Android Camera1中的对焦与测光
Android Camera1开发系列连载:
对焦模式
在使用特定的对焦模式的时候,必须确保相机支持该模式,相机支持的对焦模式可以通过Parameters#getFocusMode接口来获取:
常用的对焦模式为:
// 连续自动对焦caf,预览场景变化时会自动去对焦
Camera.Parameters.FOCUS_MODE_CONTINUOUS_VIDEO
Camera.Parameters.FOCUS_MODE_CONTINUOUS_PICTURE
// 单次自动对焦af,下发一次请求则对焦一次
Camera.Parameters.FOCUS_MODE_AUTO
对焦区域
当对焦模式为caf或者af时,可以指定对焦区域,如果未设置,则驱动程序将会自己选择焦点目标,看一张来自官网描述对焦坐标系的图:
如图所示,无论屏幕是横屏还是竖屏,预览视图的中心点坐标都是(0,0),左上角为(-1000,-1000),右下角为(1000,1000)
在计算屏幕坐标系中的UI点击坐标(x,y)到sensor对焦坐标系对焦区域focusRect的时候,还需要考虑预览的旋转角和前置镜像,计算过程大致如下:
设置对焦区域的时候,需要先查询一下可设置对焦区域的最大个数:
// 返回0的时候表示不支持设置对焦区域,通常都是返回1
// 当返回个数大于1的时候,可以设置对焦区域列表,
// 每个对焦区域可以设置权重,权重范围为1~1000
Parameters#getMaxNumFocusAreas
常见对焦模式的切换场景
- 单拍时,先对焦再拍照,拍照结束后切换到caf
- 连拍时,先对焦再拍照,连拍结束后切换到caf
- 触屏对焦TouchAF后,可以进行锁焦,预览场景变化时再转为caf;或者设置超时机制,3-5s后从af转为caf。不同手机的系统相机中选择的策略不同,主流策略大概就这两种
af切换到caf的时候,需要切换对焦模式和callback,从af切换到caf:
parameters.setFocusMode(Camera.Parameters.FOCUS_MODE_CONTINUOUS_PICTURE);
camera.setAutoFocusMoveCallback(cafCallback);
从caf切换到af:
// 三类UI:正在对焦画白框,对焦成功画绿/黄框,失败画红框
// 五种状态IDEL
// focus is not activeFOCUSING
// focus is in progressFOCUSING_SNAP_ON_FINISH
// will take picture after focus finishSUCCESS
// focus finished and successFAIL
// focus finished and fails
autoFocusMoving流程:三种状态,两类UI
// 两类UI:moving的时候画白框,对焦成功画绿/黄框,超时直接清除UI
// 三种状态MOVING_START
// caf startMOVING_END
// caf endTIMEOUT
// time out
上面的显示策略对对焦状态的展示是很明晰的,不过现在的主流相机app都不会搞这么复杂,比如我手头的iPhone和小米手机的系统相机就没这么多颜色切换
测光
测光的坐标系和使用流程与对焦是一样的,就不具体描述了。
在TouchAF的时候,测光区域可以和对焦区域一样,也可以区域中心点相同,而框的大小不同,或者对焦区域和测光区域设置为不同区域,这种焦侧分离的功能一般都是在相机app中的专业模式中提供。考虑用户体验选择不同的策略即可
常见测光方式
注:Redmi k30 5G版 系统相机专业模式
点测光:对画面中较小的区域(占整体面积的1.5% - 3%)进行测光,不考虑周边环境亮度,测光点所侦测的画面非常小,结果比较精确。这种测光模式适合用于场景光线反差大,或者主体在画面中所占比例较小的时候使用;
中央重点测光:测光重点放在画面的中心约75%的区域。在光线色差反差较大的情况下,这种测光模式比矩阵测光更容易控制效果;
平均测光:又叫矩阵测光,对画面中整体区域的光线强弱和色彩等情况进行侦测分析后,得到一个平均比较科学的测光值。这种测光模式适合在场景中光线、色彩等反差 不大的情况下使用;
以下面这张照片为例,在逆光场景下展示花瓣的纹路,为了让花瓣显得通透一点,可以采用点测光模式进行拍摄
测光方式的选择依赖于芯片提供支持或者相机Turing实现,在标准api中是没有直接提供相关接口的
该功能多见于系统相机专业模式,一般在第三方的相机类app启动相机预览后,都是默认的中央重点测光。第三方相机要实现测光方式的选择,除了依赖于厂商提供支持外,其实也可以自己研究一套AE权重表然后利用OpenGL来实现
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