Auto-focus-assistant

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Auto-focus-assistant

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this is an experiment using a depth camera to control a stepping motor, aiming to drive the focus ring and achieve auto focus.

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# Auto Focus Assistant

## 基于目标检测和立体视觉的辅助对焦系统

#### This project provides automatic and semi-automatic focusing assistance for various cameras by using depth cameras and artificial intelligence algorithms.

#### 该项目通过使用深度相机和人工智能算法，为各种相机提供自动及半自动对焦辅助功能.

### **preface/前言**

- ***本项目基于GPL3.0协议开源，请按照协议要求使用本项目***
- 代码主要内容包括：  
 - 英特尔RealSense相机数据读取和参数设置
 - 铁头原力N马达和手柄通信协议解析
 - 多种目标检测网络部署   
 - 简易追踪逻辑和模式切换
 - 便于拓展的代码框架搭建
 - 基于拉格朗日插值的对焦曲线计算
 - 支持多镜头(默认5支，可自行按需添加)的校准和数据写入
 - 简易对焦UI绘制 
 
- **由于个人原因（包括资金因素、研究兴趣&拍摄内容的改变等等），后续可能无法继续推进该项目**
- **但我也会继续在影视相关的领域做一些探索，敬请期待**
- **希望对民用影视工业化和智能化发展起到一点小小的帮助**

### **project introduction/项目介绍**   
#### 英文版项目介绍，截取自个人作品集（对比部分可能不严谨哈各位轻喷谢谢）
![5](https://github.com/alexlai2860/Auto-focus-assistant/assets/71208694/b766791b-7a17-43dc-b47d-e891f787f9be)
![6](https://github.com/alexlai2860/Auto-focus-assistant/assets/71208694/b9f0e13f-10d6-4984-8c4b-ce46924f2e43)

### **background/研究背景**
近年来，随着个人Vlog和短视频的兴起，视频拍摄的门槛越来越低，用户对于摄影机性能的要求也越来越高 
 对于个人用户或小团队用户而言，摄影机性能主要体现在两个方向: **画质和易用性** 
 前者在此处不作详细展开，后者主要包括：体积重量、人体工学、对焦性能和防抖性能等。 
 其中， **自动对焦系统** 是极为重要的一部分，而各厂家由于技术路线或专利的限制，对焦性能参差不齐 
 对于canon和sony的摄影机，他们往往有着丰富的对焦选择和稳定的对焦性能，得到了大量用户的认可 
 而对于来自Panasonic和blackmagic design的摄影机，他们有着出色的画质但缺乏可靠的自动对焦系统 
 在当下的影像市场上，有很多画质优秀的影像设备由于易用性不佳，而导致了大量用户的流失 
* #### 本项目旨在改善摄影机的自动对焦性能，基于目标检测和追踪，实现自动或半自动对焦

### **principle/主要原理**
- 本项目属于主动式对焦系统 
 基于结构光立体视觉技术，通过深度相机获取深度图和彩色图，并将二者进行匹配 
 通过计算机视觉技术检测并追踪图像中的目标，包括人脸、人体和其他物体，并实时读取目标的距离 
 通过距离-电机位置映射函数，驱动电机带动对焦环至目标位置，完成对焦动作

### **hardware structure/硬件系统结构**
+ #### range finder/测距仪 
 + 用于测量目标与相机的距离，常用的测距仪包括深度相机和各类激光雷达
 + 本项目所使用的测距仪是两款深度相机：奥比中光AstraPro 和 英特尔Realsense D415(兼容435/455/457，未来可能部分兼容D430)
 + 前者的原理的单目红外结构光测距，在室内表现优异，有效距离8m；后者为双目结构光，在室内外均可使用，理论有效距离>10m
 + 由于个人精力有限，大部分工作将基于Realsense相机开发，不能保证对AstraPro提供持续的兼容（V2.0版本已经停止对AstraPro的支持）
 + RealSense D415 如图所示：![image](https://github.com/alexlai2860/Auto-focus-assistant/assets/71208694/800abcc2-f151-491b-81c0-6c3e389665b5)

+ #### processor/处理器 
 + 用于处理从测距仪得到的数据，常用的视觉处理平台有英伟达的NX系列、树梅派等平台和以NUC为代表的小型电脑
 + 综合考虑成本、体积重量和集成化，本方案所采用的处理器之一为英特尔的Computer Stick(电脑棒)，它采用X86架构，能够方便地进行程序开发和运行
 + 另一套方案是本项目当前采取的方案：即采用分布式方案，将算力平台和相机分离，以牺牲集成度的方式大幅降低了成本和重量，并且不需要妥协性能
 + 本项目(V2.0)版本测试平台为Yoga14s笔记本(4800u)，强制默频低功耗运行以降低发热；建议实际使用中替换为性能相近的NUC或迷你主机
 + 更新：本项目最终版本已将平台更换为英特尔N100处理器，实测在默认状态下可以跑满30fps，能够满足性能需求
 + 更新：已经有老哥将本项目移植至树莓派运行（地址:https://github.com/ArnoldHuang2017/AutoFocus）；个人认为最优的解决方案是使用RK3588等廉价且有高算力的平台作为处理器
 + N100处理器规格如图所示：![image](https://github.com/alexlai2860/Auto-focus-assistant/assets/71208694/da9dc753-2622-4c14-bf3e-feae9e97989a)

+ #### actuator/执行器 
 + 执行器是直接驱动镜头进行对焦的组件，一般分为内置的对焦马达和外置的跟焦电机
 + V1.0版本所使用的执行器为外置42闭环步进电机，后续可能会更换为28步进电机或无刷电机(V2.0版本中更新为铁头公司的原力N跟焦马达)
 + 同时，基于ESP32进行蓝牙连接部分相机（如BMPCC和ZCAM）的研发也在进行，便于驱动内置马达的自动镜头
 + 铁头原力N马达如图所示：![image](https://github.com/alexlai2860/Auto-focus-assistant/assets/71208694/2b42a9e3-318f-497f-9ff1-7927423a09d5)

+ #### controller/控制器 
 + 控制器用于实现“手自一体”的自动对焦模式选择和功能切换 
 + Tilta铁头公司是一家专业制作相机配件的器材供应商，他们于2018年底推出了原力N(NucleusN)电动跟焦系统 
 这套系统在这几年间不断更新壮大，提供了跟焦马达、跟焦手柄和蓝牙跟焦手轮等一系列解决方案 
 本项目也采用了铁头公司的原力N系统，主要针对其跟焦马达和跟焦手柄进行研发 
 + 在本项目中，通过逆向功能还原其通信协议，原力N系统的跟焦手柄被改造为控制手柄 
 本项目对按键和滚轮等功能进行了重映射，具体的使用方法见后文“控制逻辑”部分 
 除此之外，该手柄还承担给执行器电机供电的功能 
 + 铁头原力N手柄如图所示：
 + ![image](https://github.com/alexlai2860/Auto-focus-assistant/assets/71208694/12c825e1-4ce6-4bb3-9c1a-cd6a5a877f6f)
 + 控制器接线如图所示（单片机端换成USB转串口模块即可）：
 + ![image](https://github.com/alexlai2860/Auto-focus-assistant/assets/71208694/8b207e3b-c33f-4314-b58f-fe4231780c8e)

+ #### monitor/监视器 
 + 监视器是监控对焦模式和状态、展示对焦波形图的关键部件
 + 本项目从v2.0版本开始加入了监视器，兼容任意摄影监视器(有hdmi输入即可)
 + 本项目目前采用opencv自带的窗口显示函数进行画面输出，暂未搭建完善的图形界面，因此也不支持触摸操控
 + 示意UI如下（仅为测试Demo，用于分析和排查bug，很丑很混乱，但**又不是不能用**）：![2023-05-28 11-09-34 的屏幕截图](https://github.com/alexlai2860/Auto-focus-assistant/assets/71208694/b78c331e-2f34-4804-ba9d-42677bfb7ade)
 + 摄影机实际画面如下：![still-1_1 6 1](https://github.com/alexlai2860/Auto-focus-assistant/assets/71208694/85e95b07-0978-4f62-b2aa-433bb5753610)

