CN107635101B - 拍摄方法、装置、存储介质和电子设备 - Google Patents

Abstract

本申请涉及一种拍摄方法、装置、存储介质和电子设备。该方法包括：获取通过第一摄像头模组和/或第二摄像头模组实时扫描得到的第一帧图像，其中，所述第二摄像头模组的感光度高于所述第一摄像头模组的感光度；将多个第一帧图像进行对比，检测当前拍摄场景的场景模式；当所述场景模式为运动场景时，检测当前拍摄环境的亮度；当所述亮度处于预设的亮度区间时，通过所述第二摄像头模组进行拍摄。该拍摄方法、装置、存储介质和电子设备可提高拍摄的清晰度。

Description

拍摄方法、装置、存储介质和电子设备

技术领域

本申请涉及图像处理技术领域，特别是涉及一种拍摄方法、装置、存储介质和电子设备。

背景技术

随着智能拍照设备的普及，越来越多的拍照设备都会在拍摄的过程中，对拍摄的呈现的帧图像进行美化处理，比如进行对焦处理，以提高呈现画面的清晰度。

在对运动物体的抓拍的情境下，需要较短的曝光时间才能准确抓拍到清晰的画面。而当拍摄拍摄环境比较暗的情况下，有需要较长的曝光时间才能拍摄到清晰的画面。因此，传统拍摄方法，在环境较暗的情况下，对运动场景抓拍到的拍摄图像不够清晰。

发明内容

本申请实施例提供一种拍摄方法、装置、存储介质和电子设备，可以在环境较暗的情况下，提高对运动场景拍摄的清晰度。

一种拍摄方法，包括：

获取通过第一摄像头模组和/或第二摄像头模组实时扫描得到的第一帧图像；其中，所述第二摄像头模组的感光度高于所述第一摄像头模组的感光度；

将多个第一帧图像进行对比，检测当前拍摄场景的场景模式，所述多个第一帧图像包括当前帧图像和与所述当前帧图像相邻的前几帧中的一帧或多帧图像；

当所述场景模式为运动场景时，检测当前拍摄环境的亮度；

当所述亮度处于预设的亮度区间时，通过所述第二摄像头模组进行拍摄。

一种拍摄装置，所述装置包括：

帧图像获取模块，用于获取通过第一摄像头模组和/或第二摄像头模组实时扫描得到的第一帧图像；其中，所述第二摄像头模组的感光度高于所述第一摄像头模组的感光度；

场景模式检测模块，用于将多个第一帧图像进行对比，检测当前拍摄场景的场景模式；

亮度检测模块，用于当所述场景模式为运动场景时，检测当前拍摄环境的亮度；

拍摄模块，用于当所述亮度处于预设的亮度区间时，通过所述第二摄像头模组进行拍摄。

一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现上述各实施例所提供的拍摄方法的步骤。

一种电子设备，包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时实现上述各实施例所提供的拍摄方法的步骤。

本申请实施例所提供的拍摄方法、装置、存储介质和电子设备，当检测到拍摄场景为运动场景，且拍摄环境的亮度处于预设区间时，通过感光度更高的第二摄像头模组进行拍摄，从而可减少拍摄图片时所需的曝光时长，提高了拍摄的清晰度。

附图说明

为了更清楚地说明本申请实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本申请的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。

图1为一个实施例中拍摄方法的应用环境示意图；

图2为一个实施例中电子设备的内部结构示意图；

图3为一个实施例中拍摄方法的流程图；

图4为一个实施例中将多个第一帧图像进行对比，检测当前拍摄场景的场景模式的流程图；

图5A为一个实施例中帧图像的像素排列示意图；

图5B为另一个实施例中帧图像的像素排列示意图；

图6为一个实施例中对亮度区间的设置的流程图；

图7为一个实施例中通过第二摄像头模组进行拍摄；

图8为另一个实施例中通过第二摄像头模组进行拍摄；

图9为一个实施例中模型训练的流程图；

图10为一个实施例中获取物理距离的原理图；

图11为一个实施例中图像裁剪结果的展示图；

图12为一个实施例中拍摄装置的结构框图；

图13为一个实施例中拍摄模块的结构框图；

图14为另一个实施例中拍摄装置的结构框图；

图15为一个实施例中与电子设备相关的手机的部分结构的框图。

具体实施方式

为了使本申请的目的、技术方案及优点更加清楚明白，以下结合附图及实施例，对本申请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仅用以解释本申请，并不用于限定本申请。

可以理解，本申请所使用的术语“第一”、“第二”等可在本文中用于描述各种元件，但这些元件不受这些术语限制。这些术语仅用于将第一个元件与另一个元件区分。举例来说，在不脱离本申请的范围的情况下，可以将第一摄像头模组称为第二摄像头模组，且类似地，可将第二摄像头模组称为第一摄像头模组。第一摄像头模组和第二摄像头模组两者都是摄像头模组，但其不是同一摄像头模组。

图1为一个实施例中拍摄方法的应用环境示意图。如图1所示，电子设备110可调用其上的摄像头进行拍摄，如对环境中的物体120进行拍摄。该摄像头内包含第一摄像头模组和第二摄像头模组。电子设备可调用任意一个或多个摄像头模组实时扫描得到第一帧图像，将多个第一帧图像进行对比，检测当前拍摄场景的场景模式；当场景模式为运动场景时，检测当前拍摄环境的亮度；当亮度处于预设的亮度区间时，通过感光度更高的第二摄像头模组进行拍摄。

图2为一个实施例中电子设备的内部结构示意图。如图2所示，该电子设备包括通过系统总线连接的处理器、存储器、显示屏和摄像头。其中，该处理器用于提供计算和控制能力，支撑整个电子设备的运行。存储器用于存储数据、程序等，存储器上存储至少一个计算机程序，该计算机程序可被处理器执行，以实现本申请实施例中提供的适用于电子设备的拍摄方法。存储器可包括磁碟、光盘、只读存储记忆体(Read-Only Memory，ROM)等非易失性存储介质，或随机存储记忆体(Random-Access-Memory，RAM)等。例如，在一个实施例中，存储器包括非易失性存储介质及内存储器。非易失性存储介质存储有操作系统和计算机程序。该计算机程序可被处理器所执行，以用于实现以下各个实施例所提供的一种拍摄方法。内存储器为非易失性存储介质中的操作系统计算机程序提供高速缓存的运行环境。摄像头包括上述的第一摄像头模组和第二摄像头模组，均可用于生成帧图像。显示屏可以是触摸屏，比如为电容屏或电子屏，用于显示帧图像或拍摄图片等可视信息，还可以被用于检测作用于该显示屏的触摸操作，生成相应的指令。本领域技术人员可以理解，图2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电子设备的限定，具体的电子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，如图3所示，提供了一种拍摄方法，本实施例主要以该方法应用于如图1所示的电子设备中进行说明，该方法包括：

