python opencv 基于相位差的对焦算法
时间: 2023-08-22 07:31:09 浏览: 123
基于相位差的对焦算法是另一种常用的自动对焦算法。该算法通过对比不同位置的两幅图像的相位差来确定对焦位置。以下是Python实现代码:
```python
import cv2
import numpy as np
def phase_correlation(image1, image2):
fft1 = np.fft.fft2(image1)
fft2 = np.fft.fft2(image2)
cross_power_spectrum = fft1 * fft2.conj()
cross_power_spectrum /= np.abs(cross_power_spectrum)
cross_correlation = np.fft.ifft2(cross_power_spectrum)
shift = np.unravel_index(np.argmax(np.abs(cross_correlation)), cross_correlation.shape)
return shift
cap = cv2.VideoCapture(0)
cap.set(cv2.CAP_PROP_AUTOFOCUS, 0) # 关闭自动对焦
cap.set(cv2.CAP_PROP_FOCUS, 0) # 将对焦距离调整到最小值
while True:
ret, frame = cap.read()
if not ret:
break
gray = cv2.cvtColor(frame, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
cv2.putText(frame, "Focusing...", (50, 50), cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX, 1, (0, 255, 0), 2)
cv2.imshow("frame", frame)
key = cv2.waitKey(1) & 0xFF
if key == ord("q"):
break
if cv2.waitKey(1) & 0xFF == ord(' '):
reference = gray.copy()
cv2.putText(frame, "Reference", (50, 50), cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX, 1, (0, 0, 255), 2)
elif 'reference' in globals():
shift = phase_correlation(reference, gray)
shifted = np.roll(gray, shift[0], axis=0)
shifted = np.roll(shifted, shift[1], axis=1)
cv2.putText(frame, "Shift: ({}, {})".format(shift[1], shift[0]), (50, 50), cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX, 1, (0, 255, 0), 2)
cv2.imshow("shifted", shifted)
else:
cv2.putText(frame, "Press space to set reference image", (50, 50), cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX, 1, (0, 0, 255), 2)
cap.release()
cv2.destroyAllWindows()
```
该代码也会打开摄像头,并关闭自动对焦功能。然后将对焦距离调整到最小值,即最近对焦距离。在实时视频流中,用户按下空格键可以设置参考图像。设置参考图像后,程序会计算当前图像与参考图像之间的相位差,并将其在画面中显示。你可以通过微调对焦距离,使相位差最小,从而完成对焦。
相关推荐
![pdf](https://img-home.csdnimg.cn/images/20210720083512.png)
![pdf](https://img-home.csdnimg.cn/images/20210720083512.png)
![pdf](https://img-home.csdnimg.cn/images/20210720083512.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)