CN108111757A - 拍照方法、装置、存储介质及终端 - Google Patents

Abstract

本申请实施例公开了拍照方法、装置、存储介质及终端。该拍照方法包括：获取拍摄预览图像；将所述拍摄预览图像输入至图像拍摄模型，获取所述拍摄预览图像的拍摄方式，其中，所述拍摄方式包括加密拍摄和普通拍摄；基于所述拍摄方式对所述拍摄预览图像进行拍摄。本申请实施例通过采用上述技术方案，可以准确地确定对拍摄预览图像拍摄生成图片的保存方式，不仅解决了对拍摄的图片加密时，在拍摄应用和加密保护应用频繁切换，操作繁琐、费时的技术问题，而且可以简单、快捷地对拍摄的图片进行加密保存或普通保存。

Description

拍照方法、装置、存储介质及终端

技术领域

本申请实施例涉及拍照技术领域，尤其涉及拍照方法、装置、存储介质及终端。

背景技术

随着电子技术的快速发展和人们生活水平的日益提高，智能手机、平板电脑等终端已经成为人们生活中必不可少的一部分。现在大多数的终端都具有拍照摄像功能，而且拍照或摄像功能深受用户喜爱，且得到越来越广泛的应用。用户通过终端的拍照摄像功能，记录生活中的点点滴滴，并保存在终端中，便于日后回忆、欣赏及查看。

然而，在一些情况下，用户拍摄的照片或视频(后续统称图片)较为隐私，不便对外人查看，因此，需要对这些图片进行加密保存。

现有技术中，当用户需要对拍摄的图片进行加密时，用户退出拍摄应用(如相机)，并进入加密保护应用，在加密保护应用中手动选择需要加密的图片，并设置加密密码，从而完成对图片的加密操作。可见，上述图片加密的过程，操作繁琐、费时，无法很好的满足用户对图片的加密需求。

发明内容

本申请实施例提供拍照方法、装置、存储介质及终端，可以简单、快捷地对需要加密的图片进行加密。

第一方面，本申请实施例提供了一种拍照方法，包括：

获取拍摄预览图像；

将所述拍摄预览图像输入至图像拍摄模型，获取所述拍摄预览图像的拍摄方式，其中，所述拍摄方式包括加密拍摄和普通拍摄；

基于所述拍摄方式对所述拍摄预览图像进行拍摄。

第二方面，本申请实施例提供了一种拍照装置，包括：

拍摄预览图像获取模块，用于获取拍摄预览图像；

拍摄方式获取模块，用于将所述拍摄预览图像输入至图像拍摄模型，获取所述拍摄预览图像的拍摄方式，其中，所述拍摄方式包括加密拍摄和普通拍摄；

拍摄模块，用于基于所述拍摄方式对所述拍摄预览图像进行拍摄。

第三方面，本申请实施例提供了一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，该程序被处理器执行时实现如本申请实施例第一方面所述的拍照方法。

第四方面，本申请实施例提供了一种移动终端，包括存储器，处理器及存储在存储器上并可在处理器运行的计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时实现如本申请实施例第一方面所述的拍照方法。

本申请实施例提供的拍照方案，获取拍摄预览图像，并将拍摄预览图像输入至图像拍摄模型，从而获取拍摄预览图像的拍摄方式，其中，拍摄方式包括加密拍摄和普通拍摄，然后基于拍摄方式对拍摄预览图像进行拍摄。通过预先生成的图像拍摄模型对拍摄预览图像的分析，确定拍摄预览图像的拍摄方式，并基于该拍摄方式对其进行拍摄，可以准确地确定对拍摄预览图像拍摄生成图片的保存方式，不仅解决了对拍摄的图片加密时，在拍摄应用和加密保护应用频繁切换，操作繁琐、费时的技术问题，而且可以简单、快捷地对拍摄的图片进行加密保存或普通保存。

附图说明

图1为本申请实施例提供的一种拍照方法的流程示意图；

图2为本申请实施例提供的另一种拍照方法的流程示意图；

图3为本申请实施例提供的又一种拍照方法的流程示意图；

图4为本申请实施例提供的再一种拍照方法的流程示意图；

图5为本申请实施例提供的一种拍照装置的结构示意图；

图6为本申请实施例提供的一种终端的结构框图；

图7为本申请实施例提供的一种移动终端的结构示意图。

具体实施方式

下面结合附图并通过具体实施方式来进一步说明本申请的技术方案。可以理解的是，此处所描述的具体实施例仅仅用于解释本申请，而非对本申请的限定。另外还需要说明的是，为了便于描述，附图中仅示出了与本申请相关的部分而非全部结构。

在更加详细地讨论示例性实施例之前应当提到的是，一些示例性实施例被描述成作为流程图描绘的处理或方法。虽然流程图将各步骤描述成顺序的处理，但是其中的许多步骤可以被并行地、并发地或者同时实施。此外，各步骤的顺序可以被重新安排。当其操作完成时所述处理可以被终止，但是还可以具有未包括在附图中的附加步骤。所述处理可以对应于方法、函数、规程、子例程、子程序等等。

当用户想要对拍摄的图片进行加密时，需要用户手动退出拍摄应用，并打开加密保护应用，在加密保护应用中手动选择需要加密的图片，并设置加密密码，不仅操作繁琐、耗时，而且用户容易遗忘密码。尤其是对多张不连续拍摄的照片进行加密时，需要在拍摄应用和加密保护应用间频繁手动切换，并重复输入加密密码。即使在进行照片拍摄时，设置加密拍摄和普通拍摄两种拍摄模式，当用户需要对拍摄的照片进行加密时，直接选择加密拍摄模式拍照，也需要用户在加密拍摄模式和普通拍摄模式之间频繁切换，不仅拍摄模式切换的操作单一、繁琐，而且用户也很容易忘记拍摄模式的切换。基于以上原因，本申请实施例提供以下拍照方法。

图1为本申请实施例提供的拍照方法的流程示意图，本实施例可适用于通过终端设备对拍摄的照片进行加密保存的情况，该方法可以由拍照装置执行，其中该装置可由软件和/或硬件实现，一般可集成在诸如手机、平板电脑等终端中。如图1所示，该方法包括：