步骤302，获取通过第一摄像头模组和/或第二摄像头模组实时扫描得到的第一帧图像。

帧图像为通过摄像头处于拍摄状态下，形成的实时的帧图像。当电子设备接收到开启摄像头的指令时，可调用摄像头进行扫描，进入拍摄状态。该摄像头包括第一摄像头模组和第二摄像头模组。可通过该第一摄像头模组和/或第二摄像头模组对拍摄环境中的物体进行扫描，形成该帧图像。比如可单独以其中的一个摄像头模组进行拍摄，形成帧图像，还可以以第一摄像头模组和第二摄像头模组共同参与拍摄来形成帧图像。其中，第二摄像头模组的感光度高于第一摄像头模组的感光度。

可选地，可按照与用于扫描的摄像头模组对应的帧率来实时生成第一帧图像。其中，该帧率可为固定设置的帧率，还可为根据当前环境的亮度等信息自适应确定的帧率。比如可以以每秒30帧的帧率来实时生成第一帧图像。

步骤304，将多个第一帧图像进行对比，检测当前拍摄场景的场景模式。

多个第一帧图像包括当前帧图像和与所述当前帧图像相邻的前几帧中的一帧或多帧图像。电子设备可将当前帧和与其相邻的前几帧中的一帧或几帧进行对比，该当前帧表示扫描得到的当前的第一帧图像。可选地，可将当前帧和其前一帧进行对比。场景模式包括运动场景和静止场景。运动场景表示拍摄场景中存在运动的物体，静止场景表示拍摄场景中的物体均处于静止状态。

电子设备可对参与比较的几帧图像进行相似度的比较，根据该相似度来判定是否为运动场景。当检测到当前帧与其比较的帧图像之间的相似度小于预设的相似度阈值时，判定拍摄场景为运动场景；否则，判定为静止场景。其中，相似度阈值可为任意设置合适的阈值。比如可为80％或70％等。

在一个实施例中，该相似度可根据参与比较的帧图像中，相同像素位置处的亮度或颜色等信息来计算。如根据亮度或颜色的差值，或者差值超过对应预设阈值的数量占比计算出对应帧图像之间的相似度。

步骤306，当场景模式为运动场景时，检测当前拍摄环境的亮度。

当为运动场景时，电子设备可通过摄像头内的相关感光元件来检测当前拍摄环境的亮度。感光元件可为摄像头内的图像传感器等可用于检测环境亮度的检测元件。该亮度可通过照度来体现，比如当前拍摄环境的亮度为1000lux(勒克斯)。

在一个实施例中，对场景模式和亮度的检测顺序可不做限定，比如还可先检测当前拍摄环境的亮度，再检测当前拍摄场景的场景模式，或者可同时进行场景模式和亮度的检测。

步骤308，当亮度处于预设的亮度区间时，通过第二摄像头模组进行拍摄。

电子设备预先设置了亮度区间，该亮度区间可被用于进行决定采用哪个摄像头模组进行拍摄。亮度区间可为连续的亮度区间，还可为多个离散的亮度或几个亮度子区间所形成的区间。可检测该亮度是否处于亮度区间之内，若是，则通过第二摄像头模组进行拍摄。

通常情况下，该第一摄像头是作为主摄，第二摄像头作为副摄，并采用主摄进行拍摄，副摄进行辅助。若当前的拍摄模式是采用第一摄像头模组来生成帧图像时，可将该第一摄像头模组切换为第二摄像头模组，通过该第二摄像头模组生成帧图像。当接收到拍摄指令时，可根据该拍摄指令，通过第二摄像头模组进行拍摄，该第一摄像头模组可进行辅助，从而生成拍摄的图像。

其中，第二摄像头模组的感光度要高于第一摄像头模组，因此，在相同亮度的情况下，通过第二摄像头模组拍摄时，所需的第一曝光时长要小于第一摄像头模组所需的第二曝光时长。进一步地，当拍摄环境处于较亮或较暗的亮度下，第一曝光时长和第二曝光时长之间的曝光差值并不大。而当处于中等亮度的情况下，该曝光差值相对较大，因此，该亮度区间可为曝光差值相对较大的中等亮度所处的区间。

本申请实施例中的拍摄方法，当检测到拍摄场景为运动场景，且拍摄环境的亮度处于预设区间时，通过感光度更高的第二摄像头模组进行拍摄，从而可减少拍摄图片时所需的曝光时长，提高了拍摄的清晰度。

在一个实施例中，如图4所示，步骤304包括：

步骤402，获取多个第一帧图像中的像素的灰阶值。

本实施例中，针对参与比较的第一帧图像，可提取其帧图像中的像素的灰阶值。可选地，可从帧图像的YUV(亦称YCrCb，是被欧洲电视系统所采用的一种颜色编码方法)数据中提取该Y数据，该Y数据表示明亮度(Luminance或Luma)，也就是灰阶值。帧图像中的每个像素对应一个灰阶值，电子设备可针对每个像素对应的灰阶值进行读取，或者可对其中的部分灰阶值进行读取。

在一个实施例中，针对参与比较的每个第一帧图像，按照相同的采样方式来读取对应位置处的像素的灰阶值，以提高读取效率和后续的检测效率。比如，可每间隔预设数量的像素，便读取一个像素的灰阶值。参考图5A和5B所示，其中的每个方格表示一个像素点，电子设备可每间隔预设数量的行数或列数便读取一行像素的灰阶值，或者可按照预设的划分区域，从每个区域内的固定位置处读取一个或多个像素点的灰阶值。如图5A所示，可每隔2行，读取一行的灰阶值，如图5B所示，可从每3×3个像素点中，读取中间像素点的灰阶值。

步骤404，计算多个第一帧图像的灰阶值之间的差异度。

针对参与比较的帧图像，按照所获取的像素的灰阶值，比较处于相同像素位置处的灰阶值的差异度。其中，该差异度可为两个灰阶值的差值，或者该差值的绝对值等。

在一个实施例中，步骤404包括：计算相邻两帧的帧图像中的相同像素的灰阶值的差异度。其中，参与比较的帧图像，可为相邻两帧的帧图像。电子设备可将当前帧和该当前帧的上一帧进行比较，即比较当前帧和上一帧中的相同像素的灰阶值的差异度。

