#码力全开·技术π对#CameraX的ImageAnalysis用例处理YUV_420_888图像时，plane[0].pixelStr
问题：CameraX的ImageAnalysis用例处理YUV_420_888图像时，plane[0].pixelStride返回异常值（如负数）。如何正确解析？
代码示例：
imageProxy.planes.forEach { plane ->
Log.d("CameraX", "Stride: ${plane.pixelStride}") // 输出-1
}期望：是否需要手动计算Stride？或存在已知设备兼容性问题？
CameraX
Stride
最多选5个技能
2025-05-11 07:20:16
浏览
赞
收藏 0
回答 1
已解决
相关问题
#码力全开·技术π对#使用Google AutoML进行图像分类任务时的最佳实践是什么？
264浏览 • 2回复 待解决
#码力全开·技术π对#Cloud Spanner跨地域事务锁争用严重如何优化Schema设计？
312浏览 • 2回复 待解决
#码力全开·技术π对#在使用 GCV AI 训练自定义视觉模型时，如何优化多标签图像分类的混淆矩阵表现？
218浏览 • 1回复 待解决
#码力全开·技术π对#在使用Google Vision API时，如何优化图像识别的准确率？
265浏览 • 1回复 待解决
#码力全开·技术π对#在 Google Cloud Functions 中使用 Python 处理大文件上传时，如何优化内存占用
262浏览 • 1回复 待解决
#码力全开·技术π对#Dataflow模型在统一流批处理时，如何通过Shuffle Manager实现动态反压机制？
137浏览 • 1回复 待解决
#码力全开·技术π对#使用TensorFlow 模型进行实时推理时，如何优化请求并发处理以降低延迟？
139浏览 • 2回复 待解决
#码力全开·技术π对#在面对大规模数据时，怎样优化数据预处理流程以减少训练时间，同时保证模型的泛化能力
234浏览 • 1回复 待解决
#码力全开·技术π对# 如何使用Google Cloud的AutoML来创建定制化的图像分类模型？
194浏览 • 1回复 待解决
您对实际需求与现实实施有巨大的差异，如何处理？
242浏览 • 1回复 待解决
#码力全开·技术π对#如何优化 BigQuery 查询性能，减少处理的数据量？
331浏览 • 1回复 待解决
#码力全开·技术π对#Google Lens等产品如何实现跨模态（文本/图像/视频）的语义对齐？
198浏览 • 1回复 待解决
#码力全开·技术π对#ARCore Depth API获取的深度图与RGB图像未对齐如何校正？
154浏览 • 2回复 待解决
#码力全开·技术π对#不同分辨率的图像， MediaPipe 能保持分割效果一致吗？
221浏览 • 1回复 待解决
#码力全开·技术π对#如何在不依赖 Framework 控制流的前提下，实现帧率与图像质量的自适应调整？
133浏览 • 1回复 待解决
#码力全开·技术π对#如何使用Google Cloud的AutoML Vision API训练一个自定义图像分类模型
239浏览 • 1回复 待解决
#码力全开·技术π对# 如何在我的 Android 应用中优化 RecyclerView 的性能，特别是在处理大量数据和复杂布
161浏览 • 1回复 已解决
#码力全开·技术π对#在Chrome中集成AI API时，WebAssembly相比JavaScript的核心优势有哪些？
424浏览 • 4回复 已解决
#码力全开·技术π对#Google Cloud Platform (GCP) 的哪些服务最适合用于大规模数据处理和分析
465浏览 • 1回复 待解决
#码力全开·技术π对# 如何在我的 Web 应用中集成 Google AI 的自然语言处理（NLP）服务？
305浏览 • 2回复 待解决
#码力全开·技术π对#谷歌的 PrivacySandbox 在限制应用跨域跟踪时
178浏览 • 4回复 待解决
#码力全开·技术π对#TensorFlow Lite如何通过INT4量化加速移动端图像分割模型？
196浏览 • 1回复 待解决
#码力全开·技术π对#Google Cloud DLP去标识化处理后的数据如何验证不可逆性？
127浏览 • 1回复 待解决
手动计算 Stride 当检测到负值时，使用固定理论值：
kotlin
val yPixelStride = if (yPlane.pixelStride < 0) 1 else yPlane.pixelStride
val uvPixelStride = if (uPlane.pixelStride < 0) 2 else uPlane.pixelStride
设备黑名单 对已知问题设备强制使用手动计算：
kotlin
val useManualStride = listOf("samsung", "xiaomi").any {
Build.MANUFACTURER.lowercase().contains(it)
}
注意内存对齐
处理 rowStride 中的填充字节，避免数据偏移。
验证方法
打印设备信息和 Stride 值，检查处理后的图像是否正常。