自动驾驶中的传感器技术24.3——Camera（18）

Godspeed Zhao2026-02-04 1:36

Camera图像处理流

摘要：本文详细解析了Camera图像处理流程，涵盖从光信号转换为数字信号到最终生成可用图像的三个阶段：感知与传输、接口与缓冲、ISP处理。重点介绍了CMOS图像传感器的HDR和LFM特性，以及数据在SoC内部通过DDR多级缓存和处理的过程。同时阐述了高通CamX-Chi软件架构的分层设计，包括应用层、服务层、用户空间驱动层及内核空间驱动，并分析了AIS服务在汽车领域的快速启动和多客户端共享优势。最后概述了V4L2接口的视频采集标准流程及其在自动驾驶场景中的零拷贝优化实现。

从光信号 转换为数字信号 ，经过长距离传输 ，进入SoC（系统级芯片），并在芯片内部通过**DDR（内存）**进行多级缓存和处理，最终生成可供算法（AI）或人眼（Display）使用的图像的过程。

我们可以将其分为三个主要阶段：感知与传输阶段 、接口与缓冲阶段 、ISP处理阶段。

以下是针对你提供的流程节点的详细技术解析：

第一阶段：感知与传输 (Sensor & Transmission)

这一阶段在摄像头模组和传输线缆上完成。

1. CIS (CMOS Image Sensor, 图像传感器)
  • 功能：光电转换。将光信号转换为模拟电信号，再通过内部ADC转换为数字信号。
  • 自动驾驶特性 ：
    • HDR (高动态范围)：通常输出多帧不同曝光的图像（如长曝光、短曝光、极短曝光）或使用大小像素技术，以应对出隧道、夜间对向来车等强光比场景。
    • LFM (LED Flicker Mitigation)：抑制由于LED车灯/红绿灯频闪导致的图像闪烁。
    • Output ：通常是 Raw Data (Bayer Pattern)，数据量极大。
2. 加串器 (Serializer, Ser)
  • 位置：摄像头模组内部，紧跟CIS。
  • 功能：由于CIS输出的MIPI CSI信号传输距离很短（通常<30cm），无法直接拉到位于后备箱或仪表台的智驾域控制器。加串器将并行的MIPI信号转换成高速串行信号。
  • 协议 ：主要是 TI FPD-Link III/IV 或 Maxim(ADI) GMSL 2/3。
  • 物理介质：同轴电缆 (Coax) 或 屏蔽双绞线 (STP)。
3. 解串器 (Deserializer, Des)
  • 位置：域控制器（ECU）的主板上。
  • 功能：接收来自摄像头的串行信号，将其恢复（解串）为SoC能识别的 MIPI CSI-2 信号。
  • 特性：通常一个解串器芯片可以连接多个加串器（例如 4合1），实现多路摄像头汇聚。

第二阶段：SoC 接入与原始数据存储 (Input & Raw Dump)

这一阶段数据进入SoC芯片内部。

4. C-PHY (MIPI C-PHY)
  • 功能：SoC 上的物理层接口硬件。
  • 特点：相比传统的 D-PHY（有时钟线+数据线），C-PHY 不需要独立时钟线，使用3根线为一组（Trio）传输数据，编码效率更高，带宽更大。
  • 作用：作为物理通道，接收解串器发来的高速差分信号。
5. Image Front End (IFE) / CSI Rx
  • 功能：图像前端接收模块。
  • 任务 ：
    • 解析 MIPI 协议包。
    • 虚拟通道 (Virtual Channel, VC) 分离：如果多路摄像头通过同一个物理接口传输，IFE需要根据VC ID把不同摄像头的数据拆分开。
    • CRC 校验：检查数据传输过程中是否有误码（功能安全关键点）。
6. Raw Dump Interface (RDI)
  • 功能：直接内存写入接口。
  • 机制 ：通常通过 DMA (Direct Memory Access) 机制，不经过CPU，直接将 IFE 解析出的 原始 Raw 数据 搬运到内存地址中。
7. DDR (System Memory - 第1次读写)
  • 存储内容 ：Raw Data (未处理的拜耳阵列数据)。
  • 为什么写入DDR？
    • 解耦：传感器的输入速度和后端的ISP处理速度可能不匹配，DDR作为巨大的缓冲区。
    • 多用途：这份Raw数据可能同时被送往ISP处理，也被保留用于数据回灌（Replay）测试，或者直接喂给某些端到端的AI模型。