+ 示意UI说明：
        + 左下角19指的是实时对焦帧率，数值一般在20-25fps(4800u低功耗模式)，取决于处理器性能设定，此处略低是因为开了录屏
        + 左上角的 target-pos 指电机位置（0-9999,除以10即为电机显示屏上的数字）
        + pose 是原力N手柄编码器（滚轮）的值 2570指的是现在手柄指示位置在2.57m tracking指正在追踪目标
            + 注意，如果需要切换追踪的目标（比如切换到远处的一个人），可以转动手柄滚轮，将pose数值调大(远距离)或调小(近距离)，此时系统将解除追踪锁定，会对焦至距离pose指示值最近的目标上
        + 中间上方 drop-count 指的是当前目标丢失帧数(即从当前目标无法检测到开始计算帧数)，默认设定大于8会切换目标，短暂的丢帧不会导致抽搐
        + case-1 指的是模式1，忘记是啥了，貌似是点对焦和区域对焦的切换？请自行测试，应该不用管
        + com:-5 指的是串口通信指令编号，用于测试通信，也不用管
        + AF AI-MODE 指的是系统工作在自动对焦模式下，启用AI目标检测，自动检测人脸进行对焦；这是最常用的模式，但也是抽搐风险最高的模式
        + 此外，系统还提供了MF模式和AF CENTER-MODE，MF下可以使用手柄滚轮进行手动对焦，用波形图辅助；CENTER-MODE则是对焦ROI区域中最近的物体(可在参数文件中修改ROI大小)
        + 中间灰色的框是AI识别框，当面部在框内时可以识别并对焦，框的大小同样可以在参数文件中调整
        + 红色框是人体识别框，1575是人物对焦距离(mm)，优先选择人物眼部距离进行对焦
        + 监视器画面右侧展示对焦波形图，波形图中用红线展示展示手柄滚轮编码器位置，用绿线展示电机实时对焦位置，曲线则为深度映射图(俯视图)

### **software structure/代码文件结构**

+ ***controller/控制器***                                               
 + **main**                     
 + main函数：程序入口      
 + **controller/控制器**                    
 + 控制程序运行,负责切换校准模式和对焦模式                                                            
 + **SubController/子控制器**
 + 以下两个控制器的基类，未来可能兼容更多的模式                      
 + **CalController/校准模式控制器**      
 + 在校准（例如新增镜头）模式下，调用控制各个modules      
 + **FocusController/对焦模式控制器** 
 + 在对焦（常规工作）模式下，调用控制各个modules

+ ***modules/核心模块:分为以下子模块***  
+ **calibrator/校准器**  
 + 负责对镜头进行校准，建立查找表并写入lens_param.yml
+ **detector/识别器**       
 + 负责识别目标
 + FaceDetector:基于卷积神经网络(Yunet)的面部识别，已部署 
 + FaceDetectorLight:基于SCRFD的面部识别，已部署 
 + ObjectDetector:基于YOLOv5s的目标检测网络，已部署但无法实时检测，暂时搁置 
 + ObjectDetectorLight:基于YOLO_fastestV2的目标检测网络，已部署 
+ **dis/距离获取器**                                                   
 + 负责距离的解算和滤波
+ **motor/电机驱动器**
 + 负责与电机间通信
 + 第一代AF_assistant:基于42闭环步进电机
 + 第二代AF_assistant:基于铁头NucleusN电机
+ **reader/读取器**
 + 负责从深度相机读取彩色视频流和深度信息流
 + 第一代AF_assistant:基于奥比中光相机
 + 第二代AF_assistant:基于Realsense相机

+ ***serial/通信器***
 + 用于和电机/相机/单片机等进行串口通信，目前仅支持电机通信
 + Data类为总协议，分为以下子通信协议：
 + TransferData: 程序内部传递数据汇总
 + SendData1/2/3/4/5/6: 程序向电机发送的指令
 + 1~4分别对应步进电机的触发指令、读取指令、修改指令、运动指令
 + 5~6分别对应NucleusN电机的运动指令、校准指令
 + Read: 
 + 对于步进电机:程序从步进电机读取当前脉冲值
 + 对于NucleusN:程序从手柄读取数据

+ ***onnx***    
 + 存放各种模型文件，包括不同精度的版本，可以根据平台性能自行选择使用

+ ***param/参数文件***                
 + 用于注入参数，目前分为以下两类参数：
 + param：普通参数，为定值，运行前可以调整   
 + lens_param: 镜头标定参数，储存各个镜头的查找表数据，运行时可能改变（如校准/新建镜头）