步骤101、获取拍摄预览图像。

在本申请实施例中，当用户需要拍照时，打开终端的拍摄功能，如打开终端中的相机应用，进入拍摄预览界面，获取拍摄预览界面中的图像，即拍摄预览图像。可以理解的是，拍摄预览图像可以包括用户想要拍摄的内容(如人物、风景等)在拍摄预览界面呈现的图像。

步骤102、将拍摄预览图像输入至图像拍摄模型，获取拍摄预览图像的拍摄方式。

其中，拍摄方式包括加密拍摄和普通拍摄。

在本申请实施例中，将拍摄预览图像输入至图像拍摄模型中，获取图像拍摄模型输出的该拍摄预览图像的拍摄方式，其中，拍摄方式可以包括加密拍摄和普通拍摄。加密拍摄可以理解的是对拍摄预览图像拍摄后，直接自动加密保存，而普通拍摄可以理解的是对拍摄预览图像拍摄后，直接自动普通保存,即非加密保存。

其中，图像拍摄模型可以理解为在输入拍摄预览图像后快速确定该拍摄预览图像的拍摄方式的学习模型。图像拍摄模型可以包括神经网络模型、决策树模型及随机森林模型等机器学习模型中的任意一种。图像拍摄模型可以是对图片样本库中的图片及图片对应的保存方式进行训练生成的。示例性的，图片样本库中包含100个样本图片，这100个样本图片中，图片内容主要涉及风景、动物的图片的保存方式为普通保存，即没有为该类图片设置密码，而图片内容涉及朋友或亲人间亲密关系的图片的保存方式为加密保存，即该类图片设置有密码。基于预设的机器学习算法对这100个样本图片及对应的保存方式进行学习，生成图像拍摄模型。示例性的，当拍摄预览图像为家人间的亲密图像时，则将该拍摄预览图像输入至图像拍摄模型后，图像拍摄模型输出的该拍摄预览图像的拍摄方式为加密拍摄。又如，当拍摄预览图像为蔚蓝的天空图像时，则将该拍摄预览图像输入至图像拍摄模型后，图像拍摄模型输出的该拍摄预览图像的拍摄方式为普通拍摄。

在本申请实施例中，可以理解的是，该图像拍摄模型的输入量为一张图片，输出量为该图片对应的保存方式。将拍摄预览图像输入至图像拍摄模型中，通过图像拍摄模型对该拍摄预览图像的分析，确定该拍摄预览图像的保存方式，根据保存方式确定拍摄预览图像对应的拍摄方式。示例性的，当图像拍摄模型分析出该拍摄预览图像的保存方式为加密保存时，可以确定该拍摄预览图像对应的拍摄方式为加密拍摄；当图像拍摄模型分析出该拍摄预览图像的保存方式为普通保存时，可以确定该拍摄预览图像对应的拍摄方式为普通拍摄。当然，也可以理解的是，图像拍摄模型的输入量为一张图片，输出量为拍摄该图片时对应的拍摄方式。

步骤103、基于拍摄方式对拍摄预览图像进行拍摄。

示例性的，当通过步骤102获得的拍摄预览图像的拍摄方式为加密拍摄时，则基于加密拍摄方式对该拍摄预览图像进行拍摄，即在加密拍摄模式下对该拍摄预览图像进行拍摄。其中，基于加密拍摄方式对拍摄预览图像进行拍摄可以理解为，对拍摄预览图像进行拍摄后并对拍摄的图像自动加密保存，即生成加密的图片，当用户想要查看该加密的图片时，需要输入解密密码。当通过步骤102获得的拍摄预览图像的拍摄方式为普通拍摄时，则基于普通拍摄方式对该拍摄预览图像进行拍摄，即在普通拍摄模式下对该拍摄预览图像进行拍摄。其中，基于普通拍摄方式对拍摄预览图像进行拍摄可以理解为，对拍摄预览图像进行拍摄后并对拍摄的图像直接普通保存，即当用户需要查看该图片时，直接打开即可，而无需输入解密密码。

可以理解的是，拍摄预览图像的拍摄方式与对拍摄预览图像拍摄后生成的图片的保存方式是对应的。例如，拍摄预览图像的拍摄方式为加密拍摄时，则对拍摄预览图像拍摄后生成的图片的保存方式为加密保存；拍摄预览图像的拍摄方式为普通拍摄时，则对拍摄预览图像拍摄后生成的图片的保存方式为普通保存，即非加密保存。

需要说明的是，基于步骤102中确定的拍摄方式对拍摄预览图像进行拍摄时，可以包括对动态图像的拍摄，如视频，也可以包括对静态图像的拍摄，如照片。本申请实施例对此不作具体限定。

本申请实施例提供的拍照方法，获取拍摄预览图像，并将拍摄预览图像输入至图像拍摄模型，从而获取拍摄预览图像的拍摄方式，其中，拍摄方式包括加密拍摄和普通拍摄，然后基于拍摄方式对拍摄预览图像进行拍摄。通过预先生成的图像拍摄模型对拍摄预览图像的分析，确定拍摄预览图像的拍摄方式，并基于该拍摄方式对其进行拍摄，可以准确地确定对拍摄预览图像拍摄生成图片的保存方式，不仅解决了对拍摄的图片加密时，在拍摄应用和加密保护应用频繁切换，操作繁琐、费时的技术问题，而且可以简单、快捷地对拍摄的图片进行加密保存或普通保存。

在一些实施例中，在将拍摄预览图像输入至图像拍摄模型之前，还包括：获取网络平台图片库中的第一样本图片,并获取第一样本图片的图片信息；根据图片信息确定第一样本图片的第一保存方式，其中，第一保存方式包括加密保存和普通保存；根据第一保存方式对第一样本图片进行标记，获得第一训练样本集；根据第一训练样本集，基于设定的第一机器学习算法对图像拍摄模型进行训练。这样设置的好处在于，网络平台图片库中包含了大量的、各种各样的图片，图片涉及的内容信息也各种各样，将网络平台图片作为图像拍摄模型的训练样本的来源，可以大大提高图像拍摄模型训练的准确性。

