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;
+    }
+}