我正在使用Camera2 API以流（实时）方式使用Firebase-ML条形码解码器。我这样做的方法是设置一个ImageReader，它定期为我提供图像。完整的图像是我的相机的分辨率，所以很大-它是12MP相机。
条形码扫描仪大约需要0.41秒才能在Samsung S7 Edge上处理图像，因此我将ImageReaderListener设置为一次解码一次，然后丢弃所有后续帧，直到解码器完成为止。
我正在使用的图像格式是YUV_420_888，因为这是文档所建议的格式，并且因为如果尝试提供ML条形码解码器，则它会抱怨其他任何内容（调试日志的运行时消息）。
所有这些都有效，但是我认为如果可以裁剪图像，效果会更好。我想保持相机的分辨率不变（以便可以显示宽的SurfaceView来帮助用户将其相机对准条形码），但是我想给Firebase裁剪版本（基本上是中心矩形）。 “更好地工作”是指“更快”，但我也想消除干扰（特别是图像边缘的其他条形码）。
这使我试图找出裁剪YUV图像的最佳方法，但我惊讶地发现几乎没有帮助。我在网上找到的大多数示例都执行多步骤过程，其中首先将YUV图像转换为JPEG，然后将JPEG渲染为位图，然后对其进行缩放。我脑子里有几个问题
我一直在寻找可能有用的YUV库。野外有一种叫做libyuv-android的东西，但是它不能完全按照firebase-ml的格式工作，并且它是一堆JNI，这给了我跨平台的担忧。
我想知道是否还有其他人对此有所考虑，并提出了一个更好的解决方案，用于在Android中裁剪YUV_420_488图像。因为这是相对琐碎的操作，所以我找不到它吗？除其他事项外，还有很大的差距。我不是图像/色彩专家，我觉得自己不应该自己尝试这种操作，我特别担心的是，我发现可以在我的设备上正常工作的东西，但对其他设备不起作用。
更新：这实际上可能是有争议的。作为实验，我查看了从ImageReader返回的Image。它是ImageReader.SurfaceImage的一个实例，它是一个私有（对ImageReader而言）类。它也有很多本地搭配。因此，唯一的选择是执行compress / decompress方法，这似乎很la脚。我唯一想到的另一件事是，自己决定仅使用Y平面并从中制作一个位图，然后查看Firebase-ML是否可以。在我看来，这种方法仍然很冒险。