Question

我正在使用sample code用于Camera2，我想知道如何在全屏下进行预览和拍摄图像？ This所以问题似乎在视频模式下解决了，但我无法找到任何图像捕获解决方案。样本片段底部有一个蓝色区域，并且状态为bas。我想隐藏这两个并使用整个屏幕来显示预览，并以全屏大小捕获图像。

Answer 1

请注意，相机传感器的纵横比和设备屏幕的纵横比通常不匹配 - 传感器通常为4：3比例，屏幕通常约为16：9。虽然两者都有很大差异。

由于纵横比不匹配，您需要决定是否要使用黑条，或缩放相机预览以使其填满屏幕（但图像的某些部分不可见）

在任何情况下，要使预览为全屏，您只需要将TextureView（或SurfaceView）作为整个布局。基本上，编辑此布局文件：fragment_camera2_basic.xml，删除所有其他视图，并在源代码中删除对它们的引用。或者将它们更改为在TextureView之上，而不是在旁边 - 这是所有标准的Android UI布局。您需要将活动设为full-screen。

默认情况下，AutoFillTextureView会尝试保持宽高比，因此会产生黑条。如果你不想要黑条，那么你将不得不改变AutoFillTextureView，这不是直截了当的，我不会在这里进入。

Answer 2

Eddy关于宽高比是正确的。相机传感器是4：3。屏幕通常是16：9。示例代码选择显示整个相机预览，因此部分屏幕未填充。您需要拉伸以填充整个屏幕，但在这种情况下，捕获的图像包括预览中未显示的区域。

要在全屏幕中查看，请在AutoFitTextureView中将onMeasure方法更改为：

    @Override
    protected void onMeasure(int widthMeasureSpec, int heightMeasureSpec) {
        super.onMeasure(widthMeasureSpec, heightMeasureSpec);
        int width = MeasureSpec.getSize(widthMeasureSpec);
        int height = MeasureSpec.getSize(heightMeasureSpec);
        if (0 == mRatioWidth || 0 == mRatioHeight) {
            setMeasuredDimension(width, height);
        } else {
            if (width < height * mRatioWidth / mRatioHeight) {
                // setMeasuredDimension(width, width * mRatioHeight / mRatioWidth);
                setMeasuredDimension(height * mRatioWidth / mRatioHeight, height);
            } else {
                //setMeasuredDimension(height * mRatioWidth / mRatioHeight, height);
                setMeasuredDimension(width, width * mRatioHeight / mRatioWidth);
            }
        }
    }

更新：正如Eddy指出的那样，这将在整个屏幕上显示摄像机预览的左上部分，使得底部和右侧离开视图，结果是图像偏离中心。在我的特定情况下，主题需要水平居中，因此我修改了变换矩阵以使主题水平居中。这是代码：

// adjust the x shift because we are not showing the whole camera sensor on the screen, need to center the capture area
    int screenWidth = Resources.getSystem().getDisplayMetrics().widthPixels;
    Log.d(TAG, "screen width " + screenWidth);
    int xShift = (viewWidth - screenWidth)/2;
    matrix.setTranslate(-xShift, 0);

        mTextureView.setTransform(matrix);

Camera2全屏预览和图像捕捉

2 个答案: