CN106331504B - 拍摄方法及装置 - Google Patents
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Abstract
本公开是关于一种拍摄方法及装置。其中,所述拍摄方法,包括:在接收到一次拍摄指令的情况下,连续拍摄多张待筛选照片,其中,所述多张待筛选照片对应同一拍摄对象;对各所述待筛选照片进行质量评估,得到各所述待筛选照片的质量评估值;确定所述质量评估值满足预设条件的待筛选照片为目标照片。通过本公开的拍摄方法,可以在一次拍摄过程中连续拍摄多张照片,并对各照片进行质量评估和筛选,以得到一张或者多张拍摄效果较好的照片提供给用户,能够提高拍照效果,有效防止质量较差的照片。
Description
技术领域
本公开涉及图像处理技术领域,尤其涉及一种拍摄方法及装置。
背景技术
随着技术的发展,越来越多的终端设备具有拍摄照片的功能,例如智能手机、平板电脑等。在拍摄照片的过程中,终端设备响应接收到拍摄指令,并对应地拍摄一张照片。如果拍摄的照片没有达到预期效果,例如比较模糊,则用户需要重新再进行拍摄。
发明内容
为克服相关技术中存在的问题,本公开提供一种拍摄及装置。
根据本公开实施例的第一方面,提供一种拍摄方法,包括:
在接收到一次拍摄指令的情况下,连续拍摄多张待筛选照片,其中,所述多张待筛选照片对应同一拍摄对象;
对各所述待筛选照片进行质量评估,得到各所述待筛选照片的质量评估值;
确定所述质量评估值满足预设条件的待筛选照片为目标照片。
对于上述方法,在一种可能的实现方式中,对各所述待筛选照片进行质量评估,得到各所述待筛选照片的质量评估值,包括:
根据各所述待筛选照片的清晰度,对各所述待筛选照片进行质量评估,得到各所述待筛选照片的第一质量评估值;
根据各所述待筛选照片中的面部特征参数,对各所述待筛选照片进行质量评估,得到各所述待筛选照片的第二质量评估值;
根据各所述待筛选照片的第一质量评估值和第二质量评估值,得到各所述待筛选照片的质量评估值。
对于上述方法,在一种可能的实现方式中,确定所述质量评估值满足预设条件的待筛选照片为目标照片,包括:
对各所述待筛选照片的质量评估值进行排序;
根据所述排序的结果,从所述多张待筛选照片中选取至少一张照片作为目标照片。
对于上述方法,在一种可能的实现方式中,根据所述排序的结果,从所述多张待筛选照片中选取至少一张照片作为目标照片,包括:
根据所述排序的结果,从所述多张待筛选照片的质量评估值中获取最高值;
将所述最高值与第一阈值进行比较,在所述最高值小于或等于所述第一阈值的情况下,将质量评估值为所述最高值的待筛选照片作为所述目标照片。
对于上述方法,在一种可能的实现方式中,根据所述排序的结果,从所述多张待筛选照片中选取至少一张照片作为目标照片,包括:
根据所述排序的结果,从所述多张待筛选照片的质量评估值中获取最高值;
将所述最高值与第一阈值进行比较,在所述最高值大于所述第一阈值的情况下,删除各所述质量评估值小于所述第一阈值的待筛选照片。
对于上述方法,在一种可能的实现方式中,根据所述排序的结果,从所述多张待筛选照片中选取至少一张照片作为目标照片,还包括:
计算第i张待筛选照片的质量评估值和第i+1张待筛选照片的质量评估值之间的差值,并将所述差值与第二阈值进行比较;
在所述差值小于或等于所述第二阈值的情况下,将i的取值加1后,再重复计算第i张待筛选照片的质量评估值和第i+1张待筛选照片的质量评估值之间的差值,并将所述差值与第二阈值进行比较;以及
在所述差值大于所述第二阈值的情况下,将第1张至所述第i张待筛选照片作为所述目标照片;
其中,所述第1张照片为质量评估值为所述最高值的待筛选照片,i表示对各所述待筛选照片按照所述质量评估值从高到低进行排序后的编号,i为大于或等于1的正整数。
对于上述方法,在一种可能的实现方式中,还包括:
获取预先设定的目标照片的张数阈值;
获取对各所述待筛选照片进行筛选后保留的目标照片的实际张数;
从所述张数阈值和所述实际张数中选取较小的数值作为提供给用户进行筛选的目标照片的最终张数。
根据本公开实施例的第二方面,提供一种拍摄装置,包括:
拍摄模块,用于在接收到一次拍摄指令的情况下,连续拍摄多张待筛选照片,其中,所述多张待筛选照片对应同一拍摄对象;
质量评估模块,用于对各所述待筛选照片进行质量评估,得到各所述待筛选照片的质量评估值;
目标照片确定模块,用于确定所述质量评估值满足预设条件的待筛选照片为目标照片。
对于上述装置,在一种可能的实现方式中,所述质量评估模块包括:
