自动对焦 爬山算法 python实现

自动对焦问题可以看作是在一组焦距值中寻找最佳的焦距值，使得图像清晰度最高。这个问题可以使用爬山算法来解决。

下面是一个简单的自动对焦问题的 Python 实现：

import math
import random

# 定义目标函数：图像清晰度
def target_function(focus):
    return -math.sin(2 * math.pi * focus / 100) - 0.5 * math.sin(4 * math.pi * focus / 100)

# 定义爬山算法
def hill_climbing(start_focus, step_size, max_iter):
    current_focus = start_focus
    current_value = target_function(current_focus)

    for i in range(max_iter):
        # 随机生成新的焦距值
        new_focus = current_focus + random.uniform(-step_size, step_size)
        new_value = target_function(new_focus)

        # 如果新的值更优，则更新当前值
        if new_value > current_value:
            current_focus = new_focus
            current_value = new_value

    return current_focus, current_value

# 运行自动对焦
start_focus = 50
step_size = 2
max_iter = 1000

result_focus, result_value = hill_climbing(start_focus, step_size, max_iter)

print("焦距值 = {:.2f}, 清晰度 = {:.2f}".format(result_focus, result_value))

在这个例子中，我们使用一个简单的函数 `target_function` 作为目标函数，它的输入是焦距值，输出是图像清晰度。然后，我们实现了一个 `hill_climbing` 函数来执行爬山算法。我们设置了起始焦距值 `start_focus`、步长 `step_size` 和最大迭代次数 `max_iter`，然后运行算法并打印结果。

注意，这个例子中的目标函数是一个负数，因为我们要最大化图像清晰度，而爬山算法是一个最大化算法。因此，我们将目标函数的值取负数，以实现最小化目标函数的效果。