CN103369248A - 一种闭眼后睁开的拍照方法 - Google Patents
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Abstract
本发明涉及一种闭眼后睁开的拍照方法，通过对捕获的数据进行人脸识别及对眼睛进行检测定位，并通过对眼睛周围进行阀值统计以判断是否闭过眼或睁开眼，以确认是否适合拍照，并且仅在符合闭过眼并重新张开眼睛的条件下进一步判断眼睛张开幅度，才开始调用硬件进行数据捕获，完成拍照功能，使得拍摄的照片不会存在闭眼问题，同时不会存在眼睛无光泽的问题，使得照片效果更好。
Description
技术领域
本发明涉及一种拍照方法，特别是一种基于人脸识别的闭眼后睁开的拍照方法。
背景技术
当前，自拍已经成为年轻一代的一种需求，传统的自拍主要都是需要用户用手去按某个拍照按钮才可以触发拍照，这种方式很不方便，因为我们去按按钮的时候会引发相机与手机的震动，导致拍照出来的照片模糊。
已有一些专利文献披露通过脸部识别来实现自动拍照的方法，例如中国专利申请CN1642233A公开了一种可选择最佳拍照时机的数码相机，通过判断是否眨眼、开口来选择确定拍摄时机；中国专利申请CN102007499A公开了一种通过检测脸部表情如微笑、皱眉等来控制采集相机采集人的图像的方法。中国专利申请CN102006407A公开了一种防眨眼拍摄系统和方法，通过比较眨眼频率和快门频率来判断是否进行拍摄。中国专利申请CN101427266A公开了一种选择性地取消数字图像资格的方法，提出分析眼睛图区,如果是在眨眼,在该眼睛正结束眨眼时,该景物被取消作为被处理的永久图像的候选者的资格。这些现有技术有一个共同点，它们都是通过检测人的脸部是否处在适合拍摄的状态，来决定是否进行拍摄。但是，检测人的脸部是否处在和颜悦色的状态并非是一件容易的事情，它不仅算法复杂而且误识别率很高，而且使得我们在自拍时无法做一些好玩的表情动作，例如：嘟嘴、皱眉等，这样的话，按照现有技术而言是无法进行拍摄的。
另外，中国专利申请CN102946516A公开了移动终端检测眨眼动作实现自拍的方法及移动终端，提出了通过眨眼来实现自拍功能，但是它是在判断眨眼后的0.2秒～5秒才启动拍照，由于延迟拍照的时间是预设的，即是固定的，当我们刚好在延迟拍照时闭眼或者眼睛张开的幅度不大时，就会出现闭眼或者眼睛无光泽，从而导致拍照出来的照片质量不好。而且由于眨眼的速度够快，有时候我们无法完全捕获到，导致需要多次眨眼才能够实现自拍。
发明内容
本发明为解决上述问题，提供了一种闭眼后睁开的拍照方法，其不仅可以实现自动拍照，而且不会出现闭眼或者眼睛无光泽的情况，保证了照片质量。
为实现上述目的，本发明采用的技术方案为：
一种闭眼后睁开的拍照方法，其特征在于，包括以下步骤：
步骤1.对预览数据进行捕获；
步骤2.对捕获到的数据进行人脸识别；如果识别到人脸，则进入步骤3，否则跳转至步骤1；
步骤3.对眼睛检测与定位；
步骤4.对眼睛周围进行阀值统计；
步骤5.根据上述阀值统计进行分析，如果闭过眼了，则进入步骤6，否则跳转至步骤1；
步骤6.判断眼睛是否睁开，如果是，则进入步骤7，否则跳转至步骤1；
步骤7.调用系统进行自动拍照。
优选的，所述步骤3是指基于眼睛的中心点P（x,y）为中心并根据下述公式得到眼睛的周圆半径：
r=min(w,h)/k；
其中,r为眼睛的圆的半径，w为人脸识别中获取的人脸的宽，h为人脸识别中获取的人脸的高，常数k的取值范围为25～40，min函数是取w或h的最小值。
优选的，所述常数k值为32。
优选的，所述步骤4进一步包括以下步骤：
步骤41.计算所述眼睛周圆的每个像素点的灰度值，并进行阈值化处理；
步骤42.统计所述阈值中黑与白的比例。
优选的，所述步骤41中计算每个像素点的灰度值的计算公式如下：
GRAY=(RED*306+GREEN*601+BLUE*117+512)/1024；
或者
GRAY=0.299*RED+0.587*GREEN+0.114*BLUE；
其中，GRAY为当前像素点的灰度值；RED、GREEN、BLUE分别为当前像素点的红、绿、蓝通道的颜色值。
优选的，所述步骤41中的阈值化的计算公式如下：
Threshold=GRAY>minValue?255:0；
其中，Threshold为计算后的阈值；GRAY为所述的灰度值；minValue的范围为32～64；优选的，所述minValue的值为48。
优选的，所述阈值中黑与白的比例，其中，
黑色比例的计算公式如下：
Probability Black=Threshold Black/Threshold Count；
