CN109410163B - 拍照推荐位置获取方法、装置、终端及计算机存储介质 - Google Patents

Abstract

本发明提供了一种拍照推荐位置获取方法、装置、终端及计算机存储介质，涉及图像识别的技术领域，该方法包括：获取当前拍照的场景图像；在场景图像中获取多个推荐位置；根据推荐位置对场景图像和人物图像进行图像融合，得到每个推荐位置对应的融合图像；使用预先训练的评估模型对每个融合图像进行评估；根据每个融合图像的评估结果，从多个推荐位置中获得拍照推荐位置。本发明提供的拍照推荐位置获取方法、装置、终端及计算机存储介质，能够从多个初始位置中选择最优拍照位置推荐给终端的用户，使用户能够根据推荐的最优拍照位置进行恰当取景，对人物进行拍照，增加被拍照人物与当前场景的和谐度，进而提高了用户的体验度。

Description

拍照推荐位置获取方法、装置、终端及计算机存储介质

技术领域

本发明涉及图像识别的技术领域，尤其是涉及一种拍照推荐位置获取方法、装置、终端及计算机存储介质。

背景技术

随着终端技术的不断发展，越来越多的终端都具有照相功能，用户可以使用终端在不同场景下进行拍照，并选取不同的拍摄方向和拍摄角度，特别是在进行人物拍摄时，用户可以自由选择喜欢的场景进行拍摄。

通常，利用终端对人物进行拍摄过程中，在当前场景中如何取景，都是由拍照者进行选择的，由于不同人的选择习惯不同，很容易出现取景不合适的情况，导致在拍摄的图片中被拍照人物与当前场景的和谐度较低，进而降低了用户的体验度。

发明内容

有鉴于此，本发明的目的在于提供一种拍照推荐位置获取方法、装置、终端及计算机存储介质，以缓解用户的体验度较低的技术问题。

第一方面，本发明实施例提供了一种拍照推荐位置获取方法，该方法包括：获取当前拍照的场景图像；在场景图像中获取多个推荐位置，推荐位置用于表征在场景图像中推荐人物图像的拍照位置；根据推荐位置对场景图像和人物图像进行图像融合，得到每个推荐位置对应的融合图像；其中，融合图像的推荐位置处包含有人物图像；使用预先训练的评估模型对每个融合图像进行评估；根据每个融合图像的评估结果，从多个推荐位置中获得拍照推荐位置。

结合第一方面，本发明实施例提供了第一方面的第一种可能的实施方式，其中，上述在场景图像中获取多个推荐位置的步骤包括：将场景图像输入至训练好的位置检测模型，通过位置检测模型识别场景图像包含的多个推荐位置；其中，位置检测模型为经过带有拍照位置标注数据的场景图像样本进行训练得到的神经网络模型。

结合第一方面，本发明实施例提供了第一方面的第二种可能的实施方式，其中，上述根据推荐位置对场景图像和人物图像进行图像融合的步骤，包括：获取当前拍照对象的人物图像；将人物图像、多个推荐位置和场景图像输入至图像融合模型；通过图像融合模型将人物图像分别融合至场景图像中每个推荐位置处，分别生成每个推荐位置对应的融合图像。

结合第一方面，本发明实施例提供了第一方面的第三种可能的实施方式，其中，上述使用预先训练的评估模型对每个融合图像进行评估的步骤包括：通过评估模型输出每个融合图像的评估分数，将评估分数作为每个融合图像的评估结果；其中，评估模型为经过场景图像样本进行训练得到的神经网络模型，场景图像样本包含有人物图像，以及人物图像在场景图像样本的不同位置处对应的评估分数标注数据。

结合第一方面的第三种可能的实施方式，本发明实施例提供了第一方面的第四种可能的实施方式，其中，上述根据每个融合图像的评估结果，从多个推荐位置中获得拍照推荐位置的步骤，包括：将评估结果最高的融合图像对应的推荐位置作为拍照推荐位置；或者，将评估分数超过预设阈值的融合图像对应的推荐位置作为拍照推荐位置。