第一评估子模块,用于根据各所述待筛选照片的清晰度,对各所述待筛选照片进行质量评估,得到各所述待筛选照片的第一质量评估值;
第二评估子模块,用于根据各所述待筛选照片中的面部特征参数,对各所述待筛选照片进行质量评估,得到各所述待筛选照片的第二质量评估值;
质量评估值计算子模块,用于根据各所述待筛选照片的第一质量评估值和第二质量评估值,得到各所述待筛选照片的质量评估值。
对于上述装置,在一种可能的实现方式中,所述目标照片确定模块包括:
排序子模块,用于对各所述待筛选照片的质量评估值进行排序;
筛选子模块,用于根据所述排序的结果,从所述多张待筛选照片中选取至少一张照片作为目标照片。
对于上述装置,在一种可能的实现方式中,所述筛选子模块包括:
最高值获取子模块,用于根据所述排序的结果,从所述多张待筛选照片的质量评估值中获取最高值;
第一确定子模块,用于将所述最高值与第一阈值进行比较,在所述最高值小于或等于所述第一阈值的情况下,将质量评估值为所述最高值的待筛选照片作为所述目标照片。
对于上述装置,在一种可能的实现方式中,所述筛选子模块包括:
最高值获取子模块,用于根据所述排序的结果,从所述多张待筛选照片的质量评估值中获取最高值;
删除子模块,用于在所述最高值大于所述第一阈值的情况下,删除各所述质量评估值小于所述第一阈值的待筛选照片。
对于上述装置,在一种可能的实现方式中,所述筛选子模块还包括:
差值计算子模块,用于计算第i张待筛选照片的质量评估值和第i+1张待筛选照片的质量评估值之间的差值,并将所述差值与第二阈值进行比较;
取值变换子模块,用于在所述差值小于或等于所述第二阈值的情况下,将i的取值加1后,再重复计算第i张待筛选照片的质量评估值和第i+1张待筛选照片的质量评估值之间的差值,并将所述差值与第二阈值进行比较;以及
第二确定子模块,用于在所述差值大于所述第二阈值的情况下,将第1张至所述第i张待筛选照片作为所述目标照片;
其中,所述第1张照片为质量评估值为所述最高值的待筛选照片,i表示对各所述待筛选照片按照所述质量评估值从高到低进行排序后的编号,i为大于或等于1的正整数。
对于上述装置,在一种可能的实现方式中,所述装置还包括张数确定模块,所述张数确定模块包括:
第一获取子模块,用于获取预先设定的目标照片的张数阈值;
第二获取子模块,用于获取对各所述待筛选照片进行筛选后保留的目标照片的实际张数;
张数确定子模块,用于从所述张数阈值和所述实际张数中选取较小的数值作为提供给用户进行筛选的目标照片的最终张数。
根据本公开实施例的第三方面,提供一种拍摄装置,包括:
处理器;
用于存储处理器可执行指令的存储器;
其中,所述处理器被配置为:
在接收到一次拍摄指令的情况下,连续拍摄多张待筛选照片,其中,所述多张待筛选照片对应同一拍摄对象;
对各所述待筛选照片进行质量评估,得到各所述待筛选照片的质量评估值;
确定所述质量评估值满足预设条件的待筛选照片为目标照片。
本公开的实施例提供的技术方案可以包括以下有益效果:通过本公开的拍摄方法,可以在一次拍摄过程中连续拍摄多张照片,并对各照片进行质量评估和筛选,以得到一张或者多张拍摄效果较好的照片提供给用户,能够提高拍照效果,有效防止质量较差的照片。
应当理解的是,以上的一般描述和后文的细节描述仅是示例性和解释性的,并不能限制本公开。
附图说明
此处的附图被并入说明书中并构成本说明书的一部分,示出了符合本公开的实施例,并与说明书一起用于解释本公开的原理。
图1是根据一示例性实施例示出的一种拍摄方法的流程图。
图2是根据示例性实施例的一个示例示出的一种拍摄方法中步骤S102的实现流程图。
图3是根据一示例性实施例示出的一种拍摄方法的实现流程图。
图4是根据一示例性实施例示出的一种拍摄方法的实现流程图。
图5是根据一示例性实施例示出的一种拍摄装置的框图。
图6是另根据一示例性实施例示出的一种拍摄装置的框图。
图7是根据一示例性实施例示出的一种用于拍摄的装置800的框图。
具体实施方式
这里将详细地对示例性实施例进行说明,其示例表示在附图中。下面的描述涉及附图时,除非另有表示,不同附图中的相同数字表示相同或相似的要素。以下示例性实施例中所描述的实施方式并不代表与本公开相一致的所有实施方式。相反,它们仅是与如所附权利要求书中所详述的、本公开的一些方面相一致的装置和方法的例子。
图1是根据一示例性实施例示出的一种拍摄方法的流程图。该拍摄方法可以用于智能手机、平板电脑或者电脑等终端设备(Terminal Device),在此不作限定。如图1所示,所述拍摄方法可以包括以下步骤。
在步骤S101中,在接收到一次拍摄指令的情况下,连续拍摄多张待筛选照片,其中,所述多张待筛选照片对应同一拍摄对象。
