高通camx框架下如何读写camera sensor寄存器的值

时间: 2023-05-26 17:02:04 浏览: 90
在高通的CAMX框架下,可以通过以下步骤读写摄像头传感器寄存器的值: 1. 创建CAMX的传感器控制器对象: ``` std::shared_ptr<CSI2SensorController> pSensorController = CSI2SensorController::CreateDevice(DeviceIndex, CSITXDeviceIndex, CSIDeviceIndex); ``` 其中`DeviceIndex`为传感器设备的索引号,`CSITXDeviceIndex`和`CSIDeviceIndex`为传感器所连接的CSI TX和CSI设备的索引号。 2. 获取传感器的配置信息: ``` std::vector<SensorModeInfo> sensorModeInfo; pSensorController->GetSensorModeData(&sensorModeInfo); ``` 3. 设置传感器的工作模式: ``` SensorMode sensorMode; sensorMode.frameRate.frameRate = 30; sensorMode.frameRate.frameInterval = (1000000000 / sensorMode.frameRate.frameRate); sensorMode.resolution.width = 1920; sensorMode.resolution.height = 1080; pSensorController->SetMode(&sensorMode); ``` 以上代码将传感器设置为分辨率为1920x1080,帧率为30fps的工作模式。 4. 读取寄存器的值: ``` uint32_t regAddr = 0x1234; // 寄存器地址 uint32_t regVal = 0; // 寄存器当前值 pSensorController->ReadRegister(regAddr, &regVal); ``` 以上代码将读取寄存器地址为0x1234的寄存器的当前值,并存储在`regVal`变量中。 5. 写入寄存器的值: ``` uint32_t regAddr = 0x1234; // 寄存器地址 uint32_t regVal = 0x5678; // 写入的值 pSensorController->WriteRegister(regAddr, regVal); ``` 以上代码将寄存器地址为0x1234的寄存器的值设为0x5678。 需要注意的是,以上步骤只是使用CAMX框架下的操作方式之一。实际使用时,可能需要根据具体的摄像头和传感器硬件情况进行调整。

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在 vendor/qcom/proprietary/chi-cdk/ 目录下,如果你已经获取到源码并编译完成,可以使用以下步骤获取yuv420图像: 1. 找到要获取yuv420图像的摄像头的camera ID。你可以在 vendor/qcom/proprietary/chi-cdk/Android.mk 文件中找到这些摄像头的 ID。 2. 配置 CameraDevice。在 vendor/qcom/proprietary/chi-cdk/frameworks/camx/src/core/camxdeviceapi/camxhwcontext.cpp 文件中,你可以找到 SetCameraDevice() 函数,可以在该函数中配置 CameraDevice。例如,以下代码可以配置一个摄像头为前置摄像头(ID为0): CAMX_LOG_INFO(CamxLogGroupHAL, "Open camera device for ID %d", cameraId); m_hCameraDevice = CameraDevice::Create(cameraId, "qcom.camera.front", this); 3. 打开 CameraDevice。在 vendor/qcom/proprietary/chi-cdk/frameworks/camx/src/core/camxdeviceapi/camxhwcontext.cpp 文件中,你可以找到 Initialize() 函数,在该函数中可以打开 CameraDevice。例如: m_hCameraDevice->Open(); 4. 创建 CameraBufferManager。在 vendor/qcom/proprietary/chi-cdk/frameworks/camx/src/core/camxhwcontext.cpp 文件中,你可以找到 Initialize() 函数,在该函数中创建 CameraBufferManager。例如: m_pBufferManager = BufferManager::Create("qcom.camera.front", m_hCameraDevice); 5. 获取 CameraBufferManager。在 vendor/qcom/proprietary/chi-cdk/frameworks/camx/src/core/camxhwcontext.cpp 文件中,你可以找到 GetBufferManager() 函数,可以通过该函数获取到 CameraBufferManager 的指针。