Nano Hash - криптовалюты, майнинг, программирование

Android вещи Камера RPI3 зависает с устройством чтения изображений

Не могу найти способ сделать один снимок с камеры.

При использовании средства чтения изображений и отправке запроса на захват с помощью TEMPLATE_STILL_CAPTURE приложение просто останавливается на этом месте, и больше ничего не происходит.

Пробовал с моим кодом, думал, что проблема была там. Но после попытки с руководством по дверному звонку произошло то же самое. То, что я только что получил, это последнее сообщение журнала: «Сессия инициализирована». После повторного нажатия кнопки через 15 мин.: "CAMERA_ERROR (3): waitUntilIdle:777: Camera 0: Ошибка ожидания слива: Время ожидания соединения истекло (-110)".

Кто-нибудь сталкивался с этой проблемой? И это поправимо? Или просто нужно ждать следующих релизов андроид-вещей

PS: при превью камеры на вид с поверхности все работало корректно, так что с камерой проблем быть не должно

android-things
08.01.2017

  • Ты что-нибудь добился с этим @Markiyan? Я сталкиваюсь с той же проблемой 19.03.2018
  • К сожалению, я не пробовал это еще раз после обновлений, но, основываясь на примечаниях к выпуску, я не думаю, что это было исправлено. 21.03.2018

Ответы:


1

Это не правильный ответ, но у меня была та же проблема, что и у вас. Я также использовал учебник по дверному звонку, на который вы ссылаетесь, и получил то же сообщение об ошибке «CAMERA_ERROR (3): waitUntilIdle: 777: Camera 0: Ошибка ожидания слива: истекло время ожидания соединения (-110)».

Хотел бы я рассказать вам, что я сделал, но в конце концов я заставил это работать, не касаясь кода, Android Studio или чего-то подобного. Вот что я сделал:

1) Физически убрана камера. "Провод" к камере был с завода плохо зажат (криво). Я его снял и зажал поаккуратнее. Я очень сомневаюсь, что это что-то помогло, потому что у меня не было проблем с оборудованием.

2) Удалил приложение (и все остальные приложения) из Android Things. В Windows вы можете перечислить и удалить приложения в CMD, изменив каталог (cd) на папку, содержащую ваш adb, а затем набрав: «adb shell pm list packages -3» и «adb shell pm uninstall».

3) Включал и выключал Raspberry, потянув за шнур питания

4) Дал разрешения на использование камеры как в манифесте, так и вручную через adb. Последнее вы можете сделать снова в CMD: CMD: cd adb shell pm grant android.permission.CAMERA

5) Повторил пару раз 2-4 и камера заработала. Таким образом, я могу подтвердить, что учебник по дверному звонку и Raspberry Camera 2 работают «прямо из коробки» по крайней мере 18 июня 2018 года.

Я заметил, что мне (человеку, совсем не знакомому с Rasp и Android Things) приходится удалять и переустанавливать, отключать и подключать штуку и давать разрешения иногда по нескольку раз, чтобы все заработало.

18.06.2018
Новые материалы
Кластеризация: более глубокий взгляд
Кластеризация — это метод обучения без учителя, в котором мы пытаемся найти группы в наборе данных на основе некоторых известных или неизвестных свойств, которые могут существовать. Независимо от..
Как написать эффективное резюме
Предложения по дизайну и макету, чтобы представить себя профессионально Вам не позвонили на собеседование после того, как вы несколько раз подали заявку на работу своей мечты? У вас может..
Частный метод Python: улучшение инкапсуляции и безопасности
Введение Python — универсальный и мощный язык программирования, известный своей простотой и удобством использования. Одной из ключевых особенностей, отличающих Python от других языков, является..
Как я автоматизирую тестирование с помощью Jest
Шутка для победы, когда дело касается автоматизации тестирования Одной очень важной частью разработки программного обеспечения является автоматизация тестирования, поскольку она создает..
Работа с векторными символическими архитектурами, часть 4 (искусственный интеллект)
Hyperseed: неконтролируемое обучение с векторными символическими архитектурами (arXiv) Автор: Евгений Осипов , Сачин Кахавала , Диланта Хапутантри , Тимал Кемпития , Дасвин Де Сильва ,..
Понимание расстояния Вассерштейна: мощная метрика в машинном обучении
В обширной области машинного обучения часто возникает необходимость сравнивать и измерять различия между распределениями вероятностей. Традиционные метрики расстояния, такие как евклидово..
Обеспечение масштабируемости LLM: облачный анализ с помощью AWS Fargate и Copilot
В динамичной области искусственного интеллекта все большее распространение получают модели больших языков (LLM). Они жизненно важны для различных приложений, таких как интеллектуальные..