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如何沿y轴制作cameraOverlayView (swift3)

在Swift 3中,您可以使用AVCaptureVideoPreviewLayer和CALayer来沿y轴制作cameraOverlayView。下面是一个完整的示例代码:

代码语言:txt
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import UIKit
import AVFoundation

class ViewController: UIViewController, AVCaptureMetadataOutputObjectsDelegate {
    
    var captureSession: AVCaptureSession!
    var previewLayer: AVCaptureVideoPreviewLayer!
    
    override func viewDidLoad() {
        super.viewDidLoad()
        
        // 创建捕捉会话
        captureSession = AVCaptureSession()
        
        // 获取后置摄像头设备
        guard let videoCaptureDevice = AVCaptureDevice.default(for: .video) else { return }
        
        do {
            // 创建输入流
            let videoInput = try AVCaptureDeviceInput(device: videoCaptureDevice)
            
            // 将输入流添加到会话
            if captureSession.canAddInput(videoInput) {
                captureSession.addInput(videoInput)
            } else {
                print("无法将输入流添加到会话")
                return
            }
            
            // 创建输出流
            let metadataOutput = AVCaptureMetadataOutput()
            
            // 将输出流添加到会话
            if captureSession.canAddOutput(metadataOutput) {
                captureSession.addOutput(metadataOutput)
                
                // 设置元数据类型为人脸识别
                metadataOutput.setMetadataObjectsDelegate(self, queue: DispatchQueue.main)
                metadataOutput.metadataObjectTypes = [.face]
            } else {
                print("无法将输出流添加到会话")
                return
            }
            
            // 创建预览图层
            previewLayer = AVCaptureVideoPreviewLayer(session: captureSession)
            previewLayer.frame = view.bounds
            previewLayer.videoGravity = .resizeAspectFill
            
            // 创建自定义图层
            let overlayLayer = CALayer()
            overlayLayer.frame = CGRect(x: 0, y: 0, width: view.bounds.width, height: view.bounds.height)
            overlayLayer.backgroundColor = UIColor.red.cgColor
            
            // 将自定义图层添加到预览图层的子图层中
            previewLayer.addSublayer(overlayLayer)
            
            // 将预览图层添加到视图中
            view.layer.addSublayer(previewLayer)
            
            // 开始捕捉会话
            captureSession.startRunning()
        } catch {
            print("创建输入流时出错:\(error.localizedDescription)")
        }
    }
    
    // 人脸识别回调方法
    func metadataOutput(_ output: AVCaptureMetadataOutput, didOutput metadataObjects: [AVMetadataObject], from connection: AVCaptureConnection) {
        // 处理人脸识别结果
    }
}

上述代码中,我们首先创建了一个AVCaptureSession对象来管理捕捉会话。然后,我们获取了后置摄像头设备,并创建了一个AVCaptureDeviceInput对象将其作为输入流添加到会话中。接下来,我们创建了一个AVCaptureMetadataOutput对象作为输出流,并将其添加到会话中。我们将元数据类型设置为.face,以进行人脸识别。

然后,我们创建了一个AVCaptureVideoPreviewLayer对象作为预览图层,并将其添加到视图的图层中。同时,我们还创建了一个自定义的CALayer对象作为overlayLayer,并将其添加到预览图层的子图层中。在这个示例中,我们将自定义图层的背景颜色设置为红色。

最后,我们通过调用captureSession.startRunning()开始捕捉会话,从而启动摄像头捕捉和人脸识别功能。

请注意,这只是一个简单的示例,您可以根据自己的需求进行修改和扩展。关于AVFoundation和摄像头相关的更多信息,您可以参考腾讯云的相关产品和文档:

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