CN107454333B - 分类采样方法、装置、系统、存储介质和计算机设备 - Google Patents
分类采样方法、装置、系统、存储介质和计算机设备 Download PDFInfo
- Publication number
- CN107454333B CN107454333B CN201710758711.9A CN201710758711A CN107454333B CN 107454333 B CN107454333 B CN 107454333B CN 201710758711 A CN201710758711 A CN 201710758711A CN 107454333 B CN107454333 B CN 107454333B
- Authority
- CN
- China
- Prior art keywords
- photographic device
- acquisition
- image
- current
- center
- Prior art date
- Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
- Expired - Fee Related
Links
- 238000005070 sampling Methods 0.000 title claims abstract description 83
- 238000000034 method Methods 0.000 title claims abstract description 47
- 238000003825 pressing Methods 0.000 claims abstract description 7
- 230000004087 circulation Effects 0.000 claims description 31
- 238000004422 calculation algorithm Methods 0.000 claims description 28
- 238000004590 computer program Methods 0.000 claims description 13
- 230000004927 fusion Effects 0.000 claims description 13
- 230000001815 facial effect Effects 0.000 claims description 8
- 230000008901 benefit Effects 0.000 claims description 3
- 238000009434 installation Methods 0.000 claims 1
- 230000036544 posture Effects 0.000 description 18
- 238000011161 development Methods 0.000 description 4
- 238000010586 diagram Methods 0.000 description 4
- 230000000694 effects Effects 0.000 description 3
- 238000002844 melting Methods 0.000 description 3
- 230000008018 melting Effects 0.000 description 3
- 238000011160 research Methods 0.000 description 3
- 238000005516 engineering process Methods 0.000 description 2
- 230000001960 triggered effect Effects 0.000 description 2
- 241000406668 Loxodonta cyclotis Species 0.000 description 1
- 238000004364 calculation method Methods 0.000 description 1
- 238000004891 communication Methods 0.000 description 1
- 238000003384 imaging method Methods 0.000 description 1
- 238000012986 modification Methods 0.000 description 1
- 230000004048 modification Effects 0.000 description 1
- 238000012545 processing Methods 0.000 description 1
- 238000012360 testing method Methods 0.000 description 1
- 238000012549 training Methods 0.000 description 1
Classifications
-
- H—ELECTRICITY
- H04—ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
- H04N—PICTORIAL COMMUNICATION, e.g. TELEVISION
- H04N23/00—Cameras or camera modules comprising electronic image sensors; Control thereof
- H04N23/80—Camera processing pipelines; Components thereof
-
- H—ELECTRICITY
- H04—ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
- H04N—PICTORIAL COMMUNICATION, e.g. TELEVISION
- H04N23/00—Cameras or camera modules comprising electronic image sensors; Control thereof
