新通讯图像协议对接成功

2026-01-15 11:04:38 +08:00
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--- a/SHH.CameraService/GrpcImpls/ImageFactory/ImageMonitorController.cs
+++ b/SHH.CameraService/GrpcImpls/ImageFactory/ImageMonitorController.cs
@@ -0,0 +1,133 @@
+using Microsoft.Extensions.Hosting;
+using OpenCvSharp;
+using SHH.CameraSdk;        // 引用 SDK 核心
+using SHH.Contracts;
+using System.Diagnostics;
+
+namespace SHH.CameraService;
+
+public class ImageMonitorController : BackgroundService
+{
+    // 注入所有注册的目标（云端、大屏等），实现动态分发
+    private readonly IEnumerable<StreamTarget> _targets;
+
+    // 编码参数：JPG 质量 75 (平衡画质与带宽)
+    // 工业经验：75 是甜点，体积只有 100 的 1/3，肉眼几无区别。
+    // 如果您确实需要 100，请注意带宽压力。此处我保留您要求的 100，但建议未来调优。
+    private readonly int[] _encodeParams = { (int)ImwriteFlags.JpegQuality, 100 };
+
+    public ImageMonitorController(IEnumerable<StreamTarget> targets)
+    {
+        _targets = targets;
+    }
+
+    protected override Task ExecuteAsync(CancellationToken stoppingToken)
+    {
+        Console.WriteLine("[StreamWorker] 启动流媒体采集引擎...");
+
+        // =========================================================
+        // 订阅逻辑：接入 "上帝模式" (God Mode)
+        // =========================================================
+        // 理由：NetMQ 网关需要无差别地获取所有设备的图像。
+        GlobalStreamDispatcher.OnGlobalFrame += ProcessFrame;
+
+        //Console.WriteLine($"[StreamWorker] 已挂载至全局广播总线，正在监听 {GlobalStreamDispatcher.OnGlobalFrame?.GetInvocationList().Length ?? 0} 个订阅者...");
+
+        var tcs = new TaskCompletionSource();
+        stoppingToken.Register(() =>
+        {
+            // 停止时反注册，防止静态事件内存泄漏
+            GlobalStreamDispatcher.OnGlobalFrame -= ProcessFrame;
+            Console.WriteLine("[StreamWorker] 已断开全局广播连接");
+            tcs.SetResult();
+        });
+
+        return tcs.Task;
+    }
+
+    /// <summary>
+    /// [回调函数] 处理每一帧图像
+    /// 注意：此方法运行在 SDK 的采集线程池中，必须极速处理，严禁阻塞！
+    /// </summary>
+    private void ProcessFrame(long deviceId, SmartFrame frame)
+    {
+        try
+        {
+            // 1. 基础校验 (合法性检查)
+            if (frame == null || frame.InternalMat.Empty()) return;
+
+            long startTick = Stopwatch.GetTimestamp();
+
+            // =========================================================
+            // 2. 一次编码 (One Encode) - CPU 消耗点
+            // =========================================================
+            // 理由：在这里同步编码是最安全的，因为出了这个函数 frame 内存就会失效。
+            // 且只编一次，后续分发给 10 个目标也只用这一份数据。
+
+            byte[] jpgBytes = null;
+            // 如果有更小的图片, 原始图片不压缩, 除非有特殊需求
+            if (frame.TargetMat == null)
+            {
+                jpgBytes = EncodeImage(frame.InternalMat);
+            }
+
+            // 双流支持：如果存在处理后的 AI 图，也一并编码
+            byte[] targetBytes = null;
+            if (frame.TargetMat != null && !frame.TargetMat.Empty())
+            {
+                targetBytes = EncodeImage(frame.TargetMat);
+            }
+
+            // =========================================================
+            // 3. 构建 Payload (数据载荷)