### **user instruction/使用方法**
#### install dependent lib/安装依赖库
+ OpenCV 4.5.4或更新版本(推荐4.6.0及以上) 
+ Realsense SDK 2.0
+ ONNX runtime 1.13.1或更新版本(推荐1.15.1及以上)

#### run/运行程序 
+ 编译代码
(在项目文件夹下) 
```
mkdir build
cd build
cmake ..
make -j4
```

+ 执行程序
若编译成功，则可以进一步执行程序 
```
./AF_assistant
```
运行程序后，会提示是否找到原力N 
如果出现以下提示: 
```
找不到原力N
```
请检查接线，并重新启动程序 
若能够找到原力N，则可以进一步选择是否执行自动校准(换镜头后必须校准，其他随意) 
```
即将执行自动校准,输入1确认,输入2跳过:
```
(理论上可以支持无限位镜头手动校准，后续有空就加) 
校准完成或跳过后，可以选择镜头型号（1～5）,如果需要新增镜头，则按0 
```
请输入镜头编号(1/2/3/4/5) 若新建镜头请按0 回车确认
```
以直接执行对焦功能为例，输入镜头编号(如2),回车即系统开始运行 
**注意** 如果需要开机自启动，可以在.yml文件中设置好上述参数，即可直接运行，但切换镜头需要重新更改配置文件

#### auto start/设置开机自启动 
由于本项目需要用到imshow，所以开机自启动的设置会略为复杂，也希望有大佬提出改进建议 
若采用传统的systemd去启动程序，由于imshow的存在会报错 
故本项目自启动思路如下:将项目做成快捷方式，再用系统自带的开机自启动去启动快捷方式 
操作步骤如下 
+ 在 /usr/local/下创建一个文件夹，名为af-assistant
+ 进入该文件夹，在文件夹内部创建两个.sh文件，分别命名为af-start.sh和gtk-launch.sh(权限问题不再赘述)
+ 前者用于进入项目文件夹并启动项目代码，后者用于进入快捷方式文件夹并启动快捷方式
+ 前者内容示例如下**(可根据代码位置修改)**
```
#!/bin/bash

cd /home/alex/AF_assistant/auto-focus-assistant/build
./AF_assistant
```
+ 后者内容示例如下
```
#!/bin/bash

cd /usr/share/applications/
gtk-launch af-start.desktop
```
+ 随后进入/usr/share/applications/,在该文件夹下创建文件，名为 af-start.desktop
+ 内容如下:
```
[Desktop Entry]
Version=2.0
Type=Application
Name=AF_assistant
Exec=/usr/local/af-assistant/af_start.sh
Terminal=true
Comment=execute af_start.sh
```
+ 打开文件夹，把这个文件拖到桌面文件夹下，获得桌面图标
+ 将桌面图标设置为可执行文件（右键，允许运行）
+ 最后在终端输入 gnome-session-properties
+ 点击添加add，名称可以随意填写，命令填写gtk-launch.sh的地址(/usr/local/af-assistant/gtk-launch.sh)
+ 注意排查名称是否对应正确

+ 串口相关问题：
+ 驱动问题或异常占用：https://blog.csdn.net/a1058191679/article/details/129111054
+ 权限问题：https://blog.csdn.net/Android_WPF/article/details/120892617

#### power limit/功率限制 
**注意**：不一定需要进行功率限制(如intel N100平台)，请综合考虑平台功耗和性能 
操作步骤如下           
+ 在/usr/local/下创建一个文件夹，名为powerlimit
+ 进入该文件夹，创建名为powersave-mode的.sh文件
+ 文件内容如下(需要对应具体线程数量进行修改!)(以下以8c16t的4800U处理器为例):
```
#!/bin/sh

cpufreq-set -g powersave -c 0
cpufreq-set -g powersave -c 1
cpufreq-set -g powersave -c 2
cpufreq-set -g powersave -c 3
cpufreq-set -g powersave -c 4
cpufreq-set -g powersave -c 5
cpufreq-set -g powersave -c 6
cpufreq-set -g powersave -c 7
cpufreq-set -g powersave -c 8
cpufreq-set -g powersave -c 9
cpufreq-set -g powersave -c 10
cpufreq-set -g powersave -c 11
cpufreq-set -g powersave -c 12
cpufreq-set -g powersave -c 13
cpufreq-set -g powersave -c 14
cpufreq-set -g powersave -c 15

exit 0
```
自启动方面: 
+ 方便起见，可以直接在上述的af-start.desktop中进行修改
+ 在文件开头加入以下两行内容即可（修改为用户密码）
```
cd /usr/local/powerlimit/
echo "你的密码"|sudo -S ./powersave-mode.sh
```

