生成和读取安卓平台的 DNG 文件
在之前的文章中讲述了如何使用Camera2拍摄RAW图并保存为DNG文件 Android 手机如何拍摄RAW图,本文主要通过源码分析一下DngCreator写文件的基本过程和如何读取DNG文件
什么是DNG文件
DNG(Digital Negative)是Adobe为了统一不同相机厂商raw格式而推出的一种开放的raw image file format,它并不是一种全新的format,而是基于TIFF6.0进行了扩展,包含了EXIF和XMP信息。DNG遵循所有TIFF6.0的格式规则,所以把文件后缀名dng改为tif/tiff后都是可以直接预览图片的
用mac自带的预览工具查看DNG文件时可以看到dng文件是不支持直接编辑的
什么是TIFF文件
TIFF(Tagged Image File Format)文件以tif或tiff为扩展名,数据格式为一种3级体系结构,分为:文件头信息区,标识信息区和图像数据区
TIFF的可扩展性非常强,如jpeg,lossless jpeg和任意数据宽度的原始无压缩数据都可以方便的嵌入到TIFF中去,所以在数字影像,遥感和医学等领域都获得了广泛的应用
DngCreator源码分析
- 通过DngCreator生成DNG文件
// mCharacteristics:当前CameraDevice静态属性的描述
// mCaptureResult:当前拍照帧携带的3A,flash等信息的集合
// mImage:封装了当前拍照帧的buffer
// step1:
// DngCreator类加载的时候会调用nativeClassInit方法初始化一些依赖的jni对象
// step2:
// new DngCreator实例的时候调用nativeInit生成NativeContext对象
DngCreator dngCreator = new DngCreator(mCharacteristics, mCaptureResult);
FileOutputStream output = null;
try {
output = new FileOutputStream(mFile);
// step3:
// 调用到nativeWriteImage,内部会通过TiffWriter来写IFH/IFD/DE
dngCreator.writeImage(output, mImage);
} catch (IOException e) {
e.printStackTrace();
} finally {
mImage.close();
closeOutput(output);
}
// step4:
// dngCreator对象在GC回收的时候会调用nativeDestroy释放NativeContext
- 源码分析4个主要步骤
frameworks/base/core/jni/android_hardware_camera2_DngCreator.cpp
DngCreator类加载的时候准备依赖的一些jni对象
初始化DngCreator实例的时候,准备NativeContext
Java层调用writeImage方法时,内部主要分为两个步骤
第一步是生成TiffWriter来写IFH和IFD
TiffWriter如何写IFH和IFD的具体过程可以参考源码
frameworks/av/media/img_utils/src/TiffWriter.cpp
第二步是填充buffer数据
DngCreator对象释放的时候主要是释放底层的NativeContext资源
如何读取DNG文件
当我们读取jpg/jpeg/png文件时,可以通过BitmapFactory#decodeStream接口,对于DNG文件该接口也是适用的
参考
1.【DNG格式解析】
https://www.cnblogs.com/adong7639/p/4446828.html
2.【TIFF图像文件格式详解】
https://www.cnblogs.com/MetaWang/p/10024243.html
3.【DNG Specification】
https://helpx.adobe.com/content/dam/help/en/photoshop/pdf/dng_spec_1_6_0_0.pdf
4.【AndroidXRef Pie9.0.0_r3】
http://androidxref.com/9.0.0_r3/xref
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【Netty】「萌新入门」(七)ByteBuf 的性能优化-堆内存的分配和释放都是由 Java 虚拟机自动管理的,这意味着它们可以快速地被分配和释放,但是也会产生一些开销。 直接内存需要手动分配和释放,因为它由操作系统管理,这使得分配和释放的速度更快,但是也需要更多的系统资源。 另外,直接内存可以映射到本地文件中,这对于需要频繁读写文件的应用程序非常有用。 此外,直接内存还可以避免在使用 NIO 进行网络传输时发生数据拷贝的情况。在使用传统的 I/O 时,数据必须先从文件或网络中读取到堆内存中,然后再从堆内存中复制到直接缓冲区中,最后再通过 SocketChannel 发送到网络中。而使用直接缓冲区时,数据可以直接从文件或网络中读取到直接缓冲区中,并且可以直接从直接缓冲区中发送到网络中,避免了不必要的数据拷贝和内存分配。 通过 ByteBufAllocator.DEFAULT.directBuffer 方法来创建基于直接内存的 ByteBuf: ByteBuf directBuf = ByteBufAllocator.DEFAULT.directBuffer(16); 通过 ByteBufAllocator.DEFAULT.heapBuffer 方法来创建基于堆内存的 ByteBuf: ByteBuf heapBuf = ByteBufAllocator.DEFAULT.heapBuffer(16); 注意: 直接内存是一种特殊的内存分配方式,可以通过在堆外申请内存来避免 JVM 堆内存的限制,从而提高读写性能和降低 GC 压力。