这篇文章主要是从如何使用相机API来定制自定义相机这个方向展开的。...相机传感器方向：手机相机的图像数据都是来自于摄像头硬件的图像传感器，这个传感器在被固定到手机上后有一个默认的取景方向，如下图2所示，坐标原点位于手机横放时的左上角，即与横屏应用的屏幕X方向一致。...在默认情况下，这个值为0，与图像传感器一致。因此对于横屏应用来说，由于屏幕方向和预览方向一致，预览图像不会颠倒90度。但是对于竖屏应用，屏幕方向和预览方向垂直，所以会出现颠倒90度现象。...第三个crash则涉及图像的裁剪，由于要支持1：1或者4：3尺寸镜头，所以会需要对预览视图进行裁剪，由于是竖屏应用，所以裁剪区域的坐标系跟相机传感器方向是成90度角的，表现在裁剪里就是，屏幕上的x方向，...看到这里，大家可能会有些怀疑，不妨现在就试试自己Android手机上的前置摄像头，对比下预览图像和拍摄出照片的区别。
前言 在上一章我们介绍了《双目摄像头测量距离》，在这个基础上，我们来了解如何在Android上使用双目测距算法。...通过本教程，你不仅掌握如何在Android中使用SBM等双目测距算法，顺便也了解到如何在Android Studio配置OpenCV，通过使用OpenCV可以在Android中实现很多图像处理的功能。...上面的是实现读取两张计算物体距离，并没有使用摄像头拍摄，那么接下来我们就通过使用Android设备接的双目摄像头，实时拍摄图像计算物体距离。...创建一个新的Activity，命名为CameraActivity，按照通常的调用摄像头的方式，这样获取到的图像是左右目摄像头拍摄的图片拼接在一起的并且旋转的，我们需要的是把他们旋转回来并把他们裁剪分割，...，使用StereoBMUtil工具类读取分割后的左右目摄像头的图像执行计算，把结果图在ImageView上显示，然后为ImageView添加点击获取坐标事件。
我们来了解如何在Android上使用双目测距算法。...通过本教程，你不仅掌握如何在Android中使用SBM等双目测距算法，顺便也了解到如何在Android Studio配置OpenCV，通过使用OpenCV可以在Android中实现很多图像处理的功能。...上面的是实现读取两张计算物体距离，并没有使用摄像头拍摄，那么接下来我们就通过使用Android设备接的双目摄像头，实时拍摄图像计算物体距离。...创建一个新的Activity，命名为CameraActivity，按照通常的调用摄像头的方式，这样获取到的图像是左右目摄像头拍摄的图片拼接在一起的并且旋转的，我们需要的是把他们旋转回来并把他们裁剪分割，...，使用StereoBMUtil工具类读取分割后的左右目摄像头的图像执行计算，把结果图在ImageView上显示，然后为ImageView添加点击获取坐标事件。
IM、社交、用户画像数据以及 AI 人脸识别和图像检测技术，帮助用户聚焦业务本身，快速轻松实现基于移动端的短视频应用。...为什么录制时第一次打开摄像头比较慢？ 苹果手机摄像头第一次打开时（冷启动）耗时相对较长，通过系统接口打开摄像头也是如此。...7. iOS录制过程中用其他播放器播放视频，返回继续录制，声音录制不了 iOS 中的 AudioSession 是所有音视频应用共用的，使用其他播放器播放的时候，AudioSession 会被占用，播放结束时如果...视频编辑时退后台再回到前台，视频生成失败 生成视频默认采用的是硬编码（编码效率高，编码出来的图像效果好），硬编码器在程序进后台后会停止工作，从而导致视频生成失败。...上传失败报服务器内部错误？如1000，32001错误码 请检查是否已开启点播服务或者是否负费； 4. 短视频上传参数类错误 请检查视频文件地址和图片地址是否正确，该路径下是否能找到相应文件。 5.
