补充 | 美颜相机卡顿trace分析

最新推荐文章于 2024-05-11 17:20:26 发布
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#android #移动开发 #app #安卓 #视频处理

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经典好文推荐，通过阅读本文，您将收获以下知识点:

一、美颜相机录制视频 trace 分析概览
二、Camera FWK 与 camera HAL 录像交互
三、美颜相机app 与SurfaceFlinger 交互
四、美颜相机卡顿丢帧trace 分析

一、美颜相机录制视频 trace 分析概览

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美颜相机录制视频 trace 分析概览

截取1s 内 美颜相机帧率为30fps， 对应的Camera HAL 、Camera FWK 、美颜相机 App 的帧率如上

二、Camera FWK 与 camera HAL 录像交互

最低0.47元/天 解锁文章
鸿蒙轻量设备侧Camera应用中的Surface使用
weixin_47070198的博客
11-30 1617
鸿蒙轻量设备侧Camera应用中的Surface使用 本文作者：江苏润和软件股份有限公司 一、总体描述 在鸿蒙轻量设备侧图形子系统中包含了Surface模块。这个模块模仿了Android的Surface实现，采用了生产者和消费者模型，但是也有些区别。 Android中的Surface的生产者和消费者模型如下： （上图引用自：https://blog.youkuaiyun.com/armwind/article/details/73436532） HarmonyOS中Camera recoder应用中Surfac
美颜相机 视频录制 卡顿丢帧 trace 分析
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08-13 1175
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通过TraceView定位卡顿问题
sunsteam的博客
05-27 818
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性能优化-卡顿优化-tarce抓取及分析
qq_36390114的博客
10-18 3069
性能优化（卡顿分析）
拍照算法影响预览导致卡顿的分析流程和trace简析
www18251955310的博客
09-15 1855
MTK trace的分析小结： 拍照的算法集成中导致在算法处理过程中预览卡顿； 分析过程与步骤： 1、首先看一下拍照的CPU loading，通过安装对应的测试CPU loading的apk测试在拍照过程中loading 并不高，为此可以首先排除在算法处理过程中并不是因为CPU loading过高造成的预览卡顿； 2、测试一下每次拍照的们Memory是否正常，看一看是不是算法内部有没存泄漏的问题（实际就存在的现象并不需要此步骤的测试，如果是一直拍照越来越卡的过程中可以试一下，而本问题并不是越拍越卡，而是每次
App/Sf的Vsync部分源码流程结合perfetto/systrace分析
liaosongmao1的专栏
02-18 608
hi，粉丝朋友们：本节将使用perfetto的trace来巩固Vsync的源码分析的部分的流程。具体抓取trace方法及相关操作建议：a.抓取trace期间需要主要不能让画面一直刷新，因为这样一直刷新不方便看vsync的结束和开始b.建议选着桌面，滑动桌面一下后停止1左右，再继续滑动，尽量让抓取的trace可以有如下图的间隔效果c.需要在surfaceflinger中额外补充自己加的一些ATRACE代码方便追踪流程。
Android卡顿优化 | 自动化卡顿检测方案与优化(AndroidPerformanceMonitor / BlockCanary)
aaLiweipeng的博客
04-05 1376
本文要点 为何需要自动化检测方案 自动卡顿检测方案原理 看一下Looper.loop()源码 实现思路 AndroidPerformanceMonitor实战 基于AndroidPerformanceMonitor源码简析 接下来我们讨论一下方案的不足 自动检测方案优化 项目GitHub 为何需要自动化检测方案 前面提到过的系统工具只适合线下针对性分析，无法带到线上！...
关于使用perfetto（systrace）对卡顿进行分析-实战分析
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qq_40494059的博客
06-23 1万+
本文主要讲述了我在使用perfetto分析小米中桌面滑动卡顿的方法以及步骤。 这是我用的trace文件： 链接：https://pan.baidu.com/s/11EhCvu0pfR7Qfu6bDf_GLw?pwd=ic43 提取码：ic43Perfetto 是用于性能检测和跟踪分析的生产级开源堆栈。它提供用于记录系统级和应用级跟踪、本机 + java 堆分析、使用 SQL 分析跟踪的库以及用于可视化和浏览多 GB 跟踪的基于 Web 的 UI 的服务和库。在地址栏输入https://ui.perfe
android卡顿流程分析总结
我的专栏
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android wms 卡顿相关的知识总结
Chapter3. [5]Android Camera System: Camera HAL
ifuleyou1668的博客
11-06 1000