结合第一方面，本发明实施例提供了第一方面的第五种可能的实施方式，其中，上述方法还包括：将拍照推荐位置推荐至终端；通过终端的展示界面展示场景图像，在场景图像中，采用指定标识符指示拍照推荐位置，以将拍照推荐位置推荐给终端的用户。。

第二方面，本发明实施例还提供一种拍照推荐位置获取装置，该装置包括：场景图像获取模块，用于获取当前拍照的场景图像；推荐位置获取模块，用于在场景图像中获取多个推荐位置，推荐位置用于表征在场景图像中推荐人物图像的拍照位置；融合模块，用于根据推荐位置对场景图像和人物图像进行图像融合，得到每个推荐位置对应的融合图像；其中，融合图像的推荐位置处包含有人物图像；评估模块，用于使用预先训练的评估模型对每个融合图像进行评估；拍照推荐位置获得模块，用于根据每个融合图像的评估结果，从多个推荐位置中获得拍照推荐位置。

结合第二方面，本发明实施例提供了第二方面的第一种可能的实施方式，其中，上述推荐位置获取模块用于：将场景图像输入至训练好的位置检测模型，通过位置检测模型识别场景图像包含的多个推荐位置；其中，位置检测模型为经过带有拍照位置标注数据的场景图像样本进行训练得到的神经网络模型。

第三方面，本发明实施例还提供了一种终端，该终端包括存储器以及处理器，所述存储器用于存储支持所述处理器执行上述第一方面所述的方法的程序，所述处理器被配置为用于执行所述存储器中存储的程序。

第四方面，本发明实施例还提供了一种计算机存储介质，用于存储计算机程序指令，当计算机执行所述计算机程序指令时，执行如上述第一方面所述方法。

本发明实施例带来了以下有益效果：

本发明实施例提供的一种拍照推荐位置获取方法、装置、终端及计算机存储介质，在获取到当前拍照的场景图像后，可以在该场景图像中获取多个表征在场景图像中推荐人物图像的拍照位置的推荐位置，以及，根据推荐位置对场景图像和人物图像进行图像融合，以得到每个推荐位置对应的融合图像，进而利用评估模型对每个融合图像进行评估，以便于从多个推荐位置中选择拍照推荐位置，使用户能够根据推荐的拍照推荐位置进行恰当取景，对人物进行拍照，增加被拍照人物与当前场景的和谐度，进而提高了用户的体验度。

本发明的其他特征和优点将在随后的说明书中阐述，并且，部分地从说明书中变得显而易见，或者通过实施本发明而了解。本发明的目的和其他优点在说明书、权利要求书以及附图中所特别指出的结构来实现和获得。

为使本发明的上述目的、特征和优点能更明显易懂，下文特举较佳实施例，并配合所附附图，作详细说明如下。

附图说明

为了更清楚地说明本发明具体实施方式或现有技术中的技术方案，下面将对具体实施方式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，下面描述中的附图是本发明的一些实施方式，对于本领域技术人员来讲，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为本发明实施例提供的一种拍照推荐位置获取方法的流程图；

图2为本发明实施例提供的另一种拍照推荐位置获取方法的流程图；

图3为本发明实施例提供的一种拍照推荐位置获取装置的结构示意图；

图4为本发明实施例提供的一种终端的结构示意图。

具体实施方式

为使本发明实施例的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合附图对本发明的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。

目前，用户在进行拍照时，其取景过程通常都由拍照者自行选择，很容易出现取景不合，导致被拍照人物与当前场景的和谐度较低的情况。基于此，本发明实施例提供的一种拍照推荐位置获取方法、装置、终端及计算机存储介质，能够有效缓解由于取景不合适导致被拍照人物与当前场景的和谐度较低的技术问题，以提高用户的体验度。

为便于对本实施例进行理解，首先对本发明实施例所公开的一种拍照推荐位置获取方法进行详细介绍。

实施例一：

本发明实施例提供了一种拍照推荐位置获取方法，该方法可以应用于具有照相功能的终端，如智能手机、数码摄像机等，如图1所示的一种拍照推荐位置获取方法的流程图，该方法包括以下步骤：