Glide是毕加索图书馆的一个很好的选择。大多数功能在两者中都很常见。 Glide是谷歌推荐的流行的Android图像库，甚至Google也在各种应用程序中使用它。以下是此库的一些功能。...---- Glide图像库的特点 支持获取图像，GIF和视频静止图像。 可以添加占位符和错误图像。 支持磁盘缓存。 图像调整大小和裁剪。...Glide胜过 Picasso 的最大优势之一是Glide支持GIF。 ---- Android Glide教程 让我们快速跳转到实际的教程部分。 如何使用Glide获取图像？...您还可以添加异常处理，以防在获取图像时发生任何错误。...Glide.with(context) .load(IMAGE_URL) .asGif() .into(imageView); ---- 调整大小和裁剪图像 以下代码行将图像大小调整为300×300
方案2综合评估后是改造风险最小的。综合成本和风险考量，我们保守的采用了方案2，该方案是对裁剪区域进行坐标换算（如果用前置摄像头拍摄录制视频，会出现预览画面和录制的视频是镜像的问题，需要处理）。...网上有种说法是GPU对数据进行了优化，使得GPU产生的图像分辨率 //和常规分辨率存在微小差异，造成图像色彩混乱，修复后存在绿边问题。...比如禁止裁剪出3s以下的视频，但是由于mp4parser产生的精度误差，导致4-5s的视频很容易裁剪出少于3s的视频。...偶数宽高的编解码器 视频经过编码后输出特定宽高的视频文件时出现了如下错误，信息里仅提示了Colorformat错误，具体如下： 查阅大量资料，也没能解释清楚这个异常的存在。...码流适配 视频的监控体系发现，Android 9.0的系统出现大量的编解码失败问题，错误信息都是相同的。
支持多种图像预处理操作，如图像旋转、翻转等。 支持图像数据到tensor的转换，如RGB_To_NCHW(Tensor)等。 相关功能性能优于 OpenCV 处理速度。 增加多个模型裁剪预测库功能。...用户给定多个模型，按需裁剪预测库的算子，只保留提供模型线上预测所需要的功能，最大化压缩预测库体积。相关文档可参考裁剪预测库方法。 加强报错信息，Android 中支持原生系统报错。...api对齐 python、java、C++三种 api核心接口对齐：其中，python和 C++ 完整对齐了 MobileConfig 和 CxxConfig 两个模式；Java 定位为Android端使用...编译 X86与 CUDA 编译时第三方库下载加速 (X86编译相关的第三方库eigen、mklml、xxhash改为从百度云地址下载，加速编译过程)。...Bug 修复 修复 jit::matmul 特定尺寸下计算错误的bug：输入x, shape(m, k) weight, shape(k, n)，当k < 512，m==1, 且n是16的倍数时，jit
这种姿势估计模型不会鉴别图像中的人是谁，只会找到关键身体部位的位置。 TensorFlow Lite 分享了一个安卓示例应用程序，该应用程序利用设备的摄像头来实时地检测和显示一个人的关键部位。 ?...以下的图表展示了应用程序、PoseNet 库和 TensorFlow Lite 库的工作流。 ?...PoseNet 应用程序工作流 PoseNet 库 PoseNet 库提供了一个接口，它以经过处理的摄像头图像作为输入，并返回人像关键身体部位的位置信息。...该应用程序对每张传入的摄像头图像执行以下操作： 从摄像头预览中获取图像数据并将它从「YUV_420_888」转换成「ARGB_888」格式。 创建一个位图对象来保存来自 RGB 格式帧数据的像素。...将位图裁剪并缩放到模型输入的大小，以便将其传递给模型。 从 PoseNet 库中调用「estimateSinglePose()」函数来获取「Person」对象。
开源库中double-free错误触发。...在Facebook和该开源库的开发者合作下，目前已经顺利修复了该漏洞。...但事情似乎并没有那么简单，Android-gif-Drawable用于Android系统进行GIF图像解析的开源库，通过JNI捆绑Giflib的方式对帧数进行渲染，与WebView类和Movie类相比渲染效率较高...因此，double-free错误的存在影响的应该远远不止WhatsApp。凡使用该GIF开源库进行GIF图像解析的安卓应用（APP）都可能受此漏洞影响。...当然，无论是否有漏洞影响，用户在使用终端设备时尽量避免打开未知风险的文件。
