📷 相機相關基礎架構學習路徑

一、了解手機相機系統架構

• Android Camera HAL（如果你是做 Android 平臺）

  • 學習 Camera HAL3 架構（基于 camera_device_t, camera3_device_ops 接口）

  • 熟悉 CameraService → CameraProvider → Camera HAL 的調用鏈

  • 推薦閱讀：

    • AOSP Camera HAL 文檔

    • 實戰建議：找一個開源的 Camera HAL 代碼（比如 Qualcomm 或 MTK BSP）

• 如果是非 Android 手機系統（比如自研 OS）

  • 熟悉 ISP 驅動和用戶態接口的通信機制（ioctl、mmap）

  • 熟悉 V4L2（Video4Linux2） 框架

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二、核心類庫和工具鏈推薦

方向	推薦第三方庫	用途說明
圖像采集與處理	V4L2	Linux 下控制相機采集的標準接口
圖像格式轉換	libyuv	處理 YUV → RGB 的轉換，裁剪、旋轉等
圖像處理與增強	OpenCV	圖像識別、濾鏡、視覺算法等強大支持
低延遲編解碼	libjpeg-turbo / FFmpeg	圖像/視頻壓縮、轉碼
攝像頭調試工具	qv4l2, v4l2-ctl, media-ctl	V4L2 配套調試工具，調試 sensor、pipeline
GPU/硬件加速	OpenCL, Vulkan Compute	提高圖像處理性能
圖形顯示	Wayland / DRM（Direct Rendering Manager）	若涉及顯示渲染，可以關注這方面

🧠 學習路徑建議

第一階段：系統入門（1~2周）

• 學習 Linux 下的相機架構（重點：V4L2）

• 用 v4l2-ctl 控制攝像頭采集，保存幀圖像（YUV）

• 學習 libyuv、libjpeg-turbo，做格式轉換 + 壓縮

第二階段：并發基礎（2~3周）

• 深入理解 std::thread、線程池實現

• 掌握多線程之間的通信（mutex、condition_variable）

• 實現一個圖像采集 + 處理 + 存儲的并發 pipeline demo

第三階段：性能優化（3~4周）

• 引入 OpenCV / GPU / SIMD（如 NEON）加速圖像處理

• 引入 Intel TBB 或協程提升調度效率

• 優化線程池調度策略，減少線程創建開銷