qualcomm camera 学习笔记

本文详细记录了高通camera的学习笔记,包括预览功能、硬件接口、传感器初始化、镜头校正、数据流处理等方面,涉及kernel、driver、HAL及应用层的知识。通过对dtsi、sensorlib参数的理解,以及sensor上电初始化code的修改,深入探讨了camera的工作模式,如预览、自动对焦和拍照。同时,解析了从打开camera到获取数据的整个流程。

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高通camera学习笔记概述(一二三四五) http://www.cnblogs.com/potato-coffee/p/4172009.html
android camera 预览 app到hal  http://blog.youkuaiyun.com/tankai19880619/article/details/22795217
电路图,时序图,移植,介绍参数 移植时用  http://www.cnblogs.com/thjfk/p/4086001.html
简单的移植   http://blog.youkuaiyun.com/u013531497/article/details/18737111
从上到下,特别全 代码注释很全   http://www.cnblogs.com/joseph-linux/p/3515151.html

音圈马达VCM(Voice Coil Motor)、陶瓷马达(Piezo Motor)、步进马达(Stepper Motor)。
高通自带camera app 相关功能开关
exif相关 getExifData
    hardware/qcom/camera/QCamera2/stack/mm-jpeg-interface/src$ vi mm_jpeg_exif.cpackages/apps/Camera2$ vi AndroidManifest.xml

fh  file handle
vb video buff
sd sub dev
digital video port (DVP)
AEC,即Automatic Exposure Control
ds_fd:   domain socket file descriptor
manual exposure
OIS,它的全称是Optical Image Stabilization,从字面理解就是稳定的光学图象
OIS是松下公司数码相机中光学防抖的标志,佳能称为IS,尼康称为VR,适马称为OS,腾龙称为VC
MSM:Mobile Station Modem 的简写,包含基带的智能机处理器。
APQ:Application Processor Qualcomm 的简写,不集成基带的处理器。
LSC Lens Shading Correction
msm_sensor_init_subdev_ioctl
msm_sensor_driver_cmd
msm_sensor_driver_probe
rc = s_ctrl->func_tbl->sensor_power_up(s_ctrl);


server.c
main()
module_sensor_init
  module_sensor_find_sensor_subdev
        cfg.cfgtype = CFG_GET_SENSOR_INFO;
        rc = ioctl(sd_fd, VIDIOC_MSM_SENSOR_CFG, &cfg);

    msm_sensor_config(CFG_GET_SENSOR_INFO)


  module_sensor_find_other_subdev
    rc = ioctl(sd_fd, VIDIOC_MSM_SENSOR_GET_SUBDEV_ID, &subdev_id);
    msm_csiphy_subdev_ioctl(VIDIOC_MSM_SENSOR_GET_SUBDEV_ID)

        rc = ioctl(sd_fd, VIDIOC_MSM_SENSOR_GET_SUBDEV_ID, &subdev_id);
    msm_csid_subdev_ioctl(VIDIOC_MSM_SENSOR_GET_SUBDEV_ID)

    rc = ioctl(sd_fd, VIDIOC_MSM_SENSOR_GET_SUBDEV_ID, &subdev_id);
    msm_led_flash_subdev_ioctl()

    msm_csid_s
### Qualcomm深度学习技术与解决方案 Qualcomm在深度学习领域提供了多种技术和解决方案,以支持移动设备上的高效推理操作。以下是其主要技术和文档集成的详细介绍: #### 1. **Qualcomm Neural Network (QNN)** Qualcomm Neural Network 是高通公司开发的一个深度学习推理库,专注于在移动设备上运行神经网络模型[^3]。该库通过优化算法和硬件加速,显著提升了推理速度和能效。QNN 支持多种常见的深度学习框架,如 TensorFlow、PyTorch 和 ONNX,并能够将这些框架中的模型转换为适合 Qualcomm 芯片组运行的格式。 #### 2. **SNPE (Snapdragon Neural Processing Engine)** SNPE 是 Qualcomm 推出的另一款神经网络推理框架,旨在为 Snapdragon 平台提供高效的深度学习推理能力[^3]。SNPE 提供了以下关键特性: - **跨平台支持**:适用于 Android 和 Linux 系统。 - **多硬件加速**:支持 CPU、GPU 和 DSP(Hexagon 处理器)。 - **模型优化工具**:包括量化工具和性能分析工具,帮助开发者优化模型大小和推理速度。 SNPE 的文档中详细描述了如何将模型从主流框架(如 TensorFlow 和 Caffe)转换为 SNPE 格式,并提供了丰富的示例代码和教程。 #### 3. **DLR (Deep Learning Runtime) 集成** 虽然 DLR 不是由 Qualcomm 开发的,但它支持 Qualcomm 平台的推理操作[^4]。DLR 是一个轻量级的运行时环境,专为编译后的深度学习模型设计。通过与 TVM 和 Treelite 的集成,DLR 可以在 Qualcomm 设备上高效运行模型。此外,DLR 计划扩展对 Qualcomm 硬件的支持,进一步增强其在移动设备上的性能表现。 #### 4. **Transformer 模型的支持** 在深度学习框架的发展中,Transformer 模型的应用日益广泛。Qualcomm 的技术文档提到,未来将发布一系列教程和用例,展示如何使用现代工具(如 `torch.compile`、`sdpa`、`NJT`、`FlexAttention` 等)构建高效的 Transformer 模型[^2]。这些工具不仅提高了模型的灵活性,还优化了推理效率,特别适合移动设备上的应用。 #### 示例代码:加载 SNPE 模型 以下是一个简单的 Python 示例,展示如何使用 SNPE SDK 加载并运行一个深度学习模型: ```python from snpe import SnpeModel # 初始化 SNPE 模型 model = SnpeModel("path/to/model.dlc") # 设置输入数据 input_data = {"input_tensor": some_numpy_array} # 运行推理 output = model.execute(input_data) # 输出结果 print(output) ``` ###
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