【讨论】为什么我的300W摄像头偶尔会拍照不成功?

本文探讨了在OK2440/TE2440平台上使用wince5.0时遇到的拍照功能不稳定的问题。通过对比两种不同的摄像头中断处理函数,发现临界区锁可能引起拍照失败。最终通过代码调整解决了这一难题。

摘要生成于 C知道 ,由 DeepSeek-R1 满血版支持, 前往体验 >

  作者:gooogleman 平台:OK2440/TE2440(wince5.0) 日期:2010-12-21

  经过一番折腾,P通道预览,C通道保存拍照图片的功能是实现了,并且采用了飞凌2440 摄像头驱动动态分配DMA的办法,这样大大节省了内存,可是郁闷的是有很多时间拍照不会产生图片,可是采用静态分配DMA的方式却可以每次都保存一个图片,为什么呢?我记得以前没有用C通道保存大分辨率图片的时候都会这样的,只是一直没有理会,现在这个摄像头快收工了却发生了这样的事情,真是太邪乎了,咋办呢?只能老老实实比较代码呗。应用并没有差异,主要是驱动看上去有点玄机。下面贴出来一起瞧瞧。

拍照正常的


//=============================================================================
//  数据处理线程IST
//
//=============================================================================
DWORD CameraCaptureThread(void)
{
 unsigned char tmp=0;
 static unsigned int time,old_time;
 static unsigned int cam_intr;

 
 RETAILMSG(1, (TEXT("CameraCaptureThread funtion run test!!!\r\n")));
 while(1)
 {
  
        //RETAILMSG(1, (TEXT(" Camera interrupt.....before WaitForSingleObject\r\n")));
  WaitForSingleObject(CameraEvent, DisplayTime);
  
        //RETAILMSG(1, (TEXT(" Camera interrupt.....after WaitForSingleObject\r\n")));
  
  //RETAILMSG(MSG_EN_1,(_T("CameraCaptureThread(%d)++\r\n"), frame_count));

  //RETAILMSG(1,(_T("CameraCaptureThread(%d)++\r\n"), frame_count));

#if 0
  if (frame_count <= 2) {
   frame_count++;
   // Enable camera interrupt
   s2440INT->rINTSUBMSK &= ~(BIT_SUB_CAM_P|BIT_SUB_CAM_C);
   s2440INT->rINTMSK &= ~BIT_CAM;
   
   continue;
  }
#endif
  
  //if( DisplayEnable )
  {

   frame_count++;

   if (s2440INT->rINTSUBMSK & BIT_SUB_CAM_C)
   {
    cam_intr = BIT_SUB_CAM_C;
    //RETAILMSG(1,(_T("CAM_C, ts %d\r\n"), GetTickCount()));
   }
   
   if (s2440INT->rINTSUBMSK & BIT_SUB_CAM_P)
   {
    cam_intr = BIT_SUB_CAM_P;
    //RETAILMSG(1,(_T("CAM_P, ts %d\r\n"), GetTickCount()));
   }
   
   
   // EINT20 to measure time
//   s2440IOP->rGPGDAT |= (1<<12);
//   time = GetTickCount();
//   RETAILMSG(1,(TEXT("+time:%d\r\n"),(time - old_time)));

   // delay for capture
   //Sleep(CAPTURE_TIME);   // polling mode

                     //liudiping
   // display the image 
   //if ((DRIVER_PREVIEW_ENABLE == 1) & (cam_intr == BIT_SUB_CAM_P))
   {
    //RETAILMSG(1,(TEXT("-------------------\r\n")));
    //Display_Cam_Image(64, 64, QCIF_XSIZE, QCIF_YSIZE, PORT_A);
    Display_Cam_Image(0,0, 240, 240, PORT_A);
   }

   //else if (DRIVER_PREVIEW_ENABLE == 2) 
   if (cam_intr == BIT_SUB_CAM_C)
   {
    RETAILMSG(1, (TEXT(" Camera interrupt.....BIT_SUB_CAM_C@@@@")));
    Buffer_codec_info_update();
   }

   if (cam_intr == BIT_SUB_CAM_P)//RGB格式使用的是P通道
   {
    RETAILMSG(1, (TEXT(" Camera interrupt.....BIT_SUB_CAM_P@@@@")));
    Buffer_preview_info_update();
   }