例如: CameraBufferManager* pBufferManager = GetBufferManager("qcom.camera.front"); 6. 获取 Stream。在 vendor/qcom/proprietary/chi-cdk/frameworks/camx/src/core/camxhwcontext.cpp 文件中,你可以找到 GetStream() 函数,可以通过该函数获取到 Stream 的指针。例如: Stream* pStream = GetStream("qcom.camera.front", streamId); 7. 获取 Buffer。在 vendor/qcom/proprietary/chi-cdk/frameworks/camx/src/core/camxhwcontext.cpp 文件中,你可以找到 GetBuffer() 函数,可以通过该函数获取到 Buffer 的指针。例如: Buffer* pBuffer = pBufferManager->GetBuffer(pStream->GetFormat(), pStream->GetBufferProperties()); 8. 获取 ImageFormat。在 vendor/qcom/proprietary/chi-cdk/frameworks/camx/src/core/camxhwcontext.cpp 文件中,你可以找到 GetImageFormat() 函数,可以通过该函数获取到 ImageFormat 的指针。例如: const ImageFormat* pImageFormat = ImageFormatUtils::GetImageFormatFromPixelFormat(pStream->GetFormat()); 9. 获取 ImageBuffer。在 vendor/qcom/proprietary/chi-cdk/frameworks/camx/src/core/camxhwcontext.cpp 文件中,你可以找到 GetImageBuffer() 函数,可以通过该函数获取到 ImageBuffer 的指针。例如: ImageBuffer* pImageBuffer = ImageBufferUtils::GetImageBuffer(pBuffer->GetBuffer(), pImageFormat, pBuffer->GetPlaneStride(), pBuffer->GetPlaneOffset()); 10. 获取 Plane。在 vendor/qcom/proprietary/chi-cdk/frameworks/camx/src/core/camxhwcontext.cpp 文件中,你可以找到 GetPlane() 函数,可以通过该函数获取到 Plane 的指针。例如: Plane* pPlane = pImageBuffer->GetPlane(pImageFormat->componentOrder[0]); 11. 获取 Plane 的数据。在 vendor/qcom/proprietary/chi-cdk/frameworks/camx/src/core/camxhwcontext.cpp 文件中,你可以找到 GetBuffer() 函数,可以通过该函数获取到 Plane 的数据。例如: UINT8* pPlaneData = static_cast<UINT8*>(pPlane->GetBuffer()); 通过以上步骤,你就可以获取到 yuv420 图像数据了。注意,以上代码只是提供了获取 yuv420 图像数据的一个示例,实际上在使用时还需要根据具体的需求进行适当的修改和调整。
### 回答1: 给定摄像头的内参矩阵K,外参矩阵R和t,以及某一物体在摄像头画面中的像素坐标(x,y),并假设该物体中心距离摄像头的距离为Z,那么在现实世界中的坐标(X,Y,Z)可以通过以下方式求得: 1. 将(x,y)转化为归一化坐标(x',y',1),其中x'=(x-cx)/fx,y'=(y-cy)/fy,cx和cy是内参矩阵K中的两个元素,fx和fy是内参矩阵K中的两个元素,分别表示摄像头的焦距。 2. 使用外参矩阵R和t将归一化坐标(x',y',1)转化为相机坐标系下的坐标(X,Y,Z),公式为(X,Y,Z)=(R*(x',y',1))+t。 3. 将相机坐标系下的坐标(X,Y,Z)转化为世界坐标系下的坐标(X,Y,Z)。 在C语言中,可以使用以下代码来实现上述步骤: c #include <stdio.h> #include <math.h> typedef struct { double x, y, z; } Vec3; typedef struct { double m[3][3]; } Mat3; typedef struct { double m[4][4]; } Mat4; // 计算矩阵乘法 Mat3 mat3_mul(Mat3 a, Mat3 b) { Mat3 c; int i, j, k; for (i = 0; i < 3; i++) { for (j = 0; j < 3; j++) { c.m[i][j] = 0; for (k = 0; k < 3; k++) { c.m[i][j] ### 回答2: 要用C语言实现求解该物体在现实世界中的坐标,可以按照以下步骤进行: 1. 首先,定义一个结构体来存储摄像头的内参矩阵和外参矩阵的数据。