步骤406，根据差异度确定当前拍摄场景的场景模式。

电子设备可根据每个差异度的大小以及差异度的数量来场景模式。可选地，可根据该差异度的大小以及数量，确定参与比较的两帧图像的相似度，根据该相似度来确定场景模式。

在一个实施例中，步骤406包括：根据超过预设差异度阈值的差异度的数量确定当前拍摄场景的场景模式。

其中，差异度阈值为预设的任意合适的灰阶值差值。电子设备在计算出每个获取的像素上的差异度后，可检测该差异度是否超过差异度阈值，并统计参与比较的两帧图像中的像素读取数量，以及超过差异度阈值的像素数量。当该像素数量达到预设数量时，判定场景模式为运动场景。其中，预设数量为根据像素读取数量所确定的，比如可为像素读取数量任意合适的比例，如20％或30％的像素读取数量。

本实施例中，利用帧图像的灰阶值之间的差异度来确定场景模式，可提高场景模式判断的准确性和效率。

在一个实施例中，检测当前拍摄环境的亮度，包括：获取第一摄像头模组和/或第二摄像头模组的图像传感器在当前拍摄状态下的帧率和增益；获取与帧率和增益对应的亮度。

其中，第一摄像头模组或第二摄像头模组的图像传感器，会在不同的亮度下自动调整帧率和增益(gain)，以对生成的帧图像的质量进行自适应的改进。该增益用于反映视频信号的放大倍数。电子设备在获取到该帧率和增益后，按照对应第一摄像头模组或第二摄像头模组的自身参数，计算出当前环境的亮度。

在一个实施例中，电子设备针对不同的摄像头模组，设置了不同亮度与该摄像头模组的图像传感器的调整的帧率和增益之间的对应关系。根据该对应关系，可查询到该帧率和增益对应的亮度，将查询到的亮度作为当前拍摄环境的亮度。

在一个实施例中，获取与帧率和增益对应的亮度，包括：从预设的亮度信息表中，查询与帧率和增益对应的亮度，将查询出的亮度作为当前拍摄环境的亮度。

电子设备进一步根据该对应关系，建立了相应摄像头模组的亮度信息表。该亮度信息表中可包含相应摄像头模组在不同亮度下，自适应调整的帧率和增益。比如在1000lux照度下，第一摄像头模组的图像传感器将帧率设置为30fps增益为1倍。从而可根据获取到的该图像传感器调整的30fps的帧率和1倍增益，查询出对应的亮度为1000lux照度。

本实施例中，通过根据图像传感器在当前拍摄状态下的帧率和增益来获取对应的亮度，可提高对环境亮度的确定的准确性和确定效率。

在一个实施例中，上述方法还包括亮度区间设置的步骤，该步骤可在上述步骤302之前执行。如图6所示，该步骤包括：

步骤602，获取第一摄像头模组在不同亮度下的第一曝光时长。

步骤604，获取第二摄像头模组在不同亮度下的第二曝光时长。

曝光时长和帧率成反比。比如帧率为30fps，则曝光时长为33.3ms(毫秒)，帧率为25fps，则曝光时长为40ms；帧率为40fps，则曝光时长为25ms。如上，预先设置了不同亮度与该摄像头模组的图像传感器的调整的帧率和增益之间的对应关系。可根据该对应关系，获取不同亮度下的第一曝光时长和第二曝光时长。

步骤606，计算在相同亮度下，第一曝光时长和第二曝光时长的曝光差值。

可选地，计算获取的多个亮度下，每个亮度对应的第一曝光时长和第二曝光时长之间的曝光差值。通常地，在相同亮度下，第二曝光时长小于第一曝光时长。

步骤608，根据超过曝光差值阈值的曝光差值对应的亮度确定亮度区间。

曝光差值阈值为预设的任意合适的数值。不同亮度对应的曝光差值不一定相同。电子设备可检测计算出的曝光差值和该曝光差值阈值之间的大小，当大于曝光差值阈值时，说明第二曝光时长与第一曝光时长之间的差异较大，即第二曝光时长会相对明显小于第一曝光时长。

电子设备可获取所有超过该超过曝光差值阈值的曝光差值对应的亮度，根据获取的亮度形成亮度区间。即处于该亮度区间下，对应第二曝光时长会相对明显小于第一曝光时长。

本实施例中，通过比较在相同亮度下，第一曝光时长和第二曝光时长的曝光差值，根据超过曝光差值阈值的曝光差值对应的亮度确定亮度区间，可提高了亮度区间确定的准确性。从而可当环境的亮度处于该亮度区间下，可通过感光度更高的第二摄像头模组进行拍摄，进一步提高了拍摄的图片的质量。

在一个实施例中，如图7所示，通过第二摄像头模组进行拍摄，包括：

步骤702，获取通过第二摄像头模组扫描得到的第二帧图像。

第二帧图像为判定为运动场景，且环境的亮度处于预设的亮度区间内的情况下，通过第二摄像头模组扫描得到的第二帧图像。

步骤704，当接收到拍摄指令时，识别第二帧图像中的拍摄主体的主体信息。

电子设备可通过侦测作用于界面上的操作生成拍摄指令。拍摄指令可以是通过侦测到的相关触控操作、物理按键的按压操作、语音控制操作或对设备的晃动操作等触发的拍摄指令。触控操作可为触摸点击操作、触摸长按操作、触摸滑动操作、多点触控操作等操作。电子设备可提供用于触发进行拍摄的开启按钮，当侦测到对该开启按钮的点击操作时，触发进行拍摄的拍摄指令。电子设备还可预设用于触发该拍摄指令的开启语音信息。通过调用语音接收装置，接收对应的语音信息，当检测到该语音信息与该开启语音信息匹配时，也可触发该拍摄指令。通过解析，可判定该语音信息和预设的开启语音信息相匹配，从而可触发该拍摄指令。

电子设备可确定帧图像中的拍摄主体，获取该拍摄主体的主体信息。拍摄主体表示帧图像中的主要展示的内容，可为帧图像中的人物、动物、风景、建筑等主体类型。主体信息为拍摄主体在帧图像中所反映出来的信息，可包括但不限于主体类型和主体区域等其中的一种或多种信息。其中，主体区域为拍摄主体在帧图像中的所占据的空间大小和位置。以主体信息包含主体类型和主体区域，且主体类型为人为例，该主体区域可以是拍摄主体在帧图像中的边界所围成的一个区域，也可以是一个特定的形状区域。比如主体区域可以是人像所在的区域，也就是人像边界所围成的区域，也可以是一个矩形区域，该矩形区域包含了人像所在的区域。该区域在帧图像中处于中间位置，约占整个帧图像内一半的空间。

