使用Python编写Android Camera2 API应用程序

一、简介

Android设备的Camera2 API为应用程序开发者提供了更多控制相机操作的接口，例如控制曝光、对焦、ISO以及白平衡等参数，以及更精确地获取像素值。 而使用Python编写的Camera2 API应用程序可以更加快速和高效地进行开发和测试，此外，Python的语法简洁易懂，也有着更好的可读性和易于维护的代码风格，这使得团队协作更加高效。

二、捕捉图片和视频

使用Camera2 API可以轻松地实现捕捉图片和视频的功能。这里提供一段Python代码示例。首先，需要添加必要的库和权限。然后，可以通过设置摄像头ID、图片尺寸和捕捉请求等信息来捕图并保存图片或视频。捕捉到的数据可以在回调中进行处理，如将图片压缩或者转化成灰度图像。

import os
import time
import numpy as np
import cv2
import android

# 添加权限
droid = android.Android()
droid.requestPermissions(['android.permission.CAMERA', 'android.permission.WRITE_EXTERNAL_STORAGE'])

# 设置相机ID和图像尺寸
camera_id = 0
width, height = 640, 480

# 初始化Camera2 API
camera = droid.camera2.openCamera(str(camera_id))
droid.camera2.createCaptureSession([{"width": width, "height": height}], preview_surface=droid.camera2.getPreviewSurface(), capture_surface=droid.camera2.getCaptureSurface())

# 捕捉静态图片
image_path = os.path.join(os.getcwd(), "image.jpg")

droid.camera2.requestStillImage(width, height, droid.camera2.CAPTURE_INTENT_STILL_CAPTURE, droid.camera2.JPEG_QUALITY, image_path)

# 捕捉视频
video_path = os.path.join(os.getcwd(), "video.mp4")
duration = 5  # 持续时间
fps = 30  # 帧率

droid.camera2.startRecording(width, height, fps, video_path)
time.sleep(duration)
droid.camera2.stopRecording()

# 处理捕捉到的数据
img = cv2.imread(image_path)
gray_img = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)

cap = cv2.VideoCapture(video_path)
while cap.isOpened():
    ret, frame = cap.read()
    if not ret:
        break
    # do something with frame
cap.release()

三、控制相机参数

在Camera2 API中，可以通过传入CaptureRequest.Builder对象设置不同的参数以控制相机的操作。以下展示Python代码例子，通过改变曝光时间、对焦距离和白平衡等参数来掌控相机。可以根据具体需求进行调整，例如延时操作，连拍等。

# 设置曝光时间
exposure_time_ns = 10000000 # 10ms
capture_builder.set(CaptureRequest.SENSOR_EXPOSURE_TIME, exposure_time_ns)

# 设置对焦距离
focus_distance = 5.0  # meters
capture_builder.set(CaptureRequest.LENS_FOCUS_DISTANCE, focus_distance)

# 设置白平衡
temperature = 4000  # Kelvin
capture_builder.set(CaptureRequest.COLOR_CORRECTION_MODE, CaptureRequest.COLOR_CORRECTION_MODE_TRANSFORM_MATRIX)
capture_builder.set(CaptureRequest.COLOR_CORRECTION_TRANSFORM, droid.camera2.calculateColorMatrix(temperature))

# 拍照
droid.camera2.capture(capture_builder, "stillCapture")

# 连拍
for i in range(10):
    # 设置延时
    time.sleep(1)
    droid.camera2.capture(capture_builder, "stillCapture")

四、预览和图像处理

除了捕捉图片和视频外，还有实时预览和图像处理等功能。通过使用OpenGL ES和numpy等库，可以将获取到的相机数据转换成可视化图像，进行一些简单的图像处理等操作。以下为Python代码示例。

# 初始化OpenGL ES
from android.opengl import EGL14
from android.opengl import GLSurfaceView
from android.opengl import GLException

class Renderer(GLSurfaceView.Renderer):

    def __init__(self):
        self.mProgram = 0

    def onSurfaceCreated(self, unused, unused2):
        self.mProgram = GLES20.glCreateProgram()
        GLES20.glAttachShader(self.mProgram, VERTEX_SHADER)
        GLES20.glAttachShader(self.mProgram, FRAGMENT_SHADER)
        GLES20.glLinkProgram(self.mProgram)

    def onSurfaceChanged(self, unused, width, height):
        GLES20.glViewport(0, 0, width, height)

    def onDrawFrame(self, unused):
        GLES20.glClear(GLES20.GL_COLOR_BUFFER_BIT | GLES20.GL_DEPTH_BUFFER_BIT)
        GLES20.glUseProgram(self.mProgram)
        GLES20.glDrawArrays(GLES20.GL_TRIANGLE_STRIP, 0, 4)

    disposable = lambda self: GLES20.glDeleteProgram(self.mProgram)

renderer = Renderer()
glView = GLSurfaceView(droid.makeActivity().getApplicationContext())
glView.setEGLContextClientVersion(2)  # 需要OpenGL ES2
glView.setRenderer(renderer)

# 实时预览和图像处理
gl_texture_id = 0
capture_builder.set(CaptureRequest.CONTROL_MODE, CaptureRequest.CONTROL_MODE_AUTO)

def onImageAvailable(timestamp, format, width, height, pixel_buffer):
    global gl_texture_id
    if not gl_texture_id:
        gl_texture_id = droid.media.GLUtils.createTexture(pixel_buffer, width, height)

    # 使用OpenGL ES图像处理
    GLES20.glUseProgram(renderer.mProgram)
    # ...

droid.camera2.setPreviewCallback(droid.camera2.PREVIEW_OUTPUT_SURFACE_TEXTURE, onImageAvailable)

五、总结

使用Python编写Android Camera2 API应用程序可以更加快速高效地进行开发和测试，代码也更加易于阅读和维护。在实现捕捉图片和视频、控制相机参数、实时预览和图像处理等方面都可以得到很好的应用，且拥有更多的灵活性和可扩展性。因此，在Android相机应用程序开发中，Python是一个非常强大的语言选择。