开发背景 好多开发者一直反馈，Windows平台，做个推屏或者推摄像头，推RTMP或者RTSP出去，不知道哪些功能是必须的，哪些设计是可有可无的，还有就是，不知道如何选技术方案，以下是基于我们设计的Windows...)； [RTMP扩展H.265]Windows/Android推送SDK支持RTMP扩展H.265推送，Windows针对摄像头采集软编码，使用H.265可变码率，带宽大幅节省，效果直逼传统H.265编码摄像头...使用DXGI采集屏幕，采集时停用Aero； 8. 采集窗口：可设定需要采集的窗口，窗口放大或缩小，推送端会自适应码率和分辨率； 9....，其他实例使用这个缩放后的图像； 在使用多实例时，调用这个接口禁止掉实例的分辨率设置能力.只留一个实例能改变分辨，如果不设置，行为未定义； 这个接口必须在 SetLayersConfig, AddLayerConfig..., 640*480, 那么当分辨率小于等于640*360时都使用640*360的码率, * 当分辨率大于640*360且小于等于640*480时，就使用640*480的码率,如果分辨率大于
我们的应用具有图像输入和音频输入功能，因此我们还需要摄像头和麦克风。除此之外，我们还需要显示器来显示内容。总成本不到 100 美元。详情如下所列： ?...一台 Raspberry Pi（35 美元） 配置： » 主频为 1.4GHz 的四核 64 位处理器 » 1GB LPDDR2 SRAM 一部用于捕获图像的摄像头（约 15 美元） 一个采集音频数据的麦克风...如何检测笑脸？ 我们很难在使用单个模型检测人脸并预测笑脸得分结果的同时保证高精度和低延迟。因此，我们通过以下三个步骤来检测笑脸： 应用人脸检测模型来检测给定的图像中是否存在人脸。...推理：通过输入的 1 秒音频，我们可以应用语音命令模型来获得出现以下四种类别的概率（“是”/“否”/“无声”/“未知”）。 后期处理：我们通过当前的推理结果与先前的结果计算出平均值。...当一个词语的平均出现概率高于某个阈值时，我们便判断已检测到语音命令。 我会在下文详细解释这三个步骤。 预处理 我们使用 PortAudio（一个开源代码库）获取来自麦克风的音频数据。
使用Python进行拼写校正 相反，真实单词拼写检查涉及检测并纠正拼写错误，甚至有时偶然导致了真实的英语单词（真实）。拼写校正通常从两个角度来看。非单词拼写检查是检测和纠正导致出现非单词的拼写错误。...初步和QR码阅读器 首先是安装以下三个库：Pillow，OpenCV和Pyzbar。Pillow是PIL的扩展，它代表Python图像库。 OpenCV是一个著名的库，尤其是在处理计算机视觉任务时。...这个python库能够执行以下任务： •提取有关文档的信息，例如标题，作者等。•文档按页面划分•每页合并文档•裁剪页面•将多页合并为一页•加密和解密PDF文件•和更多。...以下部分调用PIL库，并使用pytesseract导入图像： 我们需要初始化文档的路径和计数器，刹车稍后在pdf提取功能中使用以对文件夹中的文档进行计数： 我们需要从pdf文件中删除一些不需要的文件...图像过滤 我们将首先引入所有库和图片，以探索机器学习中的图像过滤技术。 ? 上图显示某些噪点已经减少，但是现在有些图像以前没有出现在屏幕上。
如果上班的时候想放松一下，或者直说想偷偷懒，看点和工作无关的网页，这时候万一老板突然出现在背后，会不会感到很难堪呢？...整个工程中应用了Keras深度学习框架来建立识别人脸的神经网络，和一个网络摄像头用来捕捉老板的人脸。 任务是这样的 当老板接近我的工位时，电脑就会自动切换屏幕 办公室的情况如下： ?...然后在我的办公桌上摆上一个网络摄像头，让摄像头对着通道，当网络摄像头捕捉到老板的脸时就切换屏幕。 嗯，这是一个完美的项目。先取一个好名字，就叫Boss Sensor（老板探测器）好了。 ?...拍摄人脸图像 首先找一个网络摄像头，我用的是BUFFALO BSW20KM11BK摄像头，大家随便找个清晰度够的就可以了。 ? 最好不要用相机自带的识别软件裁剪人脸，因为后面的深度学习过程还需要处理。...总结 结合网络摄像头的实时图像采集和Keras深度学习框架，确实可以完成人脸识别。
如果上班的时候想放松一下，或者直说想偷偷懒，看点和工作无关的网页，这时候万一老板突然出现在背后，会不会感到很难堪呢？...策略 ▼ 首先需要让电脑完成对老板面部的深度学习。然后在我的办公桌上摆上一个网络摄像头，让摄像头对着通道，当网络摄像头捕捉到老板的脸时就切换屏幕。 嗯，这是一个完美的项目。...拍摄人脸图像 ▼ 首先找一个网络摄像头，我用的是BUFFALO BSW20KM11BK摄像头，大家随便找个清晰度够的就可以了。 最好不要用相机自带的识别软件裁剪人脸，因为后面的深度学习过程还需要处理。...我们需要以下三个步骤： 采集图像 图像预处理 建立机器学习模型 让我们一个接一个看一下。 1.采集图像 首先，需要收集大量的图片供电脑学习。...▼ 结合网络摄像头的实时图像采集和Keras深度学习框架，确实可以完成人脸识别。
如果上班的时候想放松一下，或者直说想偷偷懒，看点和工作无关的网页，这时候万一老板突然出现在背后，会不会感到很难堪呢？...整个工程中应用了Keras深度学习框架来建立识别人脸的神经网络，和一个网络摄像头用来捕捉老板的人脸。 任务是这样的 当老板接近我的工位时，电脑就会自动切换屏幕 办公室的情况如下： ?...然后在我的办公桌上摆上一个网络摄像头，让摄像头对着通道，当网络摄像头捕捉到老板的脸时就切换屏幕。 嗯，这是一个完美的项目。先取一个好名字，就叫Boss Sensor（老板探测器）好了。 ?...识别人脸图像 接下来，要用机器学习教会电脑识别老板的脸。 我们需要以下三个步骤： 采集图像 图像预处理 建立机器学习模型 让我们一个接一个看一下。 采集图像 首先，需要收集大量的图片供电脑学习。...结合网络摄像头的实时图像采集和Keras深度学习框架，确实可以完成人脸识别。