第三阶段：ISP 图像信号处理 (Image Signal Processing)

这一阶段是典型的 Memory-to-Memory (M2M) 架构，数据在处理引擎和内存之间反复吞吐。

8. Bayer Processing Engine (BPE) / Pre-ISP / Raw Proc
  • 输入：从 DDR 读取 Raw Data。
  • 域 ：Raw Domain (还在拜耳域，未转颜色)。
  • 关键处理 ：
    • BLC (Black Level Correction)：黑电平校正。
    • DPC (Defective Pixel Correction)：坏点校正。
    • LSC (Lens Shading Correction)：镜头阴影校正（解决四角发暗）。
    • WB (White Balance)：白平衡增益（在Raw域应用增益）。
    • Raw Denoise：Raw域降噪。
9. DDR (System Memory - 第2次读写)
  • 存储内容 ：Pre-processed Raw (处理过的Raw数据)。
  • 目的 ：BPE处理完后，将干净的Raw数据写回DDR。
    • 某些计算机视觉（CV）算法更喜欢使用经过降噪和校正但尚未去马赛克（Demosaic）的数据，以保留最大的原始信息量。
10. Image Processing Engine (IPE) / Full ISP / VISS
  • 输入：从 DDR 读取 Pre-processed Raw。
  • 域：从 Raw 转换到 RGB/YUV。
  • 关键处理 ：
    • Demosaicing (去马赛克)：将 Bayer 阵列（RGGB）插值还原为每个像素都有RGB全色信息。
    • CCM (Color Correction Matrix)：色彩校正矩阵，使颜色更准确。
    • Gamma Correction：伽马校正，适配人眼或显示器的非线性亮度响应。
    • CSC (Color Space Conversion)：颜色空间转换，通常将 RGB 转换为 YUV (NV12/NV21)，因为编码器和大多数AI模型使用YUV格式。
11. DDR (System Memory - 第3次读写)
  • 存储内容 ：YUV / RGB Image (最终图像)。
  • 目的 ：IPE处理完的图像写回DDR，供下游消费者使用：
    • GPU/NPU 读取进行推理（目标检测、车道线识别）。
    • Codec 读取进行H.264/H.265视频编码（用于行车记录仪）。
    • Display Controller 读取用于中控屏显示。

关于 Post Processing (HDR等) 的位置修正

你流程中最后写的是 Post Processing（HDR等）。这里在实际架构中通常有两种理解，视具体SoC架构（如高通 vs TI vs 英伟达）而定：

  1. HDR Merge 通常发生在较早阶段 (BPE 或 IPE 前端)：

    • HDR需要将长短曝光的两帧Raw数据合并成一帧高位宽（如20-bit或24-bit）的数据。这通常在 Bayer Processing Engine (BPE) 阶段或者 IPE 的最前端 完成。因为去马赛克（Demosaic）需要在合并后的完整线性数据上进行。

  2. Post Processing 通常指 Tone Mapping (色调映射)：

    • 合并后的HDR图像位宽很高（20bit+），但内存存储（8bit/12bit）和显示器（8bit）无法显示。
    • 因此在 IPE 的末端 或 Post Processing 阶段，会进行 LTM (Local Tone Mapping) 和 GTM (Global Tone Mapping)，将高动态范围压缩到低动态范围，同时保留亮部和暗部的细节。

如果严格按照你提供的流程（放在最后）：

这可能指的是 Vision Post Processing 或 LTM Block。此时DDR里的数据可能是高位宽的YUV/RGB，最后这一步把它"压"成适合人眼观看的图像，或者进行锐化（Sharpening）、去雾（De-fog）等操作。

总结：为什么有这么多 DDR 读写？

你可能会觉得：Raw -> BPE -> DDR -> IPE -> DDR 这样效率很低，为什么不直接 Raw -> BPE -> IPE -> DDR（即 On-the-Fly 模式）？