电子设备可对帧图像中所包含的图像数据进行分析，识别其中的拍摄主体，并进而确定该拍摄主体的主体信息。可选地，可针对该帧图像中，处于预设区域内的图像数据进行分析，识别拍摄主体。该预设区域可处于帧图像中的中间区域，当未从预设区域内识别出拍摄主体后，则对全部的图像数据进行分析，识别拍摄主体。电子设备可根据该帧图像中的全部区域内的图像数据或上述的预设区域内的图像数据，进行特征检测，识别出帧图像中包含的场景信息，根据该场景信息确定拍摄主体。其中，场景信息可包括帧图像中的人或物以及人或物在帧图像中所处的位置和大小等信息。

步骤706，根据主体信息对第二帧图像进行裁剪，根据裁剪后的帧图像生成拍摄图片。

电子设备可根据该主体信息，对帧图像中的拍摄主体进行裁剪，使得裁剪后的帧图像中保留该主体信息，对于非拍摄主体所占空间的部分图像进行裁剪，使得裁剪后的帧图像与裁剪前相比，其拍摄主体被移动或放大。可直接将该裁剪后的帧图像作为拍摄图片，还可进一步对该裁剪后的帧图像中的部分展示信息进行虚化、去雾或调整亮度、对比度等处理，以形成拍摄图片。

本实施例中，通过识别扫描得到的帧图像中的拍摄主体的主体信息，并根据该主体信息进行裁剪，使得在终端界面上预览显示的帧图像即为裁剪后的帧图像，可减少用户对相关的拍摄参数或者调整拍摄位置和角度等的调整，即可呈现出想要的拍摄效果，并可根据该裁剪后的帧图像生成拍摄图片，可提高图片拍摄效率。

在一个实施例中，如图8所示，通过第二摄像头模组进行拍摄，包括：

步骤802，获取通过第二摄像头模组扫描得到的第二帧图像。

步骤804，当接收到拍摄指令时，根据主体识别模型识别第二帧图像中的拍摄主体的主体信息。

在一个实施例中，电子设备可根据该主体识别模型识别帧图像中的拍摄主体的主体区域。主体区域是指帧图像中需要保留的图像区域。在裁剪过程中，将帧图像中的主体区域进行保留，将主体区域之外的区域进行去除。一般来说，主体区域可以是拍摄主体在帧图像中的边界所围成的一个区域，也可以是一个特定的形状区域。以拍摄主体为人进行举例说明，主体区域可以是人像所在的区域，也就是人像边界所围成的区域，也可以是一个矩形区域，该矩形区域包含了人像所在的区域。

主体识别模型是指对帧图像中的主体区域进行识别的算法模型，例如主体识别模型可以是识别图像中的人像、物体等。主体识别模型是根据训练图像集合及对应的区域标记训练得到的。训练图像集合是指用于训练主体识别模型的图像集合，区域标记是指拍摄主体所在区域的唯一标记，训练图像集合中的每张图像都对应了一个或多个拍摄主体，将这一个或多个拍摄主体所在的区域在图像中进行标记，得到每张图像对应的一个或多个区域标记。根据训练图像集合及对应的区域标记就可以训练得到主体识别模型。

训练图像集合中的每一张图像都有对应的区域标记，根据训练图像集合及对应的区域标记进行训练，得到主体识别模型。若区域标记为图像中目标图像所在区域的标记，那么可以首先根据该标记将训练图像集合中每一张图像中的拍摄主体所在区域提取出来，然后根据提取出来的所有拍摄主体所在区域进行模型训练，得到主体识别模型。获取到一张图像时，可以根据主体识别模型识别该图像中的主体区域。一般来说，训练图像集合中包含的图像越多，训练得到的主体识别模型越精准，对图像中主体区域进行识别的精度就越高。例如，在人脸识别过程中，区域标记就可以是人脸所在区域，根据区域标记将训练图像集合中的人脸区域提取出来，然后根据人脸区域提取对应的几何特征，通过这些几何特征训练得到人脸模板，通过人脸模板可以识别到图像中的人脸区域。

步骤806，根据主体区域裁剪第二帧图像。

在一个实施例中，帧图像是由若干个像素点构成的，这若干个像素点按照一定规律进行排列，通常可以组成一个二维矩阵。每个像素点都有对应的像素值以及对应的坐标，通过坐标可以表示像素点在图像中的具体位置，并通过不同像素值的像素点组成不同的图案。主体区域也是由若干个像素点构成的，也即主体区域包括帧图像中的部分或全部像素点。在获取到主体区域之后，可以将主体区域进行标记，然后通过标记来查找主体区域。也可以提取主体区域所包含的像素的坐标，并通过坐标来查找主体区域。例如，在获取到主体区域之后，将主体区域的边缘像素点全部标记为红色，那么在查找主体区域时，遍历每个像素点的为红色的像素即为边缘像素点，获取图像中所有的边缘像素点，边缘像素点所围成的区域即为主体区域。具体地，还可以分别比较像素点的RGB三通道值，若RGB三通道值分别为255、0、0，则该像素点为边缘像素点。根据主体区域裁剪帧图像，可以首先将帧图像中的主体区域提取出来，然后将除主体区域之外的其他区域去除，只保留主体区域部分。

可以理解的是，识别出帧图像中的主体区域之后，用户可以对主体区域进行调节。具体地，接收用户输入的区域调节指令，并根据该区域调节指令对主体区域进行调节。该区域调节指令用于指示调节主体区域的位置和范围。例如，识别出帧图像中的主体区域之后，通过矩形框将主体区域进行标记，用户可以输入区域调节指令，任意调节矩形框的位置和大小。长按矩形框并拖动可以移动矩形框的位置，长按矩形框边界并拖动可以任意的扩大或缩小矩形框的大小。

步骤806，根据裁剪后的帧图像生成拍摄图片。

上述实施例提供的拍摄方法，通过主体识别模型识帧图像中的拍摄主体的主体信息后，并具体识别帧图像中的主体区域，根据主体区域对帧图像进行裁剪。主体区域一般是用户比较关注的区域，裁剪图像的时候只保留主体区域，提高了拍摄的准确性，使呈现的画面更加精确。

