详解HDI Implementation中的预览流程

作者：润和软件 郭新星

 

相机作为智能手机上少有的成长空间不错的，能够做出差异化的功能，每年都能成为各大Android手机厂商争相宣传的亮点。众所周知Android采用Linux 作为其内核，而Linux采用的开源协议具有传染性[1]，导致Android HAL[2]成为了手机厂商们竞争的重要战场。随着OpenHarmony 3.1[3]的发布，相机模块也逐渐完善起来，目前提供了基础预览和拍照的能力。OpenHarmony中，相机用户态驱动框架承担了和Android Camera HAL一样的角色，这部分位于OpenHarmony的HDF[4]中，对上实现相机HDI[5]接口，对下实现相机Pipeline模型，管理相机各个硬件设备。

 

 

相机用户态驱动框架（下图的CameraHost 部分）总体可以分为三层，HDI实现层，实现相机标准南向接口；框架层，对接HDI实现层的控制、流的转发，实现数据通路的搭建、管理相机各个硬件设备等功能；适配层，屏蔽底层芯片和OS差异，支持多平台适配。

 

 

模块介绍
HDI Implementation：对上实现HDI接口，向下调用框架层的接口，完成HDI接口任务的转发。

 

Buffer Manager ：屏蔽不同内存管理的差异，为子系统提供统一的操作接口，同时提供buffer轮转的功能。

 

Pipeline Core ：解析HCS配置完成pipeline的搭建，调度pipeline中的各个node完成流的处理
Device Manager：通过调用底层硬件适配层接口，实现查询控制底层设备、枚举监听底层设备的功能。

 

Platform Adaption ：屏蔽硬件差异，为Device Manager提供统一的操作底层硬件的能力。

 

目录结构

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Shelldrivers/peripheral/camera|-- README_zh.md|-- bundle.json|-- figures|   `-- logic-view-of-modules-related-to-this-repository_zh.png|-- hal|   |-- BUILD.gn|   |-- adapter|   |-- buffer_manager|   |-- camera.gni|   |-- device_manager|   |-- hdi_impl|   |-- include|   |-- init|   |-- pipeline_core|   |-- test|   `-- utils|-- hal_c|   |-- BUILD.gn|   |-- camera.gni|   |-- hdi_cif|   `-- include`-- inteRFaces    |-- hdi_ipc    |-- hdi_passthrough    `-- include

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HDI Implementation中的预览流程

接下来我们通过已经发布的OpenHarmony 3.1开源代码，来看看预览是怎么完成的吧

drivers/peripheral/camera/hal/test/v4l2/src /preview_test.cpp存放了针对v4l2的预览测试代码，入口如下：

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C++TEST_F(UtestPreviewTest, camera_preview_0001){    std::cout << "==========[test log] Preview stream, expected success." << std::endl;    // Get the stream manager    display_->AchieveStreamOperator(); // 获取stream operator    // start stream    display_->intents = {Camera::PREVIEW}; // 预览流    display_->StartStream(display_->intents); // 起流    // Get preview    display_->StartCapture(display_->streamId_preview, display_->captureId_preview, false, true);    // release stream    display_->captureIds = {display_->captureId_preview};    display_->streamIds = {display_->streamId_preview};    display_->StopStream(display_->captureIds, display_->streamIds);}

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先获取stream operator实例

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C++void testdisplay::achievestreamoperator(){    // create and get streamoperator information    std::shared_ptr streamoperatorcallback =        std::make_shared();    rc = cameradevice->getstreamoperator(streamoperatorcallback, streamoperator);          // ........}

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通过前文的streamOperator创建流

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C++void TestDisplay::StartStream(std::vector intents){    // ..............................    for (auto& intent : intents) {        if (intent == 0) {            std::shared_ptr producer = IBufferProducer::CreateBufferQueue();            producer->SetQueueSize(8); // 创建buffer的生产端，并和相应的流进行绑定            auto callback = [this](std::shared_ptr Prebuffer) {                BufferCallback(Prebuffer, preview_mode);                return;            };            producer->SetCallback(callback);            streamInfo->streamId_ = streamId_preview;            streamInfo->width_ = 640; // 640:picture width            streamInfo->height_ = 480; // 480:picture height            streamInfo->format_ = CAMERA_FORMAT_YUYV_422_PKG;            streamInfo->datasapce_ = 8; // 8:picture datasapce            streamInfo->intent_ = intent;            streamInfo->tunneledMode_ = 5; // 5:tunnel mode            streamInfo->bufferQueue_ = producer;            streamInfos.push_back(streamInfo);        } else if (intent == 1) {      // .......................    }    rc = streamOperator->CreateStreams(streamInfos); // 创建流    // ................................    rc = streamOperator->CommitStreams(Camera::NORMAL, ability); // 提交流    // .................................}

