分享幾個Android攝像頭採集的YUV資料旋轉與映象翻轉的方法
最近在做直播推流方面的工作,因為需要新增美白,濾鏡,AR貼圖等效果。所以不能簡單的使用SufaceView加Camera的方式進行資料的採集,而是需要對Camera採集到的YUV資料進行相關的處理之後然後再進行推流的操作,YUV資料的返回介面。
@Override
public void onPreviewFrame(byte[] data, Camera camera) {
}
當然,美白,濾鏡,AR貼圖等效果採用的是第三方的SDK了。除此之外,因為Android攝像頭採集的資料都是有一定的旋轉的。一般前置攝像頭有270度的旋轉,後置攝像頭有90的旋轉。所以要對YUV資料進行一定旋轉操作,同時對於前置攝像頭的資料還要進行映象翻轉的操作。網上一般比較多的演算法是關於旋轉的
private byte[] rotateYUVDegree90(byte[] data, int imageWidth, int imageHeight) {
byte[] yuv = new byte[imageWidth * imageHeight * 3 / 2];
// Rotate the Y luma
int i = 0;
for (int x = 0; x < imageWidth; x++) {
for (int y = imageHeight - 1; y >= 0; y--) {
yuv[i] = data[y * imageWidth + x];
i++;
}
}
// Rotate the U and V color components
i = imageWidth * imageHeight * 3 / 2 - 1;
for (int x = imageWidth - 1; x > 0; x = x - 2) {
for (int y = 0; y < imageHeight / 2; y++) {
yuv[i] = data[(imageWidth * imageHeight) + (y * imageWidth) + x];
i--;
yuv[i] = data[(imageWidth * imageHeight) + (y * imageWidth) + (x - 1)];
i--;
}
}
return yuv;
}
private byte[] rotateYUVDegree270(byte[] data, int imageWidth, int imageHeight) {
byte[] yuv = new byte[imageWidth * imageHeight * 3 / 2];
// Rotate the Y luma
int i = 0;
for (int x = imageWidth - 1; x >= 0; x--) {
for (int y = 0; y < imageHeight; y++) {
yuv[i] = data[y * imageWidth + x];
i++;
}
}// Rotate the U and V color components
i = imageWidth * imageHeight;
for (int x = imageWidth - 1; x > 0; x = x - 2) {
for (int y = 0; y < imageHeight / 2; y++) {
yuv[i] = data[(imageWidth * imageHeight) + (y * imageWidth) + (x - 1)];
i++;
yuv[i] = data[(imageWidth * imageHeight) + (y * imageWidth) + x];
i++;
}
}
return yuv;
}
上述兩個演算法分別用於90度旋轉(後置攝像頭)和270度旋轉(前置攝像頭),但是對於前置攝像頭的YUV資料是需要映象的,參照上面的演算法,實現了前置攝像頭的映象演算法。
private byte[] rotateYUVDegree270AndMirror(byte[] data, int imageWidth, int imageHeight) {
byte[] yuv = new byte[imageWidth * imageHeight * 3 / 2];
// Rotate and mirror the Y luma
int i = 0;
int maxY = 0;
for (int x = imageWidth - 1; x >= 0; x--) {
maxY = imageWidth * (imageHeight - 1) + x * 2;
for (int y = 0; y < imageHeight; y++) {
yuv[i] = data[maxY - (y * imageWidth + x)];
i++;
}
}
// Rotate and mirror the U and V color components
int uvSize = imageWidth * imageHeight;
i = uvSize;
int maxUV = 0;
for (int x = imageWidth - 1; x > 0; x = x - 2) {
maxUV = imageWidth * (imageHeight / 2 - 1) + x * 2 + uvSize;
for (int y = 0; y < imageHeight / 2; y++) {
yuv[i] = data[maxUV - 2 - (y * imageWidth + x - 1)];
i++;
yuv[i] = data[maxUV - (y * imageWidth + x)];
i++;
}
}
return yuv;
}
至於更多關於YUV和推流的知識,目前我還不是很瞭解。這篇文章也主要是分享這三個演算法。
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