芯耀
1247
介绍
虽然相机作为捕捉图像的工具已经存在了 150 多年，但智能手机的出现极大地改变了相机的用途，并将其与软件编程集成在一起。如今，相机不再完成“简单”的任务，例如拍摄静态照片或拍摄视频，它们实际上复制了人眼执行的大部分复杂任务。
事实上，计算机视觉中使用的大多数算法和公式都是基于人眼的感知。例如，对 RGB 图像进行灰度化，即通过对 R、B、G 像素值进行平均，将图像的通道减少到 1 个通道，计算公式如下：Gray ← 0.299?R+0.587?G+0.114 ?B。注意：这显然与对R、G、B像素值进行平均不同，如公式所示：Gray←0.33?R+0.33?G+0.33?B。
但为什么？其原因是因为与色度相比，我们的眼睛对亮度/明度更敏感。对图像进行灰度化时使用的实际公式与计算给定像素处的亮度/明度值相同。注意：明度值是 YUV 和 YCrCb 颜色空间中的 Y 值 。
自动对焦是相机的一个有趣的功能。它实际上可以复制我们眼睛的聚焦能力。为了更好地可视化，请在不同平面上描绘两个物体（水瓶和插座），如左图所示。现在将目光集中在水瓶上。不知不觉中你的眼睛模糊了后面的墙壁插座。对墙壁插座重复同样的操作，我们的眼睛会自动模糊水瓶。现在在家中复制类似的设置并打开手机的相机应用程序。通过点击您想要聚焦的区域，相机会自动模糊其他物体，就像我们的眼睛一样。这就是相机自动对焦的神奇之处。如今，相机使用多种算法来聚焦图像。我将重点介绍一种基本的自动对焦算法：基于对比度的自动对焦。
基于对比度的自动对焦如何在高水平上发挥作用？
基于对比度的自动对焦基本上测量不同相机镜头位置的对比度。相机镜头将继续移动，直到达到其定义的具有最大对比度的点。我们可以将对比度定义为图像的清晰度程度。为了更好地可视化，这里是不同相机镜头位置的虚拟图像（比较黑色方块的边缘）：
图2
为了概括对比度，我们可以为每个图像分配 0 到 1 之间的任意对比度值，其中 0 指未聚焦/低对比度图像，1 指聚焦/高对比度图像。
图3
现在，相机循环遍历不同的相机镜头位置，计算图像内的对比度，然后比较并选择具有最高对比度值的相机镜头位置。
我们如何定义对比度？
有许多不同的方法来定义对比度。事实上，算法的复杂度是根据定义对比度的方法来确定的。今天我将介绍一种非常基本的方法，它不需要传感器等额外的硬件。请注意，公司通常会利用手机内置的额外硬件组件来提高算法的复杂性。
为图像分配对比度值的一种基本方法是Canny 边缘检测。事实上，这就是 OpenCV 计算自动对焦的最佳相机镜头位置的方式。对于每个镜头位置，我们绘制图像的边缘并根据边缘的清晰度分配对比度值。例如，以下图像序列显示了执行 Canny 边缘检测算法后的输出：
图4
正如您所看到的，图像的聚焦度越低，边缘就越不清晰。事实上，在为 Canny 边缘检测算法设置默认设置后，您会注意到它无法检测左侧两个逐渐失焦的图像的边缘。显然，通过降低算法的最小阈值，我们将能够看到边缘。但为了自动对焦，我们可以丢弃没有检测到边缘的相机镜头位置。
如果您想进一步探索 OpenCV 的自动对焦算法，请查看他们的代码：源代码链接。
https://github.com/opencv/opencv/blob/master/samples/cpp/autofocus.cpp结论
基于对比度的自动对焦算法需要许多计算 -> L * O（对比度），其中 L 是可能的相机镜头位置的数量，O（对比度）是用于确定图像内对比度的算法的复杂性。在上面的示例中，确定边缘是否锐利的复杂性将需要超过 O(m*n)，其中 m 和 n 是帧的尺寸。由于这种高度复杂性，许多创建相机驱动程序的公司（高通、苹果等）都在研究新的、更有效的方法来确定图像是否聚焦。其他一些常见的算法包括 PDAF、激光等。事实上，作为一个附带实验，您可以通过比较苹果和三星手机（三星手机使用高通芯片组）。
延伸
作为扩展，我决定使用基于机器学习的方法来定义对比度。由于计算每一帧的边缘计算量很大，因此我决定设计一个神经网络，以降低基于对比度的自动对焦算法的复杂性。
由于我对机器学习的理论知识有限，因此我决定尝试前馈神经网络和卷积神经网络。
我首先尝试使用前馈神经网络，因为这更容易实现。我创建了一个 4 层的小型神经网络。在此神经网络中，我为大小为 224 x 224 像素的 3 通道图像添加了一个输入层。然后我继续将维度展平为单一维度，并添加了 1024 个神经元的隐藏层。我决定添加另一个包含 128 个神经元的隐藏层，而不是直接跳到最后一层。最后，我完成了具有 2 个神经元输出层的神经网络，以指示聚焦或未聚焦。
在我开始训练这个前馈神经网络后，我发现模型的验证准确性和损失在每个时期都不再提高。
这促使我尝试使用卷积神经网络 (CNN)，因为它们似乎可以为目标检测提供更好的结果。Keras有许多预训练的 CNN 模型，我选择针对给定的问题微调vgg16模型。我采用了 vgg16 模型的 5 个卷积块，然后添加了全局平均池化层，将维度减少到 1，同时也有效减少了可训练参数的数量。最后，我添加了 2 个神经元的输出层来表示聚焦或不聚焦的置信度。
与前馈神经网络相比，该模型的准确性要好得多，我完成了 25 个 epoch，验证准确性为 0.76，验证损失为 0.49。虽然这些数字并不是很好，但我认为这些数字反映了训练数据的缺乏。我只使用了 1400 张训练图像，并且感觉如果将其增加到大约 6000-7000 张图像，我的准确性将会显着提高。我在图 2 所示的 6 个图像上测试了我的模型。该模型正确地将每个图像标记为聚焦或未聚焦。有关更多信息，请通过此GitHub 链接查看源代码。
https://github.com/sedara0218/camera_autofocus—THE END—
