之前在 Android Camera2 簡介 這篇文章中簡單介紹了下 Camera2 中 AF/AE 對焦區域如何進行設置, 之前是通過手動計算對應關係實現的, 但這種方式需要考慮到前後攝的區別, 前攝和後攝座標映射有區別, 通用性不好, 本文講一下如何通過矩陣(Matrix)來實現這個過程.
爲什麼要進行座標映射
由於我們預覽界面通常都是豎屏, 而對於 Camera 底層的座標來說, 一般預覽豎屏方向和後攝有90度夾角, 和前攝有270度夾角, 並且預覽大小和底層圖片實際大小也不是對應的, 所以我們點擊預覽界面某個位置後, 需要進行座標轉換, 這樣才能根據點擊位置進行正確的對焦和測光操作.
另外 Camera API 1 中的底層座標區域和 Camera API 2 中的區域也有區別, 具體和預覽座標對應關係如下圖(以後攝爲例):
圖片中藍色框表示手機預覽界面, 紫色線條座標爲Android View座標系, 綠色爲 Camera 座標系, 舊的Camera底層座標範圍大小是固定的, 寬高都爲2000, 而Camera2中的 大小要根據查詢出來的 SENSOR_INFO_ACTIVE_ARRAY_SIZE
來進行確定.
使用Matrix進行座標映射
- Camera API 1
關於API 1的座標映射, 可以參考Android源碼中Camera代碼, 路徑:
packages/apps/Camera2/src/com/android/camera/ui/focus/CameraCoordinateTransformer.java
核心代碼如下:
private Matrix cameraToPreviewTransform(boolean mirrorX, int displayOrientation,
RectF previewRect) {
Matrix transform = new Matrix();
// 縮放, (1, 1) 無改變, (-1, 1) x軸反向縮放, 即表示沿y軸鏡像翻轉
// 如果是前置攝像頭需翻轉, 後置不需要.
transform.setScale(mirrorX ? -1 : 1, 1);
// 旋轉, 從上面的座標圖可以看出, 預覽和底層座標有夾角
transform.postRotate(displayOrientation);
// 使用矩陣進行座標映射, 將大小爲 2000 x 2000矩形映射到
// 預覽大小, 比如 1920 x 1080
Matrix fill = new Matrix();
fill.setRectToRect(CAMERA_DRIVER_RECT,
previewRect,
Matrix.ScaleToFit.FILL);
// Concat the previous transform on top of the fill behavior.
transform.setConcat(fill, transform);
return transform;
}
上面是Android源碼裏面的代碼, 是先求的Camera Driver座標映射到Preview座標的Matrix, 然後通過 Matrix.invert() 得到 Preview座標到Camera Driver座標的映射關係.
得到有映射關係的Matrix後, 座標轉換隻需調用 mapRect(result, source);
即可.
- Camera API 2
上面 API 1 的代碼是不能直接用在 API 2中的, 主要原因是 Camera2 中底層的座標和Camera中的區別比較大,Matrix.setRectToRect()
的調用和API 1 中邏輯稍有差別,
完整的映射關係代碼如下:
CoordinateTransformer.java
package com.smewise.camera2.utils;
import android.graphics.Matrix;
import android.graphics.Rect;
import android.graphics.RectF;
import android.hardware.camera2.CameraCharacteristics;
/**
* Transform coordinates to and from preview coordinate space and camera driver
* coordinate space.
*/
public class CoordinateTransformer {
private final Matrix mPreviewToCameraTransform;
private RectF mDriverRectF;
/**
* Convert rectangles to / from camera coordinate and preview coordinate space.
* @param chr camera characteristics
* @param previewRect the preview rectangle size and position.
*/
public CoordinateTransformer(CameraCharacteristics chr, RectF previewRect) {
if (!hasNonZeroArea(previewRect)) {
throw new IllegalArgumentException("previewRect");
}
Rect rect = chr.get(CameraCharacteristics.SENSOR_INFO_ACTIVE_ARRAY_SIZE);
Integer sensorOrientation = chr.get(CameraCharacteristics.SENSOR_ORIENTATION);
int rotation = sensorOrientation == null ? 90 : sensorOrientation;
mDriverRectF = new RectF(rect);
Integer face = chr.get(CameraCharacteristics.LENS_FACING);
boolean mirrorX = face != null && face == CameraCharacteristics.LENS_FACING_FRONT;
mPreviewToCameraTransform = previewToCameraTransform(mirrorX, rotation, previewRect);
}
/**
* Transform a rectangle in preview view space into a new rectangle in
* camera view space.
* @param source the rectangle in preview view space
* @return the rectangle in camera view space.