其中,终端设备连续拍摄待筛选照片的张数可以由拍摄程序设定,也可以由用户自己设定,在此不作限定。此外,本实施例终端设备连续拍摄待筛选照片的张数可以根据设备性能和拍摄场景等灵活设置,例如可以是5张或者8张等,本实施例不限定待筛选照片的具体张数。
作为本实施例的一个示例,用户触发例如手机的拍摄按钮,手机接收到一次拍摄指令,对同一拍摄对象例如用户的某位朋友连续拍摄5张待筛选照片。
在步骤S102中,对各所述待筛选照片进行质量评估,得到各所述待筛选照片的质量评估值。
作为本实施例的一个示例,可以根据各待筛选照片的清晰度和各待筛选照片中的面部特征参数,对各待筛选照片进行质量评估。其中,面部特征参数可以包括各待筛选照片中的人脸的面部特征参数,例如人脸的面部的清晰度、姿态参数和眼睛状态参数。
需要说明的是,本领域的技术人员应当能够理解,相关技术中有各种方法可以实现对各待筛选照片进行质量评估,根据清晰度和面部特征参数对各待筛选照片进行质量评估只是众多评估方式中的一种,在此不作限定。
在步骤S103中,确定所述质量评估值满足预设条件的待筛选照片为目标照片。
本实施例不限定目标照片的张数,例如可以是一张或者多张。作为本实施例的一个示例,待筛选照片(a、b、c、d、e)的质量评估值分别为(8、8.8、6.6、5.4、9.2)。可以从待筛选照片(a、b、c、d、e)中选出3张质量评估值较高的待筛选照片(a、b、e)作为目标照片。
通过本实施例的拍摄方法,可以在一次拍摄过程中连续拍摄多张照片,并对各照片进行质量评估和筛选,以得到一张或者多张拍摄效果较好的照片提供给用户,能够提高拍照效果,有效防止质量较差的照片。
图2是根据示例性实施例的一个示例示出的一种拍摄方法中步骤S102的实现流程图。如图2所示,对各所述待筛选照片进行质量评估,得到各所述待筛选照片的质量评估值(步骤S102)可以包括:
在步骤S201中,根据各所述待筛选照片的清晰度,对各所述待筛选照片进行质量评估,得到各所述待筛选照片的第一质量评估值。
作为本实施例的一个示例,可以根据各待筛选照片的图像边缘灰度变化率,对各待筛选照片的清晰度进行质量评估,得到各待筛选照片的第一质量评估值。例如,对于图像边缘灰度变化率为0.8的待筛选照片A,可以得到待筛选照片A的第一质量评估值为5.6。
进一步地,可以采用《红外与激光工程》第38卷第1期所刊载的《一种图像清晰度评价方法》中所记载的一种以图像边缘灰度变化率为依据的图像清晰度评价方法,对各待筛选照片的清晰度进行质量评估,得到各待筛选照片的第一质量评估值。
在步骤S202中,根据各所述待筛选照片中的面部特征参数,对各所述待筛选照片进行质量评估,得到各所述待筛选照片的第二质量评估值。
在一种可能的实现方式中,所述面部特征参数包括面部的清晰度、姿态参数和眼睛状态参数中的至少一项。
举例而言,清晰度可以包括例如模糊或者清晰等。例如,面部模糊可以记0.5分,面部清晰可以记1分。姿态参数可以包括例如左偏头、右偏头、仰头、低头或者端正等。例如,左偏头、右偏头、仰头或者低头可以记0.5分,对于端正可以记1分。眼睛状态参数可以包括例如闭眼、眯眼或者睁眼等。例如,闭眼或者眯眼可以记0.5分,睁眼可以记1分。
作为本实施例的一个示例,可以根据各待筛选照片中的面部的清晰度、姿态参数和眼睛状态参数,对各待筛选照片进行质量评估,得到各待筛选照片的第二质量评估值。例如,对于清晰度(模糊,0.5分)、姿态参数(端正,1分)、眼睛状态参数(睁眼,1分)的待筛选照片A,可以得到待筛选照片A的第二质量评估值为2.5。
在步骤S203中,根据各所述待筛选照片的第一质量评估值和第二质量评估值,得到各所述待筛选照片的质量评估值。
作为本实施例的一个示例,可以将各待筛选照片的第一质量评估值和第二质量评估值相加求和,得到各待筛选照片的质量评估值。例如,待筛选照片A的第一质量评估值为5.6,待筛选照片A的第二质量评估值为2.5,则待筛选照片A的质量评估值为二者之和8.1。
需要说明的是,本领域的技术人员应当能够理解,相关技术中有各种方法可以实现根据各待筛选照片的第一质量评估值和第二质量评估值,得到各待筛选照片的质量评估值,相加求和只是众多计算方法中的一种,在此不作限定。
通过本实施例的拍摄方法,可以根据各待筛选照片的清晰度和各待筛选照片中的面部特征参数,对各待筛选照片进行质量评估,以得到一张或者多张拍摄效果较好的照片提供给用户,能够提高拍照效果,有效防止质量较差的照片。
图3是根据一示例性实施例示出的一种拍摄方法的实现流程图。图3所示,所述拍摄方法可以包括以下步骤。