在自动驾驶的高端SoC（如高通 8155/8650, NVIDIA Orin）中，采用这种 Memory-to-Memory (M2M) 架构的原因是：

  1. 带宽峰值管理：摄像头数据量极大，OTF模式要求流水线每个环节都必须实时跟上输入速度。M2M允许各个引擎异步工作，平滑带宽峰值。
  2. 灵活性：中间存入DDR的数据（如Pre-processed Raw）可以被不同的消费者复用（例如：一路给机器视觉算法，一路给ISP做成人眼观看的图像），互不干扰。
  3. 多摄调度：智驾通常有10+个摄像头，硬件加速器（BPE/IPE）通常是分时复用的。DDR作为一个巨大的缓冲池，让多个摄像头的数据排队进入硬件加速器处理。

针对 Qualcomm（高通）的摄像头子系统（Camera Subsystem），特别是针对汽车（Automotive）领域的软件架构，其核心与移动端（Mobile）一脉相承，但增加了对虚拟化（Hypervisor） 、**功能安全（Safety）和多摄并发（Multi-camera concurrency）**的支持。

高通目前的摄像头软件架构被称为 CamX-Chi 架构。

以下是 High Level Software Block Diagram 的文本化描述及详细层级解析：

High-Level Software Block Diagram (从上至下)

mermaid

复制代码 
graph TD
    %% Application Layer
    App[Applications / ADAS Algorithms]
    
    %% Framework Layer
    subgraph Framework [OS Framework Layer]
        AIS[Automotive Imaging Service / Android CameraService]
    end

    %% HAL / User Mode Driver Layer (The Core)
    subgraph UMD [User Mode Driver - CamX/Chi Architecture]
        HAL_If[Camera HAL Interface (Android HAL3 / QNX-Screen)]
        
        subgraph Chi [Chi (Camera Hardware Interface) - Vendor Customization]
            Chi_App[Chi Application / Context]
            Chi_Node[Chi Nodes (Custom Algos / Topologies)]
            Sensor_Driver[Sensor / Module Logic (Chi-CDK)]
        end
        
        subgraph CamX [CamX (Camera Experience) - Platform Logic]
            CamX_Core[CamX Core Engine]
            CamX_HwL[HWL (Hardware Layer - ISP Abstraction)]
            CamX_SwL[SWL (Software Nodes - JPEG/Format Conv)]
        end
    end

    %% Kernel Space
    subgraph KMD [Kernel Mode Driver]
        V4L2[V4L2 Video Nodes]
        CamSS_Driver[CamSS / IFE / IPE Drivers]
        CSID_Driver[CSID / PHY Drivers]
        SMMU[SMMU / ION / DMA-Buf (Memory Mgmt)]
    end

    %% Hardware & Firmware
    subgraph Hardware [Hardware & Firmware]
        ISP[Spectra ISP (IFE / IPE / BPS)]
        ADSP[Hexagon DSP (3A Algorithms / CV)]
        Sensors[SerDes / CMOS Sensors]
    end

    %% Connections
    App --> AIS
    AIS --> HAL_If
    HAL_If --> Chi_App
    Chi_App -- Topology Definitions --> CamX_Core
    Chi_Node -- Custom Processing --> CamX_Core
    CamX_Core -- IOCTLs --> KMD
    KMD -- Reg Writes/Interrupts --> Hardware
    CamX_Core -- RPC --> ADSP

详细架构层级解析

1. 应用层 (Application Layer)

在汽车环境中，消费者主要分为两类：

  • IVI (车载娱乐系统)：如倒车影像 (RVC)、环视 (SVM)、流媒体后视镜。这些应用通常运行在 Android 或 QNX 上，通过标准的 Camera API 获取图像流。
  • ADAS (辅助驾驶系统)：如车道保持、自动紧急制动。这些通常直接获取 Raw Data 或 YUV 数据，对延迟极为敏感。
2. 服务层 (Service Layer / Framework)
  • Android环境 ：使用的是标准的 CameraService。
  • QNX/Linux环境 ：高通通常提供 AIS (Automotive Imaging Service) 或 QCARCAM API。这是一个针对汽车优化的轻量级服务，支持极快启动（Early Boot Video），确保在系统完全启动前就能显示倒车影像（通常要求 < 2秒）。
3. 用户空间驱动层 (UMD) - 核心架构: CamX-Chi

这是高通架构中最复杂也是最重要的部分，旨在将通用的平台逻辑 与厂商的定制逻辑解耦。

  • CamX (Camera Experience - 平台层):