获取网络平台图片库中的第一样本图片，其中，可以将获取的网络平台图片库中所有的图片作为第一样本图片，也可以将网络平台图片库中的部分图片作为第一样本图片。当将网络平台图片库中的部分图片作为第一样本图片时，可以随机从网络平台图片库中选取若干张图片作为第一样本图片。需要说明的是，第一样本图片中包含的图片涉及的内容越丰富，越多样化，构建的图像拍摄模型越准确。

获取第一样本图片的图片信息。可选的，将第一样本图片输入至图片识别模型，所述图片识别模型输出第一样本图片中包含的图片信息。其中，图片信息可以包括图片内容信息、图片大小、图片的颜色信息、图片的曝光度信息及图片的格式信息中的任意一个或多个的组合。根据图片信息确定第一样本图片的第一保存方式。示例性的，获取图片保存方式预设规则，基于所述图片保存方式预设规则及图片信息确定第一样本图片的第一保存方式，其中，第一保存方式可以加密保存和普通保存，还可以包括加密保存的加密等级。当然，第一保存方式还可以包括图片保存的具体位置，如终端的预设存储文件夹，或预设存储区域。例如，图片保存方式预设规则可以包括根据图片的内容信息确定图片的保存方式。如，当图片的内容信息涉及风景类(如山川、河流、湖泊、岛屿、沙漠、草原及森林等)、人文景观类(城市夜景、喷泉、雕塑及城市鸟瞰等)及文化娱乐类(如民间文化、民间艺术及手工艺等)等内容时，可以对该类图片进行普通保存，即对这类图片保存时不加密；而当图片的内容涉及社会纪实(如记者记录的具有时效性的人或事，灾难，战争等自然灾害)、证件类(身份证、户口本、毕业证及学籍信息)及亲密的人物关系类等内容时，可以对该类图片进行加密保存。其中，可以为这些加密保存的图片设置不同的加密等级。例如，亲密的人物关系类的图片的加密等级为1，证件类的图片的加密等级为2，社会纪实类的图片的加密等级为3级，其中，加密等级越高，对应图片的私密性越好，越不容易被外界破解、查看。

在本申请实施例中，根据第一保存方式对第一样本图片进行标记，即标记第一样本图片的保存方式。例如，第一保存方式为加密保存时，用0表示，并将对应的第一样本图片标记为0；第一保存方式为普通保存时，用1表示，并将对应的第一样本图片标记为1。将标记好保存方式的第一样本图片作为第一训练样本集，并根据第一训练样本集，基于设定的第一机器学习算法对图像拍摄模型进行训练。可以理解的是，将标记好保存方式的第一样本图片作为训练样本，对设定的第一机器学习模型进行训练，生成图像拍摄模型。其中，设定的第一机器学习算法或设定的第一机器学习模块可以包括神经网络模型、决策树模型、随机森林模型及朴素贝叶斯模型中的任意一种。本申请实施例对第一机器学习算法的具体算法不做限定。

在一些实施例中，在将拍摄预览图像输入至图像拍摄模型之前，还包括：获取本地图片库中的拍摄图片，将拍摄图片作为第二样本图片；获取第二样本图片的第二保存方式,其中，第二保存方式包括加密保存和普通保存；根据第二保存方式对第二样本图片进行标记,获得第二训练样本集；根据第二训练样本集，基于设定的第二机器学习算法对图像拍摄模型进行训练。这样设置的好处在于，可以将终端用户拍摄的图片作为图像拍摄模型的样本来源，使得训练的图像拍摄模型更贴近用户对图片保存的真实情况，能够真实反映用户对拍摄的图片的保存方式的需求，进一步提高图像拍摄模型对拍摄预览图像的拍摄方式判断的准确性。

获取本地图片库中的拍摄图片，可以理解的是，获取本机用户在预设时间段内拍摄的图片，即获取在预设时间段内保存在终端本地图片库中的拍摄图片。并将本地图片库中的拍摄图片作为第二样本图片。其中，第二样本图片在本地图片库中的保存方式不同，获取第二样本图片的保存方式，即第二保存方式。其中，第二保存方式可以包括加密保存和普通保存。第二样本图片的保存方式为普通保存时，可以理解的是，第二样本图片以非加密图片的形式保存在终端的本地图片库中，当用户查看该图片时，可以直接点击查看；第二样本图片的保存方式为加密保存时，可以理解的是，第二样本图片以加密图片的形式保存在终端的本地图片库中，当用户查看该图片时，需要对其进行解密。其中，加密保存的第二样本图片，即加密保存的拍摄图片可以包括用户刚拍摄生成该拍摄图片时，退出拍摄应用(如相机)，并进入加密保护应用，为刚拍摄生成的拍摄图片进行加密，还可以包括拍摄照片生成一段时间后，如一周，用户直接进入加密包括应用，手动选择该拍摄照片，为此进行加密设置。

在本申请实施例中，根据第二保存方式对第二样本图片进行标记，即标记第二样本图片的保存方式。例如，第二保存方式为加密保存时，用0表示，并将对应的第二样本图片标记为0；第二保存方式为普通保存时，用1表示，并将对应的第二样本图片标记为1。将标记好保存方式的第二样本图片作为第二训练样本集，并根据第二训练样本集，基于设定的第二机器学习算法对图像拍摄模型进行训练。可以理解的是，将标记好保存方式的第二样本图片作为训练样本，对设定的第二机器学习模型进行训练，生成图像拍摄模型。其中，设定的第二机器学习算法或设定的第二机器学习模型可以包括神经网络模型、决策树模型、随机森林模型及朴素贝叶斯模型中的任意一种。本申请实施例对第二机器学习算法的具体算法不做限定。

在一些实施例中，还包括：获取第二样本图片的拍摄信息；相应的，根据第二保存方式对第二样本图片进行标记,获得第二训练样本集，包括：根据第二保存方式及拍摄信息对第二样本图片进行标记，获得第二训练样本集。这样设置的好处在于，可以同时根据图片本身及图片的拍摄信息对图像拍摄模型进行训练，即增加图像拍摄模型的训练特征，能够进一步提高图像拍摄模型训练的精度，从而进一步提高图像拍摄模型对拍摄预览图像的拍摄方式判断的准确性。