*/
public RectF toCameraSpace(RectF source) {
RectF result = new RectF();
mPreviewToCameraTransform.mapRect(result, source);
return result;
}
private Matrix previewToCameraTransform(boolean mirrorX, int sensorOrientation,
RectF previewRect) {
Matrix transform = new Matrix();
// Need mirror for front camera.
transform.setScale(mirrorX ? -1 : 1, 1);
// Because preview orientation is different form sensor orientation,
// rotate to same orientation, Counterclockwise.
transform.postRotate(-sensorOrientation);
// Map rotated matrix to preview rect
transform.mapRect(previewRect);
// Map preview coordinates to driver coordinates
Matrix fill = new Matrix();
fill.setRectToRect(previewRect, mDriverRectF, Matrix.ScaleToFit.FILL);
// Concat the previous transform on top of the fill behavior.
transform.setConcat(fill, transform);
// finally get transform matrix
return transform;
}
private boolean hasNonZeroArea(RectF rect) {
return rect.width() != 0 && rect.height() != 0;
}
}
轉換邏輯都在 previewToCameraTransform()
函數中, 直接求Preview到Camera Driver的座標轉換, 而不是像Android源碼裏面先反向求矩陣然後反轉. 步驟爲:
- 判讀是否是前攝, 是否需要鏡像翻轉
transform.setScale(mirrorX ? -1 : 1, 1);
- 將預覽座標旋轉對應角度, 使之和Camera Driver座標長寬對應
transform.postRotate(-sensorOrientation);
- 將當前的Matrix操作作用於預覽對應的矩陣上,
transform.mapRect(previewRect);
此時得到的previewRect
邏輯上和mDriverRectF
已經對應了 - 通過
fill.setRectToRect()
轉換後, 座標已經完整映射到mDriverRectF
座標系中了, 最後將之前兩種變換的Matrix結合起來,transform.setConcat(fill, transform);
,得到最終座標變換的Matrix.
得到想要的Matrix後, 擊屏幕後, 根據屏幕座標構建一個Rect, 通過調用 RectF toCameraSpace(RectF source);
, 就得到了我們可以直接構造MeteringRectangle(Rect rect, int meteringWeight)
的Rect
注意: 構造函數 public CoordinateTransformer(CameraCharacteristics chr, RectF previewRect)
中的 CameraCharacteristics chr
, 要區分不同Camera ID, 前後攝不能弄錯了.
觸發對焦操作
這個之前已經講過了, 再重新貼下代碼:
public void startControlAFRequest(MeteringRectangle rect,
CameraCaptureSession.CaptureCallback captureCallback) {
MeteringRectangle[] rectangle = new MeteringRectangle[]{rect};
// 對焦模式必須設置爲AUTO
mPreviewBuilder.set(CaptureRequest.CONTROL_AF_MODE,CaptureRequest.CONTROL_AF_MODE_AUTO);
//AE
mPreviewBuilder.set(CaptureRequest.CONTROL_AE_REGIONS,rectangle);
//AF 此處AF和AE用的同一個rect, 實際AE矩形面積比AF稍大, 這樣測光效果更好
mPreviewBuilder.set(CaptureRequest.CONTROL_AF_REGIONS,rectangle);
try {
// AE/AF區域設置通過setRepeatingRequest不斷髮請求
mSession.setRepeatingRequest(mPreviewBuilder.build(), null, mHandler);
} catch (CameraAccessException e) {
e.printStackTrace();
}
//觸發對焦
mPreviewBuilder.set(CaptureRequest.CONTROL_AF_TRIGGER,CaptureRequest.CONTROL_AF_TRIGGER_START);
try {
//觸發對焦通過capture發送請求, 因爲用戶點擊屏幕後只需觸發一次對焦
mSession.capture(mPreviewBuilder.build(), captureCallback, mHandler);
} catch (CameraAccessException e) {
e.printStackTrace();
}
}
上面有一點需要注意, 當設置觸發對焦的Request:
mPreviewBuilder.set(CaptureRequest.CONTROL_AF_TRIGGER,CaptureRequest.CONTROL_AF_TRIGGER_START);
我們是通過 mSession.capture()
觸發一次對焦操作的, 但在下次進行 mSession.setRepeatingRequest()
之前, 需要將之前的觸發對焦的Request給清除掉, 即設置:
mPreviewBuilder.set(CaptureRequest.CONTROL_AF_TRIGGER,CaptureRequest.CONTROL_AF_TRIGGER_IDLE);
如果不設置的話, 會造成連續不斷的對焦.
完整Demo
如果想看完整的可運行的Demo App和源碼, 可以看下我寫的Camera2 Demo:
https://github.com/smewise/Camera2