    • 角色 ：这是高通提供的闭源（或部分开源）基础框架。它不知道具体的传感器型号，也不关心你想怎么处理图像，它只负责执行。
    • 功能 ：
      • 管理 Session（会话）和 Pipeline（流水线）。
      • 处理 Buffer 分配和流转。
      • 将抽象的图像处理请求转化为 ISP 硬件能理解的配置（HWL - HardWare Layer）。
      • 与 Kernel 进行交互 (KMD)。

  • Chi (Camera Hardware Interface - 定制层):

    • 角色：这是 OEM（车企/Tier 1）或模组厂进行开发的地方。
    • Chi-CDK (Camera Development Kit)：用于编写传感器驱动。以前传感器驱动在 Kernel 里，现在高通架构将大部分传感器控制逻辑移到了用户空间的 Chi-CDK 中，通过 I2C/CCI 控制硬件。
    • Topology (拓扑结构) ：在 Chi 中定义数据流向。例如：Sensor -> IFE -> IPE -> DDR。是一个有向无环图 (DAG)。
    • Chi Nodes：如果需要在 ISP 流程中插入自定义算法（例如特殊的夜景算法），可以编写一个 Chi Node 插入到 CamX 的流水线中。
4. 算法与控制 (3A & DSP)
  • 3A (AE/AF/AWB) ：自动曝光、对焦、白平衡算法通常不运行在 CPU 上，而是运行在 Hexagon DSP (ADSP) 上，以降低 CPU 负载并利用 DSP 的向量计算能力。
  • CamX 通过 RPC (Remote Procedure Call) 与 ADSP 通信，统计数据 (Stats) 从 ISP 出来后送往 ADSP，ADSP 计算出新的曝光参数，再写回 Sensor/ISP。
5. 内核空间 (Kernel Mode Driver - KMD)

在 CamX 架构下，Kernel 驱动变得相对"薄"了，主要负责资源调度和硬件保护，而不是复杂的逻辑。

  • V4L2 (Video for Linux 2)：Linux 标准视频设备接口。
  • CamSS (Camera Subsystem Driver)：控制电源、时钟、复位。
  • SMMU (System Memory Management Unit)：管理图像 buffer 的内存映射，确保 ISP 可以安全访问物理内存。
  • CSID / PHY Drivers：配置 MIPI 接口和 C-PHY/D-PHY 物理层。
6. 虚拟化支持 (Hypervisor - Automotive 特有)

在像 Snapdragon 8155/8295 这样的座舱芯片上，通常运行着 Hypervisor (如 QNX Hypervisor 或 Google Gunyah)。

  • PVM (Primary VM)：通常拥有硬件的直接访问权。
  • GVM (Guest VM)：例如 Android IVI 系统。
  • 机制 ：GVM 中的 CamX 无法直接写硬件寄存器，它会通过 VirtIO 或高通私有的 BE/FE (Back-End/Front-End) 机制，将请求发送给 PVM，由 PVM 统一调度硬件资源。这保证了多个虚拟机同时使用 ISP 时不会冲突。

总结：数据流 vs 控制流

  1. 控制流 (Control Path) :
    • App -> Framework -> Chi (选择拓扑) -> CamX (编译拓扑) -> KMD (提交请求) -> Hardware (寄存器配置)。
  2. 数据流 (Data Path) :
    • Sensor -> SerDes -> CSID/IFE (硬件) -> DDR (SMMU映射) -> IPE (硬件) -> DDR -> App。
    • 注意：图像数据主要在硬件和 DDR 之间搬运，极少经过 CPU，以保证高吞吐量。

关键词速查 (Key Terms)

  • Usecase: 一个特定的相机场景（如：后视、前视+环视）。
  • Session: CamX 中的一次活动连接。
  • Node: 处理单元（如 IFE Node, IPE Node, Stats Node）。
  • Link: Node 之间的连接（Buffer 传输通道）。
  • Fence: 同步机制，用于 CPU/GPU/ISP 之间确认 Buffer 读写完成。

AIS (Automotive Imaging Service) 是 Qualcomm 专门为汽车行业设计的一套摄像头服务架构。它不同于消费级手机上的 Android CameraService，AIS 更加注重高可靠性、低延迟、多客户端共享 以及快速启动 (Early Boot)。

