Nano Hash - криптовалюты, майнинг, программирование

AVCaptureOutput делает темное изображение даже со вспышкой

Я придумал реализацию AVFoundation и ImageIO, чтобы позаботиться о фотосъемке в моем приложении. Однако у меня есть проблема с этим. Снимки, которые я делаю, всегда темные, даже если срабатывает вспышка. Вот код, который я использую:

        [[self currentCaptureOutput] captureStillImageAsynchronouslyFromConnection:[[self currentCaptureOutput].connections lastObject]
                                        completionHandler:^(CMSampleBufferRef imageDataSampleBuffer, NSError *error) {

                                            [[[blockSelf currentPreviewLayer] session] stopRunning];
                                            if (!error) {
                                                NSData *data            = [AVCaptureStillImageOutput jpegStillImageNSDataRepresentation:imageDataSampleBuffer];
                                                CGImageSourceRef source = CGImageSourceCreateWithData((CFDataRef) data, NULL);

                                                if (source) {

                                                    UIImage *image = [blockSelf imageWithSource:source];
                                                    [blockSelf updateWithCapturedImage:image];
                                                    CFRelease(source);

                                                }

                                            }

                                        }];

Есть ли что-нибудь, что может привести к тому, что на изображении не будет вспышки?

11.06.2011

Ответы:


1

Я обнаружил, что иногда получаю темные изображения, если AVCaptureSession был настроен непосредственно перед этим вызовом. Возможно, потребуется некоторое время, чтобы настройки автоэкспозиции и баланса белого отрегулировались сами собой.

Решение состояло в том, чтобы настроить AVCaptureSession, затем подождать, пока свойства adjustingExposure и adjustingWhiteBalance AVCaptureDevice оба не станут NO (наблюдайте за этим с помощью KVO), прежде чем вызывать -[AVCaptureStillImageOutput captureStillImageAsynchronouslyFromConnection: completionHandler:].

02.06.2012
  • Как ты это делаешь? Если я наблюдаю как регулировку экспозиции, так и регулировку баланса белого — когда именно мне следует вызывать метод captureStillImageAsynchronouslyFromConnection? Прямо из наблюдатьValueForKeyPath? 02.12.2014
  • Вы нашли, как это сделать? Потому что у меня сейчас точно такая же проблема на моем iPhone 6. 04.12.2014
  • 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..