使用Python編寫Android Camera2 API應用程序

一、簡介

Android設備的Camera2 API為應用程序開發者提供了更多控制相機操作的介面，例如控制曝光、對焦、ISO以及白平衡等參數，以及更精確地獲取像素值。 而使用Python編寫的Camera2 API應用程序可以更加快速和高效地進行開發和測試，此外，Python的語法簡潔易懂，也有著更好的可讀性和易於維護的代碼風格，這使得團隊協作更加高效。

二、捕捉圖片和視頻

使用Camera2 API可以輕鬆地實現捕捉圖片和視頻的功能。這裡提供一段Python代碼示例。首先，需要添加必要的庫和許可權。然後，可以通過設置攝像頭ID、圖片尺寸和捕捉請求等信息來捕圖並保存圖片或視頻。捕捉到的數據可以在回調中進行處理，如將圖片壓縮或者轉化成灰度圖像。

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

# 添加許可權
droid = android.Android()
droid.requestPermissions(['android.permission.CAMERA', 'android.permission.WRITE_EXTERNAL_STORAGE'])

# 設置相機ID和圖像尺寸
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())

# 捕捉靜態圖片
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)

# 捕捉視頻
video_path = os.path.join(os.getcwd(), "video.mp4")
duration = 5  # 持續時間
fps = 30  # 幀率

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

# 處理捕捉到的數據
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、控制相機參數

在Camera2 API中，可以通過傳入CaptureRequest.Builder對象設置不同的參數以控制相機的操作。以下展示Python代碼例子，通過改變曝光時間、對焦距離和白平衡等參數來掌控相機。可以根據具體需求進行調整，例如延時操作，連拍等。

# 設置曝光時間
exposure_time_ns = 10000000 # 10ms
capture_builder.set(CaptureRequest.SENSOR_EXPOSURE_TIME, exposure_time_ns)

# 設置對焦距離
focus_distance = 5.0  # meters
capture_builder.set(CaptureRequest.LENS_FOCUS_DISTANCE, focus_distance)

# 設置白平衡
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")

# 連拍
for i in range(10):
    # 設置延時
    time.sleep(1)
    droid.camera2.capture(capture_builder, "stillCapture")

四、預覽和圖像處理

除了捕捉圖片和視頻外，還有實時預覽和圖像處理等功能。通過使用OpenGL ES和numpy等庫，可以將獲取到的相機數據轉換成可視化圖像，進行一些簡單的圖像處理等操作。以下為Python代碼示例。

# 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)

# 實時預覽和圖像處理
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圖像處理
    GLES20.glUseProgram(renderer.mProgram)
    # ...

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

五、總結

使用Python編寫Android Camera2 API應用程序可以更加快速高效地進行開發和測試，代碼也更加易於閱讀和維護。在實現捕捉圖片和視頻、控制相機參數、實時預覽和圖像處理等方面都可以得到很好的應用，且擁有更多的靈活性和可擴展性。因此，在Android相機應用程序開發中，Python是一個非常強大的語言選擇。