这套架构采用了经典的 C/S (Client-Server) 模式，即 AIS Server 和 AIS Client Lib。

以下是两者的详细分工与交互机制解析：

1. 架构总览图

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graph TD
    subgraph "Application Layer (Client Process)"
        App[RVC App / SVM App / CV App]
        ClientLib[**AIS Client Lib** (libais_client.so)]
        API[**QCarCam API**]
        
        App --> API
        API --> ClientLib
    end

    subgraph "System Layer (Server Process)"
        IPC((IPC Channel))
        Server[**AIS Server** (ais_server / qcarcam_server)]
        
        ClientLib <== Control (IPC) ==> IPC
        IPC <== Control (IPC) ==> Server
        
        ClientLib -.-> |Shared Memory / Buffers| .- Server
    end

    subgraph "Driver & Hardware Layer"
        CamX[CamX / Chi (UMD)]
        KMD[Kernel Drivers]
        HW[Camera Hardware]
        
        Server --> CamX
        CamX --> KMD
        KMD --> HW
    end

2. AIS Server (服务端)

AIS Server 是摄像头系统的"大管家"，通常作为一个守护进程（Daemon）运行在后台。

  • 核心职责：

    1. 硬件所有权 (Hardware Ownership)：它是唯一直接与底层 CamX/Chi 驱动交互的进程。这避免了多个应用同时操作寄存器导致的冲突。
    2. 资源管理：管理 ISP 带宽、摄像头路数、内存池 (Buffer Pools)。
    3. 生命周期管理：负责摄像头的上电（Power On）、初始化、数据流开启（Streaming）和关闭。
    4. 广播与分发 (Broadcasting)：如果多个应用需要同一个摄像头的画面（例如：仪表盘显示后视，同时 IVI 中控屏也显示后视），Server 负责从硬件获取一份数据，然后分发给多个 Client，无需硬件重复工作。
    5. Early Boot (快速启动) ：
      • 这是 AIS Server 最重要的特性。
      • 在 Android/QNX 操作系统内核加载初期，AIS Server 就会启动（远早于 Android SurfaceFlinger 或 SystemServer）。
      • 它能迅速初始化倒车摄像头，直接将画面送往屏幕显示控制器（Display Controller），确保车辆点火 2秒内 看到倒车影像，满足法规要求。

  • 运行环境：

    • 在 QNX 中，通常是一个 Resource Manager。
    • 在 Linux/Android 中，是一个 Native Service Daemon (qcarcam_server)。

3. AIS Client Lib (客户端库)

AIS Client Lib 是提供给应用开发者使用的动态链接库（如 libais_client.so 或 libqcarcam.so）。应用（App）通过加载这个库来与摄像头打交道。

  • 核心职责 ：
    1. API 暴露 ：它向应用层暴露了 QCarCam API。这是一套高通定义的汽车专用 API，比 Android Camera2 API 更精简、更底层。
    2. IPC 通信 ：它封装了复杂的进程间通信逻辑。当 App 调用 QCarCamOpen() 时，Client Lib 会将请求打包，通过 IPC（Binder, Socket, 或 QNX MsgSend）发送给 AIS Server。
    3. 共享内存映射 (Buffer Mapping) ：
      • 图像数据量巨大（例如 4路 2MP 30fps），通过 IPC 拷贝数据是不可能的。
      • Client Lib 负责将 Server 分配的图像缓冲区（DMA-Buf / ION Buffer）映射到 App 的虚拟地址空间。
      • Zero-Copy（零拷贝）：App 读取图像数据时，直接读的是物理内存，没有 CPU 拷贝过程，效率极高。

4. 关键交互流程 (Workflow)

场景：App 请求打开摄像头并获取预览流
  1. Open : App 调用 QCarCamOpen(id).
    • Client Lib 发送 IPC 消息给 Server。
    • Server 检查权限，初始化对应的 CamX Session。
  2. Buffer Request : App 请求 5 个 Buffer。
    • Server 通过 PMEM/ION 分配 5 块物理连续内存。
    • Server 将 Buffer 的句柄（File Descriptor）传回给 Client Lib。
    • Client Lib 做 mmap，让 App 能看到这些内存。
  3. Start : App 调用 QCarCamStart().
    • Server 指令 ISP 开始出图。
  4. Streaming (循环) :
    • 硬件将图像写入 Buffer A。
    • Server 通过 IPC 通知 Client Lib："Buffer A 好了"。
    • App 读取/显示 Buffer A。
    • App 用完后调用 QCarCamReleaseFrame()。
    • Client Lib 通知 Server："Buffer A 用完了，还给你"。
    • 硬件再次向 Buffer A 写入新一帧。