示例性的，获取第二样本图片的拍摄信息，其中，拍摄信息可以包括：图片拍摄时间、图片拍摄地点及图片拍摄的环境信息中的至少一种。将第二样本图片中记录的时间信息作为对应的图片拍摄时间，其中，图片拍摄时间可以包括第一时间类别和第二时间类别。可选的，根据图片拍摄时间中的日期，获取第一时间类别，其中，第一时间类别可以包括：工作日及节假日；根据图片拍摄时间中的拍摄时间段，获取第二时间类别，其中，第二时间类别可以包括：早高峰、午间、晚高峰、工作时间以及休息时间。可选的，第二时间类别还可以包括白天、傍晚以及休息时间。当然，第二时间类别也可以对一天24小时0:00-24:00进行均等划分，如划分为6个时间段，每个时间段时长为4小时。其中，第二时间类别可以通过时间戳的形式进行记载。可以将拍摄图片时对应记录的位置信息作为图片拍摄地点，图片的拍摄地点可以包括省、市、区及县，甚至可以具体到街道及大厦名称等。可选的，还可以在对拍摄图片进行拍摄时，可以通过终端的定位模块获取图片拍摄地点。图像拍摄的环境信息可以包括室内环境和室外环境，室内环境又可以包括在家、在办公室或是在商场大楼里等等。当然，图片拍摄的环境信息还可以包括家庭环境、工作环境、餐厅环境以及旅游环境等等。其中，可以通过对图片拍摄地点进行具体分析，确定图片拍摄的环境信息。可选的，图片拍摄的环境信息还可以包括图片拍摄环境的亮度信息，可以结合图片的拍摄地点及图片的亮度信息，确定图片拍摄环境的亮度信息。

由于图片的拍摄信息不同，即图片拍摄时间不同、图片拍摄地点不同及图片拍摄的环境信息不同，对该照片的保存方式不同。示例性的，第二样本图片的拍摄时间为五一假期期间早八点，在北京颐和园拍摄的图片，则该图片的保存方式可以为普通保存，即不需要加密。又如，第二样本图片的拍摄时间为周末晚八点，图片拍摄的环境为家庭环境，则该图片的保存方式可以为加密保存。

根据第二样本图片的拍摄信息及保存方式(即第二保存方式)对第二样本图片进行标记，即分别将第二样本图片的拍摄信息及第二保存方式标记至第二样本图片中，将标记后的第二样本图片作为第二训练样本集。并根据第二训练样本集，基于设定的第二机器学习算法对图像拍摄模型进行训练。

当通过图像拍摄模型对拍摄预览图像的拍摄方式进行预测时，可以同时将拍摄预览图像及拍摄预览图像的拍摄预览信息同时输入至图像拍摄模型中，从而获取图像拍摄模型输出的拍摄预览图像的拍摄方式。

在一些实施例中，还包括：当第二样本图片的第二保存方式为加密保存时，获取第二样本图片的加密等级；相应的，根据第二保存方式及拍摄信息对第二样本图片进行标记，获得第二训练样本集，包括：根据第二保存方式、拍摄信息及加密等级对第二样本图片进行标记，获得第二训练样本集。这样设置的好处在于，不同图片的加密等级不同，可以增加图像拍摄模型输出的多样化，从而可以为拍摄预览图像的拍摄方式设置不同的加密等级。

在本申请实施例中，用户对不同图片的保存方式不同，部分图片不需要加密保存，即普通保存即可，部分图片需要加密保存。并且，加密保存的图片其加密等级也可能不同。例如，私密性较高的图片可以设置相对较高的加密等级，而有一定私密性，但私密性不是很高的图片可以设置相对较低的加密等级。示例性的，图片内容涉及社会纪实(如记者记录的具有时效性的人或事，灾难，战争等自然灾害)、证件类(身份证、户口本、毕业证及学籍信息)及亲密的人物关系类的图片的保存方式均可以设置为加密保存，但其加密等级不同。例如，亲密的人物关系类的图片的加密等级可以设置为1，证件类的图片的加密等级可以设置为2，社会纪实类的图片的加密等级可以设置为3级，其中，加密等级越高，对应图片的私密性越好，越不容易被外界破解、查看。因此，当第二样本图片的保存方式为加密保存时，获取第二样本图片的加密等级。并根据第二保存方式、拍摄信息及加密等级对第二样本图片进行标记，即将第二保存方式、拍摄信息及加密等级分别标记到第二样本图片中。将标记后的第二样本图片作为训练样本集，并根据设定的第二机器学习算法对图像拍摄模型进行训练。当然，也可以根据第二保存方式和加密等级对第二样本图片进行标记。示例性的，第二保存方式可以包括加密保存和普通保存，并且第二保存方式为加密保存时，其加密等级可以不同，因此，可以用M0，M1，M2，…，Mn对保存方式和加密等级进行标记。可以理解的是，M0可以表示第二保存方式为普通保存，M1可以表示第二保存方式为加密保存，加密等级为1，M2可以表示第二保存方式为加密保存，加密等级为2，以此类推，Mn可以表示第二保存方式为加密保存，加密等级为n，其中，n越大，表示加密等级越高。

在一些实施例中，在将拍摄预览图像输入至图像拍摄模型之前，还包括：获取第三样本图片，其中，第三样本图片包括部分区域加密的图片；对第三样本图片中部分区域加密的图片区域进行标记，获得第三训练样本集；根据第三训练样本集，基于设定的第三机器学习算法对图像拍摄模型进行训练。这样设置的好处在于，可以将部分区域加密的图片作为图像拍摄模型的样本来源，使得训练的图像拍摄模型更贴近用户对图片保存的真实情况，能够真实反映用户对拍摄的图片的保存方式的需求，能够使用户对拍摄预览图像生成的拍摄图片只保存部分区域，使图片保存更加多样化。

在本申请实施例中，当用户需要对图片进行加密时，为了减少加密的工作量，可以对图片中的部分区域进行加密，即可以对图片中的至少一个子区域进行加密。示例性的，可以只对包含敏感信息，例如数字信息或头像信息的区域进行加密。例如，一幅图片中，包含用户的身份信息及头像信息，终端可以根据用户的选择确定身份信息所在区域作为一个加密子区域，并选择确定头像信息所在区域作为另一个加密子区域。因此，可以将部分区域加密的图片作为训练样本，对其进行学习，生成图像拍摄模型。