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下面我们正式进入到hal的源代码中看看是怎么创建流的吧

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C++CamRetCode StreamOperator::CreateStreams(const std::vector<std::shared_ptr>& streamInfos){ // .....    for (auto it : streamInfos) {//....        std::shared_ptr stream = StreamFactory::Instance().CreateShared(            IStream::g_availableStreamType[it->intent_], it->streamId_, it->intent_, pipelineCore_, messenger_); // 创建流实例// ...        StreamConfiguration scg;        scg.id = it->streamId_;        scg.type = it->intent_;        scg.width = it->width_;        scg.height = it->height_;        PixelFormat pf = static_cast(it->format_);        scg.format = BufferAdapter::PixelFormatToCameraFormat(pf);        scg.dataspace = it->datasapce_;        scg.tunnelMode = it->tunneledMode_;        scg.minFrameDuration = it->minFrameDuration_;        scg.encodeType = it->encodeType_;
        RetCode rc = stream->ConfigStream(scg); // 依据上文的流信息配置流// ...        if (it->bufferQueue_ != nullptr) {  // 绑定前文的生产端            auto tunnel = std::make_shared();            CHECK_IF_PTR_NULL_RETURN_VALUE(tunnel, INSUFFICIENT_RESOURCES);            RetCode rc = tunnel->AttachBufferQueue(it->bufferQueue_);            CHECK_IF_NOT_EQUAL_RETURN_VALUE(rc, RC_OK, INVALID_ARGUMENT);            if (stream->AttachStreamTunnel(tunnel) != RC_OK) {                CAMERA_LOGE("attach buffer queue to stream [id = %{public}d] failed", it->streamId_);                return INVALID_ARGUMENT;            }        }        {            std::lock_guard<std::mutex> l(streamLock_);            streamMap_[stream->GetStreamId()] = stream; // 保存流实例        }// ...}

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从上面可以看出，消费端传递到了hal，那必然是由hal从bufferproducer获取buffer，并触发预览的启动流程。那看看AttachStreamTunnel 的实现吧

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C++RetCode StreamBase::AttachStreamTunnel(std::shared_ptr& tunnel){    if (state_ == STREAM_STATE_BUSY || state_ == STREAM_STATE_OFFLINE) {        return RC_ERROR;    }
    tunnel_ = tunnel; // 绑定生产端    CHECK_IF_PTR_NULL_RETURN_VALUE(tunnel_, RC_ERROR);    tunnel_->SetBufferCount(GetBufferCount()); // 配置轮转的buffer个数    TunnelConfig config = {(uint32_t)streamConfig_.width, (uint32_t)streamConfig_.height,        (uint32_t)streamConfig_.format, streamConfig_.usage};    tunnel_->Config(config);
    streamConfig_.tunnelMode = true;    return RC_OK;}

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CreateStream之后便是CommitStream，这里的CommitStream 做了些什么事情呢，我们接着往下看

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C++CamRetCode StreamOperator::CommitStreams(OperationMode mode,                                         const std::shared_ptr& modeSetting){// ......    std::vector configs = {};    {        std::lock_guard<std::mutex> l(streamLock_);        for (auto it : streamMap_) { // 获取流的配置，前文CreateStrea时保存的流            configs.emplace_back(it.second->GetStreamAttribute());        }    }  // 检查流是否被支持    DynamicStreamSwitchMode method = streamPipeline_->CheckStreamsSupported(mode, modeSetting, configs);    if (method == DYNAMIC_STREAM_SWITCH_NOT_SUPPORT) {        return INVALID_ARGUMENT;    }    if (method == DYNAMIC_STREAM_SWITCH_NEED_INNER_RESTART) {        std::lock_guard<std::mutex> l(streamLock_);        for (auto it : streamMap_) {            it.second->StopStream();// 如果流被支持，但需要内部重启，这里先停流        }    }    {        std::lock_guard<std::mutex> l(streamLock_);        for (auto it : streamMap_) {            if (it.second->CommitStream() != RC_OK) { // 真正的 CommitStream，下面再细说                CAMERA_LOGE("commit stream [id = %{public}d] failed.", it.first);                return DEVICE_ERROR;            }        }    }    RetCode rc = streamPipeline_->PreConfig(modeSetting); // 把模式传入进行预配置    if (rc != RC_OK) {        CAMERA_LOGE("prepare mode settings failed");        return DEVICE_ERROR;    }    rc = streamPipeline_->CreatePipeline(mode);// 创建pipeline    if (rc != RC_OK) {        CAMERA_LOGE("create pipeline failed.");        return INVALID_ARGUMENT;    }
    DFX_LOCAL_HITRACE_END;    return NO_ERROR;}

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C++RetCode StreamBase::CommitStream(){// ...    hostStreamMgr_ = pipelineCore_->GetHostStreamMgr(); //从pipelinecore获取hoststreamanager    CHECK_IF_PTR_NULL_RETURN_VALUE(hostStreamMgr_, RC_ERROR);// ...        info.bufferPoolId_ = poolId_;        info.bufferCount_ = GetBufferCount();    //  初始化 bufferpool        RetCode rc = bufferPool_->Init(streamConfig_.width, streamConfig_.height, streamConfig_.usage,                                       streamConfig_.format, GetBufferCount(), CAMERA_BUFFER_SOURCE_TYPE_EXTERNAL);        if (rc != RC_OK) {            CAMERA_LOGE("stream [id:%{public}d] initialize buffer pool failed.", streamId_);            return RC_ERROR;        }    }// stream传递到pipelinecore 并进行绑定    RetCode rc = hostStreamMgr_->CreateHostStream(info, [this](std::shared_ptr buffer) {        HandleResult(buffer);        return;    });// ....    return RC_OK;}

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CreateStream 和CommitStream结束之后便是Capture，这里包含了起流的动作，关键实现如下

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C++CamRetCode StreamOperator::Capture(int captureId, const std::shared_ptr& captureInfo, bool isStreaming){// ...//  captureId 捕获请求的id; captureInfo 预览/拍照/录像的参数；isStreaming 连续捕获还是单次捕获（拍照）    CaptureSetting setting = captureInfo->captureSetting_;    auto request =        std::make_shared(captureId, captureInfo->streamIds_.size(), setting,                                         captureInfo->enableShutterCallback_, isStreaming);    for (auto id : captureInfo->streamIds_) {        // 创建捕获请求，并传递给前文创建的流        RetCode rc = streamMap_[id]->AddRequest(request);        if (rc != RC_OK) {            return DEVICE_ERROR;        }    }// ...}

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从上面的代码可知预览、拍照、录像都是通过捕获请求触发，单次拍照则为单次捕获请求，预览和录像则是连续捕获请求。

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C++RetCode StreamBase::AddRequest(std::shared_ptr& request){    CHECK_IF_PTR_NULL_RETURN_VALUE(request, RC_ERROR);    request->AddOwner(shared_from_this());
    request->SetFirstRequest(false);    if (isFirstRequest) {        RetCode rc = StartStream(); // 起流        if (rc != RC_OK) {            CAMERA_LOGE("start stream [id:%{public}d] failed", streamId_);            return RC_ERROR;        }        request->SetFirstRequest(true);        isFirstRequest = false;    }    {        std::unique_lock<std::mutex> l(wtLock_);        waitingList_.emplace_back(request); // 捕获请求添加到waitingList        cv_.notify_one();    }    return RC_OK;}

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看看StreamStream是怎么实现的吧

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C++RetCode StreamBase::StartStream(){// ...    RetCode rc = pipeline_->Prepare({streamId_}); //  pipeline先完成一些准备工作// ...
    state_ = STREAM_STATE_BUSY;    std::string threadName =        g_availableStreamType[static_cast(streamType_)] + "#" + std::to_string(streamId_);    handler_ = std::make_unique<std::thread>([this, &threadName] {// 创建轮转线程        prctl(PR_SET_NAME, threadName.c_str());        while (state_ == STREAM_STATE_BUSY) {            HandleRequest(); // 处理捕获请求        }    });// ...    rc = pipeline_->Start({streamId_}); // 通知pipeline和底层硬件可以开始出帧了// ...    return RC_OK;}