+            // =========================================================
+            var payload = new VideoPayload
+            {
+                CameraId = deviceId.ToString(),
+                CaptureTimestamp = DateTimeOffset.UtcNow.ToUnixTimeMilliseconds(),
+                OriginalImageBytes = jpgBytes, // 引用赋值
+                TargetImageBytes = targetBytes, // 引用赋值
+                OriginalWidth = frame.TargetWidth,
+                OriginalHeight = frame.TargetHeight,
+                DispatchTimestamp = DateTimeOffset.UtcNow.ToUnixTimeMilliseconds()
+            };
+
+            // 添加订阅者
+            payload.SubscriberIds.AddRange(frame.SubscriberIds);
+
+            // 计算转码耗时(ms)
+            double processMs = (Stopwatch.GetTimestamp() - startTick) * 1000.0 / Stopwatch.Frequency;
+            payload.Diagnostics["encode_ms"] = Math.Round(processMs, 2);
+
+            // =========================================================
+            // 4. 动态扇出 (Dynamic Fan-Out) - 内存消耗极低
+            // =========================================================
+            // 遍历所有目标，往各自独立的管道里写数据。
+            // 实现了"物理隔离"：一个管道满了(云端卡顿)，不影响另一个管道(大屏流畅)。
+            foreach (var target in _targets)
+            {
+                bool ok = target.Channel.WriteLog(payload);
+                if (!ok)
+                {
+                    // 如果这里打印，说明管道由于某种原因被关闭了（通常是程序正在退出）
+                    Console.WriteLine($"[DEBUG] 管道写入失败，目标: {target.Config.Name}");
+                }
+            }
+        }
+        catch (Exception ex)
+        {
+            // 极少发生的内存错误，打印日志但不抛出，避免崩溃 SDK 线程
+            Console.WriteLine($"[StreamWorker] 采集处理异常: {ex.Message}");
+        }
+    }
+
+    /// <summary>
+    /// 辅助：OpenCV 内存编码
+    /// </summary>
+    private byte[] EncodeImage(Mat mat)
+    {
+        // ImEncode 将 Mat 编码为一维字节数组 (托管内存)
+        Cv2.ImEncode(".jpg", mat, out byte[] buf, _encodeParams);
+        return buf;
+    }
+}
--- a/SHH.CameraService/GrpcImpls/ImageFactory/PipelineConfigurator.cs
+++ b/SHH.CameraService/GrpcImpls/ImageFactory/PipelineConfigurator.cs
@@ -0,0 +1,83 @@
+using Microsoft.Extensions.Hosting;
+using SHH.CameraSdk;
+
+namespace SHH.CameraService;
+
+/// <summary>
+/// 图像处理管道配置服务（基于责任链模式）
+/// <para>核心职责：</para>
+/// <para>1. 组装图像处理集群的执行顺序，形成 "缩放 → 增强" 的固定流程</para>
+/// <para>2. 将组装好的管道挂载到全局路由，统一接收驱动层输出的帧数据</para>
+/// <para>设计说明：</para>
+/// <para>- 采用责任链模式，支持动态扩展处理节点（如后续新增滤镜、裁剪等功能）</para>
+/// <para>- 依赖 IHostedService 生命周期，确保在应用启动时完成管道初始化</para>
+/// <para>- 与 GlobalPipelineRouter 强关联，是帧数据进入处理流程的唯一入口</para>
+public class PipelineConfigurator : IHostedService
+{
+    #region --- 依赖注入字段 ---
+
+    /// <summary>
+    /// 图像缩放集群实例（责任链第一节点）
+    /// 功能：根据配置缩放帧分辨率、控制图像放大/缩小开关
+    /// </summary>
+    private readonly ImageScaleCluster _scale;
+
+    /// <summary>
+    /// 图像增强集群实例（责任链第二节点）
+    /// 功能：调整图像亮度、对比度等增强效果（基于 ProcessingConfigManager 配置）
+    /// </summary>
+    private readonly ImageEnhanceCluster _enhance;
+
+    #endregion
+
+    #region --- 构造函数 ---
+
+    /// <summary>
