android yuv摄像

http://eyehere.net/2011/android-camera-2/

在应用里，不需要把拍下来的图片存储，只需要把预览的图片数据处理一下就好，很自然的我只是用了onPreviewFrame调用，考虑处理传递进来的data数据流就是了。

网上很多帖子都说，然后用BitmapFactory的decodeByteArray()函数来解析图片就行了，我试了一下，发现这真是彻头彻尾的谎言，data字节流默认是YCbCr_420_SP（虽然可以改，但其他的格式未必兼容），decodeByteArray()压根儿不认！SDK2.2之后，似乎提供了一个YuvImage的类来转一下（那Google一开始提供这个借口是做什么的？），难道就要把老机给抛弃了么？？万万不能啊（穷人最理解穷人们了）！

好在这个世界总是不缺少好人和牛人的，有人提供了这么一段转换的代码：

static public void decodeYUV420SP(int[] rgb, byte[] yuv420sp, int width, int height) {    final int frameSize = width * height;     for (int j = 0, yp = 0; j < height; j++) {        int uvp = frameSize + (j >> 1) * width, u = 0, v = 0;        for (int i = 0; i < width; i++, yp++) {            int y = (0xff & ((int) yuv420sp[yp])) - 16;            if (y < 0) y = 0;            if ((i & 1) == 0) {                v = (0xff & yuv420sp[uvp++]) - 128;                u = (0xff & yuv420sp[uvp++]) - 128;            }             int y1192 = 1192 * y;            int r = (y1192 + 1634 * v);            int g = (y1192 - 833 * v - 400 * u);            int b = (y1192 + 2066 * u);             if (r < 0) r = 0; else if (r > 262143) r = 262143;            if (g < 0) g = 0; else if (g > 262143) g = 262143;            if (b < 0) b = 0; else if (b > 262143) b = 262143;             rgb[yp] = 0xff000000 | ((r << 6) & 0xff0000) | ((g >> 2) & 0xff00) | ((b >> 10) & 0xff);        }    }}

不是很清楚这里面的原理，但是它能在我这里工作，暂时可以了……然后你才可以吧处理完的rgb[]传给decodeByteArray()。

顺便好心的把使用SDK2.2之后的也贴上

public void onPreviewFrame(byte[] data, Camera arg1) {
    FileOutputStream outStream = null;
    try {
        YuvImage yuvimage = new YuvImage(data,ImageFormat.NV21,arg1.getParameters().getPreviewSize().width,arg1.getParameters().getPreviewSize().height,null);
        ByteArrayOutputStream baos = new ByteArrayOutputStream();
        yuvimage.compressToJpeg(new Rect(0,0,arg1.getParameters().getPreviewSize().width,arg1.getParameters().getPreviewSize().height), 80, baos);
 
        outStream = new FileOutputStream(String.format("/sdcard/%d.jpg", System.currentTimeMillis()));
        outStream.write(baos.toByteArray());
        outStream.close();
 
        Log.d(TAG, "onPreviewFrame - wrote bytes: " + data.length);
    } catch (FileNotFoundException e) {
        e.printStackTrace();
    } catch (IOException e) {
        e.printStackTrace();
    } finally {
    }
    Preview.this.invalidate();
}

得到的图像旋转了90°（似乎有的机型设置一下setRotation(90)可以搞定，但还是那句话，不通用啊，况且这个是2.1之后的API）。手动转一下吧……

Matrix matrix = new Matrix();matrix.postRotate(90);// 这里的rgb就是刚刚转换处理的东东Bitmap bmp = Bitmap.createBitmap(rgb, 0, w, w, h, Bitmap.Config.ARGB_4444);Bitmap nbmp = Bitmap.createBitmap(bmp,                0, 0, bmp.getWidth(),  bmp.getHeight(), matrix, true);

考虑到需要做识别，自然得先把它转成灰度图像，经典心理公式Gray = R*0.299 + G*0.587 + B*0.114出场了，但是手机的计算速度不那么快，这样的浮点运算还是尽量避免吧~ 于是考虑Gray = (R*299 + G*587 + B*114 + 500) / 1000或者Gray = (R*30 + G*59 + B*11 + 50) / 100。但是除法总是还是不够快，用移位吧……Gray = (R*19595 + G*38469 + B*7472) >> 16，稍微小一点，用Gray = (R*38 + G*75 + B*15) >> 7也足够了。

评论

1 楼 ihopethatwell 2012-07-18  

到处都是转载的，楼主，你这个图片这个调用能贴上？