Android CameraX 摄像头数据处理

摄像头数据处理

在使用Android设备进行摄像头直播时,其过程应该是这样的:

image-20201230214138597

就图像而言,首先需要获得摄像头采集的数据,然后得到这个byte[] 进行编码,再进行后续的封包与发送。我们通 过CameraX图像分析接口得到的数据为ImageProxy(Image的代理类)。那么怎么从ImageProxy/Image 中获取 我们需要的数据呢,这个数据格式是什么?

ImageProxy/Image

Image是android SDK提供的一个完整的图像缓冲区,图像数据为:YUV或者RGB等格式。在编码时,一般编码器接 收的待编码数据格式为 I420。而ImageProxy则是CameraX中定义的一个接口,Image的所有方法,也都能够从 ImageProxy调用。

 @Override
public void analyze(ImageProxy image, int rotationDegrees) { 
  int width = image.getWidth();
  int height = image.getHeight();
  //格式 YUV/RGB...
  int format = image.getFormat();
  //图像数据
  ImageProxy.PlaneProxy[] planes = image.getPlanes();
}

可以通过 getPlanes 方法得到PlaneProxy数组。PlaneProxy为Image.Plane代理,同ImagePrxoy与Image的关系 一样。

其实CameraX给到我们的数据格式在官网中有提到:
image-20201230214343943

YUV420

YUV即通过Y、U和V三个分量表示颜色空间,其中Y表示亮度,U和V表示色度。( 如果UV数据都为0,那么我们将得到一个黑白的图像。)

RGB中每个像素点都有独立的R、G和B三个颜色分量值,YUV根据U和V采样数目的不同,分为如YUV444、 YUV422和YUV420等,而YUV420表示的就是每个像素点有一个独立的亮度表示,即Y分量;而色度,即U和V分量 则由每4个像素点共享一个。举例来说,对于4x4的图片,在YUV420下,有16个Y值,4个U值和4个V值。
YUV420根据颜色数据的存储顺序不同,又分为了多种不同的格式,这些格式实际存储的信息还是完全一致的。举 例来说,对于4x4的图片,在YUV420下,任何格式都有16个Y值,4个U值和4个V值,不同格式只是Y、U和V的排 列顺序变化。I420 为 YYYYYYYYYYYYYYYYUUUUVVVV ,NV21 则为 YYYYYYYYYYYYYYYYUVUVUVUV 。也就是说,YUV420 是一类格式的集合,YUV420并不能完全确定颜色数据的存储顺序。

PlaneProxy/Plane

Y、U和V三个分量的数据分别保存在三个 Plane 类中,即通过 getPlanes() 得到的数组。 Plane 实际是对ByteBuffer 的封装。

Image保证了planes[0]一定是Y,planes[1]一定是U,planes[2]一定是V。且对于plane [0],Y分量数据一定是连续存储的,中间不会有U或V数据穿插,也就是说我们一定能够一次性得到所有Y分量的值。

但是对于UV数据,可能存在以下两种情况:

  • planes[1] = {UUUU...},planes[2] = {VVVV...};
  • planes[1] = {UVUV...},planes[2] = {VUVU...}。

所以在我么取数据时需要在根据Plane中的另一个信息来确定如何取对应的U或者V数据。

// 行内数据值间隔
// 1:表示无间隔取值,即为上面的第一种情况
// 2: 表示需要间隔一个数据取值,即为上面的第二种情况 
int pixelStride = plane.getPixelStride();

根据这个属性,我们将确定数据如何存储,因此如果需要取出代表I420格式的byte[],则为:

YUV420中,Y数据长度为: width*height , 而U、V都为:width / 2 * height / 2。

// Y数据 pixelStride一定为1
int pixelStride = planes[0].getPixelStride(); 
planes[0].getBuffer() // Y数据
byte[] u = new byte[image.getWidth()/2 * image.getHeight()/2]; 
int pixelStride = planes[1].getPixelStride();
if(pixelStide == 1){
    planes[1].getBuffer()
} else if(pixelStide == 2) {
    ByteBuffer uBuffer = planes[1].getBuffer() ;
    for(int i = 0; i < uBuffer.remaining(); i++){
        //丢弃一个数据,这个数据其实是V数据,但是我们还是到planes[2]中获取V数据 uBuffer.get();
        u[i] = uBuffer.get(); 
    }   
}

并不难,但是如果使用上面的代码去获取I420数据,可能你会惊奇的发现,并不是在所有你设置的Width与 Height(分辨率)下都能够正常运行。我们忽略了什么,为什么会出现问题呢?机智的同学应该注意到了,在Plane中 我们已经使用了 getBuffergetPixelStride 两个方法,但是还有一个 getRowStride 是干嘛的呢?

RowStride

RowStride表示行步长,Y数据对应的行步长可能为:

  • 等于Width;
  • 大于Width;

以4x4的I420为例,其数据可以看为:

image-20201230214923419

如果RowStride等于Width,那么我们直接通过 planes[0].getBuffer() 获得Y数据没有问题。

但是如果RowStride大于Width,比如对于4x4的I420,如果每行需要以8字节对齐,那么可能得到的RowStride不等于4(Width),而是得到8。那么此时会在每行数据末尾补充占位的无效数据:
image-20201230215016453

对于这种情况,我们获取Y数据,则为:

//用于保存获取的I420数据。大小为:y+u+v, width*height + width/2*height/2 + width/2*height/2 ByteBuffer yuv420 = 
ByteBuffer.allocate(image.getWidth() * image.getHeight() * 3 / 2);

int rowStride = plane.getRowStride();
ByteBuffer buffer = plane.getBuffer();
byte[] row = new byte[image.getWidth()];

