android camera HAL v3.0详细介绍(一)

1.        Requests

Application framework层向camera子系统发出一系列捕获数据的请求。一个请求对应于结果中的一个单元。请求封装了这些结果关于捕获数据和处理数据的所有配置信息。这些信息包括:分辨率,像素格式,sensor调整,镜头和闪光灯控制,3A操作模式,RAWYUV处理,统计信息产生,等等。这里考虑了很多关于对结果数据的输出和处理的控制。多个请求可以一次性发出,提交请求是非阻塞模式。这些请求总是按照被接收到的顺序来处理。

 

 

Figure1. Camera model

 

2.        The HAL and camera subsystem

Camera子系统包括camera流水线上各个组件的实现,比如3A算法及其处理控制。Camera HAL层为你实现这些组件提供了接口。为了保持对多个设备制造商和图像信号处理器(ISP,或者camera sensor)供应商之间的跨平台兼容性,camera流水线模块是虚拟的,并没有直接对应任何真实的ISP。但是,它与真实的处理流水线很相似,以便你能够高效地将它映射到你的硬件。另外,它很抽象,在质量,性能或者跨设备兼容性方面,不需要任何妥协就可以支持多个不同算法和操作指令。

The camera pipeline also supports triggersthat the app framework can initiate to turn on things such as auto-focus. Italso sends notifications back to the app framework, notifying apps of eventssuch as an auto-focus lock or errors.

Camera流水线也支持触发器,app framework能够初始化并打开它,比如自动聚焦。它也能向app framework发送通知,通知app关于自动聚焦被锁或者错误的事件。

 

Figure2. Camera pipeline

 

请注意,在最初发布的版本中,上述图表中的一些图像处理模块并没有被很好地定义。Camera流水线做了如下的假设:

·        输出的RAW Bayer数据在ISP内部没有经过任何处理;

·        生成的统计数据是基于raw sensor的输出数据;

·        ISP中,将raw sensor的输出数据转换为YUV格式的各个处理模块没有严格的先后次序;

·        虽然展示了多个缩放和裁剪单元,但是所有的缩放单元共用一个输出区域控制(比如数字变焦)。但是每个单元可以有不同的输出分辨率和像素格式。

注:数字变焦是根据变焦倍数,从原始图像中裁剪一部分,然后放大到原始分辨率。由于是使用缩放算法直接放大的,所以其图像质量会降低。上图有三个缩放/裁剪单元,但它们共用一个输出控制器,即request control,由它来决定输出到外部缓冲区。根据application framework层的需求,最上面的缩放/裁剪单元会对从raw sensor采集的数据进行裁剪和缩放,最后输出到外边缓冲区。中间和下面的缩放/裁剪单元都是对ISP处理之后的YUV数据进行处理。中间的单元对YUV进行裁剪并缩放后,调用JPEG编码器对其进行编码,输出JPEG图像。下面的单元对YUV进行裁剪并缩放后,输出不同分辨率的YUV数据。这三个缩放/裁剪单元对输入数据也可以不进行裁剪和缩放处理。

API使用总结

这是android camera API使用步骤的简单总结。查看“ Startup and expected operation sequence”可以获得这些步骤的详细分解,以及API的调用。

1.       监听并枚举所有camera设备;

2.       打开设备并连接监听器;

3.       配置目标用例所需的输出信息(比如静态图片,视频录制等)

4.       根据目标用例创建请求;

5.       发送或者重复发送这些请求;

6.       接收输出的元数据和图像数据;

7.       切换用例,则跳转到第3步;

HAL层操作总结

·        Framework层发送捕获数据的异步请求。

·        HAL层设备必须按照次序处理请求。对于每个请求,HAL层需要输出元数据和一个或者多个图像数据。

·        对于请求和结果都需要遵循先进先出的原则;这个数据流将被后续的请求所参考。

·        对于同一个请求,所有输出数据的时间戳必须相同,以便framework层同步输出数据,如果需要的话。

·        在请求和结果数据总,所有捕获数据的配置和状态(除了3A处理),都需要封装起来。

 

 