- H04N23/60—Control of cameras or camera modules
- H04N23/61—Control of cameras or camera modules based on recognised objects
- H04N23/611—Control of cameras or camera modules based on recognised objects where the recognised objects include parts of the human body
-
- H—ELECTRICITY
- H04—ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
- H04N—PICTORIAL COMMUNICATION, e.g. TELEVISION
- H04N23/00—Cameras or camera modules comprising electronic image sensors; Control thereof
- H04N23/60—Control of cameras or camera modules
- H04N23/64—Computer-aided capture of images, e.g. transfer from script file into camera, check of taken image quality, advice or proposal for image composition or decision on when to take image
-
- H—ELECTRICITY
- H04—ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
- H04N—PICTORIAL COMMUNICATION, e.g. TELEVISION
- H04N5/00—Details of television systems
- H04N5/76—Television signal recording
Landscapes
- Engineering & Computer Science (AREA)
- Multimedia (AREA)
- Signal Processing (AREA)
- Studio Devices (AREA)
- Image Analysis (AREA)
- Image Processing (AREA)
Abstract
本发明涉及一种分类采样方法、装置、系统、存储介质和计算机设备,该方法包括:接收采集指令,进入当前循环对应的采集流程;获取当前循环对应的多个摄像装置的采集顺序,将采集顺序中的第一个摄像装置作为当前摄像装置;控制摄像装置进行图像采集并将采集的图像保存至与预设文件夹;当预设文件夹存储的图像数量达到当前循环中当前摄像装置对应的预设值时,切换至采集顺序中的下一个摄像装置作为当前摄像装置,并进入控制当前摄像装置进行图像采集并将采集的图像保存至与当前摄像装置对应的预设文件夹的步骤,直至当前循环对应的末尾摄像装置对应的预设文件夹存储的图像数量达到当前循环中末尾摄像装置对应的预设值,可以提高采样过程的便利性。
Description
技术领域
本发明涉及图像处理技术领域,特别是涉及一种分类采样方法、装置、系统、存储介质和计算机设备。
背景技术
人脸图像数据库是人脸识别算法研究、开发和应用的基础;人脸图像的来源可能多种多样,由于采集设备的不同,得到的人脸图像质量也不同。用同一摄像装置采集得到的图像数据,可用于人脸识别算法的训练和测试,得到的算法能实时正确识别同一摄像装置捕获的人脸图像,而换上另外摄像装置未必就能正确地识别同一人脸,增加了人脸识别算法的开发难度。
使用他人的人脸数据库,首先成本相对较高,而且人脸图像数量有限、不一定全面,不能灵活地添加新鲜图像数据,不一定适用自身特定摄像装置下的人脸识别算法的开发,提高了开发的难度、周期和风险,难以保证特定摄像装置下的识别效果,降低个人、私小企业进行人脸识别技术开发的热情和动力,不利于人脸识别技术的普及。
定制私人人脸数据库有利于降低开发难度和周期,首先需要对人脸图像进行采样,然而传统的人脸图像采集方法,对被采集对象要求比较高,需要被采集对象摆出不同姿态或者多次移动至不同的位置才能获得各个姿态下的图像,导致操作过程繁琐。
发明内容
基于此,有必要针对上述技术问题,提供一种分类采样方法、装置、系统、存储介质和计算机设备,提高采样过程的便利性。
一种分类采样方法,所述方法包括:
接收采集指令,进入当前循环对应的采集流程;
获取当前循环对应的多个摄像装置的采集顺序,将采集顺序中的第一个摄像装置作为当前摄像装置;
控制摄像装置进行图像采集并将采集的图像保存至与所述当前摄像装置对应的预设文件夹;
当当前摄像装置对应的预设文件夹存储的图像数量达到当前循环中当前摄像装置对应的预设值时,切换至采集顺序中的下一个摄像装置作为当前摄像装置,并进入所述控制当前摄像装置进行图像采集并将采集的图像保存至与所述当前摄像装置对应的预设文件夹的步骤,直至当前循环对应的末尾摄像装置对应的预设文件夹存储的图像数量达到当前循环中末尾摄像装置对应的预设值。
在其中一个实施例中,所述摄像装置包括摄像头以及与摄像头对应的补光灯。
在其中一个实施例中,所述接收当前采样对象对应的当前循环开始指令的步骤之前包括:
接收采样对象选择指令,确定当前采样对象;
为所述当前采样对象创建对应的文件夹;
在所述文件夹中创建多个子文件夹,所述多个子文件夹包括至少一个融合子文件夹以及与每一个摄像装置对应的至少一个分类子文件夹。
在其中一个实施例中,所述控制当前摄像装置进行图像采集并将采集的图像保存至与所述当前摄像装置对应的预设文件夹的步骤包括:
当当前循环非最后一次循环时,将所述采集的图像保存至当前摄像装置对应的分类子文件夹;
当当前循环为最后一次循环时,将所述采集的图像保存至融合子文件夹。
在其中一个实施例中,当采集顺序中第一个采集摄像装置为中心摄像装置时,所述控制当前摄像装置进行图像采集并将采集的图像保存至与所述当前摄像装置对应的预设文件夹的步骤包括:
获取中心摄像装置采集的当前帧图像;
通过姿态估计算法对所述当前帧图像进行姿态估计;
当估计到正脸姿态时,将所述当前帧图像和当前帧图像之后的预设数目帧连续图像保存至与所述中心摄像装置对应的预设文件夹;
当预设数目到达时,获取中心摄像装置采集的下一帧图像作为当前帧图像,并进入通过姿态估计算法对所述当前帧图像进行姿态估计的步骤直至所述中心摄像装置对应的预设文件夹存储的图像数量达到中心摄像装置对应的预设值。
一种分类采样装置,其特征在于,所述装置包括:
循环开始模块,用于接收采集指令,进入当前循环对应的采集流程;
采集顺序获取模块,用于获取当前循环对应的多个摄像装置的采集顺序,将采集顺序中的第一个摄像装置作为当前摄像装置;
图像采集模块,用于控制摄像装置进行图像采集并将采集的图像保存至与所述当前摄像装置对应的预设文件夹;
切换模块,用于当当前摄像装置对应的预设文件夹存储的图像数量达到当前循环中当前摄像装置对应的预设值时,切换至采集顺序中的下一个摄像装置作为当前摄像装置,并进入所述控制当前摄像装置进行图像采集并将采集的图像保存至与所述当前摄像装置对应的预设文件夹的步骤,直至当前循环对应的末尾摄像装置对应的预设文件夹存储的图像数量达到当前循环中末尾摄像装置对应的预设值。
在其中一个实施例中,所述图像采集模块包括:
当前帧图像获取单元,用于获取中心摄像装置采集的当前帧图像;
姿态估计单元,用于通过姿态估计算法对所述当前帧图像进行姿态估计;
当前帧图像切换单元,用于当预设数目到达时,获取中心摄像装置采集的下一帧图像作为当前帧图像,并进入通过姿态估计算法对所述当前帧图像进行姿态估计的步骤直至所述中心摄像装置对应的预设文件夹存储的图像数量达到中心摄像装置对应的预设值。
一种分类采样系统,所述系统包括:
一个或多个摄像装置,用于采集当前采样对象的图像,所述一个或多个摄像装置包括至少一个中心摄像装置,所述中心摄像装置用于采集所述采样对象的正脸姿态图像;
采样终端,所述采样终端与所述一个或多个摄像装置通过USB接口连接,用于执行上述分类采样方法所述的步骤。
一种计算机设备,包括处理器和存储器,所述存储器存储有计算机程序,所述计算机程序被所述处理器执行时,使得所述处理器执行上述分类采样方法所述的步骤。
一种计算机可读存储介质,存储有计算机程序,所述计算机程序被处理器执行时,使得所述处理器执行上述分类采样方法所述的步骤。
上述分类采样方法、装置、系统、存储介质和计算机设备,可以从多个不同的角度对采样对象进行图像采集,整个采样过程,对采样对象没有特别高的要求,采集对象只需要保持一个姿态即可,且采集的图像自动进行保存至与该摄像装置对应的文件中,实现了图像的自动采集和实时分类保存,从而提高了采样过程的便利性。
附图说明
图1为一个实施例中分类采样方法的流程图;
图2为另一个实施例中分类采样方法的流程图;
图3为一个实施例中控制摄像装置采集图像并保存的步骤流程图;
图4为另一个实施例中控制摄像装置采集图像并保存的步骤流程图;
图5为一个实施例中分类采样装置的结构框图;
图6为另一个实施例中分类采样装置的结构框图;
图7为另一个实施例中图像采集模块的结构框图;
图8为一个实施例中计算机设备的内部结构图。
具体实施方式
为使本发明的上述目的、特征和优点能够更加明显易懂,下面结合附图对本发明的具体实施方式做详细的说明。在下面的描述中阐述了很多具体细节以便于充分理解本发明。但是本发明能够以很多不同于在此描述的其它方式来实施,本领域技术人员可以在不违背本发明内涵的情况下做类似改进,因此本发明不受下面公开的具体实施的限制。
除非另有定义,本文所使用的所有的技术和科学术语与属于本发明的技术领域的技术人员通常理解的含义相同。本文中在本发明的说明书中所使用的术语只是为了描述具体的实施例的目的,不是旨在限制本发明。
在一个实施例中,如图1所示,提供一种分类采样方法,该方法包括:
步骤S110,接收采集指令,进入当前循环对应的采集流程。
具体地,采集指令为针对当前采样对象对应的当前循环的采集流程开始指令,其中,采样对象为采样过程中被采集图像的主体,采集的图像可以用于人脸识别算法的研究和开发,每一次循环中,采样对象准备好后,当采样终端接收到采集指令时,即开始本次循环的采集流程。一次完整的循环中,采样终端控制所有与之相连的摄像装置依次对采样对象采集图像,当所有摄像头采集完毕后,本次循环结束。
在一个实施例中,采集指令由作用采样终端的点击操作来触发,如对采样终端上的采样界面中“循环开始”按钮的点击操作。
可以理解,上述采样终端可以是移动终端,如智能手机、平板电脑等,也可以是PC(personal computer)终端,如笔记本电脑、台式电脑等。
步骤S120,获取当前循环对应的多个摄像装置的采集顺序,将采集顺序中的第一个摄像装置作为当前摄像装置。
具体地,采样终端与一个或多个摄像装置通过USB接口相连接,并可控制这些摄像装置进行图像采集,其中,一个或多个摄像装置至少包括一个中心摄像装置,该中心摄像装置安装在正对采样对象所在的位置处,用于采集采样对象的正脸姿态图像,其他摄像装置围绕该中心摄像装置安装,分别从各个角度采集人脸图像,一个或多个摄像装置采集的图像通过USB数据线发送至采样终端。
进一步,采集顺序为单次循环中各个摄像装置对采样对象进行图像采集的顺序,该采集顺序可根据需要预先设定。采集顺序确定好后,在单次循环中,采样终端获取到该采集顺序后,按照该采集顺序依次控制各个摄像装置进行图像采集。
步骤S130,控制摄像装置进行图像采集并将采集的图像保存至与当前摄像装置对应的预设文件夹。
具体地,采样终端控制当前摄像装置进行图像采集,并获取摄像装置采集的图像,保存至预设文件夹,其中,预设文件夹指的是当前循环中当前摄像装置所采集的图像所要保存的预先设定好的一个文件夹,可以理解,在不同的循环中,预设文件夹可以是不同的文件夹,也可以是同一个文件夹。
进一步,采样终端判断当前摄像装置采集的图像数量是否达到当前循环对应的预设值,若达到预设值,则进入步骤S140;若没有达到预设值,则跳转至步骤S130,采样终端控制当前摄像装置继续采集图像直至采集的图像数目达到当前循环对应的预设值,其中,预设值指的是预先设定的在本次循环中当前摄像装置应当采集的图像数量。