白色比例的计算公式如下：
1.0-ProbabilityBlack；
其中，Probability Black为黑色的比例；Threshold Black为所述的圆的像素点的阈值为黑色的个数；Threshold Count为所述的圆内像素点的总数。
优选的，所述步骤5中根据黑与白的比例判断是否闭眼，具体为白色比例大于M即表示闭眼，其中M的范围为60%～100%。
优选的，所述步骤6中根据黑与白的比例来判断眼睛张开的幅度，具体为黑色比例大于N即表示眼睛张开的幅度是适合拍照的，其中N的范围为60%～100%。
本发明通过对捕获的数据进行人脸识别及对眼睛进行检测定位，并通过对眼睛周围进行阀值统计以判断是否处于闭眼状态或判断眼睛张开幅度，以确认是否适合拍照，并且仅在符合闭过眼并重新张开眼睛的条件下进一步判断眼睛张开幅度，才开始调用硬件进行数据捕获，完成拍照功能，使得拍摄的照片不会存在闭眼问题，同时不会存在眼睛无光泽的问题，使得照片效果更好。
附图说明
此处所说明的附图用来提供对本发明的进一步理解，构成本发明的一部分，本发明的示意性实施例及其说明用于解释本发明，并不构成对本发明的不当限定。在附图中：
图1为本发明闭眼后睁开的拍照方法的具体流程图。
具体实施方式
为了使本发明所要解决的技术问题、技术方案及有益效果更加清楚、明白，以下结合附图及实施例对本发明进行进一步详细说明。应当理解，此处所描述的具体实施例仅用以解释本发明，并不用于限定本发明。
如图1所示，本发明提供一种闭眼后睁开的拍照方法，包括以下步骤：
10：步骤1.对预览数据进行捕获；
20：步骤2.对捕获到的数据进行人脸识别；如果识别到人脸，则进入步骤3，否则跳转至步骤1；
30：步骤3.对眼睛检测与定位；
40：步骤4.对眼睛周围进行阀值统计；
50：步骤5.根据上述阀值统计进行分析，如果闭过眼了，则进入步骤6，否则跳转至步骤1；
60：步骤6.判断眼睛是否睁开，如果是，则进入步骤7，否则跳转至步骤1；
70：步骤7.调用系统进行自动拍照。
其中，所述步骤4中的阀值统计方法如下：
步骤41.计算所述眼睛的圆的每个像素点的灰度值，并进行阈值化处理；
步骤42.统计所述阈值中黑与白的比例；根据黑与白的比例判断是否闭眼，并根据黑与白的比例来判断眼睛张开的幅度以决定是否执行拍照。
本发明闭眼后睁开的拍照方法中涉及以下计算方法：
首先，步骤4中的眼睛周围主要是基于眼睛的中心点P（x,y）为中心并根据下述公式得到眼睛的圆的半径：
r=min(w,h)/k；
其中,r为眼睛的圆的半径，w为步骤2中人脸识别中获取的人脸的宽，h为步骤2中人脸识别中获取的人脸的高，常数k的值的范围为25～40，min函数是取w或h的最小值；优选的，所述常数k值为32。
另外，步骤41中计算每个像素点的灰度值的计算公式如下：
GRAY=(RED*306+GREEN*601+BLUE*117+512)/1024；
或者
GRAY=0.299*RED+0.587*GREEN+0.114*BLUE；
其中，GRAY为当前像素点的灰度值；RED、GREEN、BLUE分别为当前像素点的红、绿、蓝通道的颜色值。
以及，步骤41中的阈值化的计算公式如下：
Threshold=GRAY>minValue?255:0；
其中，Threshold为计算后的阈值；GRAY为所述的灰度值；minValue的范围为32～64；优选的，所述minValue的值为48。
优选的，所述阈值中黑与白的比例，其中，
黑色比例的计算公式如下：
Probability Black=Threshold Black/Threshold Count；
白色比例的计算公式如下：
1.0-ProbabilityBlack；
其中，Probability Black为黑色的比例；Threshold Black为所述的圆的像素点的阈值为黑色的个数；Threshold Count为所述的圆内像素点的总数。
所述步骤5中根据黑与白的比例判断是否闭眼，具体为白色比例大于M即表示闭眼，其中M的范围为60%～100%；特别是，M的优选值为70%。
所述步骤6中根据黑与白的比例来判断眼睛张开的幅度，具体为黑色比例大于N即表示眼睛张开的幅度是适合拍照的，其中N的范围为60%～100%；特别是，N的优选值为70%。
如图1,所示，本发明的详细拍照步骤如下：
10：步骤1.对预览数据进行捕获；
20：步骤2.对捕获到的数据进行人脸识别，判断是否识别到人脸；识别到人脸后获得人脸的宽和高，本实施例中，人脸识别方法采用常规方法，因此不进行赘述；如果识别不到人脸则返回步骤1重新捕获数据；若识别到人脸则进入下一个步骤；
