标签：中学 roi tail 如何使用 queue pat xtu lte 步骤
DJI_Mobile_SDK是大疆为开发者提供的开发无人机应用的开发接口，可以实现对无人机飞行的控制，也可以利用无人机相机完成一些视觉任务。目前网上的开发教程主要集中于DJI 开发者社区，网上的资源非常少。废话不多说~~，现在将在Android项目中学习到的东西总结一下。
使用大疆无人机做计算机视觉项目，第一步就是要将从云台相机中获取的视频流解析成图像帧，DJI在github上提供了视频解码成图像帧的Demo程序。官网说明文档并没有对如何将这个解码Demo集成进自己的项目进行说明，只是简单说明了DJIVideoStreamDecoder和NativeHelper类的主要用途。附上解码的源程序
Android源代码地址：https://github.com/DJI-Mobile-SDK-Tutorials/Android-VideoStreamDecodingSample.git
下面就将对如何使用这个模块进行说明
一、模块结构
首先要说明的是，整个解码过程是通过FFmpeg和MediaCodec实现，按照官网的教程，DJIVideoStreamDecoder.java和NativeHelper.java是实现解码的关键类。按照官网的教程分为以下步骤：
1. 初始化一个NativeHelper的实例对象，来监听来自无人机高空的视频数据。
2.将原始的H.264视频数据送入FFmpeg中解析。
3.将解析完成的视频数据从FFmpeg中取出，并将解析后的数据缓存到图像帧序列中
4.将MediaCodec作为一个解码器，然后对视频中的I帧进行捕获。
5.解码完成后，可为MediaCodec的输出数据配置一个TextureView或SurfaceView用来对视频画面进行预览，或者调用监听器对解码数据进行监听完成其他操作。
6.释放FFmpeg和MediaCodec资源。
二、解码调用
看完上述步骤，我们对解码过程有了初步的认识，以下是DJIVideoStreamDecoder类中的变量。其中instance是解码类的实例，解码出的视频帧会存放在frameQueue中。handle类涉及线程控制，如果需要了解HandleThread的用法，请点击此链接。在Demo中解码线程已经全部实现，不需要我们再做任何处理。
1.DJIVideoStreamDecoder.java
2.Mainactivity.java
实现流数据转换为图像的关键步骤在MainActivity.java中实现，值得注意的是在Android系统中，图像是以YUVImage的格式传递，因此，在存储数据的时候要使用YUV图像格式，对于每秒解析的图像帧数量，通过DJIVIdeoStreamDecoder.getInstance().frameIndex控制，比如Demo中对30取余，表示仅对序号为30的倍数的图像帧存储，如果每秒帧率为30，则每秒只取一帧图像。进而可通过调节分母的大小实现取帧频率的控制。
将raw数据解析成YUV格式图像的源代码
@Override public void onYuvDataReceived(byte[] yuvFrame, int width, int height) { //In this demo, we test the YUV data by saving it into JPG files. if (DJIVideoStreamDecoder.getInstance().frameIndex % 30 == 0) { byte[] y = new byte[width * height]; byte[] u = new byte[width * height / 4]; byte[] v = new byte[width * height / 4]; byte[] nu = new byte[width * height / 4]; // byte[] nv = new byte[width * height / 4]; System.arraycopy(yuvFrame, 0, y, 0, y.length); for (int i = 0; i < u.length; i++) { v[i] = yuvFrame[y.length + 2 * i]; u[i] = yuvFrame[y.length + 2 * i + 1]; } int uvWidth = width / 2; int uvHeight = height / 2; for (int j = 0; j < uvWidth / 2; j++) { for (int i = 0; i < uvHeight / 2; i++) { byte uSample1 = u[i * uvWidth + j]; byte uSample2 = u[i * uvWidth + j + uvWidth / 2]; byte vSample1 = v[(i + uvHeight / 2) * uvWidth + j]; byte vSample2 = v[(i + uvHeight / 2) * uvWidth + j + uvWidth / 2]; nu[2 * (i * uvWidth + j)] = uSample1; nu[2 * (i * uvWidth + j) + 1] = uSample1; nu[2 * (i * uvWidth + j) + uvWidth] = uSample2; nu[2 * (i * uvWidth + j) + 1 + uvWidth] = uSample2; nv[2 * (i * uvWidth + j)] = vSample1; nv[2 * (i * uvWidth + j) + 1] = vSample1; nv[2 * (i * uvWidth + j) + uvWidth] = vSample2; nv[2 * (i * uvWidth + j) + 1 + uvWidth] = vSample2; } } //nv21test byte[] bytes = new byte[yuvFrame.length]; System.arraycopy(y, 0, bytes, 0, y.length); for (int i = 0; i < u.length; i++) { bytes[y.length + (i * 2)] = nv[i]; bytes[y.length + (i * 2) + 1] = nu[i];
将Buffer中的raw数据整理成jpeg图像
/* Save the buffered data into a JPG image file*/ private void screenShot(byte[] buf, String shotDir) { File dir = new File(shotDir); if (!dir.exists() || !dir.isDirectory()) { dir.mkdirs(); } YuvImage yuvImage = new YuvImage(buf, ImageFormat.NV21, DJIVideoStreamDecoder.getInstance().width, DJIVideoStreamDecoder.getInstance().height, null); OutputStream outputFile; final String path = dir + "/ScreenShot_" + System.currentTimeMillis() + ".jpg"; try { outputFile = new FileOutputStream(new File(path)); } catch (FileNotFoundException e) { Log.e(TAG, "test screenShot: new bitmap output file error: " + e); return; } if (outputFile != null) { yuvImage.compressToJpeg(new Rect(0, 0, DJIVideoStreamDecoder.getInstance().width, DJIVideoStreamDecoder.getInstance().height), 100, outputFile); } try { outputFile.close(); } catch (IOException e) { Log.e(TAG, "test screenShot: compress yuv image error: " + e); e.printStackTrace(); } runOnUiThread(new Runnable() { @Override public void run() { displayPath(path); } }); } public void onClick(View v) { if (screenShot.isSelected()) { screenShot.setText("Screen Shot"); screenShot.setSelected(false); if (useSurface) { DJIVideoStreamDecoder.getInstance().changeSurface(videostreamPreviewSh.getSurface()); } savePath.setText(""); savePath.setVisibility(View.INVISIBLE); } else { screenShot.setText("Live Stream"); screenShot.setSelected(true); if (useSurface) { DJIVideoStreamDecoder.getInstance().changeSurface(null); } savePath.setText(""); savePath.setVisibility(View.VISIBLE); pathList.clear(); } } private void displayPath(String path){ path = path + "\n\n"; if(pathList.size() < 6){ pathList.add(path); }else{ pathList.remove(0); pathList.add(path); } StringBuilder stringBuilder = new StringBuilder(); for(int i = 0 ;i < pathList.size();i++){ stringBuilder.append(pathList.get(i)); } savePath.setText(stringBuilder.toString()); }
在大疆的Demo程序中，选择采用存储磁盘的方式来获取是各帧。处理函数为Mainactivity类中screenShot（byte[] buf, String shotDir）方法在此方法中使用Android内置类YUVImage的compressToJpeg()方法以流的方式进行存储，存储路径通过shotDir传入。
以上就是关于DJI 无人机截取取图像帧的介绍，获取图像帧之后就可进行各式各样的图像任务了。
小菜鸟一个，大家一起学习交流咯。
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原文地址：https://www.cnblogs.com/fancy-li/p/11439985.html