结构体可以包括内参矩阵的焦距、图像中心坐标以及外参矩阵的旋转矩阵和平移向量等。 2. 根据已知的摄像头画面宽高,计算出图像中心坐标。 3. 根据已知的物体在画面中的位置坐标和画面宽高,计算出物体在归一化相机坐标系中的坐标。根据相机焦距和图像中心坐标,可以将物体在归一化相机坐标系中的坐标转换为相机坐标系中的坐标。 4. 根据已知的物体中心距离摄像头的距离,可以求解出物体在相机坐标系中的坐标。 5. 使用内参矩阵的逆矩阵将物体在相机坐标系中的坐标转换为世界坐标系中的坐标。逆矩阵的计算可以使用线性代数库函数实现。 以下是基于上述步骤的C语言代码示例: c #include <stdio.h> #include <math.h> // 摄像头内参矩阵和外参矩阵的数据结构定义 typedef struct { float focal_len; // 焦距 float image_center_x; // 图像中心x坐标 float image_center_y; // 图像中心y坐标 float rotation_matrix[3][3]; // 旋转矩阵 float translation_vector[3]; // 平移向量 } CameraParams; // 根据已知的摄像头画面宽高计算图像中心坐标 void calculateImageCenter(CameraParams* params, int image_width, int image_height) { params->image_center_x = image_width / 2.0; params->image_center_y = image_height / 2.0; } // 根据已知的物体在画面中的位置坐标和画面宽高计算物体在归一化相机坐标系中的坐标 void calculateNormalizedCoordinates(CameraParams* params, float image_x, float image_y, int image_width, int image_height, float* normalized_x, float* normalized_y) { *normalized_x = (image_x - params->image_center_x) / params->focal_len; *normalized_y = (image_y - params->image_center_y) / params->focal_len; } // 根据已知的物体中心距离摄像头的距离计算物体在相机坐标系中的坐标 void calculateCameraCoordinates(CameraParams* params, float normalized_x, float normalized_y, float distance, float* camera_x, float* camera_y, float* camera_z) { *camera_x = normalized_x * distance; *camera_y = normalized_y * distance; *camera_z = distance; } // 使用内参矩阵的逆矩阵将物体在相机坐标系中的坐标转换为世界坐标系中的坐标 void convertToRealWorldCoordinate(CameraParams* params, float camera_x, float camera_y, float camera_z, float* real_x, float* real_y, float* real_z) { float inv_rotation[3][3]; // 计算旋转矩阵的逆矩阵 // ... // WIP: 根据具体的求逆算法计算逆矩阵 // 使用逆矩阵将相机坐标系下的坐标转换为世界坐标系下的坐标 // ... // WIP: 根据逆矩阵进行坐标转换 // 此处只是示例代码,需要根据实际情况完善逆矩阵和坐标转换的计算代码 // 暂时假设坐标转换结果与相机坐标系中的坐标相同 *real_x = camera_x; *real_y = camera_y; *real_z = camera_z; } int main() { // 假设已知的摄像头参数 CameraParams params; params.focal_len = 500.0; calculateImageCenter(¶ms, 1920, 1080); // 假设已知的物体在画面中的位置坐标和中心距离 float image_x = 800.0; float image_y = 600.0; float distance = 2.0; // 按照步骤计算物体在现实世界中的坐标 float normalized_x, normalized_y; calculateNormalizedCoordinates(¶ms, image_x, image_y, 1920, 1080, &normalized_x, &normalized_y); float camera_x, camera_y, camera_z; calculateCameraCoordinates(¶ms, normalized_x, normalized_y, distance, &camera_x, &camera_y, &camera_z); float real_x, real_y, real_z; convertToRealWorldCoordinate(¶ms, camera_x, camera_y, camera_z, &real_x, &real_y, &real_z); // 输出物体在现实世界中的坐标 printf("物体在现实世界中的坐标: (%f, %f, %f)\n", real_x, real_y, real_z); return 0; } 需要注意的是,该代码示例只是一个简单的框架,根据实际需求,需要根据具体的内参矩阵和外参矩阵的数据格式,以及内参矩阵和外参矩阵的计算方法来进一步完善具体的代码实现。 ### 回答3: 要求使用C语言实现对已知摄像头内参矩阵和外参矩阵的情况下,根据摄像头画面中某一物体的位置坐标和该物体中心距离摄像头的距离,求该物体在现实世界中的坐标。下面是一个简单的实现示例: c #include <stdio.h> typedef struct { double fx, fy; // 摄像头的焦距 double cx, cy; // 摄像头的主点 double r11, r12, r13; // 外参矩阵-旋转部分 double r21, r22, r23; double r31, r32, r33; double t1, t2, t3; // 外参矩阵-平移部分 } CameraParams; // 根据已知参数求物体在现实世界中的坐标 void getObjectPosition(CameraParams camParams, double imgWidth, double imgHeight, double objX, double objY, double objDistance, double* objPosX, double* objPosY, double* objPosZ) { // 将图像坐标转换为归一化图像平面坐标(将像素坐标转换为比例值) double normX = (objX - camParams.cx) / camParams.fx; double normY = (objY - camParams.cy) / camParams.fy; // 根据相机内参矩阵将归一化图像平面坐标投影到相机坐标系下 double camZ = objDistance; double camX = normX * camZ; double camY = normY * camZ; // 根据相机的外参矩阵将相机坐标系下的坐标换算到现实世界坐标系下 *objPosX = camParams.r11 * camX + camParams.r12 * camY + camParams.r13 * camZ + camParams.t1; *objPosY = camParams.r21 * camX + camParams.r22 * camY + camParams.r23 * camZ + camParams.t2; *objPosZ = camParams.r31 * camX + camParams.r32 * camY + camParams.r33 * camZ + camParams.t3; } int main() { // 假设已知参数 CameraParams camParams = {100, 100, 50, 50, 1, 0, 0, 0, 1, 0, 0, 0, 1, 1, 1, 1}; double imgWidth = 640; double imgHeight = 480; double objX = 320; double objY = 240; double objDistance = 10; // 求物体在现实世界中的坐标 double objPosX, objPosY, objPosZ; getObjectPosition(camParams, imgWidth, imgHeight, objX, objY, objDistance, &objPosX, &objPosY, &objPosZ); printf("物体在现实世界中的坐标为:(%lf, %lf, %lf)\n", objPosX, objPosY, objPosZ); return 0; } 需要注意的是,该示例代码中的摄像头参数和物体位置数据都是假设的,需要根据实际情况进行修改和调整。另外,示例中的计算过程是比较简单的,实际情况中可能还需要考虑图像坐标系和相机坐标系的坐标轴差异、相机畸变等因素的影响。完整的相机标定和坐标转换通常还需要更多的步骤和参数,需要根据具体情况进行处理。
### 回答1: 以下是将像素坐标转换为相机坐标的C++代码示例: c++ // 像素坐标 int pixelX = 100; int pixelY = 200; // 相机内参 double fx = 500; // x轴的焦距 double fy = 500; // y轴的焦距 double cx = 320; // x轴的光心坐标 double cy = 240; // y轴的光心坐标 // 深度值 double depth = 1.0; // 像素坐标转换为相机坐标 double cameraX = (pixelX - cx) * depth / fx; double cameraY = (pixelY - cy) * depth / fy; double cameraZ = depth; // 输出相机坐标 std::cout << "Camera coordinates: (" << cameraX << ", " << cameraY << ", " << cameraZ << ")" << std::endl; 其中,pixelX和pixelY是像素坐标,fx和fy是相机内参中的焦距,cx和cy是相机内参中的光心坐标,depth是深度值,表示物体到相机的距离。