相机的基础架构
📷 相机相关基础架构学习路径
一、了解手机相机系统架构
Android Camera HAL(如果你是做 Android 平台)
学习
Camera HAL3
架构(基于camera_device_t
,camera3_device_ops
接口)熟悉
CameraService
→CameraProvider
→Camera HAL
的调用链推荐阅读:
AOSP Camera HAL 文档
实战建议:找一个开源的 Camera HAL 代码(比如 Qualcomm 或 MTK BSP)
如果是非 Android 手机系统(比如自研 OS)
熟悉 ISP 驱动和用户态接口的通信机制(ioctl、mmap)
熟悉 V4L2(Video4Linux2) 框架
二、核心类库和工具链推荐
方向 推荐第三方库 用途说明 图像采集与处理 V4L2 Linux 下控制相机采集的标准接口 图像格式转换 libyuv 处理 YUV → RGB 的转换,裁剪、旋转等 图像处理与增强 OpenCV 图像识别、滤镜、视觉算法等强大支持 低延迟编解码 libjpeg-turbo / FFmpeg 图像/视频压缩、转码 摄像头调试工具 qv4l2
,v4l2-ctl
,media-ctl
V4L2 配套调试工具,调试 sensor、pipeline GPU/硬件加速 OpenCL, Vulkan Compute 提高图像处理性能 图形显示 Wayland / DRM(Direct Rendering Manager) 若涉及显示渲染,可以关注这方面
🧠 学习路径建议
第一阶段:系统入门(1~2周)
学习 Linux 下的相机架构(重点:V4L2)
用
v4l2-ctl
控制摄像头采集,保存帧图像(YUV)学习 libyuv、libjpeg-turbo,做格式转换 + 压缩
第二阶段:并发基础(2~3周)
深入理解
std::thread
、线程池实现掌握多线程之间的通信(mutex、condition_variable)
实现一个图像采集 + 处理 + 存储的并发 pipeline demo
第三阶段:性能优化(3~4周)
引入 OpenCV / GPU / SIMD(如 NEON)加速图像处理
引入 Intel TBB 或协程提升调度效率
优化线程池调度策略,减少线程创建开销
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