在步骤S301中,在接收到一次拍摄指令的情况下,连续拍摄多张待筛选照片,其中,所述多张待筛选照片对应同一拍摄对象。对该步骤的描述可以参见步骤S101。
在步骤S302中,对各所述待筛选照片进行质量评估,得到各所述待筛选照片的质量评估值。对该步骤的描述可以参见步骤S102。
在步骤S303中,对各所述待筛选照片的质量评估值进行排序。
作为本实施例的一个示例,可以对各待筛选照片按照质量评估值从高到低进行排序。例如,待筛选照片(a、b、c、d、e)的质量评估值分别为(8、8.8、6.6、5.4、9.2),则排序的结果为(1-e-9.2、2-b-8.8、3-a-8、4-c-6.6、5-d-5.4)。
在步骤S304中,根据所述排序的结果,从所述多张待筛选照片的质量评估值中获取最高值。
作为本实施例的一个示例,根据排序的结果(1-e-9.2、2-b-8.8、3-a-8、4-c-6.6、5-d-5.4),可以获取第1张待筛选照片e的质量评估值9.2为最高值。
在步骤S305中,将所述最高值与第一阈值进行比较,在所述最高值小于或等于所述第一阈值的情况下,执行步骤S306。在所述最高值大于所述第一阈值的情况下,执行步骤S307至步骤S311。
在步骤S306中,将质量评估值为所述最高值的待筛选照片作为目标照片。
作为本实施例的一个示例,假设第一阈值为9.5,将最高值9.2和第一阈值9.5进行比较,最高值9.2小于第一阈值9.5,将待筛选照片e作为目标照片。
其中,目标照片可以用于向用户展示,由用户自主选择将哪些目标照片保存到图库中。进一步地,在目标照片的张数为1张的情况下,可以直接将该目标照片保存到图库中。
在步骤S307中,删除各所述质量评估值小于所述第一阈值的待筛选照片。
作为本实施例的一个示例,假设第一阈值为6,将最高值9.2和第一阈值6进行比较,最高值9.2大于第一阈值6。进一步地,待筛选照片d的质量评估值5.4小于第一阈值6,删除待筛选照片d。
在步骤S308中,计算第i张待筛选照片的质量评估值和第i+1张待筛选照片的质量评估值之间的差值。
其中,所述第1张照片为质量评估值为所述最高值的待筛选照片,i表示对各所述待筛选照片按照所述质量评估值从高到低进行排序后的编号,i为大于或等于1的正整数。例如,在排序的结果(1-e-9.2、2-b-8.8、3-a-8、4-c-6.6、5-d-5.4)中,1-e-9.2表示第1张照片e的质量评估值为9.2,2-b-8.8表示第2张照片b的质量评估值为8.8,依次类推。其中,1至5即为排序后的编号。
在步骤S309中,将所述差值与第二阈值进行比较,在所述差值小于或等于所述第二阈值的情况下,执行步骤S310,在所述差值大于所述第二阈值的情况下,执行步骤S311。
在步骤S310中,将i的取值加1后,再重复执行步骤S308和步骤S309。
在步骤S311中,将第1张至所述第i张待筛选照片作为所述目标照片。
作为本实施例的一个示例,假设第二阈值为1,计算第1张(i=1)待筛选照片e的质量评估值9.2和第2张待筛选照片b的质量评估值8.8之间的差值0.4(步骤S308)。将差值0.4与第二阈值1进行比较,差值0.4小于第二阈值1(步骤S309),则将i的取值加1(i=2)(步骤S310)。计算第2张待筛选照片b的质量评估值8.8和第3张待筛选照片a的质量评估值8之间的差值0.8(步骤S308)。将差值0.8与第二阈值1进行比较,差值0.8小于第二阈值1(步骤S309),则将i的取值加1(i=3)(步骤S310)。计算第3张待筛选照片a的质量评估值8和第4张待筛选照片c的质量评估值6.6之间的差值1.4(步骤S308)。将差值1.4与第二阈值1进行比较,差值1.4大于第二阈值1(步骤S309),则将第1张至所述第3张待筛选照片作为目标照片。
在一种可能的实现方式中,如图4所示,所述拍摄方法可以包括以下步骤。
在步骤S401中,获取预先设定的目标照片的张数阈值。
在步骤S402中,获取对各所述待筛选照片进行筛选后保留的目标照片的实际张数。
在步骤S403中,从所述张数阈值和所述实际张数中选取较小的数值作为提供给用户进行筛选的目标照片的最终张数。
作为本实施例的一个示例,可以筛选出高分值的Top K张照片,动态确定K的值。筛选过程如下:
1.假设拍了N张待筛选照片,遍历拍摄的N张待筛选照片,按照score分值(质量评估值)从高到低排序。
2首先删除score分值小于第一阈值的待筛选照片(如果都小于第一阈值,则保留score最高的一张待筛选照片)。
