Ошибка при использовании обратного вызова Kotlin: pid: 11101, tid: 12001, имя: DefaultDispatch >>> com.home.myapp <<< ⇐ Android

[Anonymous]

Я обнаружил ошибку в своем коде Kotlin при использовании потоков обратного вызова, и мне нужны рекомендации по ее устранению.
У меня есть функция сопрограммы Kotlin InitializeCameraFrameCallback( ), который создает поток обратного вызова, испускающий объекты ByteBuffer при каждом получении кадра камеры.

Код: Выделить всё

CoroutineScope(Dispatchers.IO).launch {
initializeCameraFrameCallback(camera).buffer(2, BufferOverflow.DROP_OLDEST)
.collect {
if (SettingsScreen.ImageClassificationButton.isON) {
initiateImageClassificationProcess(it)
}
}
}

initializeCameraFrameCallback:

Код: Выделить всё

private fun initializeCameraFrameCallback(camera: UVCCamera): Flow = callbackFlow {
try {
camera.setFrameCallback(
{ frame ->
//Sending each frame to a usbVideoSourceListener to display the live feed on a View.
usbVideoSourceListener?.onNewFrame(
VideoSourceListener.FrameHolder.ByteBufferHolder(frame),
ImageFormat.RGBA,
CAMERA_FRAME_SIZE
)
//trySending a frame to our collector.
trySend(frame)
},
UVCCamera.PIXEL_FORMAT_RGBX
)
} catch (e:Exception) {}

awaitClose { channel.close() }
}

initiateImageClassificationProcess() содержит несколько функций, основная функция которых — ConvertByteBufferToImage:

Код: Выделить всё

private fun convertByteBufferToImage(frameBuffer: ByteBuffer): Bitmap {
var frameBitmap = Bitmap.createBitmap(1024, 576, Bitmap.Config.ARGB_8888)
frameBuffer?.rewind()
frameBitmap.copyPixelsFromBuffer(frameBuffer)
...........  Passes the frameBitmap to a tensorflow lite model.
}

Дополнительные журналы ошибок:

Код: Выделить всё

crash_dump64                         A        #09 pc 000000000000dea8  /data/data/com.home.myapp/code_cache/.overlay/base.apk/classes5.dex (com.home.myapp.ImageClassification.convertByteBufferToImage+0)
crash_dump64                         A        #14 pc 000000000000df34  /data/data/com.home.myapp/code_cache/.overlay/base.apk/classes5.dex (com.home.myapp.ImageClassification.getFloodPredictions+0)
crash_dump64                         A        #19 pc 000000000000bbc8  /data/data/com.home.myapp/code_cache/.overlay/base.apk/classes5.dex (com.home.myapp.MainActivity.initiateImageClassificationProcess+0)
crash_dump64                         A        #24 pc 000000000000aed8  /data/data/com.home.myapp/code_cache/.overlay/base.apk/classes5.dex (com.home.myapp.MainActivity.access$initiateImageClassificationProcess+0)
crash_dump64                         A        #29 pc 0000000000009d64  /data/data/com.home.myapp/code_cache/.overlay/base.apk/classes5.dex (com.home.myapp.MainActivity$initiateFrameCallback$1$invokeSuspend$$inlined$collect$1.emit+0)
crash_dump64                         A        #34 pc 000000000176e6c0  /data/app/~~oHGntbsyp2gKiSlnNgiXjg==/com.home.myapp-n5oxScVgaYw3agwVG_eADg==/oat/arm64/base.vdex (kotlinx.coroutines.flow.FlowKt__ChannelsKt.emitAllImpl$FlowKt__ChannelsKt+0)
crash_dump64                         A        #39 pc 000000000176e674  /data/app/~~oHGntbsyp2gKiSlnNgiXjg==/com.home.myapp-n5oxScVgaYw3agwVG_eADg==/oat/arm64/base.vdex (kotlinx.coroutines.flow.FlowKt__ChannelsKt.access$emitAllImpl$FlowKt__ChannelsKt+0)
crash_dump64                         A        #44 pc 000000000176e624  /data/app/~~oHGntbsyp2gKiSlnNgiXjg==/com.home.myapp-n5oxScVgaYw3agwVG_eADg==/oat/arm64/base.vdex (kotlinx.coroutines.flow.FlowKt__ChannelsKt$emitAllImpl$1.invokeSuspend+0)
crash_dump64                         A        #54 pc 000000000178d7a0  /data/app/~~oHGntbsyp2gKiSlnNgiXjg==/com.home.myapp-n5oxScVgaYw3agwVG_eADg==/oat/arm64/base.vdex (kotlinx.coroutines.scheduling.CoroutineScheduler.runSafely+0)
crash_dump64                         A        #59 pc 000000000178c484  /data/app/~~oHGntbsyp2gKiSlnNgiXjg==/com.home.myapp-n5oxScVgaYw3agwVG_eADg==/oat/arm64/base.vdex (kotlinx.coroutines.scheduling.CoroutineScheduler$Worker.executeTask+0)
crash_dump64                         A        #64 pc 000000000178c59c  /data/app/~~oHGntbsyp2gKiSlnNgiXjg==/com.home.myapp-n5oxScVgaYw3agwVG_eADg==/oat/arm64/base.vdex (kotlinx.coroutines.scheduling.CoroutineScheduler$Worker.runWorker+0)
crash_dump64                         A        #69 pc 000000000178c584  /data/app/~~oHGntbsyp2gKiSlnNgiXjg==/com.home.myapp-n5oxScVgaYw3agwVG_eADg==/oat/arm64/base.vdex (kotlinx.coroutines.scheduling.CoroutineScheduler$Worker.run+0)

Я попробовал добавить емкость буфера 2 и onBufferOverflow.DROP_LATEST, чтобы удалить самый старый кадр всякий раз, когда от метода обратного вызова поступает новый кадр, но сбой все равно происходит.
Другой метод, который я пробовал, - это брать 1 из 5 кадров из setFrameCallback(), т.е. сохраняя подсчет кадров, и когдаframeCount%5==0, отправьте кадр в метод инициализацииImageClassificationProcess().
При использовании этого метода сбоев не наблюдается.
Примечание: Функция setFrameCallback() создает около 10–12 кадров в секунду.

Подробнее здесь: https://stackoverflow.com/questions/784 ... faultdispa