sweep微距自动聚焦。只有AF被触发,镜头才会移动。

AF_MODE_CONTINUOUS_VIDEO:平滑的持续聚焦,用于视频录制。触发则立即在当前位置锁住焦点。取消而继续持续聚焦。

AF_MODE_CONTINUOUS_PICTURE:快速持续聚焦,用于静态图片的ZSL捕获。一旦达到扫描目标,触发则立即锁住焦点。取消而继续持续聚焦。

AF_MODE_EDOF:高级的景深聚焦。没有自动聚焦的浏览,触发和取消没有意义。通过HAL层控制图像的聚集。

ANDROID_CONTROL_AF_STATE:描述当前AF算法状态的动态元数据,HAL层在结果的元数据中报告该信息。

AF_STATE_INACTIVE:不做聚焦,或者算法被重置。镜头不移动。这个状态总是用于MODE_OFF或者MODE_EDOF。当设备刚被打开时,必须处于这个状态。

AF_STATE_PASSIVE_SCAN:一个持续聚焦的算法正在做扫描。镜头正在移动中。

AF_STATE_PASSIVE_FOCUSED:一个持续聚焦的算法认为已经聚焦成功。镜头不在移动。HAL层会自动地离开这个状态。

AF_STATE_PASSIVE_UNFOCUSED:一个持续聚焦的算法认为聚焦失败。镜头不在移动。HAL层会自动地离开这个状态。

AF_STATE_ACTIVE_SCAN:用户触发的扫描正在进行中。

AF_STATE_FOCUSED_LOCKEDAF算法认为聚焦结束。镜头不再移动。

AF_STATE_NOT_FOCUSED_LOCKEDAF算法没能完成聚焦。镜头不再移动。

ANDROID_CONTROL_AFTRIGGER:控制启动自动聚集扫描,其意义由所选择的模式和状态决定。Framework层在请求中设置该值。

AF_TRIGGER_IDLE:没有触发器。

AF_TRIGGER_START:触发AF扫描。其作用取决于模式和状态。

AF_TRIGGER_CANCEL:停止当前的AF扫描,重置算法到默认状态。

其他元数据实体:

ANDROID_CONTROL_AF_REGIONS:控制视角区域的选择,用于检测好的聚焦点。用于所有可进行聚焦扫描的AF模式。Framework层在请求中设置该值。

 

2.        Auto-exposure settings and result entries

Main metadata entries:
ANDROID_CONTROL_AE_MODE
:控制当前自动曝光模式的选择。Framework层在请求中设置该值。

AE_MODE_OFF:关闭自动曝光;用户控制曝光,增益,帧周期和闪光灯。

AE_MODE_ON:标准的自动聚焦,闪光灯关闭。用户设置闪光灯启动或者手电筒模式。

AE_MODE_ON_AUTO_FLASH:标准自动曝光,开启闪光灯。HAL层精确控制捕获前和捕获静态图片时闪光。用户可控制闪光灯关闭。

AE_MODE_ON_ALWAYS_FLASH:标准自动曝光,拍照时闪光灯一直开启。HAL层精确控制捕获前闪光。用户可控制闪光灯关闭。

AE_MODE_ON_AUTO_FLASH_REDEYE:标准自动曝光。HAL层精确控制预闪和捕获静态图片时闪光。在前面捕获序列的最后一帧启动一次闪光灯,以减少后面图片中的红眼现象。用户可控制闪光灯关闭。

ANDROID_CONTROL_AE_STATE:描述当前AE算法状态的动态元数据,HAL层在结果的元数据中报告该信息。

AE_STATE_INACTIVE:模式切换后AE初始状态。当设备刚打开时,AE必须处于这个状态。

AE_STATE_SEARCHINGAE没有达到曝光目标,正在调整曝光参数。

AE_STATE_CONVERGEDAE已经找到当前场景的正确的曝光值,曝光参数不再改变。HAL层会自动离开这个状态,寻找更好的解决方案。

AE_STATE_LOCKED:使用AE_LOCK已经锁住了AE。曝光值不再改变。

AE_STATE_FLASH_REQUIREDHAL层已经曝光成功,但为了获取更亮的图片,需要开启闪光灯。用于ZSL模式。

AE_STATE_PRECAPTUREHAL在捕获序列中间进行控制。根据AE模式,这种模式采用启动闪光灯测光或者瞬间开启关闭闪光灯预防红眼。

ANDROID_CONTROL_AE_PRECAPTURE_TRIGGER:在捕获一张高质量图像之前,控制启动一个测光序列。Framework层在请求中设置该值。