步骤S140,判断当前摄像装置是否为末尾摄像装置。
具体地,末尾摄像装置为当前采集顺序中的最后一个摄像装置。采样终端判断当前摄像装置是否为最后一个摄像装置,即是否还有其他未进行图像采集的摄像装置,若当前摄像装置为最后一个时,则表示当前循环结束;若当前摄像装置不是最后一个摄像装置,则跳转至步骤S150。
步骤S150,若否,切换至采集顺序中的下一个摄像装置作为当前摄像装置。
具体地,采样终端按照采集顺序切换至下一个摄像装置,此时,该切换后的摄像装置即为当前摄像装置,重复步骤S130~S140,直到最后一个摄像装置采集完毕时,当前循环结束。
可以理解,对于每一个采样对象,可以设置多个循环进行图像采集,以使得采集的图像样本最大限度地满足需求,在每一次的循环中,均重复上述步骤S110-S150,当当前采样对象所有的循环执行完毕后,对该采样对象的采样流程结束,采样终端在接收到相应的切换指令后,可对下一个采样对象按照相同的方法进行采样。
值得说明的是,当存在多个循环时,各个循环的采样距离均不相同,其中采样距离指的是采样对象与摄像装置之间的距离。
上述的分类采样方法,可以从多个不同的角度对采样对象进行图像采集,整个采样过程,对采样对象没有特别高的要求,采集对象只需要保持一个姿态即可,采集的图像自动进行保存至与该摄像装置对应的文件夹中,实现了图像的自动采集和实时分类保存,从而提高了采样过程的便利性。
进一步,通过本实施例,可以实现私人人脸数据库定制,由于采集图像时的摄像装置与后期人脸识别算法研究时的采集摄像装置一致,保证了前期采集的图像质量和后期人脸识别研究时的图像质量一致,从而降低了人脸识别算法的开发难度和周期。
在一个实施例中,摄像装置包括摄像头以及与摄像头对应的补光灯。
具体地,补光灯可以是红外补光灯,用于对摄像装置的图像采集过程进行灯光补偿。采集图像时,采集终端控制摄像头和补光灯同时打开,使得采集的图片最大程度的满足后续人脸识别算法的开发和研究的要求。当前摄像装置采集完后,在切换至下一个摄像装置之前,采集终端控制当前摄像装置对应的摄像头和补光灯同时关闭。
在一个实施例中,如图2所示,接收对当前采样对象对应的当前循环开始指令之前还包括:
步骤S160,接收采样对象选择指令,确定当前采样对象。
具体地,采样对象选择指令可以通过作用于采用终端上的点击操作来触发,如对采样终端上的采样界面中“开始采样按钮”的点击操作。进一步,采样终端根据该采样对象选择指令确定当前采样对象。
进一步,在当前采样对象的采样流程结束后,采样终端在接收到切换采样对象的请求后,重新确定当前采样对象。
步骤S170,为当前采样对象创建对应的文件夹。
具体地,采样终端按照预先设定好的路径为当前采样对象创建对应的文件夹,该文件夹用于存放当前采样对象在本次采样过程中采集的图像。
步骤S180,在文件夹中创建多个子文件夹,多个子文件夹包括至少一个融合子文件夹以及与每一个摄像装置对应的至少一个分类子文件夹。
具体地,采样终端在当前采样对象对应的文件中,新建若干个子文件夹,包括分类子文件夹和融合子文件夹,其中,分类子文件夹与摄像装置一一对应,即每一个摄像装置至少有一个对应的分类子文件夹,在后续的采样过程中,每一个摄像装置采集的图像都会实时保存至与该摄像装置对应的分类子文件夹中,从而实现实时分类保存。可以理解,在图像采集过程中,每一个摄像装置采集的图像数量可以根据需要预先设定。融合子文件夹可以用于在各个摄像装置采集的图像中人脸姿态比较接近时,对所有摄像头采集的图像进行统一保存,以确保分类的准确性。
本实施例中,通过对当前采样对象的各个摄像装置建立对应的分类子文件夹和融合子文件夹,使得采样过程中,摄像装置采集的数据能够自动分类保存至对应的预设文件夹中,提高了采样的便利性。
在一个实施例中,如图3所示,控制当前摄像装置进行图像采集并将采集的图像保存至与当前摄像装置对应的预设文件夹包括:
步骤S130A,判断本次循环是否为最后一次循环循环。
步骤S130B,若是,则将当前摄像装置采集的数据保存至对应的融合子文件夹。
步骤S130C,若否,则将当前摄像装置采集的数据保存至对应的分类子文件夹。
具体地,各个摄像头分别是从不同的角度采集图像,其采集的图像分别为不同的姿态,故可将各个摄像头采集的图像分类保存至不同的分类子文件夹。而对于一个采样对象的有多个循环的情况,采样距离逐次递增,因此最后一次的采样距离是最长的,且当采样距离足够长时,所有的姿态基本都接近正脸,故最后一次循环中采集的图像可以统一保存至融合子文件夹。
在本实施例中,通过采样终端判断本次循环是否为最后一次循环,从而确定当前摄像装置所采集图像的正确保存位置,提高了分类采样的准确性。
在一个实施例中,如图4所示,当采集顺序中的第一个摄像装置为中心摄像装置时,控制当前摄像装置进行图像采集并将采集的图像保存至与当前摄像装置对应的预设文件夹的步骤包括:
步骤S130E,获取中心摄像装置采集的当前帧图像。
步骤S130F,通过姿态估计算法对当前帧图像进行姿态估计。
具体地,采样终端获取到当前帧图像后,首先对当前图像进行预处理,得到灰度图像,然后采用姿态估计算法对灰度图像进行姿态估计,通过估计结果判断当前帧图像是否为正脸姿态。其中,姿态估计算法可以采用现有技术的算法实现,故在此不赘述。
步骤S130G,当估计到正脸姿态时,将当前帧图像和当前帧图像之后的预设数目帧连续图像保存至与中心摄像装置对应的预设文件夹。
步骤S130H,当预设数目到达时,获取中心摄像装置采集的下一帧图像作为当前帧图像。
具体地,由于正脸姿态有一个范围,中心摄像装置采集人脸图像时,如果人脸过于偏左或偏右或偏上或偏下,就得不到需要的正脸图像,此时获得的图像就是无效的正脸图像,而且还会影响其它摄像装置采样效果,因此当中心摄像装置作为第一个摄像装置采集图像时,保证中心摄像装置采集的图像是正脸图像,可以确保采样的图像满足要求。
进一步,当采样终端在当前帧图像中估计到正脸姿态时,将当前帧图像保存到预设文件夹,该预设文件夹根据具体的设定可以为融合子文件夹或分类子文件夹,之后采样终端控制摄像装置继续采集图像,并将接下来的预设数目帧连续图像也保存至与当前帧图像相同的文件夹。