但是,直接内存的创建和销毁代价昂贵,因此需要慎重使用。 此外,由于直接内存不受 JVM 垃圾回收的管理,我们需要主动释放这部分内存,否则会造成内存泄漏。通常情况下,可以使用 ByteBuffer.clear 方法来释放直接内存中的数据,或者使用 ByteBuffer.cleaner 方法来手动释放直接内存空间。 测试代码: public static void testCreateByteBuf { ByteBuf buf = ByteBufAllocator.DEFAULT.buffer(16); System.out.println(buf.getClass); ByteBuf heapBuf = ByteBufAllocator.DEFAULT.heapBuffer(16); System.out.println(heapBuf.getClass); ByteBuf directBuf = ByteBufAllocator.DEFAULT.directBuffer(16); System.out.println(directBuf.getClass); } 运行结果: class io.netty.buffer.PooledUnsafeDirectByteBuf class io.netty.buffer.PooledUnsafeHeapByteBuf class io.netty.buffer.PooledUnsafeDirectByteBuf 池化技术 在 Netty 中,池化技术指的是通过对象池来重用已经创建的对象,从而避免了频繁地创建和销毁对象,这种技术可以提高系统的性能和可伸缩性。 通过设置 VM options,来决定池化功能是否开启: -Dio.netty.allocator.type={unpooled|pooled} 在 Netty 4.1 版本以后,非 Android 平台默认启用池化实现,Android 平台启用非池化实现; 这里我们使用非池化功能进行测试,依旧使用的是上面的测试代码 testCreateByteBuf,运行结果如下所示: class io.netty.buffer.UnpooledByteBufAllocator$InstrumentedUnpooledUnsafeDirectByteBuf class io.netty.buffer.UnpooledByteBufAllocator$InstrumentedUnpooledUnsafeHeapByteBuf class io.netty.buffer.UnpooledByteBufAllocator$InstrumentedUnpooledUnsafeDirectByteBuf 可以看到,ByteBuf 类由 PooledUnsafeDirectByteBuf 变成了 UnpooledUnsafeDirectByteBuf; 在没有池化的情况下,每次使用都需要创建新的 ByteBuf 实例,这个操作会涉及到内存的分配和初始化,如果是直接内存则代价更为昂贵,而且频繁的内存分配也可能导致内存碎片问题,增加 GC 压力。 使用池化技术可以避免频繁内存分配带来的开销,并且重用池中的 ByteBuf 实例,减少了内存占用和内存碎片问题。另外,池化技术还可以采用类似 jemalloc 的内存分配算法,进一步提升分配效率。 在高并发环境下,池化技术的优点更加明显,因为内存的分配和释放都是比较耗时的操作,频繁的内存分配和释放会导致系统性能下降,甚至可能出现内存溢出的风险。使用池化技术可以将内存分配和释放的操作集中到预先分配的池中,从而有效地降低系统的内存开销和风险。 内存释放 当在 Netty 中使用 ByteBuf 来处理数据时,需要特别注意内存回收问题。 Netty 提供了不同类型的 ByteBuf 实现,包括堆内存(JVM 内存)实现 UnpooledHeapByteBuf 和堆外内存(直接内存)实现 UnpooledDirectByteBuf,以及池化技术实现的 PooledByteBuf 及其子类。 UnpooledHeapByteBuf:通过 Java 的垃圾回收机制来自动回收内存; UnpooledDirectByteBuf:由于 JVM 的垃圾回收机制无法管理这些内存,因此需要手动调用 release 方法来释放内存; PooledByteBuf:使用了池化机制,需要更复杂的规则来回收内存; 由于池化技术的特殊性质,释放 PooledByteBuf 对象所使用的内存并不是立即被回收的,而是被放入一个内存池中,待下次分配内存时再次使用。因此,释放 PooledByteBuf 对象的内存可能会延迟到后续的某个时间点。为了避免内存泄漏和占用过多内存,我们需要根据实际情况来设置池化技术的相关参数,以便及时回收内存; Netty 采用了引用计数法来控制 ByteBuf 对象的内存回收,在博文 「源码解析」ByteBuf 的引用计数机制 中将会通过解读源码的形式对 ByteBuf 的引用计数法进行深入理解; 每个 ByteBuf 对象被创建时,都会初始化为1,表示该对象的初始计数为1。 在使用 ByteBuf 对象过程中,如果当前 handler 已经使用完该对象,需要通过调用 release 方法将计数减1,当计数为0时,底层内存会被回收,该对象也就被销毁了。此时即使 ByteBuf 对象还在,其各个方法均无法正常使用。 但是,如果当前 handler 还需要继续使用该对象,可以通过调用 retain 方法将计数加1,这样即使其他 handler 已经调用了 release 方法,该对象的内存仍然不会被回收。这种机制可以有效地避免了内存泄漏和意外访问已经释放的内存的情况。 一般来说,应该尽可能地保证 retain 和 release 方法成对出现,以确保计数正确。