Question

我正在为我的应用程序使用OpenCV，Vuforia和Tesseract（tess-two）。我的系统是这样的：

Vuforia检测到目标并将完整帧发送到OpenCV（JNI）
OpenCV获取框架并进行一些图像处理以使其对Tesseract（JNI）可读
Tesseract（tess-two）从opencv获取字节数组并对图像进行OCR处理（字节数组）

我的问题从第3部分开始。由于我的目标是在实时相机帧上进行ocr，我试图使用多线程来使UI平滑，而不是导致实时相机视觉变慢。

我决定像这样使用AsyncTask：

public void getFromNative(final byte[] imagedata, final int width,final int height,final byte [] typeData, final int typeWidth,final int typeHeight) {

        new AsyncTask<Void, Void, Void>() {

            @Override
            protected Void doInBackground(Void... params) {
                ocr(imagedata, width, height,typeData,typeWidth,typeHeight);                    
                return null;
            }

        }.execute();                
}

它使实时摄像机流比正常的单线程方式更流畅。但问题是因为它启动了如此多的AsyncTask，因为实时相机帧，即使我将相机从目标上移开，它仍继续对先前创建的AsycnTask进行OCR并一个接一个地返回它们的结果。除了AsyncTask之外，我还尝试了IntenService，但结果是一样的。

我想问一下是否有办法解决这个问题，让这个过程更有效率。

由于

Answer 1

我建议您不要尝试识别相机视图中的每一帧。我们使用了与以下onPreviewFrame-method:

类似的内容

public final void onPreviewFrame(final byte[] data, final Camera camera) {
    this.data = data;
    now = Calendar.getInstance().getTimeInMillis();

    if (now - lastRecognitionTime > TIME_BETWEEN_RECOGNITION_STARTS_IN_MILLIS) {
        lastRecognitionTime = now;
        startRecognition(); // here you can start your async task
    }
}

这意味着识别过程仅从每隔几个预览帧开始，具体取决于您配置TIME_BETWEEN_RECOGNITION_STARTS_IN_MILLIS的方式。

使用MultiThreading进行Android相机帧处理

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