   // add by wogo at 2009.04.25
   s2440INT->rSUBSRCPND = INTSUB_CAM_P;
   s2440INT->rSUBSRCPND = INTSUB_CAM_C;
   s2440INT->rSRCPND = BIT_CAM;

   if (s2440INT->rINTPND & BIT_CAM)
   {
    s2440INT->rINTPND = BIT_CAM;
   }
   s2440INT->rINTSUBMSK &= ~(INTSUB_CAM_P | INTSUB_CAM_C);
   s2440INT->rINTMSK &= ~BIT_CAM;
   RETAILMSG(1,(TEXT("::: SYSINTR_CAM    OEMInterruptDone\r\n")));
    
   // Enable camera interrupt
   s2440INT->rINTSUBMSK &= ~(BIT_SUB_CAM_P | BIT_SUB_CAM_C);
   s2440INT->rINTMSK &= ~BIT_CAM;

    //RETAILMSG(1, (TEXT(" Camera interrupt.....Done@@@@")));
/*
   if (DRIVER_PREVIEW_ENABLE == 1)
    Camif_Capture(CAPTURE_ON, CAPTURE_OFF);
   else if (DRIVER_PREVIEW_ENABLE == 2) 
    Camif_Capture(CAPTURE_OFF, CAPTURE_ON);
*/
   
   // EINT20 to measure time   
//   s2440IOP->rGPGDAT &= ~(1<<12);
//   old_time = GetTickCount();
//   RETAILMSG(1,(TEXT("-time:%d\r\n"),(old_time-time)));
   
  }
 }
}

----------------------------------------------------------------------------------------

拍照偶尔不能生成图片的

//摄像头中断线程
/*
等待中断事件。

确认有一个来自 OS 的脉动性事件

执行任何必要的板级中断处理以完成中断。在该示例中,我们将确认该中断。

在尽可能短的时间内处理该中断

创建 CELOGDATA 以供在 Kernel Tracker 中查看。

检查并确认是否设置了 g_fPRRunning 标志,然后设置 g_hevPRStart 事件。

调用 InterruptDone()。

在调用 InterruptDone 之前,OS 不会提供此 IRQ 上的其他中断。

再次等待中断事件
*/
DWORD CameraCaptureThread(void)
{
 unsigned char tmp=0;
 static unsigned int time,old_time;
 static unsigned int cam_intr;
 
 while(1)
 {
  WaitForSingleObject(CameraEvent, dwDisplayTimeout);//等待中断
  
  
 // RETAILMSG(1,(_T("CameraCaptureThread(%d)++\r\n"), frame_count));

#if 0
  if (frame_count <= 2) {
   frame_count++;
   // Enable camera interrupt 使能摄像头中断
   s2440INT->rINTSUBMSK &= ~(BIT_SUB_CAM_P|BIT_SUB_CAM_C);
   s2440INT->rINTMSK &= ~BIT_CAM;
   
   continue;
  }
#endif
  

  Lock();// {EnterCriticalSection(&m_Lock);}

  __try
  {

   if (s2440INT->INTSUBMSK & ( 1 << IRQ_SUB_CAM_C )) //决定IRQ_SUB_CAM_C位中断请求是否被处理,若某位被设置为1,则该位相对应的中断产生后将被忽略(CPU不处理该中断请求)
   {
    frame_count++;
    cam_intr |= ( 1 << IRQ_SUB_CAM_C );  //(1<<11)
      
    s2440INT->SUBSRCPND  =  (1<<IRQ_SUB_CAM_C);//IRQ_SUB_CAM_P中断请求  该中断请求将被处理
    s2440INT->INTSUBMSK &= ~(1<<IRQ_SUB_CAM_C);//设置为0则对其进行中断处理
    //RETAILMSG(1,(_T("CAM_C, ts %d\r\n"), GetTickCount()));//GetTickCount()函数,该函数的返回值是DWORD型,表示以毫秒为单位的计算机启动后经历的时间间隔
   }

   if (s2440INT->INTSUBMSK & ( 1 << IRQ_SUB_CAM_P ))//判断是IRQ_SUB_CAM_P中断
   {
    cam_intr |= ( 1 << IRQ_SUB_CAM_P );
    
    s2440INT->SUBSRCPND  =  (1<<IRQ_SUB_CAM_P);//IRQ_SUB_CAM_P中断请求  该中断请求将被处理
    s2440INT->INTSUBMSK &= ~(1<<IRQ_SUB_CAM_P);
     //RETAILMSG(1,(_T("CAM_P, ts %d\r\n"), GetTickCount()));
   }
   
