本文主要是介绍对焦算法实现总结，希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值，需要的开发者们随着小编来一起学习吧！
简介
本篇主要是对实现对焦算法的总结记录。
对焦模式
常用模式：CAF、TOUCH focus、auto focus。
CAF:1、判断条件：环境亮度变化、陀螺仪之类传感器数据变化2、检测到环境亮度或者传感器数据变化超过一定阀值3、继续检测到环境亮度或者传感器数据变化已经稳定4、触发CAFTouch focus1、点击预览界面时候触发2、点击位置坐标为对焦点，传入对焦算法中。auto focus：1、点击拍照时候触发2、对焦点为预览界面中心。
对焦算法结构
1、获得当前帧图像2、图像清晰度计算3、下一步马达位置计算4、马达驱动驱动马达之后，从新获得新的帧图像，继续清晰度计算，获得信息对焦位置，不断循环，直到找到最高清晰度的马达位置，对焦完成。
常用的清晰度评价算法有：频域函数 :对焦越好、高频部分越多，细节越多，图像越清晰。灰度函数 :对焦越好，和周围相邻灰度点差值越大，边缘越清晰，图像越清晰。信息熵函数:对焦越好，图像包含的信息熵越大，包含信息量更大，图像越清晰。统计学函数:对焦越好，直方图多样性越好，图像越清晰。
常用的搜索算法有：1、函数逼近法2、Fibbonacci搜索法3、爬山搜索算法
对焦算法中，基本都是在不停的做状态机查询，常用的状态有：1、等待对焦触发2、对焦参数更新(如图像分辨率变化或者对焦ROI坐标变化)3、对焦工作中4、对焦状态返回(对焦成功或者失败)
驱动马达
开环马达:以当前主流手机为例，驱动马达移动之后，自测需要50ms左右才能稳定。闭环马达:以当前主流手机为例，驱动马达移动之后，自测需要15ms左右才能稳定。闭环马达对比开环马达优势：稳定速度更快，功耗更小。
时间消耗
1、等待图像稳定2、马达推动3、状态机查询、搜索算法、清晰度评价算法等程序运行。
只要时间消耗在：等待图像稳定。以当前主流手机为例：1、30fps帧率为例，一帧图像为33ms左右。若为开环马达，等待帧数需要为3、4帧。在这上面，每推动一次马达，消耗时间为100ms-133ms左右。若为闭环马达，需要等待2、3帧，每推动一次马达，消耗时间为66ms-100ms左右。
2、马达推动稳定时间(15ms左右 或者 50ms左右)注意:因为马达推动稳定时间和图像帧收集等待时间为并行，所以这两者时间不用叠加。3、程序运行时间(15ms以下)这些程序中，主要是清晰度计算花费时间，但是也不多，自测在几毫秒就。这部分时间和马达驱动时间为串行，需要叠加。和图像帧收集等待时间并行。4、自测普通对焦一次时间消耗大致在600ms-1000ms左右，随着帧率降低，对焦消耗时间越多。以上，对焦时间消耗主要为图像帧稳定上。
快速对焦
常见快速对焦1、激光对焦2、双摄视差对焦3、PdAF对焦这些对焦方式，通过激光、视差、相位差之类方式，直接计算出大致的对焦点，然后再微调，实现对焦。很大程度上减少了对焦搜索范围，大致上可以将对焦时间优化到300ms--500ms左右。另外在快速对焦中，有些算法是直接计算出大致对焦点，没有继续微调对焦，这样对焦时间时间可以在100ms以内或左右。不过对焦效果 和对焦结果一致性会差一些。
注意
1、马达推动之后，需要等待图像稳定之后，才能计算清晰度2、图像清晰度计算算法选择，需要对噪点之类不太敏感3、对焦区域ROI的选择不能太小或者太大，1280X960的区域，可以选择160X160区域4、如果有快速对焦功能，需要判断是否快速对焦成功，如果失败，则需要算法切换回普通对焦模式上，从新对焦。
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