其中，第三样本图片可以是本地图片库中的拍摄图片，还可以是网络平台图片库中的图片，还可以是从公共社交平台下载的图片，本申请实施例对第三样本图片的来源不做限定。第三样本图片包括部分区域加密的图片，即第三样本图片中可以包括至少一个加密的子区域。可以理解的是，第三样本图片中可以包括只对一个子区域进行加密，而非对整幅图片进行加密的图片。对第三样本图片中部分区域加密的图片区域进行标记，获得第三训练样本集。示例性的，第三样本图片中包含3个加密子区域，整幅图片中除加密子区域外的其他区域均可以为普通保存，即为非加密区域，则可以对这三个加密子区域用1进行标记，而整幅图片中的非加密区域用0进行标记。当然，加密子区域的加密等级可以相同，也可以不同。例如，3个加密子区域的加密等级可以分别为M1，M2，M3，而非加密区域的加密等级为M0，M0表示普通保存，即非加密。又如，3个加密子区域的加密等级分别为M1，M1，M3。本申请实施例对图片中的加密区域的个数及各个加密区域的加密等级不作限定。

根据第三训练样本集，基于设定的第三机器学习算法对图像拍摄模型进行训练。可以理解的是，将标记好加密区域和非加密区域的第三样本图片作为训练样本，对设定的第三机器学习模型进行训练，生成图像拍摄模型。其中，设定的第三机器学习算法或设定的第三机器学习模型可以包括神经网络模型、决策树模型、随机森林模型及朴素贝叶斯模型中的任意一种。本申请实施例对第三机器学习算法的具体算法不做限定。

需要说明的是，第一机器学习算法、第二机器学习算法及第三机器学习算法可以相同，也可以不同，本申请实施例对此不作限定。

另外，需要说明的是，图片的保存方式为加密保存时，加密方式可以包括密码加密、指纹加密、图形加密以及语音加密中的任意一种或多种的组合，本申请实施例对此不作限定。

在一些实施例中，在基于拍摄方式对拍摄预览图像进行拍摄之后，还包括：接收用户对拍摄方式的反馈信息；将反馈信息发送至图像拍摄模型进行训练。这样设置的好处在于，通过用户对拍摄方式的反馈信息，更有利于图像拍摄模型输出拍摄预览图像正确的拍摄方式，并且随时根据用户的反馈信息调整图像拍摄模型的网络参数，能够及时降低拍摄方式误判断情况发生的概率。

其中，反馈信息可以理解为用户对图像拍摄模型输出的拍摄预览图像的拍摄方式的修正信息或者评判信息。示例性的，可以在终端设备的人机交互界面中设置对图像拍摄模型输出的拍摄方式的修正选项或评判选项。其中，修正选项可以包括“是”和“否”两个选项，当修正选项为“是”时，表示用户对图像拍摄模型输出的拍摄方式是认可的，此时，可以直接基于图像拍摄模型输出的拍摄方式对拍摄预览图像进行拍摄。而当修正选项为“是”时，表示用户对图像拍摄模型输出的拍摄方式不认可，此时，可以根据用户修改后的拍摄方式对拍摄预览图像进行拍摄。评判选项可以包括“正确”和“不正确”两个选项，当评判选项为“正确”时，即接收到用户输入“正确”的评判指令时，表示用户对图像拍摄模型输出的拍摄方式是认可的，此时，可以直接基于图像拍摄模型输出的拍摄方式对拍摄预览图像进行拍摄。而当评判选项为“不正确”时，即接收到用户输入的“不正确”的评判指令时，表示用户对图像拍摄模型输出的拍摄方式不认可，此时，接收用户输入的正确的拍摄方式，并基于正确的拍摄方式对拍摄预览图像进行拍摄。本申请实施例对接收用户对拍摄方式的反馈信息的具体形式不作限定。终端接收用户对图像拍摄模型输出的拍摄预览图像的拍摄方式的反馈信息，并将反馈信息发送至图像拍摄模型，以对图像拍摄模型的网络参数进行适应性调整。

图2为本申请实施例提供的拍照方法的流程示意图。如图2所示，该方法包括：

步骤201、获取拍摄预览图像。

步骤202、获取网络平台图片库中的第一样本图片,并获取第一样本图片的图片信息。

步骤203、根据图片信息确定第一样本图片的第一保存方式。

其中，第一保存方式包括加密保存和普通保存。

步骤204、根据第一保存方式对第一样本图片进行标记，获得第一训练样本集。

步骤205、根据第一训练样本集，基于设定的第一机器学习算法对图像拍摄模型进行训练。

步骤206、将拍摄预览图像输入至图像拍摄模型，获取拍摄预览图像的拍摄方式。

其中，拍摄方式包括加密拍摄和普通拍摄。

步骤207、基于拍摄方式对拍摄预览图像进行拍摄。

需要说明的是，步骤202-步骤205可以在执行本申请实施例提供的技术方案之前执行。可以理解的是，在执行本申请实施例提供的技术方案前，已经根据第一训练样本集，基于设定的第一机器学习算法对图像拍摄模型训练好。当需要将拍摄预览图像输入至图像拍摄模型时，可以直接调用图像拍摄模型。

本申请实施例提供的拍照方法，获取网络平台图片库中的第一样本图片,并获取第一样本图片的图片信息，根据图片信息确定第一样本图片的第一保存方式，根据第一保存方式对第一样本图片进行标记，获得第一训练样本集，根据第一训练样本集，基于设定的第一机器学习算法对图像拍摄模型进行训练，将网络平台图片作为图像拍摄模型的训练样本的来源，可以大大提高图像拍摄模型训练的准确性。