   InterruptDone(g_CamSysIntr);  //标识中断处理完成  
  
   //time = GetTickCount();
   //RETAILMSG(1,(TEXT("+time:%d\r\n"),(time - old_time)));

   // Handle any interrupts on the input source
   if (cam_intr & ( 1 << IRQ_SUB_CAM_P ))
   {
    // display the image 
    if (DisplayEnable== 1)
    Display_Cam_Image(sDISINFO.pos_x,sDISINFO.pos_y,sDISINFO.dis_x, sDISINFO.dis_y, PORT_A);//刷新显示

    Buffer_preview_info_update();//刷新预览 RGB
    cam_intr &= ~( 1 << IRQ_SUB_CAM_P );
   }
    
   if (cam_intr & ( 1 << IRQ_SUB_CAM_C ))
   {
    Buffer_codec_info_update();  //YCbCr
    cam_intr &= ~( 1 << IRQ_SUB_CAM_C );
   }


  }
  __except(EXCEPTION_EXECUTE_HANDLER)
  {
   RETAILMSG(PM_MSG, (TEXT("Camera.DLL:InterruptThread() - EXCEPTION: %d"), GetExceptionCode()));
  }
    
  Unlock();
   
  // Enable camera interrupt
  //s2440INT->rINTSUBMSK &= ~(BIT_SUB_CAM_P|BIT_SUB_CAM_C);
  //s2440INT->rINTMSK &= ~BIT_CAM;

 }
 return 0;
}

CRITICAL_SECTION m_Lock;

void Lock()   {EnterCriticalSection(&m_Lock);}
void Unlock() {LeaveCriticalSection(&m_Lock);}

 

  细心的人一定会发现,这两个函数有两个比较大的差别,那就是Lock()和 Unlock()函数这两个函数是临界段相关函数,直觉告诉我,极有可能是这个问题,因为这是最玄乎的OS东西,删掉试试看。

  应用程序拍照函数

//拍照
void COV9650Dlg::Onpaizhao()
{
 // TODO: Add your control notification handler code here
 //PINGPONG_PR image;
 PINGPONG YUVData;
 //
 
 int i;
 
 //WORD width=GetSystemMetrics(SM_CXSCREEN);
 //WORD height=GetSystemMetrics(SM_CYSCREEN);
 int width;
 int height;
 int line, col;
 BOOL ret;
 if(count==2)
 {
   
  width=1024;
  height=768;
 }
 if(count==3)
 {
  width=640;
  height=480; 
  
 }
 if(count==4)
 {
  width=800;
  height=600; 
  
 }
 
 
 
 //BYTE* DDBdata=new BYTE[width*height*2];
 //BYTE* DDBdata=NULL;
 //BYTE*  DDBdata=new BYTE[width*height*2];
 BYTE* DIBdata=NULL;
 U16*  DDBdata=new U16[width*height];

 //U16*  TempDDBdata=new U16[width*height*2];
 //
 //bufferYUV--width*height for Y data;width*height/4 for U and V data
 //
 BYTE* bufferYUV=new BYTE[width*height+width*height/4+width*height/4];
 
 //BYTE* YData=new BYTE[width*height];
 //BYTE* CbData=new BYTE[width*height];
 //BYTE* CrData=new BYTE[width*height];

 //
 //BYTE* RData=new BYTE[width*height*2];
 //BYTE* GData=new BYTE[width*height*2];
 //BYTE* BData=new BYTE[width*height*2];

 //------------2010.10.26--------------
 //
 //U16* RData=new U16[width*height];
 //U16* GData=new U16[width*height];
 //U16* BData=new U16[width*height];
 //
 //unsigned int RData[width*height*2];
 //unsigned int GData[width*height*2];
 //unsigned int BData[width*height*2];

 
 // always uses P port to get pictrue //获得最新1帧的RGB图像
 // ret=DeviceIoControl(m_hled,CAM_IOCTL_SAMSUNG_CAM_PR,NULL,NULL,(PBYTE)&image,NULL,NULL,NULL);
 // now try to use C port to get YUV data then change into RGB data
 ret=DeviceIoControl(m_hled,CAM_IOCTL_SAMSUNG_CAM,NULL,NULL,(PBYTE)&YUVData,NULL,NULL,NULL);
 if(!ret)
  AfxMessageBox(_T("读取图片失败!"));
 else
 {
  SetKMode(TRUE);