30：步骤3.若识别到人脸，进行眼睛检测与定位；本实施例中，眼睛检测方法采用常规方法，因此不进行赘述；
40：步骤4.对眼睛周围进行阀值统计；首先计算所述眼睛的圆的每个像素点的灰度值，并进行阈值化处理；然后再统计所述阈值中黑与白的比例；
50：步骤5.根据所述阀值中黑与白的比例判断是否闭过眼，白色比例大于M即表示闭眼；若未闭眼，返回步骤1重新捕获数据；若闭眼了，设置状态为闭过眼并进入步骤6；
60：步骤6.进一步根据所述阀值中黑与白的比例来判断眼睛张开的幅度以决定是否执行拍照，黑色比例大于N即表示眼睛张开的幅度是适合拍照的；若未睁眼，返回步骤1重新捕获数据；若睁眼了并状态为闭过眼，并且眼睛张开的幅度适合拍照，进入下一步骤；
70：步骤7.若适合拍照，开始调用硬件进行数据捕获，完成拍照功能；如此，仅在符合闭过眼并重新张开眼睛的条件下进一步判断眼睛张开幅度，使得拍摄的照片不会存在闭眼问题；同时待眼睛张开幅度适合拍照时再进行拍照，不会存在眼睛无光泽的问题，使得照片效果更好。
上述说明示出并描述了本发明的优选实施例，如前，应当理解本发明并非局限于本文所披露的形式，不应看作是对其他实施例的排除，而可用于各种其他组合、修改和环境，并能够在本文发明构想范围内，通过上述教导或相关领域的技术或知识进行改动。而本领域人员所进行的改动和变化不脱离本发明的精神和范围，则都应在本发明所附权利要求的保护范围内。
Claims (10)
1.一种闭眼后睁开的拍照方法，其特征在于，包括以下步骤：
步骤1.对预览数据进行捕获；
步骤2.对捕获到的数据进行人脸识别；如果识别到人脸，则进入步骤3，否则跳转至步骤1；
步骤3.对眼睛检测与定位；
步骤4.对眼睛周围进行阀值统计；
步骤5.根据上述阀值统计进行分析，如果闭过眼了，则进入步骤6，否则跳转至步骤1；
步骤6.判断眼睛是否睁开，如果是，则进入步骤7，否则跳转至步骤1；
步骤7.调用系统进行自动拍照。
2.根据权利要求1所述的闭眼后睁开的拍照方法，其特征在于：所述步骤3是指基于眼睛的中心点P（x,y）为中心并根据下述公式得到眼睛的周圆半径：
r=min(w,h)/k；
其中,r为眼睛的圆的半径，w为人脸识别中获取的人脸的宽，h为人脸识别中获取的人脸的高，常数k的取值范围为25～40，min函数是取w或h的最小值。
3.根据权利要求2所述的闭眼后睁开的拍照方法，其特征在于：所述常数k值为32。
4.根据权利要求2所述的闭眼后睁开的拍照方法，其特征在于：所述步骤4进一步包括以下步骤：
步骤41.计算所述眼睛周圆的每个像素点的灰度值，并进行阈值化处理；
步骤42.统计所述阈值中黑与白的比例。
5.根据权利要求4所述的闭眼后睁开的拍照方法，其特征在于：所述步骤41中计算每个像素点的灰度值的计算公式如下：
GRAY=(RED*306+GREEN*601+BLUE*117+512)/1024；
或者
GRAY=0.299*RED+0.587*GREEN+0.114*BLUE；
其中，GRAY为当前像素点的灰度值；RED、GREEN、BLUE分别为当前像素点的红、绿、蓝通道的颜色值。
6.根据权利要求5所述的闭眼后睁开的拍照方法，其特征在于：所述步骤41中的阈值的计算公式如下：
Threshold=GRAY>minValue?255:0；
其中，Threshold为计算后的阈值；GRAY为所述的灰度值；minValue的范围为32～64。
7.根据权利要求6所述的闭眼后睁开的拍照方法，其特征在于：所述minValue的值为48。
8.根据权利要求4所述的闭眼后睁开的拍照方法，其特征在于：所述阈值中黑与白的比例，其中，
黑色比例的计算公式如下：
Probability Black=Threshold Black/Threshold Count；
白色比例的计算公式如下：
1.0-ProbabilityBlack；
其中，Probability Black为黑色的比例；Threshold Black为所述的圆的像素点的阈值为黑色的个数；Threshold Count为所述的圆内像素点的总数。
9.根据权利要求4所述的闭眼后睁开的拍照方法，其特征在于：所述步骤5中根据黑与白的比例判断是否闭眼，具体为白色比例大于M即表示闭眼，其中M的范围为60%～100%。
10.根据权利要求4所述的闭眼后睁开的拍照方法，其特征在于：所述步骤6中根据黑与白的比例来判断眼睛张开的幅度，具体为黑色比例大于N即表示眼睛张开的幅度是适合拍照的，其中N的范围为60%～100%。
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