在一个实施例中，该方法还包括模型训练的步骤。如图9所示，该步骤包括：

步骤902，获取当前终端对应的历史裁剪图像及对应的区域标记。

在一个实施例中，历史裁剪图像是指进行过裁剪处理的原始图像。用户终端可以将历史处理过的帧图像通过同一的规则进行命名，通过读取图像的名称就可以知道哪些图像是历史裁剪图像。例如，遍历图库中所有图像的标识，若图像标识包含“T”，则该图像为历史裁剪图像。用户终端历史处理过的帧图像还可以存放在一个固定的文件夹中，通过读取该文件夹就可以获取历史处理过的帧图像。

步骤904，根据历史裁剪图像及对应的区域标记进行模型训练，得到主体识别模型。

在一个实施例中，历史裁剪图像可以保存在用户终端本地，也可以保存在服务器。一般地，用户终端在将图像裁剪之后，可以将裁剪之前的图像和裁剪之后的图像同时进行保存，对不同的用户终端的历史裁剪图像进行训练，得到不同用户终端对应的主体识别模型。

可以理解的是，可以在用户终端本地进行模型训练，也可以在服务器上进行模型训练。在服务器中训练主体识别模型时，用户终端可以将每次剪裁之后的图像上传至服务器，服务器可以根据用户终端标识建立不同的文件夹，并将不同用户终端上传的图像存放在对应的文件夹中。其中，用户终端标识是指用户终端的唯一标识。例如，用户终端标识可以是IP(Internet Protocol，网络之间互连的协议)地址、MAC(Media Access Control，媒体访问控制)地址等中的至少一种。服务器可以设置定时器，定时启动模型训练的任务，对各个文件夹中的历史裁剪图像进行训练，并将训练得到的主体识别模型发送至对应的用户终端。在其他实施例中，还可以设置触发训练模型的条件，当满足触发条件时，根据历史裁剪图像和对应的区域标记进行模型训练。例如，触发条件可以是：新增的历史裁剪图像大于预设张数。

进行模型训练得到主体识别模型之后，会将主体识别模型建立对应的模型标识，新版本的主体识别模型会覆盖旧版本的主体识别模型。在一个实施例中，主体识别模型可以采用“终端标识+生成时间”的形式进行命名，在此不作限定。例如，主体识别模型的模型标识可以为“MT170512”，则表示2017年5月12日生成的终端标识为“MT”的用户终端对应的主体识别模型。

在一个实施例中，用户终端在获取到新版本的主体识别模型时，会以新版本的主体识别模型覆盖旧版本的主体识别模型。在获取到第二帧图像时，会以最新版本的主体识别模型，对第二帧图像进行识别。例如，用户终端当前的主体识别模型的模型标识为“MT170410”，若用户终端接收到模型标识为“MT170512”的主体识别模型，则以“MT170512”的主体识别模型覆盖“MT170410”的主体识别模型。当获取到帧图像之后，会根据最新版本的主体识别模型识别帧图像中的主体区域。

可以理解的是，在本申请提供的其他实施例中，可以针对不同的颜色通道建立主体识别模型。在获取到帧图像之后，分别将帧图像的颜色通道分别通过对应的主体识别模型进行识别，并根据各个颜色通道对应的识别结果得到最终的主体区域。例如，可以针对RBG三通道分别建立主体识别模型，也可以针对YUV三通道分别建立主体识别模型，通过各个颜色通道对应的主体识别模型，将帧图像的各个颜色通道进行识别，并将各个颜色通道识别的主体区域合并，得到最终的主体区域。

在一个实施例中，拍摄主体的主体信息包括主体类型和主体区域；根据主体信息对第二帧图像进行裁剪，包括：根据主体类型和主体区域对第二帧图像进行裁剪。

电子设备可根据该拍摄主体的主体类型和主体区域，计算出与该拍摄主体相匹配的主体大小和主体位置。对该第二帧图像进行裁剪，使得该拍摄主体在裁剪后的帧图像中，所处主体位置和主体大小与计算出的主体位置和主体大小相同。通过对所计算出的拍摄主体的主体大小和主体位置，对帧图像进行裁剪，以保持拍摄主体在裁剪后的帧图像中的主体大小和主体位置与计算出的主体大小和主体位置相同。

在一个实施例中，根据主体类型和主体区域对第二帧图像进行裁剪，包括：获取与主体类型对应的裁剪模式，根据裁剪模式和主体区域裁剪第二帧图像。

裁剪模式是指裁剪图像的方法，裁剪模式可以包括边缘裁剪模式、矩形裁剪模式等，在此不做限定。不同的主体类型对应的裁剪模式可相同或不同，例如，主体区域为人像的话，采用边缘裁剪模型进行裁剪；主体区域为风景的话，采用矩形裁剪模式进行裁剪。其中，边缘裁剪模式是指根据拍摄主体的边缘进行裁剪的模式，矩形裁剪模式是指根据拍摄主体所在的最小矩形区域进行裁剪的模式。通过所获取的裁剪模式，按照该裁剪模式对帧图像进行裁剪，根据该裁剪模式和主体区域，确定帧图像的裁剪范围，使得裁剪后的帧图像中包含该主体区域，且裁剪后的帧图像的呈现形式为与该裁剪模式对应的呈现模式。

在一个实施例中，在获取到主体区域之后，可以通过获取的主体区域判断第二帧图像中的主体区域的数量。一般来说，一个拍摄主体对应了一个连通区域，若主体区域是由多个连通区域构成的，说明该第二帧图像中存在多个拍摄主体。其中，连通区域是指一个封闭的区域，这一个封闭的区域表示了一个拍摄主体所在的区域。若图像中存在多个主体区域，则裁剪之后可以只保留部分主体区域，也可以保留全部的主体区域。

在一个实施例中，根据主体区域裁剪第二帧图像，包括：若第二帧图像中包含两个及两个以上的主体区域，则获取各个主体区域之间的物理距离；根据物理距离裁剪第二帧图像。

在一个实施例中，物理距离是指图像中所拍摄的物体到图像采集装置的距离，例如物理距离可以是1米。一般地，图像是由若干个像素点构成，每一个像素点都对应了某个物体的某个位置，因此每个像素点都有对应的物理距离。主体区域是由图像中的若干个像素点构成，每个像素点都有对应的物理距离。因此主体区域的物理距离，可以是指主体区域中所有像素点对应的物理距离的平均值，也可以是主体区域中某一个像素点对应的物理距离，在此不做限定。

