基于Android的MJPEG网络摄像机设计

 

　　图5　Activity类跳转图

　　解析视频流须先由网络获取数据流，实现的方法代码如下：

　　public static VideoInputStream read(String url) {

　　HttpResponse res;

　　DefaultHttpClient httpclient=new DefaultHttpClient();//http客户端

　　try {

　　resource=httpclient.execute(new HttpGet(URI.create(url)));

　　return new VideoInputStream(resource.getEntity().getContent());

　　……

　　}}//从响应中获取消息实体内容

　　对已获取的数据流按照JPEG标准文件头分段，实现的方法代码如下：

　　public Bitmap readFrame() throws IOException {

　　mark(FRAME_MAX_LENGTH);//在数据流中设置标记，调用mark方法

　　int headerLength=getStart(this, START_MARKER);//计算文件头长度

　　reset();//reset方法重置数据流指向最后一个标志位置

　　byte[] header=new byte[headerLength];

　　readFully(header);

　　try {

　　ContentLength=countContentLength(header);//计算数据内容长度

　　}

　　catch (NumberFormatException nfe) {

　　ContentLength=getEnd(this, END_MARKER);

　　}

　　byte[] frameData=new byte[ContentLength];//存取帧字节数据

　　skipBytes(headerLength);//跳过文件头字节

　　readFully(frameData);

　　return BitmapFactory.decodeStream(new ByteArrayInputStream(frameData));

　　}

　　需要注意的是，在AndroidManifest.xml文件中需加上语句，表示程序拥有网络的完整访问权限。获取每帧数据后继承Android SDK中提供的view.SurfaceView类与graphics.Canvas类，将收到的完整帧图像按队列顺序不间断地显示在视窗框架类中，对人眼视觉帧率超过5 fps时即有视频效果，到25 fps即是电影流畅度。对于定点定位监控，经过测试出于节省带宽费用考虑设定5 fps即能满足基本需求，10 fps是较为合理参数。将编译后应用程序安装到手机中，Android实时监控截图如图6所示。 

　　图6　Android实时监控截图

　　结语

　　本文描述了网络摄像机的软件设计与MJPEG算法原理，结合Android移动技术，开发了整套系统；并实际应用于验证系统，取得了良好结果。期望在后续工作中涉足图像识别算法、物体追踪算法、人体行为侦测算法等图像领域，使网络摄像机变得更智能。