我正在开发一个 人脸检测 功能与 摄像机2 和 MLKit.
在《开发者指南》中，在 性能提示 部分，他们说要捕捉图像在 ImageFormat.YUV_420_888 格式，如果使用Camera2 API，我的情况就是这样。
然后，在 人脸检测器 部分，他们建议使用至少480x360像素的图像来进行实时的人脸识别，这也是我的情况。
好了，我们开始吧！这是我的代码。这是我的代码，运行良好
private fun initializeCamera() = lifecycleScope.launch(Dispatchers.Main) {
// Open the selected camera
cameraDevice = openCamera(cameraManager, getCameraId(), cameraHandler)
val previewSize = if (isPortrait) {
Size(RECOMMANDED_CAPTURE_SIZE.width, RECOMMANDED_CAPTURE_SIZE.height)
} else {
Size(RECOMMANDED_CAPTURE_SIZE.height, RECOMMANDED_CAPTURE_SIZE.width)
}
// Initialize an image reader which will be used to display a preview
imageReader = ImageReader.newInstance(
previewSize.width, previewSize.height, ImageFormat.YUV_420_888, IMAGE_BUFFER_SIZE)
// Retrieve preview's frame and run detector
imageReader.setOnImageAvailableListener({ reader ->
lifecycleScope.launch(Dispatchers.Main) {
val image = reader.acquireNextImage()
logD { "Image available: ${image.timestamp}" }
faceDetector.runFaceDetection(image, getRotationCompensation())
image.close()
}
}, imageReaderHandler)
// Creates list of Surfaces where the camera will output frames
val targets = listOf(viewfinder.holder.surface, imageReader.surface)
// Start a capture session using our open camera and list of Surfaces where frames will go
session = createCaptureSession(cameraDevice, targets, cameraHandler)
val captureRequest = cameraDevice.createCaptureRequest(
CameraDevice.TEMPLATE_PREVIEW).apply {
addTarget(viewfinder.holder.surface)
addTarget(imageReader.surface)
}
// This will keep sending the capture request as frequently as possible until the
// session is torn down or session.stopRepeating() is called
session.setRepeatingRequest(captureRequest.build(), null, cameraHandler)
}
现在，我想捕捉一个静态图像......这是我的问题，因为，理想的情况下，我想，一个全分辨率的图像，或者，至少，大于480x360的图像。
该 Camera2Basic样品 演示如何捕捉图像（视频和SlowMotion的样本正在崩溃）和 MLKit示例 使用的是老式的Camera API ! 幸运的是，我已经成功地混合这些样本来开发我的功能，但我未能捕获一个 静态图像 用不同的分辨率。
我想我必须停止预览会话来重新创建一个图像捕获，但我不确定... ...
我所做的是下面的工作，但它捕获的图像是480x360的。
session.stopRepeating()
// Unset the image reader listener
imageReader.setOnImageAvailableListener(null, null)
// Initialize an new image reader which will be used to capture still photos
// imageReader = ImageReader.newInstance(768, 1024, ImageFormat.JPEG, IMAGE_BUFFER_SIZE)
// Start a new image queue
val imageQueue = ArrayBlockingQueue<Image>(IMAGE_BUFFER_SIZE)
imageReader.setOnImageAvailableListener({ reader - >
val image = reader.acquireNextImage()
logD {"[Still] Image available in queue: ${image.timestamp}"}
if (imageQueue.size >= IMAGE_BUFFER_SIZE - 1) {
imageQueue.take().close()
}
imageQueue.add(image)
}, imageReaderHandler)
// Creates list of Surfaces where the camera will output frames
val targets = listOf(viewfinder.holder.surface, imageReader.surface)
val captureRequest = createStillCaptureRequest(cameraDevice, targets)
session.capture(captureRequest, object: CameraCaptureSession.CaptureCallback() {
override fun onCaptureCompleted(
session: CameraCaptureSession,
request: CaptureRequest,