图3为本申请实施例提供的拍照方法的流程示意图。如图3所示，该方法包括：

步骤301、获取拍摄预览图像及拍摄预览图像的拍摄预览信息。

步骤302、获取本地图片库中的拍摄图片，将拍摄图片作为第二样本图片。

步骤303、获取第二样本图片的第二保存方式。

其中，第二保存方式包括加密保存和普通保存。

步骤304、当第二样本图片的第二保存方式为加密保存时，获取第二样本图片的加密等级。

步骤305、获取第二样本图片的拍摄信息。

步骤306、根据第二保存方式、拍摄信息及加密等级对第二样本图片进行标记，获得第二训练样本集。

步骤307、根据第二训练样本集，基于设定的第二机器学习算法对图像拍摄模型进行训练。

步骤308、将拍摄预览图像及拍摄预览信息输入至图像拍摄模型，获取拍摄预览图像的拍摄方式。

其中，拍摄方式包括加密拍摄和普通拍摄；

步骤309、基于拍摄方式对拍摄预览图像进行拍摄。

需要说明的是，本申请实施例对步骤303-步骤305的执行顺序不做限定，可以同时执行步骤303-步骤305，也可以按照一定顺序依次执行。另外，步骤302-步骤307可以在执行本申请实施例提供的技术方案之前执行。可以理解的是，在执行本申请实施例提供的技术方案前，已经根据第二训练样本集，基于设定的第二机器学习算法对图像拍摄模型训练好。当需要将拍摄预览图像输入至图像拍摄模型时，可以直接调用图像拍摄模型。

本申请实施例提供的拍照方法，将终端用户拍摄的图片作为图像拍摄模型的样本来源，使得训练的图像拍摄模型更贴近用户对图片保存的真实情况，能够真实反映用户对拍摄的图片的保存方式的需求。同时根据图片本身及图片的拍摄信息及加密等级对图像拍摄模型进行训练，即增加图像拍摄模型的训练特征，能够进一步提高图像拍摄模型训练的精度，并可以增加图像拍摄模型输出的多样化，从而进一步提高图像拍摄模型对拍摄预览图像的拍摄方式判断的准确性，可以为拍摄预览图像的拍摄方式设置不同的加密等级。

图4为本申请实施例提供的拍照方法的流程示意图。如图4所示，该方法包括：

步骤401、获取拍摄预览图像。

步骤402、获取第三样本图片。

其中，第三样本图片包括部分区域加密的图片。

步骤403、对第三样本图片中部分区域加密的图片区域进行标记，获得第三训练样本集。

步骤404、根据第三训练样本集，基于设定的第三机器学习算法对图像拍摄模型进行训练。

步骤405、将拍摄预览图像输入至图像拍摄模型，获取拍摄预览图像的拍摄方式。

其中，拍摄方式包括加密拍摄和普通拍摄。

步骤406、基于拍摄方式对拍摄预览图像进行拍摄。

步骤407、接收用户对拍摄方式的反馈信息。

步骤408、将反馈信息发送至图像拍摄模型进行训练。

需要说明的是，步骤402-步骤404可以在执行本申请实施例提供的技术方案之前执行。可以理解的是，在执行本申请实施例提供的技术方案前，已经根据第三训练样本集，基于设定的第三机器学习算法对图像拍摄模型训练好。当需要将拍摄预览图像输入至图像拍摄模型时，可以直接调用图像拍摄模型。

本申请实施例提供的拍照方法，通过将将部分区域加密的图片作为图像拍摄模型的样本来源，使得训练的图像拍摄模型更贴近用户对图片保存的真实情况，能够真实反映用户对拍摄的图片的保存方式的需求，能够使用户对拍摄预览图像生成的拍摄图片只保存部分区域，使图片保存更加多样化。并通过用户对拍摄方式的反馈信息，更有利于图像拍摄模型输出拍摄预览图像正确的拍摄方式，并且随时根据用户的反馈信息调整图像拍摄模型的网络参数，能够及时降低拍摄方式误判断情况发生的概率。

图5为本申请实施例提供的一种拍照装置的结构示意图，该装置可由软件和/或硬件实现，一般集成在移动终端上，可通过执行拍照方法来确定确定拍摄预览图像的拍摄方式，并基于拍摄方式对拍摄预览图像进行拍摄，从而实现对拍摄照片的加密保存或普通保存。如图5所示，该装置包括：

拍摄预览图像获取模块501，用于获取拍摄预览图像；

拍摄方式获取模块502，用于将所述拍摄预览图像输入至图像拍摄模型，获取所述拍摄预览图像的拍摄方式，其中，所述拍摄方式包括加密拍摄和普通拍摄；

拍摄模块503，用于基于所述拍摄方式对所述拍摄预览图像进行拍摄。

本申请实施例提供的拍照装置，获取拍摄预览图像，并将拍摄预览图像输入至图像拍摄模型，从而获取拍摄预览图像的拍摄方式，其中，拍摄方式包括加密拍摄和普通拍摄，然后基于拍摄方式对拍摄预览图像进行拍摄。不仅解决了对拍摄的图片加密时，在拍摄应用和加密保护应用频繁切换，操作繁琐、费时的技术问题，而且可以简单、快捷地对拍摄的图片进行加密保存或普通保存。

