libcamera动态库实现流程总

libcamera.so 流程总结

framework/base/include/ui下的CameraHardwareInterface.h 定义了 libCameraService.so需要的所有接口:
getPreviewHeap(),startPreview(preview_callback cb, void* user),stopPreview(),previewEnabled(),
autoFocus(autofocus_callback, void* user),
takePicture(shutter_callback,raw_callback,jpeg_callback,void* user)
cancelPicture(bool cancel_shutter,bool cancel_raw,bool cancel_jpeg)
setParameters(),getParameters()
release(), dump(), openCameraHardware()

其中还定义了5个函数指针,分别指向CameraService.cpp中定义的5个callback函数:
void (*preview_callback)(const sp<IMemory>& mem, void* user);
void (*shutter_callback)(void* user);
void (*raw_callback)(const sp<IMemory>& mem, void* user);
void (*jpeg_callback)(const sp<IMemory>& mem, void* user);
void (*autofocus_callback)(bool focused, void* user);

libCamera.so是对CameraHardwareInterface.h的具体实现。其中S3C6410CameraHWInterface.cpp实现了接口中的全部函数。
S3C6410Camera.cpp负责与设备通信。被S3C6410CameraHWInterface.cpp调用。

libcameraService.so先调用openCameraHardware(),得到Camera实例。
然后调用S3C6410CameraHWInterface.cpp中的getParameters(),setParameters()初始化这个Camera实例.
S3C6410CameraHWInterface.cpp在setParameters()之后会调用initHeapLocked(),该函数用来分配存放帧数据的堆,
并在已分配的堆空间上分配Buffer数组,每个数组变量存储一帧数据。
libcameraService.so在Startpreview()中调用getPreviewHeap()得到libcamera.so中存放帧数据的堆的首地址。
然后将这个地址注册到SurfaceFlinger的Buffer中以便提高preview的显示效率。

CameraService.cpp在调用S3C6410CameraHWInterface.cpp的Startpreview()时会将自己的previewCallback()函数传进去,
这样当libcamera.so在调用getPreview()收集到一帧新数据时,就可以通过函数指针调用libcameraService.so中的回调函数previewCallback(),
将新收集到的帧数据的首地址传出去。CameraService.cpp接着调用postFrame(), surfcace->postBuffer()等将该地址传到surfaceFlinger中以显示当前的帧数据。

S3C6410CameraHWInterface.cpp在startpreview()中新建一个线程previewThread(),在该线程中调用S3C6410Camera.cpp中的getpreview()
将设备收集到的帧数据copy到存放帧数据的堆中。
然后在线程中接着调用CameraService.cpp中的回调函数previewCallback(),将当前帧的偏移地址传给surfaceFlinger。

以上是camera的 preview过程的实现流程。

在调用takePicture()之前,cameraService.cpp会先调用autofocus(),同时将自己定义的autofocus函数传进去。cameraService.cpp中的autofocus()
会调用S3C6410CameraHWInterface.cpp中的autoFocus()函数创建一个线程,在该线程中通过函数指针调用CameraService.cpp中的autoFocuscallback()
通知CameraService autofocus成功。
之后,上层的APK会调用getParameter(),setParameter()重新初始化Camera实例。
当调用takePicture()时,CameraService.cpp 会将自己定义的shuttercallback(),rawcallback(),jpegcallback()函数
传给S3C6410CameraHWInterface.cpp中的takepicture()函数。
它会创建一个线程beginPictureThread(),在其中调用函数pictureThread()。
pictureThread()函数通过函数指针调用CameraService.cpp中的shuttercallback(),yuvPictureCallback(),
其中yuvPictureCallback()的作用是将要拍摄的图像在preview模式下显示出来。
为了调用CameraService.cpp中的 jpegPictureCallback(),pictureThread()需要先调用S3C6410Camera中的getjpeg()函数取得jpeg数据流,
再重新开辟一块堆空间,将jpeg数据流copy进去。
之后就可以通过函数指针调用CameraService.cpp中的 jpegPictureCallback(),将得到的jpeg数据流传给CameraService.cpp.

得到jpeg数据流的过程:
S3C6410Camera中的getjpeg()先调用m_frameSize()计算getsnapshot()得到的原始数据所需的空间,按此大小开辟一块内存区存放getsnapshot()得到的原始数据。
在通过yuv2Jpeg()函数将得到的原始数据压缩成jpeg数据流。

 

本文来自优快云博客,转载请标明出处:http://blog.youkuaiyun.com/jaylin2013/archive/2010/07/03/5710720.aspx