3从高到低遍历待筛选照片,当相邻的待筛选照片(第i张和第i+1张)的score分值相差大于第二阈值时,则选取从第1张到第i张的待筛选照片为供用户选择的目标照片。则K的值为i。
4.用户可以手动设定最终筛选出的供选择的目标照片不超过张数K1,则最终的供用户选择的目标照片张数为S=Min(K1,K)。其中,S表示K1和K中的最小值。
作为本实施例的一个示例,假设用户预先设定目标照片的张数阈值为2张,在对各待筛选照片进行筛选后保留的目标照片的实际张数为3张的情况下,可以确定目标照片的最终张数为2张。进一步地,可以将待筛选照片e(9.2)和待筛选照片b(8.8)作为目标照片。
作为本实施例的另一个示例,假设用户预先设定目标照片的张数阈值为5张,在对各待筛选照片进行筛选后保留的目标照片的实际张数为3张的情况下,可以确定目标照片的最终张数为3张。进一步地,可以将待筛选照片e(9.2)、待筛选照片b(8.8)和待筛选照片a(8)作为目标照片。
通过本实施例的拍摄方法,可以在一次拍摄过程中连续拍摄多张照片,并对各照片进行质量评估和筛选,以得到一张或者多张拍摄效果较好的照片提供给用户,能够提高拍照效果,有效防止质量较差的照片。
图5是根据一示例性实施例示出的一种拍摄装置的框图。参照图5,该装置包括拍摄模块11,质量评估模块13和目标照片确定模块15。
其中,拍摄模块11,用于在接收到一次拍摄指令的情况下,连续拍摄多张待筛选照片,其中,所述多张待筛选照片对应同一拍摄对象。质量评估模块13,用于对各所述待筛选照片进行质量评估,得到各所述待筛选照片的质量评估值。目标照片确定模块15,用于确定所述质量评估值满足预设条件的待筛选照片为目标照片。拍摄模块11可以是例如摄像头等具有拍摄功能的设备。
关于上述实施例中的装置,其中各个模块执行操作的具体方式已经在有关该方法的实施例中进行了详细描述,此处将不做详细阐述说明。
通过本实施例的拍摄装置,可以在一次拍摄过程中连续拍摄多张照片,并对各照片进行质量评估和筛选,以得到一张或者多张拍摄效果较好的照片提供给用户,能够提高拍照效果,有效防止质量较差的照片。
图6是根据另一示例性实施例示出的一种拍摄装置的框图。参照图6,该装置包括拍摄模块11,质量评估模块13和目标照片确定模块15。
在一种可能的实现方式中,所述质量评估模块13包括:第一评估子模块131,用于根据各所述待筛选照片的清晰度,对各所述待筛选照片进行质量评估,得到各所述待筛选照片的第一质量评估值。第二评估子模块133,用于根据各所述待筛选照片中的面部特征参数,对各所述待筛选照片进行质量评估,得到各所述待筛选照片的第二质量评估值。质量评估值计算子模块135,用于根据各所述待筛选照片的第一质量评估值和第二质量评估值,得到各所述待筛选照片的质量评估值。
在一种可能的实现方式中,所述面部特征参数包括面部的清晰度、姿态参数和眼睛状态参数中的至少一项。
在一种可能的实现方式中,所述目标照片确定模块15包括:排序子模块151,用于对各所述待筛选照片的质量评估值进行排序。筛选子模块153,用于根据所述排序的结果,从所述多张待筛选照片中选取至少一张照片作为目标照片。
在一种可能的实现方式中,所述筛选子模块153包括:最高值获取子模块,用于根据所述排序的结果,从所述多张待筛选照片的质量评估值中获取最高值。第一确定子模块,用于将所述最高值与第一阈值进行比较,在所述最高值小于或等于所述第一阈值的情况下,将质量评估值为所述最高值的待筛选照片作为所述目标照片。
在一种可能的实现方式中,所述筛选子模块153包括:最高值获取子模块,用于根据所述排序的结果,从所述多张待筛选照片的质量评估值中获取最高值。删除子模块,用于在所述最高值大于所述第一阈值的情况下,删除各所述质量评估值小于所述第一阈值的待筛选照片。
在一种可能的实现方式中,所述筛选子模块153还包括:差值计算子模块,用于计算第i张待筛选照片的质量评估值和第i+1张待筛选照片的质量评估值之间的差值,并将所述差值与第二阈值进行比较。取值变换子模块,用于在所述差值小于或等于所述第二阈值的情况下,将i的取值加1后,再重复计算第i张待筛选照片的质量评估值和第i+1张待筛选照片的质量评估值之间的差值,并将所述差值与第二阈值进行比较。以及第二确定子模块,用于在所述差值大于所述第二阈值的情况下,将第1张至所述第i张待筛选照片作为所述目标照片。
其中,所述第1张照片为质量评估值为所述最高值的待筛选照片,i表示对各所述待筛选照片按照所述质量评估值从高到低进行排序后的编号,i为大于或等于1的正整数。