在一个实施例中，在获取图像的过程中，一般可以通过双摄像头或者激光摄像头模组，来获取图像中每一个像素点对应的物理距离。具体的，通过第一摄像头模组和第二摄像头模组分别拍摄物体对应的图像；根据该图像获取第一夹角和第二夹角，其中，第一夹角为第一摄像头模组到物体所在水平线与第一摄像头模组到第二摄像头模组所在水平线之间的夹角，第二夹角为第二摄像头模组到物体所在水平线与第二摄像头模组到第一摄像头模组所在水平线之间的夹角；根据第一夹角、第二夹角及第一摄像头模组到第二摄像头模组之间的距离，获取图像采集装置到物体之间的物理距离。

图10为一个实施例中获取物理距离的原理图。如图10所示，已知第一摄像头模组1002到第二摄像头模组1004之间的距离T_c，通过第一摄像头模组1002和第二摄像头模组1004分别拍摄物体1006对应的图像，根据该图像可以获取第一夹角A₁和第二夹角A2，第一摄像头模组1002到第二摄像头模组1004所在水平线与物体1002之间的垂直交点为交点1008。假设第一摄像头模组1002到交点1008的距离为T_x，那么交点1008到第二摄像头模组1004的距离就为T_c-T_x，物体1006的物理距离即物体1006到交点1008的垂直距离为T_s。根据第一摄像头模组1002、物体1006和交点1008组成的三角形，则可以得到以下公式：

同理，根据第二摄像头模组1004、物体1006和交点1008组成的三角形，则可以得到以下公式：

由上述公式可以得到物体1006的物理距离为：

根据物理距离裁剪第二帧图像，裁剪之后可以将同一物理距离范围内的主体区域保留，也可以是将物理距离最近的主体区域保留，在此不做限定。具体地，获取物理距离在预设距离范围内的主体区域，并根据获取的主体区域裁剪帧图像。预设距离范围是预先设置的物理距离的取值范围，例如预设距离范围可以是1到3米之内的距离。

图11为一个实施例中第二帧图像裁剪结果的终端展示图。如图11所示，获取第二帧图像1102，通过主体识别模型识别该帧图像1104中的主体区域，并根据主体区域将帧图像进行裁剪，得到裁剪后的图像1104。可以理解的是，帧图像1102和裁剪后的图像1104的展示方式不限于图中所示的展示结果，还可以是采用其他方式进行展示。

在一个实施例中，如图12所示，提供了一种拍摄装置，该装置包括：

第一帧图像获取模块1202，用于获取通过第一摄像头模组和/或第二摄像头模组实时扫描得到的第一帧图像；第二摄像头模组的感光度高于第一摄像头模组的感光度。

场景模式检测模块1204，用于将多个第一帧图像进行对比，检测当前拍摄场景的场景模式。

亮度检测模块1206，用于当场景模式为运动场景时，检测当前拍摄环境的亮度。

拍摄模块1208，用于当亮度处于预设的亮度区间时，通过第二摄像头模组进行拍摄。

在一个实施例中，场景模式检测模块1204还用于获取多个第一帧图像中的像素的灰阶值；计算多个第一帧图像的灰阶值之间的差异度；根据差异度确定当前拍摄场景的场景模式。

在一个实施例中，场景模式检测模块1204还用于计算相邻两帧的帧图像中的相同像素的灰阶值的差异度；根据超过预设差异度阈值的差异度的数量确定当前拍摄场景的场景模式。

在一个实施例中，亮度检测模块1206还用于获取第一摄像头模组和/或第二摄像头模组的图像传感器在当前拍摄状态下的帧率和增益；获取与帧率和增益对应的亮度。

在一个实施例中，亮度检测模块1206还用于从预设的亮度信息表中，查询与帧率和增益对应的亮度，将查询出的亮度作为当前拍摄环境的亮度。

在一个实施例中，上述装置还包括：

亮度区间确定模块，用于获取第一摄像头模组在不同亮度下的第一曝光时长；获取第二摄像头模组在不同亮度下的第二曝光时长；计算在相同亮度下，第一曝光时长和第二曝光时长的曝光差值；当接收到拍摄指令时，根据超过曝光差值阈值的曝光差值对应的亮度确定亮度区间。

在一个实施例中，如图13所示，拍摄模块包括：

第一帧图像获取单元1302，用于获取通过第二摄像头模组扫描得到的第二帧图像。

主体信息识别单元1304，用于当接收到拍摄指令时，识别第二帧图像中的拍摄主体的主体信息；

帧图像裁剪单元1306，用于根据主体信息对第二帧图像进行裁剪。

拍摄图片生成单元1308，用于根据裁剪后的帧图像生成拍摄图片。

在一个实施例中，主体信息识别单元1304还用于根据主体识别模型识别第二帧图像中的拍摄主体的主体信息，其中，主体识别模型是根据训练图像集合及对应的区域标记训练得到的。

在一个实施例中，如图14所示，提供了又一种拍摄装置，该装置还包括：

模型生成模块1210，用于获取当前终端对应的历史裁剪图像及对应的区域标记；根据历史裁剪图像及对应的区域标记进行模型训练，得到主体识别模型。

在一个实施例中，拍摄主体的主体信息包括主体类型和主体区域。

帧图像裁剪单元1306还用于根据主体类型和主体区域对第二帧图像进行裁剪。

在一个实施例中，帧图像裁剪单元1306还用于获取与主体类型对应的裁剪模式，根据裁剪模式和主体区域裁剪第二帧图像。

在一个实施例中，帧图像裁剪单元1306还用于若帧图像中包含两个及两个以上的主体区域，则获取各个主体区域之间的物理距离；根据物理距离裁剪第二帧图像。

上述拍摄装置中各个模块和单元的划分仅用于举例说明，在其他实施例中，可将拍摄装置按照需要划分为不同的模块和单元，以完成上述拍摄装置的全部或部分功能。

在一个实施例中，提供了一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，计算机程序被处理器执行时实现上述各实施例所提供的拍摄方法的步骤。

一种电子设备，包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，处理器执行计算机程序时实现上述各实施例所提供的拍摄方法的步骤。

本申请实施例还提供了一种计算机程序产品。一种包含指令的计算机程序产品，当其在计算机上运行时，使得计算机执行上述各实施例所提供的拍摄方法的步骤。

本申请实施例还提供了一种电子设备。如图15所示，为了便于说明，仅示出了与本申请实施例相关的部分，具体技术细节未揭示的，请参照本申请实施例方法部分。该电子设备可以为包括手机、平板电脑、PDA(Personal Digital Assistant，个人数字助理)、POS(Point of Sales，销售终端)、车载电脑、穿戴式设备等任意终端设备，以电子设备为手机为例：