可选的，该装置还包括：

第一样本图片获取模块，用于将所述拍摄预览图像输入至图像拍摄模型之前，获取网络平台图片库中的第一样本图片,并获取所述第一样本图片的图片信息；

第一保存方式确定模块，用于根据所述图片信息确定所述第一样本图片的第一保存方式，其中，所述第一保存方式包括加密保存和普通保存；

第一训练样本集获得模块，用于根据所述第一保存方式对所述第一样本图片进行标记，获得第一训练样本集；

第一训练模块，用于根据所述第一训练样本集，基于设定的第一机器学习算法对图像拍摄模型进行训练。

可选的，该装置还包括：

第二样本图片获取模块，用于在将所述拍摄预览图像输入至图像拍摄模型之前，获取本地图片库中的拍摄图片，将所述拍摄图片作为第二样本图片；

第二保存方式获取模块，用于获取所述第二样本图片的第二保存方式,其中，所述第二保存方式包括加密保存和普通保存；

第二训练样本集获得模块，用于根据所述第二保存方式对所述第二样本图片进行标记,获得第二训练样本集；

第二训练模块，用于根据所述第二训练样本集，基于设定的第二机器学习算法对图像拍摄模型进行训练。

可选的，该装置还包括：

拍摄信息获取模块，用于获取所述第二样本图片的拍摄信息；

相应的，所述第二训练样本集获得模块，包括：

第二训练样本集获得单元，用于根据所述第二保存方式及所述拍摄信息对所述第二样本图片进行标记，获得第二训练样本集。

可选的，所述拍摄信息包括：图片拍摄时间、图片拍摄地点及图片拍摄的环境信息中的至少一种。

可选的，该装置还包括：

加密等级获取模块，用于当所述第二样本图片的第二保存方式为加密保存时，获取所述第二样本图片的加密等级；

相应的，第二训练样本集获得单元，用于：

根据所述第二保存方式、所述拍摄信息及所述加密等级对所述第二样本图片进行标记，获得第二训练样本集。

可选的，该装置还包括：

第三样本图片获取模块，用于在将所述拍摄预览图像输入至图像拍摄模型之前，获取第三样本图片，其中，所述第三样本图片包括部分区域加密的图片；

第三训练样本集获得模块，用于对所述第三样本图片中部分区域加密的图片区域进行标记，获得第三训练样本集；

第三训练模块，用于根据所述第三训练样本集，基于设定的第三机器学习算法对图像拍摄模型进行训练。

可选的，该装置还包括：

反馈信息接收模块，用于在基于所述拍摄方式对所述拍摄预览图像进行拍摄之后，接收用户对所述拍摄方式的反馈信息；

反馈信息发送模块，用于将所述反馈信息发送至所述图像拍摄模型进行训练。

本申请实施例还提供一种包含计算机可执行指令的存储介质，所述计算机可执行指令在由计算机处理器执行时用于拍照方法，该方法包括：

获取拍摄预览图像；

将所述拍摄预览图像输入至图像拍摄模型，获取所述拍摄预览图像的拍摄方式，其中，所述拍摄方式包括加密拍摄和普通拍摄；

基于所述拍摄方式对所述拍摄预览图像进行拍摄。

存储介质——任何的各种类型的存储器设备或存储设备。术语“存储介质”旨在包括：安装介质，例如CD-ROM、软盘或磁带装置；计算机系统存储器或随机存取存储器，诸如DRAM、DDRRAM、SRAM、EDORAM，兰巴斯(Rambus)RAM等；非易失性存储器，诸如闪存、磁介质(例如硬盘或光存储)；寄存器或其它相似类型的存储器元件等。存储介质可以还包括其它类型的存储器或其组合。另外，存储介质可以位于程序在其中被执行的第一计算机系统中，或者可以位于不同的第二计算机系统中，第二计算机系统通过网络(诸如因特网)连接到第一计算机系统。第二计算机系统可以提供程序指令给第一计算机用于执行。术语“存储介质”可以包括可以驻留在不同位置中(例如在通过网络连接的不同计算机系统中)的两个或更多存储介质。存储介质可以存储可由一个或多个处理器执行的程序指令(例如具体实现为计算机程序)。

当然，本申请实施例所提供的一种包含计算机可执行指令的存储介质，其计算机可执行指令不限于如上所述的拍照操作，还可以执行本申请任意实施例所提供的拍照方法中的相关操作。

本申请实施例提供了一种终端，该终端中可集成本申请实施例提供的拍照装置。图6为本申请实施例提供的一种终端的结构框图。如图6所示，终端600可以包括：存储器601，处理器602及存储在存储器上并可在处理器运行的计算机程序，所述处理器602执行所述计算机程序时实现如本申请实施例所述的拍照方法。

本申请实施例提供的终端，首先获取拍摄预览图像，并将拍摄预览图像输入至图像拍摄模型，从而获取拍摄预览图像的拍摄方式，其中，拍摄方式包括加密拍摄和普通拍摄，然后基于拍摄方式对拍摄预览图像进行拍摄。通过预先生成的图像拍摄模型对拍摄预览图像的分析，确定拍摄预览图像的拍摄方式，并基于该拍摄方式对其进行拍摄，可以准确地确定对拍摄预览图像拍摄生成图片的保存方式，不仅解决了对拍摄的图片加密时，在拍摄应用和加密保护应用频繁切换，操作繁琐、费时的技术问题，而且可以简单、快捷地对拍摄的图片进行加密保存或普通保存。

图7为本申请实施例提供的又一种移动终端的结构示意图，如图7所示，该移动终端可以包括：壳体(图中未示出)、存储器701、中央处理器(central processing unit，CPU)702(又称处理器，以下简称CPU)、电路板(图中未示出)和电源电路(图中未示出)。所述电路板安置在所述壳体围成的空间内部；所述CPU702和所述存储器701设置在所述电路板上；所述电源电路，用于为所述移动终端的各个电路或器件供电；所述存储器701，用于存储可执行程序代码；所述CPU702通过读取所述存储器701中存储的可执行程序代码来运行与所述可执行程序代码对应的计算机程序，以实现以下步骤：

获取拍摄预览图像；

将所述拍摄预览图像输入至图像拍摄模型，获取所述拍摄预览图像的拍摄方式，其中，所述拍摄方式包括加密拍摄和普通拍摄；

基于所述拍摄方式对所述拍摄预览图像进行拍摄。

所述移动终端还包括：外设接口703、RF(Radio Frequency，射频)电路705、音频电路706、扬声器711、电源管理芯片708、输入/输出(I/O)子系统709、其他输入/控制设备710、触摸屏712、其他输入/控制设备710以及外部端口704，这些部件通过一个或多个通信总线或信号线707来通信。

应该理解的是，图示移动终端700仅仅是移动终端的一个范例，并且移动终端700可以具有比图中所示出的更多的或者更少的部件，可以组合两个或更多的部件，或者可以具有不同的部件配置。图中所示出的各种部件可以在包括一个或多个信号处理和/或专用集成电路在内的硬件、软件、或硬件和软件的组合中实现。

下面就本实施例提供的用于拍照的移动终端进行详细的描述，该移动终端以手机为例。

存储器701，所述存储器701可以被CPU702、外设接口703等访问，所述存储器701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，例如一个或多个磁盘存储器件、闪存器件、或其他易失性固态存储器件。

外设接口703，所述外设接口703可以将设备的输入和输出外设连接到CPU702和存储器701。

I/O子系统709，所述I/O子系统709可以将设备上的输入输出外设，例如触摸屏712和其他输入/控制设备710，连接到外设接口703。I/O子系统709可以包括显示控制器7091和用于控制其他输入/控制设备710的一个或多个输入控制器7092。其中，一个或多个输入控制器7092从其他输入/控制设备710接收电信号或者向其他输入/控制设备710发送电信号，其他输入/控制设备710可以包括物理按钮(按压按钮、摇臂按钮等)、拨号盘、滑动开关、操纵杆、点击滚轮。值得说明的是，输入控制器7092可以与以下任一个连接：键盘、红外端口、USB接口以及诸如鼠标的指示设备。