进一步,采样终端判断当前帧图像对应的预设数目是否达到,在预设的数目到达后,采样终端获取下一帧图像作为当前帧图像,重复步骤S130F-S130H,之后采样终端对预设文件夹中的图像数目是否达到本次循环对应的预设值进行判断,若达到预设值,则结束当前循环中中心摄像装置的采集流程,若没有达到预设值,则继续获取下一帧图像并重复步骤S130F-S130H,直到中心摄像装置对应的预设文件夹存储的图像数目达到预设值。
举例说明如下:某一个循环中,中心摄像装置对应的预设文件夹中图像数量的预设值是15张,当获取到第一帧正脸姿态的图像时,保存接下来的连续5张图像,继续获取下一帧图像,若又检测到了正脸姿态,则将这一帧图像保存,并保存接下来采集的连续8帧图像,此时采样终端判断采集的图像总数为15张,达到预设值15张,则本次循环中中心摄像装置的采集流程结束,采样终端根据采集顺序控制下一个摄像装置进行图像采集。
可以理解,在一个实施例中,预设数目帧连续图像可以为零,此时,采样终端对采集的每一张图像都进行姿态估计,在估计到正脸姿态时,将图片保存至预设文件夹。
在一个实施例中,若采样终端一直未估计到正脸姿态,用户可以手动控制采样终端进行取消姿态估计操作,此时采样终端直接将中心摄像装置采集的图像进行保存,当保存的图像数量到达本次循环中中心摄像装置对应的预设值时,根据采集顺序控制下一个摄像装置进行图像采集。可以理解,如果还需要姿态估计(比如下一个人),可以反向操作。
在本实施例中,采集顺序中的第一个摄像装置为中心摄像装置,通过对中心摄像装置采集的图像进行姿态估计,保证中心摄像装置采集的图像为正脸姿态图像,提高了后续摄像装置采集的图像都为有效图像的概率。
在一个实施例中,如图5所示,还提供一种分类采样装置500,该装置包括:
循环开始模块510,用于接收采集指令,进入当前循环对应的采集流程;
采集顺序获取模块520,用于获取当前循环对应的多个摄像装置的采集顺序,将采集顺序中的第一个摄像装置作为当前摄像装置;
图像采集模块530,用于控制摄像装置进行图像采集并将采集的图像保存至与当前摄像装置对应的预设文件夹;
切换模块540,用于当当前摄像装置对应的预设文件夹存储的图像数量达到当前循环中当前摄像装置对应的预设值时,切换至采集顺序中的下一个摄像装置作为当前摄像装置,并进入控制当前摄像装置进行图像采集并将采集的图像保存至与当前摄像装置对应的预设文件夹的步骤,直至当前循环对应的末尾摄像装置对应的预设文件夹存储的图像数量达到当前循环中末尾摄像装置对应的预设值。
在一个实施例中,如图6所示,该装置还包括:
选择指令接收模块550,用于接收采样对象选择指令,确定当前采样对象;
文件夹创建模块560,用于为当前采样对象创建对应的文件夹;
子文件夹创建模块570,用于在文件夹中创建多个子文件夹,多个子文件夹包括至少一个融合子文件夹以及与每一个摄像装置对应的至少一个分类子文件夹。
在一个实施例中,如图7所示,图像采集模块530包括:
当前帧图像获取单元530A,用于获取中心摄像装置采集的当前帧图像;
姿态估计单元530B,用于通过姿态估计算法对当前帧图像进行姿态估计;
当前帧图像切换单元530C,用于当预设数目到达时,获取中心摄像装置采集的下一帧图像作为当前帧图像,并进入通过姿态估计算法对当前帧图像进行姿态估计的步骤直至中心摄像装置对应的预设文件夹存储的图像数量达到中心摄像装置对应的预设值。
在一个实施例中,还提供一种分类采样系统,该系统包括:
一个或多个摄像装置,用于采集当前采样对象的图像,一个或多个摄像装置包括至少一个中心摄像装置,中心摄像装置用于采集采样对象的正脸姿态图像;
采样终端,采样终端与一个或多个摄像装置通过USB接口连接,用于执行以下步骤:接收采集指令,进入当前循环对应的采集流程;获取当前循环对应的多个摄像装置的采集顺序,将采集顺序中的第一个摄像装置作为当前摄像装置;控制摄像装置进行图像采集并将采集的图像保存至与当前摄像装置对应的预设文件夹;当当前摄像装置对应的预设文件夹存储的图像数量达到当前循环中当前摄像装置对应的预设值时,切换至采集顺序中的下一个摄像装置作为当前摄像装置,并进入控制当前摄像装置进行图像采集并将采集的图像保存至与当前摄像装置对应的预设文件夹的步骤,直至当前循环对应的末尾摄像装置对应的预设文件夹存储的图像数量达到当前循环中末尾摄像装置对应的预设值。
在一个实施例中,摄像装置包括摄像头以及与摄像头对应的补光灯。
在一个实施例中,采样终端执行接收当前采样对象对应的当前循环开始指令的步骤之前还执行:接收采样对象选择指令,确定当前采样对象;为当前采样对象创建对应的文件夹;在文件夹中创建多个子文件夹,多个子文件夹包括至少一个融合子文件夹以及与每一个摄像装置对应的至少一个分类子文件夹。
在一个实施例中,控制当前摄像装置进行图像采集并将采集的图像保存至与当前摄像装置对应的预设文件夹,包括:当当前循环非最后一次循环时,将采集的图像保存至当前摄像装置对应的分类子文件夹;当当前循环为最后一次循环时,将采集的图像保存至融合子文件夹。
在一个实施例中,当采集顺序中第一个采集摄像装置为中心摄像装置时,控制当前摄像装置进行图像采集并将采集的图像保存至与当前摄像装置对应的预设文件夹,包括:获取中心摄像装置采集的当前帧图像;通过姿态估计算法对当前帧图像进行姿态估计;当估计到正脸姿态时,将当前帧图像和当前帧图像之后的预设数目帧连续图像保存至与中心摄像装置对应的预设文件夹;当预设数目到达时,获取中心摄像装置采集的下一帧图像作为当前帧图像,并进入通过姿态估计算法对当前帧图像进行姿态估计的步骤直至中心摄像装置对应的预设文件夹存储的图像数量达到中心摄像装置对应的预设值。
如图8所示,为一个实施例中计算机设备的内部结构图,该计算机设备可用作采集终端,该计算机设备通过系统连接总线连接处理器、非易失性存储介质、内存储器和网络接口。其中,该计算机设备的非易失性存储介质可存储操作系统和计算机程序,该计算机程序被执行时,可使得处理器执行一种分类采样方法。该计算机设备的处理器用于提供计算和控制能力,支撑整个计算机设备的运行。该内存储器中可储存有计算机可读指令,该计算机可读指令被处理器执行时,可使得处理器执行一种分类采样方法。计算机设备的网络接口用于进行网络通信,如接收语音数据包,发送停止控制指令等。本领域技术人员可以理解,图8中示出的结构,仅仅是与本申请方案相关的部分结构的框图,并不构成对本申请方案所应用于其上的计算机设备的限定,具体的计算机设备可以包括比图中所示更多或更少的部件,或者组合某些部件,或者具有不同的部件布置。