图15为与本申请实施例提供的电子设备相关的手机的部分结构的框图。参考图15，手机包括：射频(Radio Frequency，RF)电路1510、存储器1520、输入单元1530、显示单元1540、传感器1550、音频电路1560、无线保真(wirelessfidelity，WiFi)模块1570、处理器1580、以及电源1590等部件。本领域技术人员可以理解，图15所示的手机结构并不构成对手机的限定，可以包括比图示更多或更少的部件，或者组合某些部件，或者不同的部件布置。

其中，RF电路1510可用于收发信息或通话过程中，信号的接收和发送，可将基站的下行信息接收后，给处理器1580处理；也可以将上行的数据发送给基站。通常，RF电路包括但不限于天线、至少一个放大器、收发信机、耦合器、低噪声放大器(Low Noise Amplifier，LNA)、双工器等。此外，RF电路1510还可以通过无线通信与网络和其他设备通信。上述无线通信可以使用任一通信标准或协议，包括但不限于全球移动通讯系统(Global System ofMobile communication，GSM)、通用分组无线服务(General Packet Radio Service，GPRS)、码分多址(Code Division Multiple Access，CDMA)、宽带码分多址(Wideband CodeDivision Multiple Access，WCDMA)、长期演进(Long Term Evolution，LTE))、电子邮件、短消息服务(Short Messaging Service，SMS)等。

存储器1520可用于存储软件程序以及模块，处理器1580通过运行存储在存储器1520的软件程序以及模块，从而执行手机的各种功能应用以及数据处理。存储器1520可主要包括程序存储区和数据存储区，其中，程序存储区可存储操作系统、至少一个功能所需的应用程序(比如声音播放功能的应用程序、图像播放功能的应用程序等)等；数据存储区可存储根据手机的使用所创建的数据(比如音频数据、通讯录等)等。此外，存储器1520可以包括高速随机存取存储器，还可以包括非易失性存储器，例如至少一个磁盘存储器件、闪存器件、或其他易失性固态存储器件。

输入单元1530可用于接收输入的数字或字符信息，以及产生与手机1500的用户设置以及功能控制有关的键信号输入。具体地，输入单元1530可包括触控面板1531以及其他输入设备1532。触控面板1531，也可称为触摸屏，可收集用户在其上或附近的触摸操作(比如用户使用手指、触笔等任何适合的物体或附件在触控面板1531上或在触控面板1531附近的操作)，并根据预先设定的程式驱动相应的连接装置。在一个实施例中，触控面板1531可包括触摸检测装置和触摸控制器两个部分。其中，触摸检测装置检测用户的触摸方位，并检测触摸操作带来的信号，将信号传送给触摸控制器；触摸控制器从触摸检测装置上接收触摸信息，并将它转换成触点坐标，再送给处理器1580，并能接收处理器1580发来的命令并加以执行。此外，可以采用电阻式、电容式、红外线以及表面声波等多种类型实现触控面板1531。除了触控面板1531，输入单元1530还可以包括其他输入设备1532。具体地，其他输入设备1532可以包括但不限于物理键盘、功能键(比如音量控制按键、开关按键等)等中的一种或多种。

显示单元1540可用于显示由用户输入的信息或提供给用户的信息以及手机的各种菜单。显示单元1540可包括显示面板1541。在一个实施例中，可以采用液晶显示器(Liquid Crystal Display，LCD)、有机发光二极管(Organic Light-Emitting Diode,OLED)等形式来配置显示面板1541。在一个实施例中，触控面板1531可覆盖显示面板1541，当触控面板1531检测到在其上或附近的触摸操作后，传送给处理器1580以确定触摸事件的类型，随后处理器1580根据触摸事件的类型在显示面板1541上提供相应的视觉输出。虽然在图15中，触控面板1531与显示面板1541是作为两个独立的部件来实现手机的输入和输入功能，但是在某些实施例中，可以将触控面板1531与显示面板1541集成而实现手机的输入和输出功能。

手机1500还可包括至少一种传感器1550，比如光传感器、运动传感器以及其他传感器。具体地，光传感器可包括环境光传感器及接近传感器，其中，环境光传感器可根据环境光线的明暗来调节显示面板1541的亮度，接近传感器可在手机移动到耳边时，关闭显示面板1541和/或背光。运动传感器可包括加速度传感器，通过加速度传感器可检测各个方向上加速度的大小，静止时可检测出重力的大小及方向，可用于识别手机姿态的应用(比如横竖屏切换)、振动识别相关功能(比如计步器、敲击)等；此外，手机还可配置陀螺仪、气压计、湿度计、温度计、红外线传感器等其他传感器等。

音频电路1560、扬声器1561和传声器1562可提供用户与手机之间的音频接口。音频电路1560可将接收到的音频数据转换后的电信号，传输到扬声器1561，由扬声器1561转换为声音信号输出；另一方面，传声器1562将收集的声音信号转换为电信号，由音频电路1560接收后转换为音频数据，再将音频数据输出处理器1580裁剪后，经RF电路1510可以发送给另一手机，或者将音频数据输出至存储器1520以便后续处理。

WiFi属于短距离无线传输技术，手机通过WiFi模块1570可以帮助用户收发电子邮件、浏览网页和访问流式媒体等，它为用户提供了无线的宽带互联网访问。虽然图15示出了WiFi模块1570，但是可以理解的是，其并不属于手机1500的必须构成，可以根据需要而省略。

处理器1580是手机的控制中心，利用各种接口和线路连接整个手机的各个部分，通过运行或执行存储在存储器1520内的软件程序和/或模块，以及调用存储在存储器1520内的数据，执行手机的各种功能和处理数据，从而对手机进行整体监控。在一个实施例中，处理器1580可包括一个或多个处理单元。在一个实施例中，处理器1580可集成应用处理器和调制解调处理器，其中，应用处理器主要处理操作系统、用户界面和应用程序等；调制解调处理器主要处理无线通信。可以理解的是，上述调制解调处理器也可以不集成到处理器1580中。

手机1500还包括给各个部件供电的电源1590(比如电池)，优选的，电源可以通过电源管理系统与处理器1580逻辑相连，从而通过电源管理系统实现管理充电、放电、以及功耗管理等功能。