#### control logic/控制逻辑 
+ NucleusN手柄控制逻辑 & 决策器控制逻辑           
+ **注意:该部分的描述可能存在和实际代码不一致的情况，以代码功能为准**
按键重映射逻辑如下: 
+ 开机和关机   
单击开机键开机，长按开机键关机(未改变原始设定) 
+ 总模式切换
总模式切换可以在开机后单按REC键(同开机键)实现，同时手柄指示灯颜色改变 
总体分为两大模式：自动对焦(绿灯，AF)和手动对焦(红灯，MF) 
注意，当模式由自动对焦切换至手动对焦时，默认为锁定状态(很重要，用于规避临时障碍物) 
只有手动转动滚轮，才能进入全手动模式 
+ 自动对焦
 + 滚轮:用于目标切换 
 滚轮用于实时选择不同的目标 
 选择逻辑如下: 
 滚轮对应编码器数值0-9999，通过非线性重映射到实际距离 
 通过滚动滚轮可以切换远近目标 
 当滚轮放在最左端，默认对焦最近的目标，且不进行追踪 
 当滚轮放在最右端，默认对焦至背景(暂时未实现) 
 + CAL按键:用于自动对焦下模式选择 
 CAL按键可以切换自动对焦模式，按下按键用于循环切换两种模式 
 基于神经网络的人体&人脸混合智能对焦 
 中心点对焦/中心区域对焦 
 未来将开放更多的物体识别模式        
 + 最新的一次更新中，加入了在中心区域对焦模式下，用滚轮改变对焦框大小的功能 
 可以针对不同大小和距离的目标进行有效调整 
+ 手动对焦
 + 滚轮:用途和直接驱动原力N电机一致 
 + CAL按键:用于默认模式和0-10m重映射模式切换 
 默认模式即将编码器0-9999线性映射至电机读数的0-999 
 0-10m重映射模式即缩小编码器的映射范围至0-10m，搭配示波器使用最佳，手感更好 
 另外：默认模式（原始设定）可能有BUG（因为还没有写逆拉格朗日插值的函数），所以建议使用0-10m重映射 
+ 附加功能: 
 + 自动对焦/手动对焦下长按CAL按键:暂停系统运行，低功耗模式 
 + 之后按下REC按键:解除暂停，系统恢复运行 
+ 其他: 
 + 可能有部分描述与实际代码不符合，存在部分功能的删减和增添，具体功能以实际测试运行为准

### **test platform/测试平台**
- CPU: AMD ryzen7 4800u
- 系统: ubuntu 20.04
- 电池容量: 损耗后剩余46wh
- 测试环境: 关闭wifi和蓝牙，内屏最低亮度，视野内持续追踪单一目标，所有核心限制在最低频率（1.4Ghz）
- 测试结果: cpu核心平均占用约为40%，内存平均占用3.15G(空闲时为3.05G)
 平均帧率维持在17fps上下，较为流畅
 续航时间(99% - 5%)约为2h20min(推算，可能会有浮动)
 以此类推，采用95wh希铁外接电池或99whV口电池可以供电4.5-5h
 采用77wh的F970电池或75wh的希铁外接电池可以供电3.5-4h 
**更新**： 
- CPU: Intel N100                 
- 希铁: ubuntu 23.04
- 功率：默认状态，不开启性能模式
- 测试环境：默认状态，保持wifi和蓝牙开启，不对核心频率进行限制
- 测试结果：
 - 采用12v typec供电，功率约为20-25w，性能跑满30fps
 - N100理论TDP为6w，牺牲一定性能可以进一步降低功耗
 - 若进入BIOS对处理器pl1和pl2进行进一步调整，并选用功耗更低的硬盘，有望将功耗控制在15w以内，待后续验证
 - 个人认为这是目前X86平台的极限了，但即使以15w功耗计算，依然无法做到机身即插即用（但可以通过铁头手柄12v输出供电）

