Android不显示Camera视频获取摄像头视频帧数据

1、在Activity界面代码中:
private var mCamera: Camera? = null
private val mWidth = GwApplication.DEFAULT_REMOTE_WIDTH_EXT
private val mHeight = GwApplication.DEFAULT_REMOTE_HEIGHT_EXT
private var imgData: ImageData = ImageData(mWidth, mHeight)

/**
 * Camera初始化
 **/
private fun initCameara() {
    //log("====initCameara()")
    try {
        mCamera = Camera.open(GwApplication.DEFAULT_CR_CAMERA)
        val params = mCamera!!.getParameters()
        params.previewFormat = ImageFormat.NV21
        params.setPreviewSize(mWidth, mHeight)
        //params.pictureFormat = ImageFormat.NV21
        params.setPictureSize(mWidth, mHeight)
        //params.zoom = 0
        //params.setRotation(0)
        params.setPreviewFpsRange(10, 15)
        mCamera!!.setParameters(params)
    } catch (ex: RuntimeException) {
        ex.printStackTrace()
    }
}

/**
 * 开始监听回调,设置预览
 **/
private fun setCallback() {
    //log("====setCallback()")
    try {
        // 主要是surfaceTexture获取预览数据,但不显示
        val surfaceTexture = SurfaceTexture(GLES11Ext.GL_TEXTURE_EXTERNAL_OES)
        mCamera!!.setPreviewTexture(surfaceTexture)
    } catch (e: IOException) {
        e.printStackTrace()
    }
    // 设置 mCamera.addCallbackBuffer(mPreviewData) 后才会回调,旨在每处理完一帧数据回调一次
    mCamera!!.setPreviewCallbackWithBuffer(mPreviewCallback)
    mCamera!!.addCallbackBuffer(imgData.data)
    mCamera!!.startPreview()
}

/**
 * 帧数据监听实现
**/
private val mPreviewCallback =
    android.hardware.Camera.PreviewCallback { data, camera -> // 在此处处理当前帧数据,并设置下一帧回调
        //log("====PreviewCallback()")
        imgData.setTempData(data)
        mCamera!!.addCallbackBuffer(imgData.data)
        //        if (isShow) {
        //            showPic(imgData.previewData)
        //        }
    }

/**
 * 关闭相机
**/
private fun closeCamera() {
    mCamera!!.stopPreview()
    mCamera!!.setPreviewCallbackWithBuffer(n
内容概要:本文档详细介绍了在三台CentOS 7服务器(IP地址分别为192.168.0.157、192.168.0.158和192.168.0.159)上安装和配置Hadoop、Flink及其他大数据组件(如Hive、MySQL、Sqoop、Kafka、Zookeeper、HBase、Spark、Scala)的具体步骤。首先,文档说明了环境准备,包括配置主机名映射、SSH免密登录、JDK安装等。接着,详细描述了Hadoop集群的安装配置,包括SSH免密登录、JDK配置、Hadoop环境变量设置、HDFS和YARN配置文件修改、集群启动与测试。随后,依次介绍了MySQL、Hive、Sqoop、Kafka、Zookeeper、HBase、Spark、Scala和Flink的安装配置过程,包括解压、环境变量配置、配置文件修改、服务启动等关键步骤。最后,文档提供了每个组件的基本测试方法,确保安装成功。 适合人群:具备一定Linux基础和大数据组件基础知识的运维人员、大数据开发工程师以及系统管理员。 使用场景及目标:①为大数据平台建提供详细的安装指南,确保各组件能够顺利安装和配置;②帮助技术人员快速掌握Hadoop、Flink等大数据组件的安装与配置,提升工作效率;③适用于企业级大数据平台的建与维护,确保集群稳定运行。 其他说明:本文档不仅提供了详细的安装步骤,还涵盖了常见的配置项解释和故障排查建议。建议读者在安装过程中仔细阅读每一步骤,并根据实际情况调整配置参数。此外,文档中的命令和配置文件路径均为示例,实际操作时需根据具体环境进行适当修改。
在无线通信领域,天线阵列设计对于信号传播方向和覆盖范围的优化至关重要。本题要求设计一个广播电台的天线布局,形成特定的水平面波瓣图,即在东北方向实现最大辐射强度,在正东到正北的90°范围内辐射衰减最小且无零点;而在其余270°范围内允许出现零点,且正西和西南方向必须为零。为此,设计了一个由4个铅垂铁塔组成的阵列,各铁塔上的电流幅度相等,相位关系可自由调整,几何布置和间距不受限制。设计过程如下: 第一步:构建初级波瓣图 选取南北方向上的两个点源,间距为0.2λ(λ为电磁波波长),形成一个端射阵。通过调整相位差,使正南方向的辐射为零,计算得到初始相位差δ=252°。为了满足西南方向零辐射的要求,整体相位再偏移45°,得到初级波瓣图的表达式为E1=cos(36°cos(φ+45°)+126°)。 第二步:构建次级波瓣图 再选取一个点源位于正北方向,另一个点源位于西南方向,间距为0.4λ。调整相位差使西南方向的辐射为零,计算得到相位差δ=280°。同样整体偏移45°,得到次级波瓣图的表达式为E2=cos(72°cos(φ+45°)+140°)。 最终组合: 将初级波瓣图E1和次级波瓣图E2相乘,得到总阵的波瓣图E=E1×E2=cos(36°cos(φ+45°)+126°)×cos(72°cos(φ+45°)+140°)。通过编程实现计算并绘制波瓣图,可以看到三个阶段的波瓣图分别对应初级波瓣、次级波瓣和总波瓣,最终得到满足广播电台需求的总波瓣图。实验代码使用MATLAB编写,利用polar函数在极坐标下绘制波瓣图,并通过subplot分块显示不同阶段的波瓣图。这种设计方法体现了天线阵列设计的基本原理,即通过调整天线间的相对位置和相位关系,控制电磁波的辐射方向和强度,以满足特定的覆盖需求。这种设计在雷达、卫星通信和移动通信基站等无线通信系统中得到了广泛应用。
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