Surface的三种使用方式

本文详细介绍了Surface在Native层的三种使用方式,包括仅在Proxy端、Proxy和服务端协同及仅在服务端的工作模式,并提供了具体的实现步骤和技术细节。

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Surface的三种使用方式

Native层的Surface工作方式有:仅在Proxy端、Proxy和Service端协同、仅在Service端工作三种方式(第三种方式有待确认)。前两种方式在Proxy端都有共同的预处理工作要做,如下:
Proxy端
1、创建SurfaceFlinger的本地代理
sp<SurfaceComposerClient> client = new SurfaceComposerClient();

2、创建SurfaceControl的本地代理
sp<SurfaceControl> surfaceControl = client->createSurface(……);

3、获取Surface本地代理
sp<Surface> surface = surfaceControl->getSurface();

拿到Surface本地代理后,就可以利用它进行后续相关操作了

方式一:参照resize.cpp的实现
Proxy端
1、获取Surface的缓冲区
ANativeWindow_Buffer outBuffer;
surface->lock(&outBuffer, NULL);

2、直接操作outBuffer.bits成员
android_memset16((uint16_t*)outBuffer.bits, 0xF800, bpr*outBuffer.height);

3、投送给SurfaceFlinger显示
surface->unlockAndPost();

方式二:参照Camera的实现
Proxy端
1、获取IGraphicBufferProducer本地代理
sp<IGraphicBufferProducer> gbp = surface->getIGraphicBufferProducer();

2、传递给Service端
camera-> setPreviewTarget(gbp);

Service端
3、根据gbp创建新的Surface
sp<ANativeWindow> window = new Surface(gpb, /*controlledByApp*/ true);

4、连接window到对应的api集合(用途???)
result = native_window_api_connect(window.get(), NATIVE_WINDOW_API_CAMERA);

5、使用window的相关接口,如设置队列缓冲区数量为3
window->perform(window, NATIVE_WINDOW_SET_BUFFER_COUNT, 3);

方式三:在Surface的构造函数中有一个参数controlledByApp表示是否由Proxy端使用,如果仅在Service端使用可按默认值创建Surface。在SurfaceMediaSource_test有相关代码:
1、创建BufferQueue
sp<BufferQueuem> BufferQueue = new BufferQueue();

2、创建消费者监听器
wp<ConsumerListener> listener = static_cast<ConsumerListener*>(this);

3、创建消费者监听器代理
sp<BufferQueue::ProxyConsumerListener> proxy = new BufferQueue::ProxyConsumerListener(listener);

4、连接消费者到BufferQueue
mBufferQueue->consumerConnect(proxy, false);

5、根据BufferQueue创建新的Surface
sp<IGraphicBufferProducer> sms = mBufferQueue;
sp<Surface> stc = new Surface(sms);

6、使用window的相关接口,如perform()
sp<ANativeWindow> window = stc;
window->perform(window, NATIVE_WINDOW_SET_BUFFER_COUNT, 3);

注:
1、 方式三有待确认
2、 对于ANativeWindow的操作,官方提供了一个window.h辅助工具。

From:http://blog.youkuaiyun.com/alien75/article/details/41078963
### 三维点云处理的方法和算法 #### 数据获取与预处理 在进行任何复杂的计算之前,首先要考虑的是如何获取高质量的原始数据。通常情况下,三维点云可以通过激光雷达(LiDAR)、结构光相机或其他类型的3D扫描设备来收集[^3]。 #### 噪声去除和平滑化 为了提高后续操作的效果,在实际应用中往往需要先对采集到的数据做去噪和平滑处理。常见的做法有统计滤波器(Statistical Outlier Removal)、体素网格下采样(Voxel Grid Downsampling),这些手段可以有效减少异常值的影响并简化几何形状[^1]。 #### 特征提取 特征提取是从给定点集中识别出有意义的信息的过程。对于点云而言,这可能涉及到寻找边缘、平面等显著区域;也可以利用局部描述符如FPFH (Fast Point Feature Histograms) 或 SHOT (Signature of Histograms of Orientations) 来表征空间分布特性。 #### 对齐/配准 当存在多个视角下的观测结果时,则需解决它们之间的相对位置关系——即所谓的“配准”。迭代最近邻法(ICP, Iterative Closest Points) 是一种广泛应用的技术,它通过反复调整源集中的每一个点直到其尽可能接近目标集合内的对应者为止。此过程可以在MATLAB环境中借助专门函数轻松实现[^2]。 #### 表面重建 一旦完成了上述准备工作之后就可以着手构建连续表面了。常用的方式包括但不限于泊松曲面重构(Poisson Surface Reconstruction) 和移动最小二乘拟合(Moving Least Squares Fitting)。 ```matlab % ICP算法简单示例代码片段 function [Tform]=icp_demo(source,target) % source: 源点云矩阵 nx3 % target: 目标点云矩阵 mx3 pcdSource=pointCloud(source); pcdTarget=pointCloud(target); Tform = icp(pcdSource,pcdTarget,'MaxIterations',200,... 'Metric','pointToPlane',... 'ExtrapolationLimit',Inf,... 'PreserveInputOrientation',true); end ```
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