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C++void StreamBase::HandleRequest(){    // 如果有 捕获请求下发，则退出等待状态    if (waitingList_.empty()) {        std::unique_lock<std::mutex> l(wtLock_);        if (waitingList_.empty()) {            cv_.wait(l, [this] { return !(state_ == STREAM_STATE_BUSY && waitingList_.empty()); });        }    }// ...        request = waitingList_.front();        CHECK_IF_PTR_NULL_RETURN_VOID(request);        if (!request->IsContinous()) { // 如果是连续捕获，则保留一份拷贝在waitinglist            waitingList_.pop_front();        }    }// 处理捕获请求    request->Process(streamId_);// 最终调用下面的Capture接口    return;}

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C++RetCode StreamBase::Capture(const std::shared_ptr& request){    CHECK_IF_PTR_NULL_RETURN_VALUE(request, RC_ERROR);    CHECK_IF_PTR_NULL_RETURN_VALUE(pipeline_, RC_ERROR);
    RetCode rc = RC_ERROR;    if (request->IsFirstOne() && !request->IsContinous()) {        uint32_t n = GetBufferCount();        for (uint32_t i = 0; i < n; i++) {            DeliverBuffer();// 单次捕获一次性下发所有的buffer        }    } else {        do {            rc = DeliverBuffer();// 连续捕获每次下发一个buffer        } while (rc != RC_OK && state_ == STREAM_STATE_BUSY);    }
    if (request->NeedCancel()) {// 被取消的捕获则退出        CAMERA_LOGE("StreamBase::Capture stream [id:%{public}d] request->NeedCancel", streamId_);        return RC_OK;    }
    rc = pipeline_->Config({streamId_}, request->GetCaptureSetting());// 通知pipeline配置    if (rc != RC_OK) {        CAMERA_LOGE("stream [id:%{public}d] config pipeline failed.", streamId_);        return RC_ERROR;    }
    rc = pipeline_->Capture({streamId_}, request->GetCaptureId());//  这里的capture指的是pipeline中的source node开始回buffer
    {        std::unique_lock<std::mutex> l(tsLock_);        inTransitList_.emplace_back(request);// 处理过的捕获请求存放在inTransitList    }    return RC_OK;}

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到这起流的流程就结束了，pipeline回上来的帧通过OnFrame接口处理

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C++RetCode StreamBase::OnFrame(const std::shared_ptr& request){// ...    bool isEnded = false;    if (!request->IsContinous()) {        isEnded = true;    } else if (request->NeedCancel()) {        isEnded = true;    }    {        // inTransitList_ may has multiple copies of continious-capture request, we just need erase one of them.        std::unique_lock<std::mutex> l(tsLock_);        for (auto it = inTransitList_.begin(); it != inTransitList_.end(); it++) {            if ((*it) == request) {                inTransitList_.erase(it);// 已经回帧的请求，从inTransitList删除                break;            }        }        if (isEnded) {            // if this is the last request of capture, send CaptureEndedMessage.            auto it = std::find(inTransitList_.begin(), inTransitList_.end(), request);            if (it == inTransitList_.end()) {                std::shared_ptr endMessage =                    std::make_shared(streamId_, request->GetCaptureId(), request->GetEndTime(),                                                          request->GetOwnerCount(), tunnel_->GetFrameCount());                CAMERA_LOGV("end of stream [%d], ready to send end message, capture id = %d",                    streamId_, request->GetCaptureId());                messenger_->SendMessage(endMessage);                pipeline_->CancelCapture({streamId_});// 如果此次捕获结束，则取消捕获            }        }    }    ReceiveBuffer(buffer);// 底层返回的buffer送还到生产端，最终帧数据送到消费端    return RC_OK;}

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附录：

• linux和Android的关系 - 知乎 (zhihu.com)

• HAL Subsystem | Android Open Source Project (google.cn)

• zh-cn/release-notes/OpenHarmony-v3.1-release.md · OpenHarmony/docs - Gitee.com

• OpenHarmony HDF 驱动框架介绍和驱动加载过程分析-OpenHarmony技术社区

• OpenHarmony HDF HDI基础能力分析与使用