<think>嗯,用户想了解如何在树莓派4B上使用CSI摄像头实现火焰识别和追踪的步骤。我需要先理清楚整个流程,然后分步骤解释。首先,用户可能对树莓派和摄像头有一定的了解,但具体到火焰识别和追踪可能不太熟悉,所以得从基础开始。 第一步应该是硬件准备,树莓派4B和CSI摄像头是必须的,还有可能需要其他配件,比如散热风扇或者支架。这部分需要详细说明如何正确连接摄像头,因为用户可能第一次接触CSI接口,需要指导他们开启摄像头接口,可能还要提到raspi-config的设置。 接下来是环境配置,安装操作系统和必要的库。树莓派通常用Raspbian系统,Python是主要的编程语言。需要安装OpenCV,这部分可能会遇到依赖问题,得提供详细的安装步骤,可能包括使用pip或者从源码编译。同时,CSI摄像头的驱动和测试命令也要提到,比如raspistill,确保摄像头正常工作。 然后是火焰识别的算法部分。用户可能需要了解火焰的特征,比如颜色、形状和动态变化。颜色识别用HSV空间比较有效,动态检测可能需要背景减除或者帧差法。这里可以建议使用OpenCV的函数,比如inRange、absdiff,还有轮廓检测。可能需要结合多个特征来提高准确率,避免误检。 接下来是代码实现步骤。需要分模块讲解:摄像头初始化、颜色过滤、动态检测、轮廓处理、追踪逻辑。代码示例要简洁,关键部分加上注释,方便用户理解。比如,如何设置HSV范围,如何结合颜色和动态检测结果,如何计算质心并追踪。 追踪实现部分可能需要舵机云台,这里可能需要硬件扩展,比如PCA9685驱动舵机。代码示例要包括控制舵机旋转的逻辑,根据火焰位置调整角度。这部分需要用户有一定的硬件连接能力,可能需要额外购买模块,得提醒用户注意兼容性和接线正确。 优化和改进部分,用户可能在实际应用中遇到误检或者性能问题。可以建议多线程处理、深度学习模型替换传统算法,或者加入报警功能。这些扩展内容帮助用户进一步提升项目的实用性。 最后,注意事项和常见问题,比如光照影响、性能瓶颈、硬件安全。用户可能在实施过程中遇到摄像头无法启动、颜色检测不准确等问题,需要给出排查建议,比如检查连接、调整HSV值、简化算法流程。 整个过程中,要确保步骤清晰,语言通俗,避免过于专业的术语,同时提供具体的命令和代码示例。用户可能需要从零开始,所以每个环节都要详细,尤其是环境配置和硬件连接部分。另外,考虑到火焰识别的准确性,可能需要强调多特征融合的重要性,避免单一颜色检测的局限性。</think>我将分步骤为您讲解树莓派4B通过CSI摄像头实现火焰识别与追踪的实现流程: 一、硬件准备 1. 树莓派4B(推荐4GB/8GB内存版本) 2. CSI摄像头模块(推荐IMX219传感器版本) 3. 摄像头云台套件(含舵机) 4. 散热风扇套件 5. 5V 3A电源适配器 二、环境配置 1. 安装Raspberry Pi OS(64位Lite版) ```bash sudo apt update && sudo apt upgrade -y sudo apt install python3-opencv libatlas-base-dev -y ``` 2. 启用CSI接口 ```bash sudo raspi-config # 选择Interface Options > Camera > Enable ``` 3. 测试摄像头 ```bash libcamera-still -o test.jpg ``` 三、火焰识别算法实现 1. 颜色空间转换(RGB→HSV) $$ \begin{bmatrix} H \\ S \\ V \end{bmatrix} = f_{RGB2HSV}(R,G,B) $$ 2. 火焰颜色阈值过滤 ```python lower_flame = np.array([0, 120, 200]) # H:0-20, S>120, V>200 upper_flame = np.array([20, 255, 255]) mask = cv2.inRange(hsv_frame, lower_flame, upper_flame) ``` 3. 动态特征检测 ```python # 使用帧间差分法 gray = cv2.cvtColor(frame, cv2.COLOR_BGR2GRAY) diff = cv2.absdiff(gray, prev_gray) _, motion_mask = cv2.threshold(diff, 25, 255, cv2.THRESH_BINARY) ``` 4. 形态学处理 ```python kernel = cv2.getStructuringElement(cv2.MORPH_ELLIPSE, (5,5)) mask = cv2.morphologyEx(mask, cv2.MORPH_CLOSE, kernel) ``` 四、追踪实现步骤 1. 云台控制电路连接 ``` 树莓派GPIO │ ├─ PCA9685舵机驱动板 │ ├─ 水平舵机(PWM0) │ └─ 垂直舵机(PWM1) ``` 2. 目标追踪逻辑 ```python # 计算火焰区域质心 M = cv2.moments(mask) cx = int(M["m10"] / M["m00"]) cy = int(M["m01"] / M["m00"]) # PID控制云台转动 error_x = cx - frame_center_x pwm_x += Kp * error_x + Ki * integral_x set_servo_angle(0, pwm_x) ``` 五、优化与改进 1. 多线程处理 ```python # 视频采集线程 class VideoThread(threading.Thread): def run(self): while True: ret, self.frame = cap.read() # 处理线程 class ProcessThread(threading.Thread): def run(self): while True: process_frame(video_thread.frame) ``` 2. 深度学习增强 ```python # 使用MobileNetV3进行火焰验证 model = tf.lite.Interpreter(model_path="fire_detect.tflite") input_details = model.get_input_details() output_details = model.get_output_details() ``` 六、注意事项 1. 实际HSV阈值需通过实验校准 2. 建议帧率控制在15-20FPS之间 3. 避免阳光直射导致的误识别 4. 使用热成像传感器可提高准确性 常见问题排查: 1. 摄像头无信号:检查CSI排线是否插紧 2. 颜色检测失效:调整HSV阈值范围 3. 云台抖动:降低PID参数或增加机械阻尼 4. 延迟过高:减少图像分辨率(建议640x480) 完整项目代码可参考GitHub开源项目: https://github.com/example/fire-detection-raspberrypi (注:实际部署时需注意消防安全规范,建议作为实验用途)
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