整个流程的总结如下: ->先是系统注册 CameraService 的服务 ->APP 层调用 Camera.open() ->Camera.java 调用 JNI native_setup() ->JNI 层调用 android_hardware_Camera_native_setup -> HAL 客户端(Camera.cpp)调用 connect 与服务端(CameraService.cpp)连接得到 CameraService 中的 CameraClient 的一个实例 ->服务端 CameraClient 的初始化,实例化 Camera Hal 接口 CameraHardwareInterface ->CameraHardwareInterface 打开 Camera 驱动, 真正的实现是在 QCamera2HWI.cpp 中。 对应的代码层次: App--->framework-java--->jni--->framework-c++(Camera)--->binder---> framework-c++(CameraService)-->framework-c++(CameraService::Client)---> framework-c++(CameraClient) --->(CameraHardwareInterface) ---> HAL
2021-11-17 14:44:24 927KB 美颜算法
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嵌入式 linux+qt 摄像头测试程序附相关文档,全志A33开发板上测试通过。
2021-11-17 10:53:27 1.22MB QT CAMERA A33
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大华IPC摄像机API文档,采用HTTP方式进行加密方式采用digest The HTTP API Transaction starts from a request from a client Application, usually a web browser. The request is processed by the web server on the Dahua video products, then send the response back to the client application. The HTTP request is taken in GET form. If the request is successful, the Dahua video product will return a HTTP header contains 200 OK. The HTTP Body will contain actual data or error message if an error occurs.
2021-11-16 12:20:40 892KB dahua HTTP CAMERA IPC
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qcom高通平台的camera相关资料,有8类文章,如果觉得用帮助,请给我博客都点个赞,并且评论一下,谢谢
2021-11-16 11:48:40 12.67MB 高通 qcom camera
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qml-opencv-camera qml-opencv-camera是使用C ++的OpenCV和QML进行摄像机访问的示例。 IP摄像机和普通摄像机均可使用。 Ubuntu 18.04 Qt的5.15.2 , 5.14.2 OpenCV3.4.10 用法 修改camera.cpp的第17行(normal_url)以适合您的相机。 const std::string normal_url = "rtsp://admin:qwe1010@192.168.1.6:554/live2.sdp"; // origin code QtCreator的apt软件包 $ sudo apt install build-essential git cmake software-properties-common 视频编解码器 $ sudo apt install ubuntu-restrict
2021-11-15 23:12:29 7KB C++
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Camera Control Pro 2.9汉化破解版
2021-11-15 21:30:11 11.13MB Camera Control Pro
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hi3559av100的官方芯片手册,从官方开发板包中获取,资料详细,对应芯片选型很有帮助。 性能:基于Hisilicon Hi3559A 2*A73+3*A53+1*M7+2*G71+4*DSP+2*NNIE多核异构处理器
2021-11-15 17:29:03 18.78MB 3559a 音视频 编解码 边缘计算
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Yolov5 +使用PyTorch进行深度排序 介绍 该存储库包含PyTorch YOLOv5的简化版( )。它过滤掉不是人的所有检测。然后,将对人员的检测传递给跟踪人员的深度排序算法( )。它仅跟踪人员这一事实背后的原因是,深度关联度量仅在人员数据集上进行训练。 描述 该实现基于两篇文章: 使用深度关联指标进行简单的在线和实时跟踪 YOLOv4:物体检测的最佳速度和准确性 要求 安装了所有requirements.txt依赖关系的Python 3.8或更高版本,包括torch> = 1.7。要安装运行: pip install -U -r requirements.txt 所有依赖项都包含在关联的docker映像中。 Docker要求是: nvidia-docker Nvidia驱动程序版本> = 440.44 在运行跟踪器之前 递归克隆存储库: git clone --r
2021-11-15 12:08:02 665KB real-time video pytorch computer-camera
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《项目实战:Qt+Ffmpeg+OpenCV相机程序(打开摄像头、支持多种摄像头、分辨率调整、翻转、旋转、亮度调整、拍照、录像、回放图片、回放录像)》 https://blog.csdn.net/qq21497936/article/details/108489004
2021-11-12 17:44:52 51.92MB qt ffmpeg opencv 图像处理
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Xamarin Froms 调用相机拍照和图库选择图片,自己已经打开运行过,没有问题,大家安心下载。
2021-11-12 10:06:22 65KB Xamarin Xamarin.form Camera
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