触摸屏712，所述触摸屏712是用户移动终端与用户之间的输入接口和输出接口，将可视输出显示给用户，可视输出可以包括图形、文本、图标、视频等。

I/O子系统709中的显示控制器7091从触摸屏712接收电信号或者向触摸屏712发送电信号。触摸屏712检测触摸屏上的接触，显示控制器7091将检测到的接触转换为与显示在触摸屏712上的用户界面对象的交互，即实现人机交互，显示在触摸屏712上的用户界面对象可以是运行游戏的图标、联网到相应网络的图标等。值得说明的是，设备还可以包括光鼠，光鼠是不显示可视输出的触摸敏感表面，或者是由触摸屏形成的触摸敏感表面的延伸。

RF电路705，主要用于建立手机与无线网络(即网络侧)的通信，实现手机与无线网络的数据接收和发送。例如收发短信息、电子邮件等。具体地，RF电路705接收并发送RF信号，RF信号也称为电磁信号，RF电路705将电信号转换为电磁信号或将电磁信号转换为电信号，并且通过该电磁信号与通信网络以及其他设备进行通信。RF电路705可以包括用于执行这些功能的已知电路，其包括但不限于天线系统、RF收发机、一个或多个放大器、调谐器、一个或多个振荡器、数字信号处理器、CODEC(COder-DECoder，编译码器)芯片组、用户标识模块(Subscriber Identity Module，SIM)等等。

音频电路706，主要用于从外设接口703接收音频数据，将该音频数据转换为电信号，并且将该电信号发送给扬声器711。

扬声器711，用于将手机通过RF电路705从无线网络接收的语音信号，还原为声音并向用户播放该声音。

电源管理芯片708，用于为CPU702、I/O子系统及外设接口所连接的硬件进行供电及电源管理。

上述实施例中提供的拍照装置、存储介质及终端可执行本申请实施例所提供的对应的拍照方法，具备执行该方法相应的功能模块和有益效果。未在上述实施例中详尽描述的技术细节，可参见本申请任意实施例所提供的拍照方法。

注意，上述仅为本申请的较佳实施例及所运用技术原理。本领域技术人员会理解，本申请不限于这里所述的特定实施例，对本领域技术人员来说能够进行各种明显的变化、重新调整和替代而不会脱离本申请的保护范围。因此，虽然通过以上实施例对本申请进行了较为详细的说明，但是本申请不仅仅限于以上实施例，在不脱离本申请构思的情况下，还可以包括更多其他等效实施例，而本申请的范围由所附的权利要求范围决定。

Claims (11)

1.一种拍照方法，其特征在于，包括：

获取拍摄预览图像；

将所述拍摄预览图像输入至图像拍摄模型，获取所述拍摄预览图像的拍摄方式，其中，所述拍摄方式包括加密拍摄和普通拍摄；

基于所述拍摄方式对所述拍摄预览图像进行拍摄。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，在将所述拍摄预览图像输入至图像拍摄模型之前，还包括：

获取网络平台图片库中的第一样本图片,并获取所述第一样本图片的图片信息；

根据所述图片信息确定所述第一样本图片的第一保存方式，其中，所述第一保存方式包括加密保存和普通保存；

根据所述第一保存方式对所述第一样本图片进行标记，获得第一训练样本集；

根据所述第一训练样本集，基于设定的第一机器学习算法对图像拍摄模型进行训练。

3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，在将所述拍摄预览图像输入至图像拍摄模型之前，还包括：

获取本地图片库中的拍摄图片，将所述拍摄图片作为第二样本图片；

获取所述第二样本图片的第二保存方式,其中，所述第二保存方式包括加密保存和普通保存；

根据所述第二保存方式对所述第二样本图片进行标记,获得第二训练样本集；

根据所述第二训练样本集，基于设定的第二机器学习算法对图像拍摄模型进行训练。

4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，还包括：

获取所述第二样本图片的拍摄信息；

相应的，根据所述第二保存方式对所述第二样本图片进行标记,获得第二训练样本集，包括：

根据所述第二保存方式及所述拍摄信息对所述第二样本图片进行标记，获得第二训练样本集。

5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述拍摄信息包括：图片拍摄时间、图片拍摄地点及图片拍摄的环境信息中的至少一种。

6.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，还包括：

当所述第二样本图片的第二保存方式为加密保存时，获取所述第二样本图片的加密等级；

相应的，根据所述第二保存方式及所述拍摄信息对所述第二样本图片进行标记，获得第二训练样本集，包括：

根据所述第二保存方式、所述拍摄信息及所述加密等级对所述第二样本图片进行标记，获得第二训练样本集。

7.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，在将所述拍摄预览图像输入至图像拍摄模型之前，还包括：

获取第三样本图片，其中，所述第三样本图片包括部分区域加密的图片；

对所述第三样本图片中部分区域加密的图片区域进行标记，获得第三训练样本集；

根据所述第三训练样本集，基于设定的第三机器学习算法对图像拍摄模型进行训练。

8.根据权利要求1-7任一所述的方法，其特征在于，在基于所述拍摄方式对所述拍摄预览图像进行拍摄之后，还包括：

接收用户对所述拍摄方式的反馈信息；

将所述反馈信息发送至所述图像拍摄模型进行训练。

9.一种拍照装置，其特征在于，包括：

拍摄预览图像获取模块，用于获取拍摄预览图像；

拍摄方式获取模块，用于将所述拍摄预览图像输入至图像拍摄模型，获取所述拍摄预览图像的拍摄方式，其中，所述拍摄方式包括加密拍摄和普通拍摄；

拍摄模块，用于基于所述拍摄方式对所述拍摄预览图像进行拍摄。

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1-8中任一所述的拍照方法。

11.一种终端，其特征在于，包括存储器，处理器及存储在存储器上并可在处理器运行的计算机程序，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1-8任一所述的拍照方法。