PRECAPTURE_TRIGGER_IDLE:没有触发器。

PRECAPTURE_TRIGGER_START:启动一个捕获序列。HAL层使用后续的请求为获取高分辨率图像决定理想的曝光/白平衡。

Additional metadata entries:
ANDROID_CONTROL_AE_LOCK
:控制锁住AE当前的值。

ANDROID_CONTROL_AE_EXPOSURE_COMPENSATION:控制调整AE算法目标亮度点。

ANDROID_CONTROL_AE_TARGET_FPS_RANGE:控制选择AE算法的目标帧率区间。AE事例不能使用这个区间之外的帧率值。

ANDROID_CONTROL_AE_REGIONS:控制视角区域的选择,用于检测好的曝光值。用于所有除了OOFAE模式。

 

3.        Auto-whitebalance settings and resultentries

Main metadata entries:
ANDROID_CONTROL_AWB_MODE
:控制当前白平衡模式的选择。

AWB_MODE_OFF:关闭自动白平衡。用户控制颜色矩阵。

AWB_MODE_AUTO:使能自动白平衡;3A控制颜色转换,可能会使用比简单矩阵更复杂的转换。

AWB_MODE_INCANDESCENT:用于室内白zhi灯的白平衡设置,色温大概2700K

AWB_MODE_FLUORESCENT:用于荧光灯的白平衡设置,色温大概5000K

AWB_MODE_WARM_FLUORESCENT:用于荧光灯的白平衡设置,色温大概3000K

AWB_MODE_DAYLIGHT:用于晴天的白平衡设置,色温大概5500K

AWB_MODE_CLOUDY_DAYLIGHT:用于阴天的白平衡设置,色温大概6500K

AWB_MODE_TWILIGHT:用于日出/日落的白平衡设置,色温大概15000K

AWB_MODE_SHADE:用于阴影处的白平衡设置,色温大概7500K

ANDROID_CONTROL_AWB_STATE:描述当前AWB算法状态的动态元数据,HAL层在结果的元数据中报告该信息。

AWB_STATE_INACTIVE:切换模式后AWB的初始状态。当设备刚打开时,AWB必须处于这个状态。

AWB_STATE_SEARCHINGAWB没有收敛到目标值,在改变颜色调整参数。

AWB_STATE_CONVERGEDAWB为当前场景已经找到了理想的颜色调整值,这些参数不再改变。HAL层会自动离开该状态去寻找更好的解决方案。

AWB_STATE_LOCKED:使用AWB_LOCK锁住了AWB。颜色调整值不再改变。

Additional metadata entries:
ANDROID_CONTROL_AWB_LOCK
:控制锁住当前AWB的值。

ANDROID_CONTROL_AWB_REGIONS:控制视角区域的选择,用于检测好的颜色平衡值。只用于自动白平衡模式。

 

4.        General state machine transition notes

在切换AFAEAWB的不同模式是总会将算法的状态重置为INACTIVE。同样地,在CONTROL_MODECONTROL_SCENE_MODECONTROL_MODE == USE_SCENE_MODE)之间切换时,也需要将算法的状态重置为INACTIVE

 

(未完待续)