计算出的cameraX、cameraY和cameraZ就是相机坐标系下的坐标。 ### 回答2: 以下是一个简单的像素坐标转相机坐标的C语言代码示例: #include <stdio.h> typedef struct { float camX; float camY; } CameraCoords; CameraCoords pixelToCameraCoords(int pixelX, int pixelY, float focalLength) { CameraCoords cameraCoords; // 计算相机坐标 cameraCoords.camX = (float)(pixelX - 320) * focalLength / 320; cameraCoords.camY = (float)(pixelY - 240) * focalLength / 240; return cameraCoords; } int main() { int pixelX, pixelY; float focalLength; // 输入像素坐标和焦距 printf("请输入像素坐标的X值:"); scanf("%d", &pixelX); printf("请输入像素坐标的Y值:"); scanf("%d", &pixelY); printf("请输入相机的焦距:"); scanf("%f", &focalLength); // 调用像素坐标转相机坐标的函数 CameraCoords cameraCoords = pixelToCameraCoords(pixelX, pixelY, focalLength); // 输出相机坐标 printf("相机坐标:(%.2f, %.2f)\n", cameraCoords.camX, cameraCoords.camY); return 0; } 这个例子中,我们定义了一个CameraCoords结构来表示相机坐标,通过pixelToCameraCoords函数将像素坐标转换为相机坐标。主函数中,我们输入了像素坐标和焦距,然后调用pixelToCameraCoords函数进行转换,并输出相机坐标。注意,这个示例中假设了像素坐标的原点在图像中心(320, 240),并且相机的焦点在焦平面上。你可以根据实际情况进行修改。 ### 回答3: 要将像素坐标转换为相机坐标,需要知道相机的内参数和外参数。内参数包括焦距、图像主点等,外参数包括相机的旋转矩阵和平移向量。 以下是一个用C语言编写的像素坐标转相机坐标的代码示例: c #include <stdio.h> #include <opencv2/opencv.hpp> // 相机内参数 double fx = 500; // x方向的焦距 double fy = 500; // y方向的焦距 double cx = 320; // x轴主点的像素坐标 double cy = 240; // y轴主点的像素坐标 // 相机外参数 double rotation[9] = {1, 0, 0, 0, 1, 0, 0, 0, 1}; // 相机旋转矩阵 double translation[3] = {0, 0, 0}; // 相机平移向量 void pixelToCamera(double u, double v, double* x, double* y, double* z) { // 根据像素坐标和相机内参数,计算相机坐标 *x = (u - cx) / fx; *y = (v - cy) / fy; *z = 1; } int main() { double u = 100; // 像素坐标u double v = 200; // 像素坐标v double x, y, z; pixelToCamera(u, v, &x, &y, &z); // 根据相机坐标和相机外参数,计算世界坐标 double worldX = rotation[0] * x + rotation[1] * y + rotation[2] * z + translation[0]; double worldY = rotation[3] * x + rotation[4] * y + rotation[5] * z + translation[1]; double worldZ = rotation[6] * x + rotation[7] * y + rotation[8] * z + translation[2]; // 输出结果 printf("像素坐标(%lf, %lf)对应的相机坐标为(%lf, %lf, %lf)\n", u, v, x, y, z); printf("像素坐标(%lf, %lf)对应的世界坐标为(%lf, %lf, %lf)\n", u, v, worldX, worldY, worldZ); return 0; } 这段代码以OpenCV库为基础,通过给定的相机内参数和外参数,实现了将像素坐标转换为相机坐标的功能。程序中定义了函数pixelToCamera来进行像素坐标到相机坐标的转换,并在main函数中给定了一个像素坐标(100, 200)进行转换并输出转换结果。

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