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 CameraServiceCameraProviderCamera HAL 的调用链

    • 推荐阅读:

  • 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)

  • 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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