+    /// 初始化管道配置服务实例
+    /// </summary>
+    /// <param name="scale">图像缩放集群（通过 DI 注入，已预设并行度和配置管理器）</param>
+    /// <param name="enhance">图像增强集群（通过 DI 注入，已预设并行度和配置管理器）</param>
+
+    public PipelineConfigurator(ImageScaleCluster scale, ImageEnhanceCluster enhance)
+    {
+        _scale = scale;
+        _enhance = enhance;
+    }
+
+    #endregion
+
+    #region --- IHostedService 实现 ---
+
+    /// <summary>
+    /// 启动服务：组装责任链并挂载到全局路由
+    /// <para>执行时机：应用启动时，在所有 Singleton 服务初始化完成后触发</para>
+    /// </summary>
+    /// <param name="cancellationToken">服务停止令牌（用于响应应用关闭信号）</param>
+    /// <returns>异步任务（无返回值）</returns>
+    public Task StartAsync(CancellationToken cancellationToken)
+    {
+        // 1. 建立责任链关系：缩放集群处理完成后，将帧数据传递给增强集群
+        // 设计逻辑：Scale 是入口节点，Enhance 是后续节点，可按需求插入更多处理节点
+        _scale.SetNext(_enhance);
+
+        // 2. 将责任链入口挂载到全局路由：驱动层输出的所有帧数据都会进入该管道
+        // 关键作用：统一帧数据处理入口，屏蔽驱动层与处理层的直接依赖
+        GlobalPipelineRouter.SetProcessor(_scale);
+
+        // 启动日志：打印管道组装结果，便于运维排查
+        Console.WriteLine("[Pipeline] 图像处理链组装完成: ImageScaleCluster -> ImageEnhanceCluster");
+        Console.WriteLine("[Pipeline] 提示：帧数据将按 '缩放 → 增强' 顺序处理，可通过 GlobalPipelineRouter 调整流程");
+
+        return Task.CompletedTask;
+    }
+
+    /// <summary>
+    /// 停止服务：空实现（无资源需要释放）
+    /// <para>说明：图像处理集群的资源释放由各自的 Dispose 方法管理，此处无需额外操作</para>
+    /// </summary>
+    /// <param name="cancellationToken">服务停止令牌</param>
+    /// <returns>空异步任务</returns>
+    public Task StopAsync(CancellationToken cancellationToken) => Task.CompletedTask;
+
+    #endregion
+}
--- a/SHH.CameraService/GrpcImpls/ImageFactory/VideoDataChannel.cs
+++ b/SHH.CameraService/GrpcImpls/ImageFactory/VideoDataChannel.cs
@@ -0,0 +1,41 @@
+using System.Threading.Channels;
+using SHH.Contracts;
+
+namespace SHH.CameraService
+{
+    /// <summary>
+    /// 视频数据内部总线 (线程安全的生产者-消费者通道)
+    /// <para>作用：解耦 [采集编码线程] 与 [网络发送线程]</para>
+    /// </summary>
+    public class VideoDataChannel
+    {
+        // 限制容量为 100 帧。如果积压超过 100 帧，说明发送端彻底堵死了，必须丢帧。
+        private readonly Channel<VideoPayload> _channel;
+
+        public VideoDataChannel(int capacity = 10)
+        {
+            var options = new BoundedChannelOptions(capacity)
+            {
+                FullMode = BoundedChannelFullMode.DropOldest, // 核心策略：满了就丢弃最旧的帧
+                SingleReader = false, // 允许多个发送 Worker (如 CloudWorker, ScreenWorker) 同时读取
+                SingleWriter = true   // 只有一个采集线程在写
+            };
+            _channel = Channel.CreateBounded<VideoPayload>(options);
+        }
+
+        /// <summary>
+        /// [生产者] 写入一个封装好的数据包 (非阻塞)
+        /// </summary>
+        public bool WriteLog(VideoPayload payload) // 改为返回 bool
+        {
+            // TryWrite 在 DropOldest 模式下虽然几乎总是返回 true，
+            // 但如果 Channel 被 Complete (关闭) 了，它会返回 false。
+            return _channel.Writer.TryWrite(payload);
+        }
+
+        /// <summary>
+        /// [消费者] 读取器
+        /// </summary>
+        public ChannelReader<VideoPayload> Reader => _channel.Reader;
+    }
+}