### **BOM/物料清单**
+ #### essential components/必备部件
    - **摄影配件**
        - 铁头 原力N电机 / Tilta NucleusN motor
        - 15mm 碳纤维导管 / 15mm carbon fiber tube
        - 15mm 单孔管夹 / 15mm pipe clamp
        - 摄影多孔芝士板 / photography cheese plate
        - 1/4 螺丝 / 1/4 screw

- **其他配件**
        - 英特尔 D415/D435深度相机 / Intel Realsense D415/D435 depth camera
        - MSCF 滑移支架(固定相机) / MSCF drift support (camera support)
        - cforce拓展坞 / cforce typec dock
        - 相机信号线(usb3.0 typec-a) / camera cable (usb3.0 typec-a)
        - 定制控制手柄信号线 / DIY control handunit cable
        - 全功能typec 主机通信线(长) / USB4 typec (long)
        - 3M 双面胶 / 3M double-side tape

+ #### optional components/选配部件
    - **摄影配件**
        - HDMI 监视器 / HDMI monitor
        - 监视器支架 / monitor support
        - HDMI 公对公线 / HDMI cable
        - 铁头原力N 跟焦手柄 / Tilta NucleusN hand unit
        - 控制手柄连接件 / hand unit adapter

+ #### cost calculation/成本核算   
 - 组建全新设备成本过高，此处**若无特殊标注，则以2023年8月的闲鱼二手价格**进行计算 
 - 必备配件包括：英特尔D415/435深度相机（700r），原力N电机（300r），N100小电脑（全新，900r），连接线和固定件若干（全新，200r）
 - 故**基础成本约为：2100r**
 - 建议选装配件包括：原力N跟焦手柄（500r）、HDMI监视器（500r起）
 - 故**完整成本约为：3100r**
 - 若全部选用全新配件进行组装，则深度相机约为1300r，跟焦手柄约为1100r
 - 故**全新成本约为：4300r**

### **Others/其他**  
+ #### 关于当前方案的缺陷/可改进的方向                            
 + **功耗**      
 + 正如前面所提到的，目前的算法都基于X86平台，功耗控制难度较大；即使极致压缩后也需要15w左右的功耗，远大于常规微单录制时的功耗
 + 在X86平台压缩功耗后，建议将推理部分用openvino代替opencv和onnxruntime，以获得最高的性能
 + 另一个可能的方案是将算法移植到arm平台，尤其是具有强大npu的arm平台，如英伟达的jetson系列和瑞芯微rk3588等平台，理论上可以降低功耗并使用npu进行推理

+ **易用性**
 + 由于本人能力有限，没有给项目编写QT界面，建议在后续研发中完善人机交互体验，使用触摸屏进行交互
 + 同时也可以通过蓝牙和wifi进行交互和更改参数，希望后续进一步研发

+ **硬件性能**
    + 受realsense RGB传感器性能限制，在弱光环境下使用噪点较多，对目标检测会带来一定的干扰
    + 受realsense传感器焦段限制，无法跟随相机进行变焦，远距离物体识别难度较大
    + 软件上的解决方案就是训练并部署更高效的检测模型，建议尝试使用人体姿态检测
    + 硬件上可能可以换用更好的rgb摄像头，并进行匹配，但较为繁琐，不推荐

+ #### 后记 2023.10.21
+ 从去年十一月初步在深度相机上实现人脸检测开始，本项目持续了将近一年，绝大多数工作为我个人自掏腰包完成，希望各位能理解包容项目中的dirty code和可能存在的bug；很遗憾，虽然本项目已经实现了我曾经设想的各种功能（甚至可以说是超出预期），但受限于人机交互界面的缺失，本项目还是不具备实用性；有相关设备的爱好者可以根据使用指南进行测试，没有的话就不建议贸然尝试了，成本还是不低的。
+ 本项目至此就基本完结啦，由于研究兴趣的转移和资金的限制，在未来可能不会继续更新，也可能会更新一些模型文件给各位部署；另外，作为一个学生兼摄影爱好者，我也会继续做一些有趣的、有用的项目，希望各位继续关注。

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