// 每行要排除的无效数据,但是需要注意:实际测试中 最后一行没有这个补位数据 
// 因为Y数据 RowStride 为大于等于Width,所以不会出现负数导致错误
// RowStride 等于Width,则得到空数组,不丢弃数据
byte[] skipRow = new byte[rowStride - image.getWidth()]; 
for (int i = 0; i < image.getHeight(); i++) {
    buffer.get(row); 
    yuv420.put(row);
    // 不是最后一行,则丢弃此数据
    if (i < image.getHeight() - 1) {
        buffer.get(skipRow); 
    }
}

而对于U与V数据,对应的行步长可能为:

  • 等于Width;
  • 大于Width;
  • 等于Width/2;
  • 大于Width/2

等于Width

这表示,我们获得planes[1]中不仅包含U数据,还会包含V的数据,此时pixelStride==2。

image-20201230215317812

那么V数据:planes[2],则为:

image-20201230215340764

这种情况下,我们上面的代码也已经处理了。

大于Width

与Y数据一样,可能由于字节对齐,出现RowStride大于Width的情况,与等于Width一样,planes[1]中不仅包含U 数据,还会包含V的数据,此时pixelStride==2。

image-20201230215418220

planes[2],则为:

image-20201230215444016

等于Width/2

当获取的U数据对应的RowStride等于Width/2,表示我们得到的planes[1]只包含U数据。此时pixelStride==1。 那么planes[1]+planes[2]为:

image-20201230215512306

这种情况,所有的U数据是连在一起的,即 planes[1].getBuffer 可以直接获得完整的U数据。

大于Width/2

同样我们得到的planes[1]只包含U数据,但是与Y数据一样,可能存在占位数据。此时pixelStride==1。 planes[1]+planes[2]为:

image-20201230215548137

总结

在获得了摄像头采集的数据之后,我们需要获取对应的YUV数据,需要根据pixelStride判断格式,同时还需要通过 rowStride来确定是否存在无效数据,那么最终我们获取YUV数据的完整实现为:

        //图像格式
        int format = image.getFormat();
        if (format != ImageFormat.YUV_420_888) {
            //抛出异常
        }

        ByteBuffer i420 = ByteBuffer.allocate(image.getWidth() * image.getHeight() * 3 / 2);
        // 3个元素 0:Y,1:U,2:V
        ImageProxy.PlaneProxy[] planes = image.getPlanes();
        // byte[]

        /**
         * Y数据
         */
        //y数据的这个值只能是:1
        int pixelStride = planes[0].getPixelStride();
        ByteBuffer yBuffer = planes[0].getBuffer();
        int rowStride = planes[0].getRowStride();

        //1、rowStride 等于Width ,那么就是一个空数组
        //2、rowStride 大于Width ,那么就是每行多出来的数据大小个byte
        byte[] skipRow = new byte[rowStride - image.getWidth()];
        byte[] row = new byte[image.getWidth()];
        for (int i = 0; i < image.getHeight(); i++) {
            yBuffer.get(row);
            i420.put(row);
            // 不是最后一行才有无效占位数据,最后一行因为后面跟着U 数据,没有无效占位数据,不需要丢弃
            if (i < image.getHeight() - 1) {
                yBuffer.get(skipRow);
            }
        }

        /**
         * U、V
         */
        for (int i = 1; i < 3; i++) {
            ImageProxy.PlaneProxy plane = planes[i];
            pixelStride = plane.getPixelStride();
            rowStride = plane.getRowStride();
            ByteBuffer buffer = plane.getBuffer();

            //每次处理一行数据
            int uvWidth = image.getWidth() / 2;
            int uvHeight = image.getHeight() / 2;

            // 一次处理一个字节
            for (int j = 0; j < uvHeight; j++) {
                for (int k = 0; k < rowStride; k++) {
                    //最后一行
                    if (j == uvHeight - 1) {
                        //uv没混合在一起
                        if (pixelStride == 1) {
                            //rowStride :大于等于Width/2
                            // 结合外面的if:
                            //  如果是最后一行,我们就不管结尾的占位数据了
                            if (k >= uvWidth) {
                                break;
                            }
                        } else if (pixelStride == 2) {
                            //uv混在了一起
                            // rowStride:大于等于 Width
                            if (k >= image.getWidth()) {
                                break;
                            }
                        }
                    }


                    byte b = buffer.get();
                    // uv没有混合在一起
                    if (pixelStride == 1) {
                        if (k < uvWidth) {
                            i420.put(b);
                        }
                    } else if (pixelStride == 2) {
                        // uv混合在一起了
                        //1、偶数位下标的数据是我们本次要获得的U/V数据
                        //2、占位无效数据要丢弃,不保存
                        if (k < image.getWidth() && k % 2 == 0) {
                            i420.put(b);
                        }
                    }
                }
            }
        }


        //I420
        byte[] result = i420.array();

旋转与缩放

image-20201230215922308

分别对Y、U、V进行旋转即可。

无论是旋转还是缩放我们都能借助一些开源实现来完成,如OpenCV、Libyuv等。这里我们选择使用Libyuv,它更加的轻量级同时也是专门处理各种图像数据的格式转换、缩放与旋转等的Google开源的C++图像处理库。

对于CameraX获得的图像数据,我们从ImageProxy中获得I420之后,还需要进行旋转。需要旋转的角度在回调中已经告知我们 public void analyze(ImageProxy image, int rotationDegrees)

同时作为直播推流器的开发,使用者可以配置各种分辨率,不一定符合CameraX得到的分辨率。所以我们在对图像 旋转后再对他进行缩放至使用者配置的推流分辨率大小。

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