Я разрабатываю функцию распознавания лиц с Camera2 и MLKit .
В Руководстве разработчика в Советы по повышению производительности часть, они говорят, что для захвата изображений в формате ImageFormat.YUV_420_888 при использовании Camera2 API, что в моем случае.
Затем, в части Face Detector , они рекомендуют использовать изображение размером не менее 480x360 пикселей для распознавания лиц в реальном времени, что опять-таки мой случай.
Хорошо, давайте go! Вот мой код, хорошо работающий
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)
}
Теперь я хочу сделать неподвижное изображение ... и это моя проблема, потому что в идеале я хочу:
- a Изображение в полном разрешении или, как минимум, больше, чем 480x360
- в формате JPEG, чтобы его можно было сохранить
Camera2Basi c семпл демонстрирует, как захватить изображение (сбои образцов для Video и SlowMotion) и образец MLKit использует столь старый Camera Camera !! К счастью, мне удалось смешать эти образцы для разработки своей функции, но мне не удалось получить неподвижное изображение с другим разрешением.
Я думаю, что мне нужно остановить сеанс предварительного просмотра воссоздать один для захвата изображения, но я не уверен ...
Я сделал следующее, но он захватывает изображения в разрешении 480x360:
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)
}
Если я раскомментирую новый ImageReader Например, у меня есть исключение:
java .lang.IllegalArgumentException: CaptureRequest содержит ненастроенную поверхность ввода / вывода!
Может кто-нибудь мне помочь?