在一种可能的实现方式中,所述装置还包括张数确定模块17,所述张数确定模块包括:第一获取子模块171,用于获取预先设定的目标照片的张数阈值。第二获取子模块173,用于获取对各所述待筛选照片进行筛选后保留的目标照片的实际张数。张数确定子模块175,用于从所述张数阈值和所述实际张数中选取较小的数值作为提供给用户进行筛选的目标照片的最终张数。
关于上述实施例中的装置,其中各个模块执行操作的具体方式已经在有关该方法的实施例中进行了详细描述,此处将不做详细阐述说明。
通过本实施例的拍摄装置,可以根据各待筛选照片的清晰度和各待筛选照片中的面部特征参数,对各待筛选照片进行质量评估,以得到一张或者多张拍摄效果较好的照片提供给用户,能够提高拍照效果,有效防止质量较差的照片。
图7是根据一示例性实施例示出的一种用于拍摄的装置800的框图。例如,装置800可以是移动电话,计算机,数字广播终端,消息收发设备,游戏控制台,平板设备,医疗设备,健身设备,个人数字助理等。
参照图7,装置800可以包括以下一个或多个组件:处理组件802,存储器804,电源组件806,多媒体组件808,音频组件810,输入/输出(I/O)的接口812,传感器组件814,以及通信组件816。
处理组件802通常控制装置800的整体操作,诸如与显示,电话呼叫,数据通信,相机操作和记录操作相关联的操作。处理组件802可以包括一个或多个处理器820来执行指令,以完成上述的方法的全部或部分步骤。此外,处理组件802可以包括一个或多个模块,便于处理组件802和其他组件之间的交互。例如,处理组件802可以包括多媒体模块,以方便多媒体组件808和处理组件802之间的交互。
存储器804被配置为存储各种类型的数据以支持在装置800的操作。这些数据的示例包括用于在装置800上操作的任何应用程序或方法的指令,联系人数据,电话簿数据,消息,图片,视频等。存储器804可以由任何类型的易失性或非易失性存储设备或者它们的组合实现,如静态随机存取存储器(SRAM),电可擦除可编程只读存储器(EEPROM),可擦除可编程只读存储器(EPROM),可编程只读存储器(PROM),只读存储器(ROM),磁存储器,快闪存储器,磁盘或光盘。
电源组件806为装置800的各种组件提供电力。电源组件806可以包括电源管理系统,一个或多个电源,及其他与为装置800生成、管理和分配电力相关联的组件。
多媒体组件808包括在所述装置800和用户之间的提供一个输出接口的屏幕。在一些实施例中,屏幕可以包括液晶显示器(LCD)和触摸面板(TP)。如果屏幕包括触摸面板,屏幕可以被实现为触摸屏,以接收来自用户的输入信号。触摸面板包括一个或多个触摸传感器以感测触摸、滑动和触摸面板上的手势。所述触摸传感器可以不仅感测触摸或滑动动作的边界,而且还检测与所述触摸或滑动操作相关的持续时间和压力。在一些实施例中,多媒体组件808包括一个前置摄像头和/或后置摄像头。当装置800处于操作模式,如拍摄模式或视频模式时,前置摄像头和/或后置摄像头可以接收外部的多媒体数据。每个前置摄像头和后置摄像头可以是一个固定的光学透镜系统或具有焦距和光学变焦能力。
音频组件810被配置为输出和/或输入音频信号。例如,音频组件810包括一个麦克风(MIC),当装置800处于操作模式,如呼叫模式、记录模式和语音识别模式时,麦克风被配置为接收外部音频信号。所接收的音频信号可以被进一步存储在存储器804或经由通信组件816发送。在一些实施例中,音频组件810还包括一个扬声器,用于输出音频信号。
I/O接口812为处理组件802和外围接口模块之间提供接口,上述外围接口模块可以是键盘,点击轮,按钮等。这些按钮可包括但不限于:主页按钮、音量按钮、启动按钮和锁定按钮。
传感器组件814包括一个或多个传感器,用于为装置800提供各个方面的状态评估。例如,传感器组件814可以检测到装置800的打开/关闭状态,组件的相对定位,例如所述组件为装置800的显示器和小键盘,传感器组件814还可以检测装置800或装置800一个组件的位置改变,用户与装置800接触的存在或不存在,装置800方位或加速/减速和装置800的温度变化。传感器组件814可以包括接近传感器,被配置用来在没有任何的物理接触时检测附近物体的存在。传感器组件814还可以包括光传感器,如CMOS或CCD图像传感器,用于在成像应用中使用。在一些实施例中,该传感器组件814还可以包括加速度传感器,陀螺仪传感器,磁传感器,压力传感器或温度传感器。