在一个实施例中，手机1500还可以包括摄像头、蓝牙模块等。

在本申请实施例中，该移动终端所包括的处理器1580执行存储在存储器上的计算机程序时实现上述所描述的拍摄方法的步骤。

本申请所使用的对存储器、存储、数据库或其它介质的任何引用可包括非易失性和/或易失性存储器。合适的非易失性存储器可包括只读存储器(ROM)、可编程ROM(PROM)、电可编程ROM(EPROM)、电可擦除可编程ROM(EEPROM)或闪存。易失性存储器可包括随机存取存储器(RAM)，它用作外部高速缓冲存储器。作为说明而非局限，RAM以多种形式可得，诸如静态RAM(SRAM)、动态RAM(DRAM)、同步DRAM(SDRAM)、双数据率SDRAM(DDRSDRAM)、增强型SDRAM(ESDRAM)、同步链路(Synchlink)DRAM(SLDRAM)、存储器总线(Rambus)直接RAM(RDRAM)、直接存储器总线动态RAM(DRDRAM)、以及存储器总线动态RAM(RDRAM)。

以上所述实施例仅表达了本申请的几种实施方式，其描述较为具体和详细，但并不能因此而理解为对本申请专利范围的限制。应当指出的是，对于本领域的普通技术人员来说，在不脱离本申请构思的前提下，还可以做出若干变形和改进，这些都属于本申请的保护范围。因此，本申请专利的保护范围应以所附权利要求为准。

Claims (12)

1.一种拍摄方法，包括：

获取第一摄像头模组在不同亮度下的第一曝光时长；获取第二摄像头模组在所述不同亮度下的第二曝光时长；计算在相同亮度下，第一曝光时长和第二曝光时长的曝光差值；当接收到拍摄指令时，根据超过曝光差值阈值的曝光差值对应的亮度确定亮度区间；所述亮度区间为曝光差值相对较大的中等亮度所处的区间；

获取通过第一摄像头模组和/或第二摄像头模组实时扫描得到的第一帧图像，其中，所述第二摄像头模组的感光度高于所述第一摄像头模组的感光度；

将多个第一帧图像进行对比，检测当前拍摄场景的场景模式，所述多个第一帧图像包括当前帧图像和与所述当前帧图像相邻的前几帧中的一帧或多帧图像；

当所述场景模式为运动场景时，检测当前拍摄环境的亮度；

当所述亮度处于预设的亮度区间时，通过所述第二摄像头模组进行拍摄；

所述通过所述第二摄像头模组进行拍摄，包括：获取通过所述第二摄像头模组扫描得到的第二帧图像；当接收到拍摄指令时，识别所述第二帧图像中的拍摄主体的主体信息；根据所述主体信息对所述第二帧图像进行裁剪，根据裁剪后的帧图像生成拍摄图片。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述将多个第一帧图像进行对比，检测当前拍摄场景的场景模式，包括：

获取多个第一帧图像中的像素的灰阶值；

计算多个第一帧图像的灰阶值之间的差异度；

根据所述差异度确定当前拍摄场景的场景模式。

3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述计算多个第一帧图像的灰阶值之间的差异度，包括：

计算相邻两帧的帧图像中的相同像素的灰阶值的差异度；

所述根据所述差异度确定当前拍摄场景的场景模式，包括：

根据超过预设差异度阈值的差异度的数量确定当前拍摄场景的场景模式。

4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述检测当前拍摄环境的亮度，包括：

获取第一摄像头模组和/或第二摄像头模组的图像传感器在当前拍摄状态下的帧率和增益；

获取与所述帧率和增益对应的亮度。

5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述获取与所述帧率和增益对应的亮度，包括：

从预设的亮度信息表中，查询与所述帧率和增益对应的亮度，将查询出的亮度作为当前拍摄环境的亮度。

6.一种拍摄装置，其特征在于，所述装置包括：

亮度区间确定模块，用于获取第一摄像头模组在不同亮度下的第一曝光时长；获取第二摄像头模组在不同亮度下的第二曝光时长；计算在相同亮度下，第一曝光时长和第二曝光时长的曝光差值；当接收到拍摄指令时，根据超过曝光差值阈值的曝光差值对应的亮度确定亮度区间；所述亮度区间为曝光差值相对较大的中等亮度所处的区间；

帧图像获取模块，用于获取通过第一摄像头模组和/或第二摄像头模组实时扫描得到的第一帧图像；其中，所述第二摄像头模组的感光度高于所述第一摄像头模组的感光度；

场景模式检测模块，用于将多个第一帧图像进行对比，检测当前拍摄场景的场景模式，所述多个第一帧图像包括当前帧图像和与所述当前帧图像相邻的前几帧中的一帧或多帧图像；

亮度检测模块，用于当所述场景模式为运动场景时，检测当前拍摄环境的亮度；

拍摄模块，用于当所述亮度处于预设的亮度区间时，通过所述第二摄像头模组进行拍摄；

所述拍摄模块包括：第一帧图像获取单元，用于获取通过所述第二摄像头模组扫描得到的第二帧图像；主体信息识别单元，用于当接收到拍摄指令时，识别所述第二帧图像中的拍摄主体的主体信息；帧图像裁剪单元，用于根据所述主体信息对所述第二帧图像进行裁剪；拍摄图片生成单元，用于根据裁剪后的帧图像生成拍摄图片。

7.根据权利要求6所述的装置，其特征在于，所述场景模式检测模块还用于，获取多个第一帧图像中的像素的灰阶值；计算多个第一帧图像的灰阶值之间的差异度；根据所述差异度确定当前拍摄场景的场景模式。

8.根据权利要求7所述的装置，其特征在于，所述场景模式检测模块还用于，计算相邻两帧的帧图像中的相同像素的灰阶值的差异度；根据超过预设差异度阈值的差异度的数量确定当前拍摄场景的场景模式。

9.根据权利要求6所述的装置，其特征在于，所述亮度检测模块还用于，获取第一摄像头模组和/或第二摄像头模组的图像传感器在当前拍摄状态下的帧率和增益；获取与所述帧率和增益对应的亮度。

10.根据权利要求9所述的装置，其特征在于，所述亮度检测模块还用于，从预设的亮度信息表中，查询与所述帧率和增益对应的亮度，将查询出的亮度作为当前拍摄环境的亮度。

11.一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，所述计算机程序被处理器执行时实现权利要求1至5中任一项所述方法的步骤。

12.一种电子设备，包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在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权利要求1至5中任一项所述方法的步骤。

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