常言道，眼睛是心灵的窗户，那么相机便是手机的窗户了，主打美颜相机功能的拍照手机大行其道，可见对于手机App来说，如何恰如其分地运用相机开发至关重要。...为此谷歌公司在Jetpack库中集成了增强的相机库CameraX，想让相机编码（包括拍照和录像）变得更加方便。...往dependencies节点添加以下几配置，表示导入指定版本的camerax库： // camerax库各版本见 https://mvnrepository.com/artifact/androidx.camera...CameraSelector，指定使用前置摄像头还是后置摄像头； 5、构建图像捕捉器对象ImageCapture，分别设置捕捉模式、旋转角度、宽高比例、闪光模式等拍照参数； 6、调用相机提供器对象的...，其中第一张图为准备拍照时的预览界面，第二张图为拍照结束后的观赏界面。
但是，当我对每个图像进行四次旋转而得的预测取平均值时，改善出现了！ 92% → 92.6%。 澄清一下：上面提到的“预测取平均值”，我的意思是平均了每个类在4个图像变化中产生的模型的概率。...我重新训练了一个模型，加入“图像旋转”和“低速率附加训练”，并得到了如下提升： 92.6% → 93.5% 在训练数据中重新标签错误 当分析分类器对验证集的错误时，我注意到一些错误的置信度非常高。...当仔细检查这些情况时，我发现这些通常错误是源自训练集的地面实况(ground-truth)，而不是训练好的模型。 我决定在训练集中修复这些错误。 应该是这些错误混淆了模型，使其更难以进行归纳。...训练期间的数据增强： 随机水平镜像 送入网络之前随机裁剪227×227大小的补丁 测试时，对每个图像进行10各不同的变体预测，然后取计算平均值作为最终预测。...即便他的准确性低一些，但是从训练集上学到了不同的特性。用在一个组合里面时，这可能是有用的。 训练和测试期间的数据增强与一号模型相同：镜像和裁剪。
；混音时如何将两个音频调整到一致的参数，使用什么样的算法去混合等等。...2、图形图像、OpenGL 处理 摄像头预览数据，图像处理，音视频编解码都需要了解 RGB 和 YUV 色彩空间的数据格式，以及它们之间转换的方式等等。...我们并没有使用 ffmpeg 的软解软编，而是尽量使用 Android 和 iOS 的系统 API 进行硬编硬解，这样不仅减少了包体大小，而且速度要快很多，尽管在技术层面上会增加很多难度，会踩很多坑，但我们还是坚持选用这个方案...在引入第三方库时，我们也都是会经过充分配置和裁剪去严格控制包体的大小，这样一来，所有包体总和才能有现在「小而精」（1.5M）的成果。...YUV 数据的 CallBack 回调机制，所以也支持第三方库的美颜、滤镜、特效等功能；处理后的数据会经过 OpenGL 进行裁剪，缩放，旋转等操作，这些工作虽然可以由 CPU 来进行，但是会比较耗时
保持关注并使用最新的技术可以帮助降低延迟。 Android 如何使用 OES 纹理 ？...OES（OpenGL ES）纹理是一种特殊类型的纹理，用于在 Android 平台上高效地处理外部图像，例如摄像头预览帧或视频解码帧。...以下是在 Android 上使用 OES 纹理的基本步骤： 导入所需的库： import android.graphics.SurfaceTexture; import android.opengl.GLES11Ext...通过以上步骤，您可以在 Android 上使用 OES 纹理处理摄像头预览帧或视频解码帧。请注意，这里的代码仅作为示例，您可能需要根据实际需求进行调整。 3D 场景如何渲染半透明物体？...在使用多重采样（Multisampling）技术时，需要正确设置混合参数和渲染顺序，以避免混合计算错误。
OpenCV和Android NDK开发的总结 3.如何使用Android中的摄像头，常见的问题有哪些?...比较时使用的都是基本图像处理操作，例如灰度化，高斯模糊，Sobel边缘检测等等。...3.Android的摄像头 关于如何使用Android的摄像头：Android设备一般有两个摄像头，前置摄像头和后置摄像头，在进行和摄像头相关的应用开发的时候很容易遇到各种问题，推荐以下几篇文章： Android...关于如何传递摄像头预览的图像数据给Native层：这个很重要！...OpenCV NDK 整合开发的一般途径 在进行这类开发的时候，需要考虑如何在Android中使用OpenCV，并且如果需要调用摄像头的话，要考虑以下内容： 首先，是否是在原有的C/C++代码上进行移植
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