  RETAILMSG(1,(_T("test before memcpy(bufferYUV\r\n")));
  //memcpy(DDBdata,(void *)image.rgb_address,width*height*2);
  //2010.09.29
  memcpy(bufferYUV,(void *)YUVData.y_address,width*height);
  // just use Y
  RETAILMSG(1,(_T("test before memcpy((bufferYUV+width*height)\r\n")));
  memcpy((bufferYUV+width*height),(void *)YUVData.cb_address,width*height/4);
  RETAILMSG(1,(_T("test before memcpy((bufferYUV+width*height+width*height/4)\r\n")));
  memcpy((bufferYUV+width*height+width*height/4),(void *)YUVData.cr_address,width*height/4);

  RETAILMSG(1,(_T("test after memcpy\r\n")));
  SetKMode(FALSE);
  
  //
  //-----------Oh,My god!I make wrong thing--------2010.10.12-----------
  //
  // void yuv420_to_rgb565(int width, int height, unsigned char *src, unsigned short *dst)
  RETAILMSG(1,(_T("test before yuv420_to_rgb565\r\n")));
  yuv420_to_rgb565(width,height,bufferYUV, DDBdata);
  RETAILMSG(1,(_T("test after yuv420_to_rgb565\r\n")));

  //DDBdata=(BYTE*)TempDDBdata;
  // 2010.10.25
  //memcpy(DDBdata,(void *)TempDDBdata,width*height*2);

  CBitmap bitmap;//图片
  HBITMAP dstBmp;
  bitmap.CreateBitmap(width,height,1,16,DDBdata);//创建一张位图
  HDC hdcSrc = CreateCompatibleDC(NULL);
  HDC hdcDst = CreateCompatibleDC(NULL);
   BITMAPINFOHEADER   bih   =   {0};//位图信息头  
         bih.biBitCount   =   16;//每个像素字节大小  
         bih.biCompression   =   BI_RGB;  
         bih.biHeight   =   height;//高度  
         bih.biPlanes   =   1;  
         bih.biSize   =   sizeof(BITMAPINFOHEADER);  
         bih.biSizeImage   =  0;// width*height*2;//图像数据大小  
         bih.biWidth   =   width;//宽度  
         BITMAPFILEHEADER   bfh   =   {0};//位图文件头  
         bfh.bfOffBits   =   sizeof(BITMAPFILEHEADER)   +   sizeof(BITMAPINFOHEADER);//到位图数据的偏移量  
         bfh.bfSize   =   bfh.bfOffBits + width*height*2;//文件总的大小  
         bfh.bfType   =   (WORD)0x4d42;   //,0x4d42就是"BM",以这个表示该文件为位图文件
   BITMAPINFO bi={0};
   bi.bmiHeader=bih;
  dstBmp=CreateDIBSection(hdcDst, (BITMAPINFO*)&bi, DIB_RGB_COLORS, (void **)&DIBdata, NULL, 0);
  SelectObject(hdcDst, dstBmp);
  SelectObject(hdcSrc, bitmap);
  BitBlt(hdcDst, 0, 0, width, height, hdcSrc, 0, 0, SRCCOPY);//将位图复制到实际的设备环境中
  CFile file(_T("Image.bmp"),CFile::modeCreate|CFile::modeReadWrite);
  file.Write(&bfh,sizeof(bfh));
  file.Write(&bih,sizeof(bih));
  file.Write(DIBdata,width*height*2);
  file.Close();
 
 }
 delete []DDBdata;
 //2010.10.25
 //delete []TempDDBdata;
 // 2010.11.04 YUV
 delete []bufferYUV;
 
}

转载于:https://www.cnblogs.com/gooogleman/archive/2010/12/21/1912412.html

<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,我们回顾一下引用内容: 引用[1]提到:CameraMetadata在Android的Camera2 API中起到了关键的作用。它提供了一种机制,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)是一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,需要根据每一帧的元数据(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 #### 一、Camera Metadata 基本概念 在 Android Camera2 API 中,**Camera Metadata** 是一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` | $r' = r(1 + k_1r^2 + k_2r^4)$ | 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: $$ \begin{bmatrix} x' \\ y' \end{bmatrix} = K \cdot \begin{bmatrix} R \mid t \end{bmatrix} \cdot \begin{bmatrix} X_w \\ Y_w \\ Z_w \\ 1 \end{bmatrix} $$ 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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