在一个实施例中,提供了一种计算机设备,该计算机设备可用作采集终端。该计算机设备包括处理器和存储器,存储器存储有计算机程序,计算机程序被处理器执行时,可使得处理器执行如下步骤:接收采集指令,进入当前循环对应的采集流程;获取当前循环对应的多个摄像装置的采集顺序,将采集顺序中的第一个摄像装置作为当前摄像装置;控制摄像装置进行图像采集并将采集的图像保存至与当前摄像装置对应的预设文件夹;当当前摄像装置对应的预设文件夹存储的图像数量达到当前循环中当前摄像装置对应的预设值时,切换至采集顺序中的下一个摄像装置作为当前摄像装置,并进入控制当前摄像装置进行图像采集并将采集的图像保存至与当前摄像装置对应的预设文件夹的步骤,直至当前循环对应的末尾摄像装置对应的预设文件夹存储的图像数量达到当前循环中末尾摄像装置对应的预设值。
在一个实施例中,摄像装置包括摄像头以及与摄像头对应的补光灯。
在一个实施例中,采样终端执行接收当前采样对象对应的当前循环开始指令的步骤之前还执行:接收采样对象选择指令,确定当前采样对象;为当前采样对象创建对应的文件夹;在文件夹中创建多个子文件夹,多个子文件夹包括至少一个融合子文件夹以及与每一个摄像装置对应的至少一个分类子文件夹。
在一个实施例中,控制当前摄像装置进行图像采集并将采集的图像保存至与当前摄像装置对应的预设文件夹,包括:当当前循环非最后一次循环时,将采集的图像保存至当前摄像装置对应的分类子文件夹;当当前循环为最后一次循环时,将采集的图像保存至融合子文件夹。
在一个实施例中,当采集顺序中第一个采集摄像装置为中心摄像装置时,控制当前摄像装置进行图像采集并将采集的图像保存至与当前摄像装置对应的预设文件夹,包括:获取中心摄像装置采集的当前帧图像;通过姿态估计算法对当前帧图像进行姿态估计;当估计到正脸姿态时,将当前帧图像和当前帧图像之后的预设数目帧连续图像保存至与中心摄像装置对应的预设文件夹;当预设数目到达时,获取中心摄像装置采集的下一帧图像作为当前帧图像,并进入通过姿态估计算法对当前帧图像进行姿态估计的步骤直至中心摄像装置对应的预设文件夹存储的图像数量达到中心摄像装置对应的预设值。
在一个实施例中,提供了一种计算机可读存储介质,该计算机可读存储介质存储有计算机程序,计算机程序被处理器执行时,可使得处理器执行如下步骤:接收采集指令,进入当前循环对应的采集流程;获取当前循环对应的多个摄像装置的采集顺序,将采集顺序中的第一个摄像装置作为当前摄像装置;控制摄像装置进行图像采集并将采集的图像保存至与当前摄像装置对应的预设文件夹;当当前摄像装置对应的预设文件夹存储的图像数量达到当前循环中当前摄像装置对应的预设值时,切换至采集顺序中的下一个摄像装置作为当前摄像装置,并进入控制当前摄像装置进行图像采集并将采集的图像保存至与当前摄像装置对应的预设文件夹的步骤,直至当前循环对应的末尾摄像装置对应的预设文件夹存储的图像数量达到当前循环中末尾摄像装置对应的预设值。
在一个实施例中,摄像装置包括摄像头以及与摄像头对应的补光灯。
在一个实施例中,采样终端执行接收当前采样对象对应的当前循环开始指令的步骤之前还执行:接收采样对象选择指令,确定当前采样对象;为当前采样对象创建对应的文件夹;在文件夹中创建多个子文件夹,多个子文件夹包括至少一个融合子文件夹以及与每一个摄像装置对应的至少一个分类子文件夹。
在一个实施例中,控制当前摄像装置进行图像采集并将采集的图像保存至与当前摄像装置对应的预设文件夹,包括:当当前循环非最后一次循环时,将采集的图像保存至当前摄像装置对应的分类子文件夹;当当前循环为最后一次循环时,将采集的图像保存至融合子文件夹。
在一个实施例中,当采集顺序中第一个采集摄像装置为中心摄像装置时,控制当前摄像装置进行图像采集并将采集的图像保存至与当前摄像装置对应的预设文件夹,包括:获取中心摄像装置采集的当前帧图像;通过姿态估计算法对当前帧图像进行姿态估计;当估计到正脸姿态时,将当前帧图像和当前帧图像之后的预设数目帧连续图像保存至与中心摄像装置对应的预设文件夹;当预设数目到达时,获取中心摄像装置采集的下一帧图像作为当前帧图像,并进入通过姿态估计算法对当前帧图像进行姿态估计的步骤直至中心摄像装置对应的预设文件夹存储的图像数量达到中心摄像装置对应的预设值。
本领域普通技术人员可以理解实现上述实施例方法中的全部或部分流程,是可以通过计算机程序来指令相关的硬件来完成,的程序可存储于一非易失性计算机可读取存储介质中,该程序在执行时,可包括如上述各方法的实施例的流程。其中,的存储介质可为磁碟、光盘、只读存储记忆体(Read-Only Memory,ROM)等。
以上实施例的各技术特征可以进行任意的组合,为使描述简洁,未对上述实施例中的各个技术特征所有可能的组合都进行描述,然而,只要这些技术特征的组合不存在矛盾,都应当认为是本说明书记载的范围。
以上实施例仅表达了本发明的几种实施方式,其描述较为具体和详细,但并不能因此而理解为对发明专利范围的限制。应当指出的是,对于本领域的普通技术人员来说,在不脱离本发明构思的前提下,还可以做出若干变形和改进,这些都属于本发明的保护范围。因此,本发明专利的保护范围应以所附权利要求为准。
Claims (11)
1.一种分类采样方法,所述方法包括:
接收采集指令,进入当前循环对应的采集流程;
获取当前循环对应的多个摄像装置的采集顺序,将采集顺序中的第一个摄像装置作为当前摄像装置;所述多个摄像装置至少包括一个中心摄像装置,所述中心摄像装置安装在正对采样对象所在的位置处,其他摄像装置围绕该中心摄像装置安装,分别从各个角度采集人脸图像;
控制摄像装置进行图像采集并将采集的图像保存至与所述当前摄像装置对应的预设文件夹;
当当前摄像装置对应的预设文件夹存储的图像数量达到当前循环中当前摄像装置对应的预设值时,切换至采集顺序中的下一个摄像装置作为当前摄像装置,并进入所述控制当前摄像装置进行图像采集并将采集的图像保存至与所述当前摄像装置对应的预设文件夹的步骤,直至当前循环对应的末尾摄像装置对应的预设文件夹存储的图像数量达到当前循环中末尾摄像装置对应的预设值;
当采集顺序中第一个摄像装置为中心摄像装置时,所述控制当前摄像装置进行图像采集并将采集的图像保存至与所述当前摄像装置对应的预设文件夹的步骤包括:
获取中心摄像装置采集的当前帧图像;
通过姿态估计算法对所述当前帧图像进行姿态估计;
当估计到正脸姿态时,将所述当前帧图像和当前帧图像之后的预设数目帧连续图像保存至与所述中心摄像装置对应的预设文件夹;
当预设数目到达时,获取中心摄像装置采集的下一帧图像作为当前帧图像,并进入通过姿态估计算法对所述当前帧图像进行姿态估计的步骤直至所述中心摄像装置对应的预设文件夹存储的图像数量达到中心摄像装置对应的预设值。
2.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述摄像装置包括摄像头以及与摄像头对应的补光灯。
3.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述接收采集指令的步骤之前包括:
接收采样对象选择指令,确定当前采样对象;
为所述当前采样对象创建对应的文件夹;
在所述文件夹中创建多个子文件夹,所述多个子文件夹包括至少一个融合子文件夹以及与每一个摄像装置对应的至少一个分类子文件夹。
4.根据权利要求3所述的方法,其特征在于,所述控制当前摄像装置进行图像采集并将采集的图像保存至与所述当前摄像装置对应的预设文件夹的步骤包括:
当当前循环非最后一次循环时,将所述采集的图像保存至当前摄像装置对应的分类子文件夹;
当当前循环为最后一次循环时,将所述采集的图像保存至融合子文件夹。
5.一种分类采样装置,其特征在于,所述装置包括:
循环开始模块,用于接收采集指令,进入当前循环对应的采集流程;
采集顺序获取模块,用于获取当前循环对应的多个摄像装置的采集顺序,将采集顺序中的第一个摄像装置作为当前摄像装置;所述多个摄像装置至少包括一个中心摄像装置,所述中心摄像装置安装在正对采样对象所在的位置处,其他摄像装置围绕该中心摄像装置安装,分别从各个角度采集人脸图像;
图像采集模块,用于控制摄像装置进行图像采集并将采集的图像保存至与所述当前摄像装置对应的预设文件夹;
切换模块,用于当当前摄像装置对应的预设文件夹存储的图像数量达到当前循环中当前摄像装置对应的预设值时,切换至采集顺序中的下一个摄像装置作为当前摄像装置,并进入所述控制当前摄像装置进行图像采集并将采集的图像保存至与所述当前摄像装置对应的预设文件夹的步骤,直至当前循环对应的末尾摄像装置对应的预设文件夹存储的图像数量达到当前循环中末尾摄像装置对应的预设值;
当采集顺序中第一个摄像装置为中心摄像装置时,所述控制当前摄像装置进行图像采集并将采集的图像保存至与所述当前摄像装置对应的预设文件夹的步骤包括:
获取中心摄像装置采集的当前帧图像;
通过姿态估计算法对所述当前帧图像进行姿态估计;
当估计到正脸姿态时,将所述当前帧图像和当前帧图像之后的预设数目帧连续图像保存至与所述中心摄像装置对应的预设文件夹;
当预设数目到达时,获取中心摄像装置采集的下一帧图像作为当前帧图像,并进入通过姿态估计算法对所述当前帧图像进行姿态估计的步骤直至所述中心摄像装置对应的预设文件夹存储的图像数量达到中心摄像装置对应的预设值。
6.根据权利要求5所述的装置,其特征在于,所述装置还包括:
选择指令接收模块,用于接收采样对象选择指令,确定当前采样对象;
文件夹创建模块,用于为所述当前采样对象创建对应的文件夹;
子文件夹创建模块,用于在所述文件夹中创建多个子文件夹,所述多个子文件夹包括至少一个融合子文件夹以及与每一个摄像装置对应的至少一个分类子文件夹。
7.根据权利要求5所述的装置,其特征在于,所述摄像装置包括摄像头以及与摄像头对应的补光灯。
8.一种分类采样系统,其特征在于,所述系统包括:
一个或多个摄像装置,用于采集当前采样对象的图像,所述一个或多个摄像装置包括至少一个中心摄像装置,所述中心摄像装置用于采集所述采样对象的正脸姿态图像;
采样终端,所述采样终端与所述一个或多个摄像装置通过USB接口连接,用于执行如权利要求1至4中任意一项所述的分类采样方法。
9.根据权利要求8所示的系统,其特征在于,所述摄像装置包括摄像头以及与摄像头对应的补光灯。
10.一种计算机可读存储介质,其上存储有计算机程序,其特征在于,该程序被处理器执行时实现如权利要求1至4中任意一项所述的分类采样方法。
11.一种计算机设备,所述计算机设备包括存储器,处理器及存储在所述存储器上并可在所述处理器上运行的计算机程序,其特征在于,所述处理器执行所述计算机程序时实现如权利要求1至4中任意一项所述的分类采样方法。
Priority Applications (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
CN201710758711.9A CN107454333B (zh) | 2017-08-29 | 2017-08-29 | 分类采样方法、装置、系统、存储介质和计算机设备 |
Applications Claiming Priority (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
CN201710758711.9A CN107454333B (zh) | 2017-08-29 | 2017-08-29 | 分类采样方法、装置、系统、存储介质和计算机设备 |
Publications (2)
Publication Number | Publication Date |
---|---|
CN107454333A CN107454333A (zh) | 2017-12-08 |
CN107454333B true CN107454333B (zh) | 2019-07-09 |
Family
ID=60494523
Family Applications (1)
Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
---|---|---|---|
CN201710758711.9A Expired - Fee Related CN107454333B (zh) | 2017-08-29 | 2017-08-29 | 分类采样方法、装置、系统、存储介质和计算机设备 |
Country Status (1)
Country | Link |
---|---|