Figure3. Camera HAL overview

(未完待续)

<think>嗯,用户让我介绍Android Camera2 HAL3。我得先回忆下自己对这个主题的了解。Android的相机架构经历过几次大的变化,特别是从Camera1到Camera2,HAL3应该是其中的关键部分。 首先,HAL是硬件抽象层,负责Android框架和硬件驱动程序之间的通信。Camera2 API是在Android 5.0引入的,取代了旧的Camera1 API。HAL3应该对应的是Camera2的支持,可能带来了更多的功能和更好的性能。 需要区分HAL1和HAL3的不同。HAL1可能对应旧的相机架构,而HAL3引入了更灵活的管道模型,允许应用更直接地控制相机硬件,比如手动调节曝光、对焦等。这可能涉及到像Request这样的概念,应用通过发送捕获请求来操作相机。 另外,HAL3可能支持更多的数据流,比如同时处理预览、拍照和录像,而不会像以前那样有性能问题。还有,可能提到的是每个请求可以配置不同的参数,并且有更精细的控制,比如每个帧的元数据。 记得HAL3引入了更结构化的元数据,使用类似标签的系统,让应用可以查询相机的能力,比如支持的分辨率、帧率范围等。这可能涉及到CameraCharacteristics类,应用在打开相机前会先获取这些信息。 可能还需要解释HAL3的管道模型,比如将相机设备视为个处理管道,处理来自应用的请求,生成结果。每个请求会指定输出Surface,比如用于预览的SurfaceView或者用于拍照的ImageReader。 不过,用户可能还想知道HAL3带来的优势,比如低延迟、更好的性能、更高效的资源利用。同时,可能也需要注意兼容性问题,因为旧设备可能不支持HAL3,仍然使用HAL1,这会导致应用需要处理不同的情况。 另外,HAL3CameraX的关系,CameraX是Jetpack库,可能基于HAL3,但提供了更简化的API,帮助开发者处理兼容性问题。不过用户的问题主要是HAL3本身,所以可能需要集中在HAL3的结构和功能上。 可能还需要提到些关键类或接口,比如CameraDevice、CameraCaptureSession,以及如何通过HAL3进行会话的配置和请求的提交。比如,应用创建个CaptureRequest,设置参数,然后提交给相机设备,然后处理返回的结果。 还有,HAL3如何处理3A(自动对焦、自动曝光、自动白平衡),允许应用更精细地控制这些过程,或者设置回调来监听状态变化。 需要确保技术术语使用正确,比如HAL3的正确名称,是否称为Camera HAL3,或者Android Camera HAL 3.0版本。可能正确的术语是Camera HAL3,对应Camera2 API的实现。 可能还要提到HAL3的配置方式,比如在设备厂商的实现中,如何通过HIDL接口或者AIDL进行交互,不过这部分可能属于系统内部细节,用户作为开发者可能更关注API层面的使用。 总结下,回答的结构应该是先介绍HAL3是什么,它在Android相机架构中的位置,然后对比HAL1和HAL3的主要区别,接着详细说明HAL3的关键特性,比如管道模型、请求机制、元数据、多流支持等,最后可能提到开发中的使用方式或注意事项。 要避免错误的信息,比如HAL3是否支持某些特定功能,或者时间线是否正确。比如确认HAL3是从Android 5.0开始引入的,而Camera2 API也是同时推出的。此外,HAL3是否必须由设备支持,还是可选,可能需要说明兼容性情况,比如从某个Android版本开始要求必须支持HAL3,但实际设备可能仍有差异。 还要注意术语的正确使用,比如“管道模型”是否正确,或者是否有其他术语,比如“基于请求的模型”更准确。可能需要查阅相关资料确认,但根据记忆,HAL3确实引入了更灵活的请求处理模型,允许应用发送多个请求,每个请求可以有不同的设置,并且相机设备按顺序处理。 最后,确保回答结构清晰,分点说明主要概念,帮助用户逐步理解HAL3的结构和优势,同时结合实际开发中的例子,比如如何使用Camera2 API与HAL3交互,这样用户能更好地应用这些知识。</think>### Android Camera2 HAL3 介绍 #### 1. **基本概念** - **HAL(硬件抽象层)**:负责连接 Android 框架与硬件驱动,确保上层 API 与底层硬件解耦。 - **Camera2 API**:从 Android 5.0(Lollipop)引入,取代旧版 Camera1 API,提供更精细的控制能力。 - **HAL3**:专为 Camera2 API 设计的硬件抽象层(版本 3.x),支持**基于请求的模型**和**多数据流处理**。 --- #### 2. **HAL3 的核心改进(对比 HAL1)** | **特性** | **HAL1 (Camera1)** | **HAL3 (Camera2)** | |-------------------|---------------------------|-----------------------------| | **控制模式** | 基于“预设场景”的自动模式 | 基于“请求(Request)”的手动控制 | | **数据流** | 单数据流(预览/拍照二选) | 多数据流并行(如同时预览+拍照) | | **性能** | 延迟高,资源利用率低 | 低延迟,更高效的硬件资源调度 | | **元数据** | 固定元数据,灵活性差 | 动态元数据(如每帧参数可配置) | --- #### 3. **HAL3 关键架构与组件** 1. **管道模型(Pipeline Model)** - 将相机硬件抽象为个处理管道,接收来自应用的**捕获请求(CaptureRequest)**。 - 每个请求包含: - **参数配置**(如曝光时间、对焦模式)。 - **输出目标**(如 `Surface` 用于预览、拍照或录像)。 $$ \text{应用} \xrightarrow{\text{Request}} \text{相机管道} \xrightarrow{\text{Result}} \text{返回图像+元数据} $$ 2. **多流支持(Multi-Stream)** - 允许同时输出到多个 `Surface`(如预览 + 高分辨率拍照)。 - 硬件自动优化数据流路径(Bypass冗余处理)。 3. **动态元数据(Dynamic Metadata)** - 通过 `CameraCharacteristics` 查询设备能力(如支持的分辨率、帧率范围)。 - 每帧返回 `CaptureResult`,包含实时参数(如传感器时间戳、3A状态)。 --- #### 4. **开发中的核心类与流程** 1. **CameraDevice** - 表示物理相机设备,通过 `createCaptureSession()` 创建会话。 2. **CameraCaptureSession** - 管理数据流和请求,通过 `setRepeatingRequest()` 持续发送请求(如预览)。 3. **CaptureRequest** - 定义单次请求的参数(如对焦模式 `CONTROL_AF_MODE_AUTO`)。 ```java // 示例:创建个拍照请求 CaptureRequest.Builder requestBuilder = cameraDevice.createCaptureRequest(CameraDevice.TEMPLATE_STILL_CAPTURE); requestBuilder.addTarget(imageReader.getSurface()); requestBuilder.set(CaptureRequest.CONTROL_AF_MODE, CaptureRequest.CONTROL_AF_MODE_CONTINUOUS_PICTURE); CaptureRequest request = requestBuilder.build(); ``` --- #### 5. **优势与挑战** - **优势**: - **精细控制**:支持手动调节 ISO、曝光时间等参数。 - **低延迟**:通过多流并行减少数据拷贝。 - **扩展性**:兼容深度相机、多摄像头等新型硬件。 - **挑战**: - **兼容性**:旧设备可能仅支持 HAL1,需用 `CameraManager.getCameraCharacteristics()` 检测能力。 - **复杂度**:需要处理异步回调、线程管理等细节。 --- #### 6. **实际应用建议** - **使用 CameraX**:Google 推荐的 Jetpack 库,基于 HAL3 封装,简化兼容性问题。 - **性能优化**: - 复用 `CaptureRequest` 减少开销。 - 限制输出分辨率(根据 `StreamConfigurationMap` 选择最优配置)。 --- #### 7. **总结** HAL3Android 相机系统的重大升级,通过**请求-响应模型**和**多流架构**,为开发者提供了接近硬件层的控制能力。尽管学习曲线较高,但能实现更专业的拍摄功能(如 RAW 捕获、实时 HDR)。
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