python自动对焦爬山算法实现

下面是一个 Python 自动对焦爬山算法的代码实现：

import numpy as np
import cv2

# 定义目标函数
def objective_function(img, x, y):
    # 截取以 x, y 为中心的 32x32 的图像
    h, w = img.shape[:2]
    x = np.clip(int(x), 16, w - 16)
    y = np.clip(int(y), 16, h - 16)
    patch = img[y-16:y+16, x-16:x+16]
    # 计算图像的方差，作为目标函数值
    return np.var(patch)

# 定义爬山算法
def hill_climbing(objective_function, bounds, img, max_iter):
    # 初始化当前解
    current = [np.mean(bounds[i]) for i in range(len(bounds))]
    # 迭代
    for i in range(max_iter):
        # 计算当前解的目标函数值
        current_cost = objective_function(img, *current)
        # 随机选择一个邻居
        neighbor = [np.clip(np.random.normal(current[i], 5), *bounds[i]) for i in range(len(bounds))]
        # 计算邻居的目标函数值
        neighbor_cost = objective_function(img, *neighbor)
        # 如果邻居的目标函数值更好，则更新当前解
        if neighbor_cost > current_cost:
            current = neighbor
            current_cost = neighbor_cost
    return current

# 测试
img = cv2.imread('test.jpg', cv2.IMREAD_GRAYSCALE)
bounds = [(0, img.shape[1]), (0, img.shape[0])]
best = hill_climbing(objective_function, bounds, img, 100)
print('最优解：', best)

这个实现中，目标函数是图像方差，bounds 是搜索范围，max_iter 是最大迭代次数。hill_climbing 函数接受这些参数，并返回最优解。算法的实现很简单，每次随机选择一个邻居并计算目标函数值，如果邻居的目标函数值更好，则更新当前解。在这个例子中，邻居是以当前解为中心，随机扰动一定的距离得到的。最后返回当前解即可。这个算法可以用于自动对焦，找到图像中最清晰的区域。