result: TotalCaptureResult) {
super.onCaptureCompleted(session, request, result)
val resultTimestamp = result.get(CaptureResult.SENSOR_TIMESTAMP)
logD {"Capture result received: $resultTimestamp"}
// Set a timeout in case image captured is dropped from the pipeline
val exc = TimeoutException("Image dequeuing took too long")
val timeoutRunnable = Runnable {
continuation.resumeWithException(exc)
}
imageReaderHandler.postDelayed(timeoutRunnable, IMAGE_CAPTURE_TIMEOUT_MILLIS)
// Loop in the coroutine's context until an image with matching timestamp comes
// We need to launch the coroutine context again because the callback is done in
// the handler provided to the `capture` method, not in our coroutine context
@ Suppress("BlockingMethodInNonBlockingContext")
lifecycleScope.launch(continuation.context) {
while (true) {
// Dequeue images while timestamps don't match
val image = imageQueue.take()
if (image.timestamp != resultTimestamp)
continue
logD {"Matching image dequeued: ${image.timestamp}"}
// Unset the image reader listener
imageReaderHandler.removeCallbacks(timeoutRunnable)
imageReader.setOnImageAvailableListener(null, null)
// Clear the queue of images, if there are left
while (imageQueue.size > 0) {
imageQueue.take()
.close()
}
// Compute EXIF orientation metadata
val rotation = getRotationCompensation()
val mirrored = cameraFacing == CameraCharacteristics.LENS_FACING_FRONT
val exifOrientation = computeExifOrientation(rotation, mirrored)
logE {"captured image size (w/h): ${image.width} / ${image.height}"}
// Build the result and resume progress
continuation.resume(CombinedCaptureResult(
image, result, exifOrientation, imageReader.imageFormat))
// There is no need to break out of the loop, this coroutine will suspend
}
}
}
}, cameraHandler)
}
如果我取消了新的ImageReader实例的注释，我遇到了这个异常：
java.lang.IllegalArgumentException: CaptureRequest包含未配置的InputOutput Surface!
谁能帮帮我？
这个 IllegalArgumentException:
java.lang.IllegalArgumentException: CaptureRequest包含未配置的InputOutput Surface!
... 显然是指 imageReader.surface.
而(CameraX)的工作原理则不同，请参见 摄像机碎片.kt ...
问题#197: 使用CameraX API时Firebase人脸检测Api的问题。;
也许很快就会有一个与您的使用情况相匹配的示例应用程序。
ImageReader对格式的选择和使用标志的组合很敏感。在 文件 点，某些格式组合可能不被支持。对于一些Android设备（可能是一些旧的手机型号），你可能会发现以下几点 IllegalArgumentException 并不是使用JPEG格式抛出的。但这并没有什么帮助--你想要一些多功能的东西。
我过去做的是使用 ImageFormat.YUV_420_888 格式（这将由硬件和ImageReader实现支持）。这种格式不包含阻止应用程序通过内部平面数组访问图像的预优化。我注意到你已经在你的 initializeCamera() 方法，然后您可以从您想要的帧中提取图像数据。
然后，您可以从您想要的帧中提取图像数据。
Image.Plane[] planes = img.getPlanes();
byte[] data = planes[0].getBuffer().array();
然后通过位图使用JPEG压缩、PNG或任何你选择的编码创建静止图像。
ByteArrayOutputStream out = new ByteArrayOutputStream();
YuvImage yuvImage = new YuvImage(data, ImageFormat.NV21, width, height, null);
yuvImage.compressToJpeg(new Rect(0, 0, width, height), 100, out);
byte[] imageBytes = out.toByteArray();
Bitmap bitmap= BitmapFactory.decodeByteArray(imageBytes, 0, imageBytes.length);
ByteArrayOutputStream out2 = new ByteArrayOutputStream();
bitmap.compress(Bitmap.CompressFormat.JPEG, 75, out2);