通信组件816被配置为便于装置800和其他设备之间有线或无线方式的通信。装置800可以接入基于通信标准的无线网络,如WiFi,2G或3G,或它们的组合。在一个示例性实施例中,通信组件816经由广播信道接收来自外部广播管理系统的广播信号或广播相关信息。在一个示例性实施例中,所述通信组件816还包括近场通信(NFC)模块,以促进短程通信。例如,在NFC模块可基于射频识别(RFID)技术,红外数据协会(IrDA)技术,超宽带(UWB)技术,蓝牙(BT)技术和其他技术来实现。
在示例性实施例中,装置800可以被一个或多个应用专用集成电路(ASIC)、数字信号处理器(DSP)、数字信号处理设备(DSPD)、可编程逻辑器件(PLD)、现场可编程门阵列(FPGA)、控制器、微控制器、微处理器或其他电子元件实现,用于执行上述方法。
在示例性实施例中,还提供了一种包括指令的非临时性计算机可读存储介质,例如包括指令的存储器804,上述指令可由装置800的处理器820执行以完成上述方法。例如,所述非临时性计算机可读存储介质可以是ROM、随机存取存储器(RAM)、CD-ROM、磁带、软盘和光数据存储设备等。
本领域技术人员在考虑说明书及实践这里公开的发明后,将容易想到本公开的其它实施方案。本申请旨在涵盖本公开的任何变型、用途或者适应性变化,这些变型、用途或者适应性变化遵循本公开的一般性原理并包括本公开未公开的本技术领域中的公知常识或惯用技术手段。说明书和实施例仅被视为示例性的,本公开的真正范围和精神由下面的权利要求指出。
应当理解的是,本公开并不局限于上面已经描述并在附图中示出的精确结构,并且可以在不脱离其范围进行各种修改和改变。本公开的范围仅由所附的权利要求来限制。
Claims (11)
1.一种拍摄方法,其特征在于,包括:
在接收到一次拍摄指令之后,连续拍摄多张待筛选照片,其中,所述多张待筛选照片对应同一拍摄对象;
对各所述待筛选照片进行质量评估,得到各所述待筛选照片的质量评估值;
确定所述质量评估值满足预设条件的待筛选照片为目标照片,其中,所述确定所述质量评估值满足预设条件的待筛选照片为目标照片,包括:
对各所述待筛选照片的质量评估值进行排序;
根据所述排序的结果,从所述多张待筛选照片中选取至少一张照片作为目标照片,所述根据所述排序的结果,从所述多张待筛选照片中选取至少一张照片作为目标照片,包括:
计算第i张待筛选照片的质量评估值和第i+1张待筛选照片的质量评估值之间的差值,并将所述差值与第二阈值进行比较;
在所述差值小于或等于所述第二阈值的情况下,将i的取值加1后,再重复计算第i张待筛选照片的质量评估值和第i+1张待筛选照片的质量评估值之间的差值,并将所述差值与第二阈值进行比较;以及
在所述差值大于所述第二阈值的情况下,将第1张至所述第i张待筛选照片作为所述目标照片;
其中,所述第1张照片为质量评估值为最高值的待筛选照片,i表示对各所述待筛选照片按照所述质量评估值从高到低进行排序后的编号,i为大于或等于1的正整数。
2.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,对各所述待筛选照片进行质量评估,得到各所述待筛选照片的质量评估值,包括:
根据各所述待筛选照片的清晰度,对各所述待筛选照片进行质量评估,得到各所述待筛选照片的第一质量评估值;
根据各所述待筛选照片中的面部特征参数,对各所述待筛选照片进行质量评估,得到各所述待筛选照片的第二质量评估值;
根据各所述待筛选照片的第一质量评估值和第二质量评估值,得到各所述待筛选照片的质量评估值。
3.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,根据所述排序的结果,从所述多张待筛选照片中选取至少一张照片作为目标照片,包括:
根据所述排序的结果,从所述多张待筛选照片的质量评估值中获取最高值;
将所述最高值与第一阈值进行比较,在所述最高值小于或等于所述第一阈值的情况下,将质量评估值为所述最高值的待筛选照片作为所述目标照片。
4.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,根据所述排序的结果,从所述多张待筛选照片中选取至少一张照片作为目标照片,还包括:
根据所述排序的结果,从所述多张待筛选照片的质量评估值中获取最高值;
将所述最高值与第一阈值进行比较,在所述最高值大于所述第一阈值的情况下,删除各所述质量评估值小于所述第一阈值的待筛选照片。
5.根据权利要求1、3、4中任一项所述的方法,其特征在于,还包括:
获取预先设定的目标照片的张数阈值;
获取对各所述待筛选照片进行筛选后保留的目标照片的实际张数;
从所述张数阈值和所述实际张数中选取较小的数值作为提供给用户进行筛选的目标照片的最终张数。
6.一种拍摄装置,其特征在于,包括:
拍摄模块,用于在接收到一次拍摄指令之后,连续拍摄多张待筛选照片,其中,所述多张待筛选照片对应同一拍摄对象;
质量评估模块,用于对各所述待筛选照片进行质量评估,得到各所述待筛选照片的质量评估值;
目标照片确定模块,用于确定所述质量评估值满足预设条件的待筛选照片为目标照片,其中,所述目标照片确定模块包括:
排序子模块,用于对各所述待筛选照片的质量评估值进行排序;
筛选子模块,用于根据所述排序的结果,从所述多张待筛选照片中选取至少一张照片作为目标照片,所述筛选子模块包括:
差值计算子模块,用于计算第i张待筛选照片的质量评估值和第i+1张待筛选照片的质量评估值之间的差值,并将所述差值与第二阈值进行比较;
取值变换子模块,用于在所述差值小于或等于所述第二阈值的情况下,将i的取值加1后,再重复计算第i张待筛选照片的质量评估值和第i+1张待筛选照片的质量评估值之间的差值,并将所述差值与第二阈值进行比较;以及
第二确定子模块,用于在所述差值大于所述第二阈值的情况下,将第1张至所述第i张待筛选照片作为所述目标照片;
其中,所述第1张照片为质量评估值为最高值的待筛选照片,i表示对各所述待筛选照片按照所述质量评估值从高到低进行排序后的编号,i为大于或等于1的正整数。
7.根据权利要求6所述的装置,其特征在于,所述质量评估模块包括:
第一评估子模块,用于根据各所述待筛选照片的清晰度,对各所述待筛选照片进行质量评估,得到各所述待筛选照片的第一质量评估值;
第二评估子模块,用于根据各所述待筛选照片中的面部特征参数,对各所述待筛选照片进行质量评估,得到各所述待筛选照片的第二质量评估值;
质量评估值计算子模块,用于根据各所述待筛选照片的第一质量评估值和第二质量评估值,得到各所述待筛选照片的质量评估值。
8.根据权利要求6所述的装置,其特征在于,所述筛选子模块包括:
最高值获取子模块,用于根据所述排序的结果,从所述多张待筛选照片的质量评估值中获取最高值;
第一确定子模块,用于将所述最高值与第一阈值进行比较,在所述最高值小于或等于所述第一阈值的情况下,将质量评估值为所述最高值的待筛选照片作为所述目标照片。
9.根据权利要求6所述的装置,其特征在于,所述筛选子模块还包括:
最高值获取子模块,用于根据所述排序的结果,从所述多张待筛选照片的质量评估值中获取最高值;
删除子模块,用于在所述最高值大于第一阈值的情况下,删除各所述质量评估值小于所述第一阈值的待筛选照片。
10.根据权利要求6、8、9中任一项所述的装置,其特征在于,所述装置还包括张数确定模块,所述张数确定模块包括:
第一获取子模块,用于获取预先设定的目标照片的张数阈值;
第二获取子模块,用于获取对各所述待筛选照片进行筛选后保留的目标照片的实际张数;
张数确定子模块,用于从所述张数阈值和所述实际张数中选取较小的数值作为提供给用户进行筛选的目标照片的最终张数。
11.一种拍摄装置,其特征在于,包括:
处理器;
用于存储处理器可执行指令的存储器;
其中,所述处理器被配置为:
在接收到一次拍摄指令之后,连续拍摄多张待筛选照片,其中,所述多张待筛选照片对应同一拍摄对象;
对各所述待筛选照片进行质量评估,得到各所述待筛选照片的质量评估值;
确定所述质量评估值满足预设条件的待筛选照片为目标照片,其中,所述确定所述质量评估值满足预设条件的待筛选照片为目标照片,包括:
对各所述待筛选照片的质量评估值进行排序;
根据所述排序的结果,从所述多张待筛选照片中选取至少一张照片作为目标照片,所述根据所述排序的结果,从所述多张待筛选照片中选取至少一张照片作为目标照片,包括:
计算第i张待筛选照片的质量评估值和第i+1张待筛选照片的质量评估值之间的差值,并将所述差值与第二阈值进行比较;
在所述差值小于或等于所述第二阈值的情况下,将i的取值加1后,再重复计算第i张待筛选照片的质量评估值和第i+1张待筛选照片的质量评估值之间的差值,并将所述差值与第二阈值进行比较;以及
在所述差值大于所述第二阈值的情况下,将第1张至所述第i张待筛选照片作为所述目标照片;
其中,所述第1张照片为质量评估值为最高值的待筛选照片,i表示对各所述待筛选照片按照所述质量评估值从高到低进行排序后的编号,i为大于或等于1的正整数。
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CN105007421A (zh) * | 2015-07-14 | 2015-10-28 | 广东欧珀移动通信有限公司 | 一种图片拍摄方法及移动终端 |
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