从上面的定义可以看出，主要是通过hw_module_t 代表了模块，通过其open方法用来打开一个设备，而该设备是用hw_device_t来表示，其中除了用来关闭设备的close方法外，并无其它方法，由此可见谷歌定义的HAL接口，并不能满足绝大部分HAL模块的需要，所以谷歌想出了一个比较好的解决方式，那便是将这两个基本结构嵌入到更大的结构体内部，同时在更大的结构内部定义了各自模块特有的方法，用于实现模块的功能，这样，一来对上保持了HAL的统一规范，二来也扩展了模块的功能。
【Camera 性能笔记】四、帧率之预览、录像trace分析
Cam_Rxy的博客
04-07 1316
EmulateSensor中有threadlloop和processresult，鼠标全选整个周期，用selected range / （result的occurrences / 2） ，除以2是因为result中同时包含meta和buffer，我们只需要buffer。从app角度做第一手分析，看是hal送的帧率问题，还是app处理buffer导致的问题。如果deepth是8个，fw下8个pcr，hal处理8个pcr，fw下第9个时会卡住。1.HAL处理慢：cameraserver的pcr时间会很长。
最新高通Camx 相机冷启动trace 分解，2024年最新关于Android开发的面试经验总结
2401_84545046的博客
05-11 615
本文讲解了我对Android开发现状的一些看法，也许有些人会觉得我的观点不对，但我认为没有绝对的对与错，一切交给时间去证明吧！愿与各位坚守的同胞们互相学习，共同进步！
第9讲 Android Camera性能分析 在Camera App或Java Framework添加trace
qq_42194101的博客
05-10 1380
本讲是Android Camera性能分析专题的第9讲，我们介绍在Camera App或Java Framework添加trace，包括如下内容： Java Trace类说明 实战:在Camera App中添加Trace 实战:在Camera Java Framework中添加Trace 视频在线观看： 极客笔记：极客笔记在线课程 加入知识星球与更多Camera同学交流 – 星球名称：深入浅出Android Camera – 星球ID: 17296815 Java Trace类说明 andr
camera录像过程一
xiaojsj111的专栏
12-10 4121
1 概述 camera 的录像分为三个过程： camera模块将从hal层的预览线程中，获取原始的未压缩的yvu视屏帧，通过回调函数传递到CameraSource模块OMXCodec模块将从CameraSource模块的read接口获取yuv视频帧拷贝到编码模块提供的输入端口的buffer列表中，编码模块从输入端口的buffer列表读取包含yuv的buffer、编码、然后送回到输出端口
Android多媒体之录制 v&&Android系统Camera录像过程分析
Gabby
04-16 2209
http://blog.youkuaiyun.com/tankai19880619/article/details/16848135 最近调试系统Camera，遇到如下问题：在录像过程中，拔掉Camera；会出现应用程序卡死现象。   先说说之前的设计架构：   当用户拔掉Camera时，会给应用程序发送广播；当应用程序收到广播后调用Activity类的finish方法（系统会自动调用onPause方法
BufferQueue研究
lonely_fireworks的专栏
03-06 3316
了解BufferQueue,有助于分析应用卡顿问题。
Android 8.0系统源码分析--Camera processCaptureResult结果回传源码分析
转载和创作优秀的博客
02-01 1563
相机，从上到下概览一下，真是太大了，上面的APP->Framework->CameraServer->CameraHAL，HAL进程中Pipeline、接各种算法的Node、再往下的ISP、3A、Driver，真是太大了，想把它搞懂真不是个简单的事情。不过我们奔着要把它搞懂的目标，一点点的啃，弄懂一点少一点，我们的功力也在不断的前进中一步步的增强。 本节，我们就来看一下HAL层一帧处理完成，通过HIDL定义的接口processCaptureResult将数据回传的逻辑。我自己...
抓取进程和系统cpu loading信息，debug相关
xiongtiancheng的博客
07-02 3371
1、通过top命令抓取系统的cpu loading情况 1)查看一下top命令支持的参数 C:\Users\hxiong>adb root C:\Users\hxiong>adb shell generic_x86_64:/ # top -h Usage: top [ -m max_procs ] [ -n iterations ] [ -d delay ] [ -s sort_column
Android性能优化：定性和定位Android图形性能问题
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05-11 2544
作者：飞起来_飞过来 转载地址：https://juejin.cn/post/7096288511053004830 简介 本文记录一次Android图形性能问题的分析过程——发现、定性和定位图形性能问题，以及探讨的性能优化方案。 环境：Android Q + MTK + ARM Mali-G72。 所分析的性能问题（下称case）：打开录屏应用并启动后台录屏，滑动前台应用（滑屏）。性能表现差：CPU、GPU负载显著升高、掉帧、用户明显卡顿感，帧率不足30帧，帧渲染、合成耗时急剧飙升（渲染耗时平均为29.
深度相机卡顿
03-18