<think>我们正在讨论Android相机元数据(Camera Metadata)。根据用户的问题,需要详细解释Android camera metadata的含义、用途及其应用场景。同时,根据系统指令,我们需要正确使用LaTeX格式,并生成相关问题。 首先,我们回顾下引用内容: 引用[1]提到:CameraMetadata在AndroidCamera2 API中起到了关键的作用。它提供了种机制,使应用程序能够获取关于相机硬件和其当前状态的元数据。这些元数据包括各种信息,例如相机传感器的状态、镜头的朝向、闪光灯的充电状态、自动曝光和自动对焦模式等。 引用[2]则概述了Android Camera模块的重要性,但没有直接提到元数据。 因此,我们将重点围绕Camera2 API中的CameraMetadata展开。 ### 含义 在Android Camera2 API中,相机元数据(Camera Metadata)是组描述相机设备特性和当前状态的数据。这些数据以键值对(key-value)的形式组织,其中键(key)是预定义的常量,值(value)可以是整数、浮点数、字符串、数组或自定义结构。元数据分为两类: 1. **静态元数据(Static Metadata)**:描述相机设备的固定特性,如支持的硬件级别、支持的自动对焦模式、支持的分辨率等。这些信息在相机打开时就可以获取,并且不会改变。 2. **动态元数据(Dynamic Metadata)**:描述相机在运行时的状态,例如当前的自动对焦状态、曝光补偿值、3A(自动对焦、自动曝光、自动白平衡)状态等。这些信息在每次捕获请求后更新。 ### 用途 相机元数据的主要用途包括: 1. **配置相机**:应用程序可以通过读取静态元数据来了解相机的功能,从而设置合适的参数。例如,根据支持的预览尺寸来设置预览Surface的尺寸。 2. **控制相机**:在捕获请求(CaptureRequest)中,应用程序设置元数据键值来控制相机的行为,如设置自动对焦模式、曝光时间等。 3. **获取相机状态**:通过捕获结果(CaptureResult)中的动态元数据,应用程序可以了解当前帧的拍摄状态,例如是否成功对焦、曝光是否合适等,从而做出相应调整。 ### 应用场景 1. **高级拍照功能**:在专业相机应用中,用户需要手动调整参数(如ISO、曝光时间、白平衡等)。元数据提供了这些参数的当前值以及可设置的范围,使得应用能够提供精确的控制。 2. **实时分析**:在AR(增强现实)应用中,需要根据每帧的元数据(如焦距、传感器时间戳等)来同步虚拟物体和现实世界。 3. **自动调整**:在智能拍摄中,应用可以通过分析动态元数据(如3A状态)来自动调整参数以获得最佳图像质量。 4. **多摄像头协同**:在多摄像头设备上,元数据可以用于同步不同摄像头之间的操作,例如在双摄人像模式中,通过两个摄像头的元数据计算深度图。 ### 技术细节 在Camera2 API中,元数据通过`CameraCharacteristics`(静态元数据)和`CaptureResult`(动态元数据)类来访问。例如: - 获取静态元数据:通过`CameraManager`获取`CameraCharacteristics`对象,然后使用`get`方法查询特定键。 - 获取动态元数据:在`CaptureCallback`中,通过`CaptureResult`对象获取。 例如,获取相机支持的最大预览尺寸: ```java CameraManager manager = (CameraManager) context.getSystemService(Context.CAMERA_SERVICE); String cameraId = manager.getCameraIdList()[0]; CameraCharacteristics characteristics = manager.getCameraCharacteristics(cameraId); StreamConfigurationMap map = characteristics.get(CameraCharacteristics.SCALER_STREAM_CONFIGURATION_MAP); Size[] previewSizes = map.getOutputSizes(SurfaceTexture.class); ``` ### 数学表达 在相机元数据中,有些参数涉及数学计算,例如: - 曝光值(EV)的计算公式为: $$ EV = \log_2\left(\frac{N^2}{t}\right) $$ 其中$N$是光圈值,$t$是曝光时间(秒)[^3]。 - 焦距转换:在计算视野(FOV)时,使用焦距$f$和传感器尺寸$d$(对角线长度): $$ \text{FOV} = 2 \arctan\left(\frac{d}{2f}\right) $$ ### 总结 Android相机元数据是Camera2 API的核心组成部分,它提供了相机硬件和状态的详细信息,使得应用程序能够精确控制相机并实现高级功能。 §§相关问题§§ 1. Camera2 API中如何获取静态元数据? 2. 动态元数据在相机自动控制(如3A)中起到什么作用? 3. 如何利用相机元数据实现手动曝光控制? 4. 在多摄像头系统中,元数据如何帮助实现深度信息计算? 注意:以上引用[^1]和[^2]来自用户提供的参考内容,但用户提供的引用中并没有关于数学公式的引用[^3],因此在实际应用中需要根据实际情况引用。这里为了示例,我们假设[^3]是来自其他相关文献。</think>### Android Camera Metadata 详解及其应用场景 #### Camera Metadata 基本概念 在 Android Camera2 API 中,**Camera Metadata** 是套结构化的键值对系统,用于描述相机硬件特性和实时状态。