为了尝试并行化,简单的方法是使用AsyncTask来处理您的图像：

可以在这里找到更友好的介绍：

而这个：

是一个很好的全面介绍Android上的多线程.

如果你想刚开始,一个简单的算法应该像这样工作：

>从“onCameraFrame”方法中检查是否有AsyncThread来处理已经运行的图像

>如果答案为“是”,只需在预览窗口中显示mRgba并返回

>如果答案为“no”,则启动新的AsyncThread并让它在mRgba上运行“detectImage”,确保结果保存在onPostExecute方法中.

使用此算法,如果您的系统在以60fps(例如)进行预览时每秒可以检测到4个图像,则您将能够在单个处理器设备上获得关于每个20-30帧的新结果的平滑视频,当摄像机预览/显示是I / O密集型时,detect_image是CPU密集型的现实假设.

Capture: x.x.x.x.x.x.x.x.x.x.x.x.x.x.x.x.x.x.x.x....

Processing: 1.......1.......1.......1.....1.......1....

time ------------------------------------>

从HoneyComb开始,更精细的方法是考虑CPU中的核心数量(多核手机/平板电脑变得越来越普遍)并且并行启动N AsyncTask(每个核心一个),为每个核心提供不同的预览图像一个(可能使用线程池…).

如果将每个线程分开一个固定的延迟(大约是detectImage / N的持续时间),你应该得到一个恒定的结果流,其频率应该是单线程版本的倍数.

Capture: x.x.x.x.x.x.x.x.x.x.x.x.x.x.x.x.x.x.x.x....

Processing: 1.2.3.4.1.2.3.4.1.2.3.4.1.2.3.4.1.2.3.4....

time ------------------------------------>

希望这可以帮助