通过ImageReceiver创建录像输出，获取录像流实时数据，以供后续进行图像二次处理，比如应用可以对其添加滤镜算法等。
开发步骤
- 导入NDK接口，接口中提供了相机相关的属性和方法，导入方法如下。
// 导入NDK接口头文件#include "hilog/log.h"#include "ohcamera/camera.h"#include "ohcamera/camera_input.h"#include "ohcamera/capture_session.h"#include "ohcamera/photo_output.h"#include "ohcamera/preview_output.h"#include "ohcamera/video_output.h"#include "ohcamera/camera_manager.h"
- 在CMake脚本中链接相关动态库。
target_link_libraries(entry PUBLIC libohcamera.so libhilog_ndk.z.so)
-
获取SurfaceId。
通过image的createImageReceiver()方法创建ImageReceiver实例，再通过实例的getReceivingSurfaceId()方法获取SurfaceId，与录像输出流相关联，获取录像输出流的数据。
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创建录像输出流。
根据传入的SurfaceId，通过CameraOutputCapability类中的videoProfiles，可获取当前设备支持的录像输出流。然后，定义创建录像的参数，通过OH_CameraManager_CreateVideoOutput()方法创建录像输出流。
说明
预览流与录像输出流的分辨率的宽高比要保持一致，如示例代码中宽高比为640:480 = 4:3，则需要预览流中的分辨率的宽高比也为4:3，如分辨率选择640:480，或960:720，或1440:1080，以此类推
NDKCamera::NDKCamera(char *str)
{Camera_Manager *cameraManager = nullptr;Camera_Device* cameras = nullptr;Camera_OutputCapability* cameraOutputCapability = nullptr;Camera_VideoOutput* videoOutput = nullptr;const Camera_VideoProfile* videoProfile;uint32_t size = 0;uint32_t cameraDeviceIndex = 0;char* videoSurfaceId = str;Camera_ErrorCode ret = OH_Camera_GetCameraManager(&cameraManager);if (cameraManager == nullptr || ret != CAMERA_OK) {OH_LOG_ERROR(LOG_APP, "OH_Camera_GetCameraManager failed.");}ret = OH_CameraManager_GetSupportedCameras(cameraManager, &cameras, &size);if (cameras == nullptr || size < 0 || ret != CAMERA_OK) {OH_LOG_ERROR(LOG_APP, "OH_CameraManager_GetSupportedCameras failed.");}ret = OH_CameraManager_GetSupportedCameraOutputCapability(cameraManager, &cameras[cameraDeviceIndex],&cameraOutputCapability);if (cameraOutputCapability == nullptr || ret != CAMERA_OK) {OH_LOG_ERROR(LOG_APP, "OH_CameraManager_GetSupportedCameraOutputCapability failed.");}if (cameraOutputCapability->videoProfilesSize < 0) {OH_LOG_ERROR(LOG_APP, "videorofilesSize == null");}videoProfile = cameraOutputCapability->videoProfiles[0];// 创建VideoOutput对象ret = OH_CameraManager_CreateVideoOutput(cameraManager, videoProfile, videoSurfaceId, &videoOutput);if (videoProfile == nullptr || videoOutput == nullptr || ret != CAMERA_OK) {OH_LOG_ERROR(LOG_APP, "OH_CameraManager_CreateVideoOutput failed.");}
}
-
开始录像。
通过videoOutput的OH_VideoOutput_Start()方法启动录像输出流。
// 启动录像输出流ret = OH_VideoOutput_Start(videoOutput);if (ret != CAMERA_OK) {OH_LOG_ERROR(LOG_APP, "OH_VideoOutput_Start failed.");}
-
停止录像。
通过videoOutput的OH_VideoOutput_Stop()方法停止录像输出流。
// 停止录像输出流ret = OH_VideoOutput_Stop(videoOutput);if (ret != CAMERA_OK) {OH_LOG_ERROR(LOG_APP, "OH_VideoOutput_Stop failed.");}
状态监听
在相机应用开发过程中，可以随时监听录像输出流状态，包括录像开始、录像结束、录像流输出的错误。
- 通过注册固定的frameStart回调函数获取监听录像开始结果，videoOutput创建成功时即可监听，录像第一次曝光时触发，有该事件返回结果则认为录像开始。
ret = OH_VideoOutput_RegisterCallback(videoOutput, GetVideoOutputListener());if (ret != CAMERA_OK) {OH_LOG_ERROR(LOG_APP, "OH_VideoOutput_RegisterCallback failed.");}
void VideoOutputOnFrameStart(Camera_VideoOutput* videoOutput){OH_LOG_INFO(LOG_APP, "VideoOutputOnFrameStart");}VideoOutput_Callbacks* GetVideoOutputListener(void){static VideoOutput_Callbacks videoOutputListener = {.onFrameStart = VideoOutputOnFrameStart,.onFrameEnd = VideoOutputOnFrameEnd,.onError = VideoOutputOnError};return &videoOutputListener;}
- 通过注册固定的frameEnd回调函数获取监听录像结束结果，videoOutput创建成功时即可监听，录像完成最后一帧时触发，有该事件返回结果则认为录像流已结束。
void VideoOutputOnFrameEnd(Camera_VideoOutput* videoOutput, int32_t frameCount){OH_LOG_INFO(LOG_APP, "VideoOutput frameCount = %{public}d", frameCount);}
- 通过注册固定的error回调函数获取监听录像输出错误结果，callback返回预览输出接口使用错误时对应的错误码
void VideoOutputOnError(Camera_VideoOutput* videoOutput, Camera_ErrorCode errorCode){OH_LOG_INFO(LOG_APP, "VideoOutput errorCode = %{public}d", errorCode);}
最后呢
很多开发朋友不知道需要学习那些鸿蒙技术？鸿蒙开发岗位需要掌握那些核心技术点？为此鸿蒙的开发学习必须要系统性的进行。
而网上有关鸿蒙的开发资料非常的少，假如你想学好鸿蒙的应用开发与系统底层开发。你可以参考这份资料，少走很多弯路，节省没必要的麻烦。由两位前阿里高级研发工程师联合打造的《鸿蒙NEXT星河版OpenHarmony开发文档》里面内容包含了（ArkTS、ArkUI开发组件、Stage模型、多端部署、分布式应用开发、音频、视频、WebGL、OpenHarmony多媒体技术、Napi组件、OpenHarmony内核、Harmony南向开发、鸿蒙项目实战等等）鸿蒙（Harmony NEXT）技术知识点
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总结
鸿蒙—作为国家主力推送的国产操作系统。部分的高校已经取消了安卓课程，从而开设鸿蒙课程；企业纷纷跟进启动了鸿蒙研发。
并且鸿蒙是完全具备无与伦比的机遇和潜力的；预计到年底将有 5,000 款的应用完成原生鸿蒙开发，未来将会支持 50 万款的应用。那么这么多的应用需要开发，也就意味着需要有更多的鸿蒙人才。鸿蒙开发工程师也将会迎来爆发式的增长，学习鸿蒙势在必行！ 自↓↓↓拿