5. AIS Server/Client 架构的优势

  1. 安全性 (Security)：应用层无法直接接触硬件驱动，必须通过 Server 校验权限。
  2. 跨进程共享：一个 Server 可以服务多个 Client（例如：ADAS 算法进程和 UI 显示进程）。
  3. 稳定性：如果某个 App（Client）崩溃了，Server 依然在运行，不会导致摄像头硬件状态错乱，Server 可以回收资源给其他 App 使用。
  4. 解耦：App 不需要关心底层是用 CamX 还是其他架构，只需要调用标准的 QCarCam API。

使用 V4L2 (Video for Linux 2) 接口采集视频数据是 Linux 下最标准的做法。无论是在通用的 Linux 系统，还是在 Android/QNX 的底层（虽然 Android 上层封装了 HAL，但底层很多还是基于 V4L2 节点），流程基本一致。

整个采集过程可以概括为：打开设备 -> 设置参数 -> 申请内存 -> 内存映射 -> 入队 -> 开始采集 -> (循环：出队-处理-入队) -> 停止采集 -> 释放资源。

以下是详细的步骤解析和相关的 ioctl 命令：

1. 核心流程图

mermaid

复制代码 
graph TD
    A[Open Device] --> B[Query Capability]
    B --> C[Set Format (S_FMT)]
    C --> D[Request Buffers (REQBUFS)]
    D --> E[Query Buffer & mmap]
    E --> F[Queue Buffers (QBUF)]
    F --> G[Stream On (STREAMON)]
    
    subgraph "Capture Loop (Polling)"
        H[Wait for Data (select/poll)]
        I[Dequeue Buffer (DQBUF)]
        J[Process Data (Display/Save)]
        K[Queue Buffer (QBUF)]
        
        G --> H
        H --> I
        I --> J
        J --> K
        K --> H
    end
    
    J -- Stop Signal --> L[Stream Off (STREAMOFF)]
    L --> M[munmap & Close]

2. 详细步骤说明

第一步：打开设备 (Open)

通常摄像头设备节点是 /dev/video0, /dev/video1 等。

C

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int fd = open("/dev/video0", O_RDWR);
第二步：查询能力 (Query Capabilities)

确认该设备是否是视频采集设备，以及是否支持流 IO (Streaming)。

  • Command : VIDIOC_QUERYCAP
  • Check : V4L2_CAP_VIDEO_CAPTURE (是否支持采集), V4L2_CAP_STREAMING (是否支持流传输)。
第三步：设置图像格式 (Set Format)

告诉驱动你需要什么样的图像数据（分辨率、像素格式）。

  • Command : VIDIOC_S_FMT
  • Struct : v4l2_format
  • Key Fields :
    • width, height: 1920x1080 等。
    • pixelformat: V4L2_PIX_FMT_YUYV, V4L2_PIX_FMT_MJPEG, V4L2_PIX_FMT_NV12 等。
第四步：申请缓冲区 (Request Buffers)

向驱动申请用于存放视频帧的内存块数量。这是最关键的一步，决定了内存管理模式。

  • Command : VIDIOC_REQBUFS
  • Struct : v4l2_requestbuffers
  • Memory Type :
    • V4L2_MEMORY_MMAP: 最常用。驱动在内核空间分配内存，应用层通过 mmap 映射。
    • V4L2_MEMORY_USERPTR: 应用层分配内存，指针传给驱动（较少用）。
    • V4L2_MEMORY_DMABUF: 高性能场景（如自动驾驶/手机）。内存由外部分配器（如 ION/DMA-BUF heap）分配，驱动只拿句柄。实现 CPU 零拷贝 (Zero-copy)，直接给 GPU 或 Encoder 用。
第五步：内存映射 (Query & Mmap) - 针对 MMAP 模式

