在 Android 的 Camera API 中，onPrevi

在 Android 的 Camera API 中，onPreviewFrame 方法提供了一个预览回调，其中的 byte[] nv21 参数包含了当前帧的图像数据。要实现从预览中快速连续截取多张照片并选择最清晰的一张，你可以参考以下步骤和代码示例：

1.设置一个标志变量：用来控制是否需要捕获图片，以及捕获多少张。

2.在 onPreviewFrame 回调中处理数据：每当需要捕获图片时，就将当前帧的数据保存到列表中，直到达到所需的图片数量。

3.分析和选择最清晰的照片：对捕获的帧进行分析，比如通过计算拉普拉斯方差，选择最清晰的一张作为结果。

4.转换 NV21 格式数据：因为 byte[] nv21 是以 NV21 格式编码的，你可能需要将其转换成其他格式（例如，RGB 或 Bitmap），以便于后续处理和展示。

下面给出一个具体的实现示例：

import org.opencv.core.CvType;
import org.opencv.core.Mat;
import org.opencv.core.Scalar;
import org.opencv.imgproc.Imgproc;
import org.opencv.android.Utils;

private List<Mat> capturedFrames = new ArrayList<>();
private final int MAX_CAPTURES = 5; // 需要捕获的图片数量
private boolean capturing = false; // 是否正在捕获图片的标志

// 启动捕获
public void startCapturing() {
    capturing = true;
    capturedFrames.clear();
}

// 在 onPreviewFrame 回调中截取帧
@Override
public void onPreviewFrame(final byte[] data, Camera camera) {
    if (!capturing || capturedFrames.size() >= MAX_CAPTURES) {
        return;
    }

    Camera.Size previewSize = camera.getParameters().getPreviewSize(); 
    try {
        // 将 NV21 数据转换为 Bitmap
        YuvImage yuvimage = new YuvImage(data, ImageFormat.NV21, previewSize.width, previewSize.height, null);
        ByteArrayOutputStream baos = new ByteArrayOutputStream();
        yuvimage.compressToJpeg(new Rect(0, 0, previewSize.width, previewSize.height), 80, baos);
        byte[] jdata = baos.toByteArray();

        // 从 Bitmap 创建 OpenCV Mat 对象
        Bitmap bmp = BitmapFactory.decodeByteArray(jdata, 0, jdata.length);
        Mat mat = new Mat(bmp.getHeight(), bmp.getWidth(), CvType.CV_8UC1);
        Utils.bitmapToMat(bmp, mat);
        bmp.recycle();

        // 添加到捕获列表
        capturedFrames.add(mat);

        // 检查是否已经捕获足够的帧
        if (capturedFrames.size() == MAX_CAPTURES) {
            capturing = false;

            // 异步处理选取最清晰的图片
            new Thread(new Runnable() {
                @Override
                public void run() {
                    Mat bestMat = selectBestPicture(capturedFrames);
                    // TODO: 在这里处理 bestMat，比如保存或展示

                    for (Mat capturedFrame : capturedFrames) {
                        capturedFrame.release(); // 清理内存
                    }
                    capturedFrames.clear();
                }
            }).start();
        }

    } catch (Exception e) {
        e.printStackTrace();
    }
}

public Mat selectBestPicture(List<Mat> frames) {
    Mat bestMat = null;
    double bestSharpness = -1;

    for (Mat frame : frames) {
        Mat grayMat = new Mat();
        Imgproc.cvtColor(frame, grayMat, Imgproc.COLOR_BGR2GRAY);
        
        Mat laplacianMat = new Mat();
        Imgproc.Laplacian(grayMat, laplacianMat, CvType.CV_64F);
        
        // 计算该帧的清晰度
        MatOfDouble mu = new MatOfDouble();
        MatOfDouble sigma = new MatOfDouble();
        Core.meanStdDev(laplacianMat, mu, sigma);
        
        double sharpness = Math.pow(sigma.toArray()[0], 2);
        if (sharpness > bestSharpness) {
            bestSharpness = sharpness;
            if (bestMat != null) {
                bestMat.release(); // 清理之前的最佳帧
            }
            bestMat = frame.clone(); // 更新最佳帧
        }
        
        grayMat.release(); // 清理内存
        laplacianMat.release();
    }

    return bestMat;
}

注意事项：

selectBestPicture 函数负责找出最清晰的帧。它返回一个 OpenCV Mat 类型的对象，表示所选的最清晰的图片。
onPreviewFrame 方法通常在非主线程上调用，避免在此方法中进行耗时操作，否则会影响相机预览流畅性。
上述示例涉及图像处理和内存管理，请确保适当释放Mat对象以避免内存泄漏。
确保在使用 OpenCV 做图像处理前已正确初始化 OpenCV 库。
此示例代码仅作为概念性展示，具体的实现可能需要根据你的具体应用场景做适当调整。