它包含两类关键数据: 1. **静态元数据**(`CameraCharacteristics`) 描述相机固有特性,如: - 支持的硬件级别(`INFO_SUPPORTED_HARDWARE_LEVEL`) - 可用分辨率(`SCALER_STREAM_CONFIGURATION_MAP`) - 最大对焦区域数量(`CONTROL_MAX_REGIONS_AF`) $$ \text{静态数据} = \{ \text{key}_i \mapsto \text{value}_i \mid i \in \text{硬件特性集} \} $$ 2. **动态元数据**(`CaptureResult`) 实时反馈相机状态,如: - 当前对焦状态(`CONTROL_AF_STATE`) - 曝光补偿值(`CONTROL_AE_EXPOSURE_COMPENSATION`) - 传感器时间戳(`SENSOR_TIMESTAMP`) #### 二、核心元数据详解 | 元数据类型 | 关键键值示例 | 数学表达 | 用途说明 | |--------------------|---------------------------------------|------------------------------|------------------------------| | **传感器参数** | `SENSOR_INFO_PIXEL_ARRAY_SIZE` | $W \times H$ (像素矩阵尺寸) | 计算视野角(FOV) | | **3A控制** | `CONTROL_AE_MODE` | $E_v = \log_2(N^2/t)$ (曝光值) | 自动曝光控制 | | **镜头畸变** | `LENS_DISTORTION` | $r&#39; = r(1 + k_1r^2 + k_2r^4)$ | 图像校正 | | **帧同步** | `SENSOR_FRAME_DURATION` | $\Delta t = 1/f_\text{帧率}$ | 视频流同步 | #### 三、典型应用场景 1. **专业摄影控制** 通过元数据实现手动参数设置: ```java CaptureRequest.Builder request = cameraDevice.createCaptureRequest(TEMPLATE_MANUAL); request.set(CaptureRequest.CONTROL_AE_MODE, CONTROL_AE_MODE_OFF); request.set(CaptureRequest.SENSOR_EXPOSURE_TIME, 10000000L); // 10ms曝光 request.set(CaptureRequest.SENSOR_SENSITIVITY, 800); // ISO 800 ``` 2. **AR场景融合**(增强现实) 利用姿态元数据实现虚拟物体定位: $$ \begin{bmatrix} x&#39; \\ y&#39; \end{bmatrix} = K \cdot \begin{bmatrix} R \mid t \end{bmatrix} \cdot \begin{bmatrix} X_w \\ Y_w \\ Z_w \\ 1 \end{bmatrix} $$ 其中 $K$ 通过 `LENS_INTRINSIC_CALIBRATION` 获取,$[R \mid t]$ 来自 `SENSOR_POSE`[^1]。 3. **多摄协同** 深度图生成依赖双摄元数据对齐: ```java CameraCharacteristics primary = getChars(CAMERA_ID_BACK); CameraCharacteristics depth = getChars(CAMERA_ID_DEPTH); Rect primaryFOV = primary.get(CameraCharacteristics.SENSOR_INFO_ACTIVE_ARRAY_SIZE); Rect depthFOV = depth.get(CameraCharacteristics.SENSOR_INFO_ACTIVE_ARRAY_SIZE); Matrix transform = calculateHomography(primaryFOV, depthFOV); // 坐标变换矩阵 ``` 4. **HDR成像优化** 基于 `SENSOR_DYNAMIC_BLACK_LEVEL` 和 `SENSOR_NOISE_PROFILE` 实现噪声建模: $$ \sigma^2(y) = a \cdot y + b $$ 其中 $a,b$ 从元数据解析,$y$ 为像素亮度值。 #### 四、开发实践要点 1. **元数据获取流程** ```mermaid graph TD A[获取CameraManager] --> B[getCameraIdList] B --> C[getCameraCharacteristics] C --> D{查询静态元数据} D --> E[创建CaptureSession] E --> F[通过CaptureResult获取动态元数据] ``` 2. **性能优化技巧** - 使用`SENSOR_INFO_TIMESTAMP_SOURCE`避免系统时钟漂移 - 通过`STATISTICS_INFO_MAX_FACE_COUNT`预分配人脸检测缓存 - 利用`REQUEST_PIPELINE_MAX_DEPTH`优化请求队列深度 #### 五、挑战与趋势 1. **计算摄影挑战** 多帧合成需精确对齐,依赖 `SENSOR_ROLLING_SHUTTER_SKEW` 校正果冻效应: $$ \Delta t_{\text{行延迟}} = \frac{H_\text{total}}{f_\text{readout}} $$ 2. **AI融合方向** 元数据驱动ML模型选择,如根据 `LENS_FOCUS_DISTANCE` 自动切换人像/微距模式。 ---
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