垃圾邮件W / ImageReader_JNI：无法获取缓冲区项，很可能客户端尝试获取超过maxImages缓冲区的

编程问答 2022-06-09

问题描述

使用Camera2 API和Google MLKit时出现问题。现在，我试图做的只是在检测到脸孔时记录一条消息。但是我有这个问题：

在控制台上发送垃圾邮件：

W/ImageReader_JNI: Unable to acquire a buffer item,very likely client tried to acquire more than maxImages buffers

然后使用以下命令崩溃我的应用程序：

java.lang.IllegalStateException: maxImages (2) has already been acquired,call #close before acquiring more.

但是，正如Google对于CameraX所建议的（我使用Camera2，但我必须做我认为相同的事情），我使用addOnCompleteListener中的image.close（）关闭了获得的图像。

这是我从图片阅读器中获取的代码：

val imageReader = ImageReader.newInstance(rotatedPreviewWidth,rotatedPreviewHeight,ImageFormat.YUV_420_888,2)

    imageReader.setonImageAvailableListener({
        it.acquireLatestimage()?.let { image ->

            val mlImage = Inputimage.fromMediaimage(image,getRotationCompensation(cameraDevice.id,getInstance(),true))


            val result = detector.process(mlImage)
                 .addOnSuccessListener {faces ->
                     if (faces.size > 0)
                         Log.d("photo","Face found!")
                     else
                         Log.d("photo","No face have been found")
                     }
                     .addOnFailureListener { e ->
                         Log.d("photo","Error: $e")
                     }
                     .addOnCompleteListener {
                         image.close()
                     }
                 }
             },Handler { true })

我认为正在发生的事情是

由于Google的处理速度可能很慢，因此在调用AcquisitionLatestimage（）以获得新图像之前，不会调用addOnCompleteListener。

但是我不知道如何防止:(，有人知道吗？或者我对此问题的假设是错误的？

为了防止崩溃，我将maxImages增加到4，现在只是在发送垃圾邮件“ W / ImageReader_JNI：无法获取缓冲区项目，很可能客户端尝试获取超过maxImages缓冲区的内容”（然后停止），但不会崩溃。

但是我认为这种解决方案是隐藏问题而不是解决问题的一种方法。

编辑：增加maxImages数量只会延迟崩溃，但以后仍然会发生。

解决方法

image.close方法实际上被调用了吗？您很有可能需要同时获取一些缓冲区，但是如果4个缓冲区不足，则有可能在扫描完成时没有释放它们。但是也许处理速度很慢，并且您需要更多缓冲区才能并行使用。

请注意，如果处理无法跟上帧速率，则可能需要手动丢弃帧，以确保不会阻塞帧流。

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根据MLKit开发人员指南中的最佳做法： “如果使用Camera或camera2 API，则会对检测器进行油门调用。如果在运行检测器时有新的视频帧可用，请放下该帧。有关示例，请参见quickstart示例应用程序中的VisionProcessorBase类。 “

https://developers.google.com/ml-kit/vision/object-detection/android

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