<think>好的，我现在要解决用户提出的深度相机卡顿问题。首先，我需要明确用户的问题场景：他们使用的是深度相机，遇到了卡顿现象，想知道原因和解决方案。用户可能是在开发应用或者进行实时处理时遇到了这个问题，比如在机器人、AR/VR或者三维扫描等场景中。 接下来，我需要整理可能导致卡顿的原因。根据用户提供的引用资料和一般技术知识，可能的原因包括系统资源不足、数据传输带宽限制、软件层面的低效处理、算法优化不足以及硬件兼容性/驱动问题。 首先，系统资源方面，CPU或GPU过载会导致处理帧率下降。比如引用[3]提到Unity优化中需要注意内存管理，这可能影响性能。另外，引用[4]提到ROS2中由于DDS通讯问题导致带宽不足，从而引发丢帧，这也可能造成卡顿。因此，资源不足和带宽限制是需要考虑的因素。 其次，软件层面的问题，比如相机SDK配置不当、多线程处理不当或渲染管线过载。引用[2]提到统一使用CameraX或AVCaptureSession可以确保数据流一致，这可能影响帧处理的稳定性。此外，引用[3]中的UI设计问题导致Overdraw，也可能类比到相机应用中的渲染效率问题。 再者，算法优化不足，比如深度计算的算法复杂度高，或者没有使用硬件加速。引用[4]中提到更换DDS可以缓解带宽问题，这可能涉及数据传输的优化。此外，引用[5]提到修改udev规则来解除硬件访问限制，这也可能影响相机的数据获取效率。 然后，硬件兼容性和驱动问题，比如驱动版本不匹配或USB带宽不足。引用[5]中的udev规则设置可能影响设备访问权限，进而影响数据传输。同时，USB接口的带宽不足可能导致数据无法及时传输，引发卡顿。 解决方案方面，我需要从系统资源优化、数据传输优化、软件配置调整、算法加速和硬件检查几个方面入手。例如，监控资源使用情况，调整相机分辨率或帧率；使用高效的传输协议或更换DDS（如引用[4]所述）；优化代码逻辑，启用多线程或硬件加速；检查驱动和接口兼容性，确保使用合适的USB端口。 最后，需要生成相关问题，帮助用户进一步排查问题。比如询问具体应用场景、卡顿触发条件、使用的硬件型号等，以便更精准地定位问题。 总结起来，我需要将以上分析整理成结构化的回答，分点列出原因和解决方案，并附上相关问题供用户参考。</think>### 深度相机卡顿原因及解决方案 #### 一、卡顿可能原因分析 1. **系统资源瓶颈** - **CPU/GPU过载**：深度计算（如点云生成、SLAM算法）或图像处理占用过高算力，导致帧率下降。例如，复杂的实时3D重建可能使CPU负载超过80%[^3][^4]。 - **内存不足**：大量未释放的缓存数据（如未压缩的深度图）可能导致频繁GC，引发卡顿。 2. **数据传输带宽限制** - **接口带宽不足**：若使用USB 2.0传输高分辨率深度数据（如640x480@30fps），带宽可能无法满足需求[^5]。 - **DDS通信瓶颈**：ROS2中默认的FastRTPS协议对大数据流支持较差，导致丢帧和延迟[^4]。 3. **软件处理低效** - **非硬件加速算法**：使用纯CPU实现的深度对齐或滤波算法（如双边滤波）效率低下。 - **线程竞争**：未合理分离数据采集、计算、渲染线程，导致阻塞（如引用[3]中UI渲染阻塞主线程）。 4. **硬件/驱动兼容性问题** - **驱动版本不匹配**：如Azure Kinect SDK未正确配置udev规则，导致设备访问延迟[^5]。 - **传感器同步异常**：RGB与深度相机时钟未校准，引发数据等待超时。 --- #### 二、解决方案 1. **系统资源优化** - **降低分辨率/帧率**：将深度流从$1024\times 768$降至$640\times 480$，帧率从30fps调至15fps。 - **启用硬件加速**：使用GPU加速Open3D点云处理： ```python pcd = o3d.geometry.PointCloud.create_from_depth_image(depth, intrinsic, extrinsic) pcd.cuda() # 转移到GPU ``` 2. **数据传输优化** - **更换传输协议**：在ROS2中切换至CycloneDDS（支持更大带宽）： ```bash export RMW_IMPLEMENTATION=rmw_cyclonedds_cpp ``` - **USB带宽管理**：确保深度相机独占USB 3.0控制器（可通过`lsusb -t`查看拓扑）。 3. **软件处理优化** - **多线程流水线设计**： ```python # 示例：分离数据采集与处理线程 import threading queue = Queue(maxsize=3) def capture_thread(): while True: frame = camera.read() queue.put(frame) threading.Thread(target=capture_thread, daemon=True).start() ``` - **简化深度后处理**：用中值滤波替代双边滤波，计算量降低约40%。 4. **硬件/驱动配置** - **修复权限问题**：对Azure Kinect执行： ```bash sudo cp ~/Azure-Kinect-Sensor-SDK/scripts/99-k4a.rules /etc/udev/rules.d/ # 引用[5] ``` - **强制USB3.0模式**：修改相机固件配置，禁用USB2.0兼容模式。 --- #### 三、调试建议 1. **性能监测工具** - 使用`htop`观察CPU核心利用率，若单核持续>90%需优化线程绑定。 - 通过`nvtop`监控GPU内存和CUDA核心使用情况。 2. **关键指标参考值** | 指标 | 安全阈值 | |---|---| | CPU单核负载 | <75% | | 内存占用 | <总内存的70% | | 帧处理延迟 | <33ms（30fps场景）| ---
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