CN (1) | CN107454333B (zh) |
Citations (3)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN105138699A (zh) * | 2015-09-25 | 2015-12-09 | 广东欧珀移动通信有限公司 | 一种基于拍摄角度的照片分类方法、装置及移动终端 |
CN105681748A (zh) * | 2016-01-05 | 2016-06-15 | 广州杰赛科技股份有限公司 | 一种图像摄录装置及监控系统 |
CN105809125A (zh) * | 2016-03-06 | 2016-07-27 | 北京工业大学 | 基于多核心arm平台的人脸识别系统 |
Family Cites Families (1)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
JP3705117B2 (ja) * | 2000-11-17 | 2005-10-12 | カシオ計算機株式会社 | デジタルカメラ、記録媒体及び画像データ管理方法 |
-
2017
- 2017-08-29 CN CN201710758711.9A patent/CN107454333B/zh not_active Expired - Fee Related
Patent Citations (3)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN105138699A (zh) * | 2015-09-25 | 2015-12-09 | 广东欧珀移动通信有限公司 | 一种基于拍摄角度的照片分类方法、装置及移动终端 |
CN105681748A (zh) * | 2016-01-05 | 2016-06-15 | 广州杰赛科技股份有限公司 | 一种图像摄录装置及监控系统 |
CN105809125A (zh) * | 2016-03-06 | 2016-07-27 | 北京工业大学 | 基于多核心arm平台的人脸识别系统 |
Also Published As
Publication number | Publication date |
---|---|
CN107454333A (zh) | 2017-12-08 |
Similar Documents
Publication | Publication Date | Title |
---|---|---|
KR102365721B1 (ko) | 모바일 기기를 이용한 3차원 얼굴 모델 생성 장치 및 방법 | |
CN110192168B (zh) | 一种无人机拍照方法、图像处理方法和装置 | |
CN107925738B (zh) | 用于提供图像的方法、电子设备 | |
CN106454071A (zh) | 终端及其基于手势进行自动拍摄的方法 | |
CN107771391B (zh) | 用于确定图像帧的曝光时间的方法和装置 | |
US8334907B2 (en) | Photographing method and apparatus using face pose estimation of face | |
CN104683692A (zh) | 一种连拍方法及装置 | |
EP3153945A1 (en) | Method and device for implementing virtual button through camera, and computer-readable recording medium | |
CN112702521B (zh) | 图像拍摄方法及装置、电子设备、计算机可读存储介质 | |
CN107807772A (zh) | 图像数据处理方法、装置及移动终端 | |
CN112135046A (zh) | 视频拍摄方法、视频拍摄装置及电子设备 | |
CN106488130A (zh) | 一种拍摄模式切换方法及其切换系统 | |
CN112887601B (zh) | 拍摄方法、装置及电子设备 | |
CN106204743B (zh) | 一种增强现实功能的控制方法、装置及移动终端 | |
CN103870157B (zh) | 一种图像处理的方法及装置 | |
CN108460354B (zh) | 无人机控制方法、装置、无人机及系统 | |
CN112614214A (zh) | 动作捕捉方法、装置、电子设备及存储介质 | |
CN110149476A (zh) | 一种延时摄影方法、装置、系统及终端设备 | |
CN106161970B (zh) | 一种拍摄方法、装置以及移动终端 | |
CN104683680A (zh) | 一种自动拍照方法、装置及移动终端 | |
CN110365911A (zh) | 一种移动终端拍摄照片的方法、移动终端及服务器 | |
JP2012160051A (ja) | 情報端末装置 | |
CN107454333B (zh) | 分类采样方法、装置、系统、存储介质和计算机设备 | |
CN107436880A (zh) | 智能搜拍实时显示方法 | |
CN104378576B (zh) | 一种信息处理方法及电子设备 |
Legal Events
Date | Code | Title | Description |
---|---|---|---|
PB01 | Publication | ||
PB01 | Publication | ||
SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
GR01 | Patent grant | ||
GR01 | Patent grant | ||
CF01 | Termination of patent right due to non-payment of annual fee | ||
CF01 | Termination of patent right due to non-payment of annual fee |
Granted publication date: 20190709 |