既然驱动在内核里分配了空间（例如申请了 4 个 Buffer），应用层需要知道每个 Buffer 的物理信息并映射到自己的虚拟地址空间。

  1. Command : VIDIOC_QUERYBUF (传入 index 0~3，查询每个 Buffer 的偏移量 offset 和长度 length)。
  2. Syscall : mmap() (根据 offset 将内核内存映射到用户空间指针)。
第六步：缓冲区入队 (Queue Buffers - QBUF)

刚申请的缓冲区是空的。必须先把所有空的 Buffer 全部交给驱动（放入"输入队列"），驱动才有地方写数据。

  • Command : VIDIOC_QBUF
  • Action : 将所有 mmap 好的 Buffer index 依次入队。
第七步：开始采集 (Stream On)

告诉 ISP/DMA 引擎开始工作。

  • Command : VIDIOC_STREAMON
  • 此时，硬件开始将摄像头数据写入排在队列最前面的 Buffer。
第八步：循环采集 (The Loop)

这是一个典型的生产者-消费者模型。

  1. Wait : 使用 select() 或 poll() 监听 fd。当硬件写满一个 Buffer 后，fd 变为可读。
  2. Dequeue (DQBUF) : 从"完成队列"中取出一个填满数据的 Buffer。
    • Command : VIDIOC_DQBUF
    • 此时驱动会把 Buffer 的使用权交给应用层。
  3. Process : 应用层处理数据（显示、编码、CV算法）。
    • 注意：处理速度必须快于帧率，否则会丢帧。
  4. Re-Queue (QBUF) : 处理完后，必须把这个 Buffer 马上还给驱动（放回"输入队列"），以便驱动写下一帧。
    • Command : VIDIOC_QBUF
第九步：停止与释放 (Stop & Clean)
  1. Stream Off : VIDIOC_STREAMOFF (停止硬件写入)。
  2. Unmap : munmap() (解除内存映射)。
  3. Close : close(fd)。

3. 代码片段示例 (C语言)

C

复制代码 
struct v4l2_buffer buf;
struct v4l2_requestbuffers req;
enum v4l2_buf_type type = V4L2_BUF_TYPE_VIDEO_CAPTURE;

// 1. 申请 4 个缓冲区
memset(&req, 0, sizeof(req));
req.count = 4;
req.type = type;
req.memory = V4L2_MEMORY_MMAP;
ioctl(fd, VIDIOC_REQBUFS, &req);

// 2. 映射 (简化版，实际需要循环映射所有buffer)
// ... (mmap loop here) ...

// 3. 开始采集
ioctl(fd, VIDIOC_STREAMON, &type);

// 4. 采集循环
while(is_running) {
    // 监听是否有数据
    select(fd + 1, &fds, NULL, NULL, &tv);

    // 取出填充好的 Buffer (DQBUF)
    memset(&buf, 0, sizeof(buf));
    buf.type = type;
    buf.memory = V4L2_MEMORY_MMAP;
    if (ioctl(fd, VIDIOC_DQBUF, &buf) < 0) {
        perror("DQBUF failed");
        break;
    }

    // --- 此时 buffers[buf.index].start 就是图像数据 ---
    process_image(buffers[buf.index].start, buf.bytesused);

    // 用完后放回驱动 (QBUF)
    if (ioctl(fd, VIDIOC_QBUF, &buf) < 0) {
        perror("QBUF failed");
        break;
    }
}

4. 进阶：自动驾驶场景中的不同点

在你之前提到的 Qualcomm AIS / 自动驾驶 场景中，虽然底层原理类似，但通常不会直接使用标准的 open/read 或简单的 mmap：

  1. V4L2 节点 ：在 Qualcomm 平台上，/dev/videoX 可能对应的是 IFE (Image Front End) 的输出或 IPE 的输出。
  2. DMA-BUF 机制 ：
    • 为了实现 Zero-Copy (零拷贝) ，通常使用 V4L2_MEMORY_DMABUF。
    • AIS Server 或 CamX 分配 ION 内存（DMA-BUF）。
    • V4L2 驱动通过 VIDIOC_QBUF 接收这些 DMA-BUF 的 fd（文件描述符），直接将 ISP 数据写入物理内存。
    • 然后这个 fd 可以直接传递给 GPU (OpenGL/OpenCL) 或 视频编码器 (Venus)，完全不经过 CPU 的 memcpy。
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