步骤S102，获取当前拍照的场景图像；

通常，当前拍照的场景图像，可以是终端拍摄的当前场景的场景图像，也可是终端中预先存储的背景素材中的多个场景图像，例如，实际场景中包含某一景点、建筑、装饰的场景图像，或者影楼中预先制作的拍摄背景的场景图像，还可以是终端从其他照相设备获取的场景图像等等，本发明实施例对此不进行限制。

步骤S104，在该场景图像中获取多个推荐位置；

其中，该推荐位置通常用于表征在场景图像中推荐人物图像的拍照位置；

对于一个场景图像，用户可以选择多个角度进行拍摄，因此，对于每个场景图像可以有多个推荐位置，例如，如果场景图像中包含有建筑物，可将该建筑物的左右两侧作为推荐位置，或者将建筑物的中心分割线所在的位置作为推荐位置等等，本发明实施例对此不进行限制。

步骤S106，根据上述推荐位置对场景图像和人物图像进行图像融合，得到每个推荐位置对应的融合图像；

其中，上述融合图像的推荐位置处包含有人物图像；该人物图像可以是当前终端进行拍摄的人物图像，也可以是终端预先存储的包含有人物的人物图像，并且，该人物图像优选为背景相对单一的人物图像，以便于将该人物图像融合至场景图像的推荐位置。

具体地，在融合操作过程中，如果该场景图像中包括多个推荐位置，此时，可以对每个推荐位置进行人物图像的融合操作，当对其中一个推荐位置进行人物图像的融合操作时，其他推荐位置处于自然状态，即，每一次人物图像的融合操作，只针对一个推荐位置进行融合操作。当有多个推荐位置时，需要进行多次融合操作，以得到每个推荐位置对应的融合图像，因此，当该场景图像中包括多个推荐位置时，得到的融合图像也有多个。并且，每个融合图像对应的推荐位置处均包含有人物图像。

步骤S108，使用预先训练的评估模型对每个融合图像进行评估；

通常，该评估模型为基于神经网络的评估模型，具体地，可以将上述步骤中得到的每个融合图像均输入至该评估模型，通过该评估模型对每个融合图像分别进行评估，以评估上述人物图像融合至推荐位置后，整个图像的和谐程度，并给出每个融合图像表征和谐程度的评估结果。

步骤S110，根据每个融合图像的评估结果，从多个推荐位置中获得拍照推荐位置。

通常，该拍照推荐位置可以是评估结果中和谐程度最好的其中一个推荐位置，也可以是和谐程度效果较好的多个推荐位置，该步骤中，选择的拍照推荐位置的数量，可根据实际使用情况进行设置，本发明实施例对此不进行限制。

本发明实施例提供的一种拍照推荐位置获取方法，在获取到当前拍照的场景图像后，可以在该场景图像中获取多个表征在场景图像中推荐人物图像的拍照位置的推荐位置，以及，根据推荐位置对场景图像和人物图像进行图像融合，以得到每个推荐位置对应的融合图像，进而利用评估模型对每个融合图像进行评估，以便于从多个推荐位置中选择拍照推荐位置，使用户能够根据推荐的拍照推荐位置进行恰当取景，对人物进行拍照，增加被拍照人物与当前场景的和谐度，进而提高了用户的体验度。

在实际使用时，除上述对每个融合图像进行评估的过程可以通过神经网络模型实现外，上述获取多个推荐位置的过程，以及进行图像融合操作的过程都可以通过神经网络模型实现。基于此，在图1所示的拍照推荐位置获取方法的基础上，本发明实施例还提供了另一种拍照推荐位置获取方法，如图2所示的另一种拍照推荐位置获取方法的流程图，该方法包括以下步骤：

步骤S202，获取当前拍照的场景图像；

步骤S204，将上述场景图像输入至训练好的位置检测模型，通过该位置检测模型识别上述场景图像包含的多个推荐位置；

其中，该位置检测模型为经过带有拍照位置标注数据的场景图像样本进行训练得到的神经网络模型。

具体地，上述带有拍照位置标注数据的场景图像样本可以是在数据标注阶段人为标注出的具有较好拍照位置的图片，通过这些图片使用深度学习的方式，可以学习出一个具有位置检测功能的位置检测模型，通常训练中使用的模型和方法可以包括但不限于快速反应神经网络模型(Fast-RCNN)，深度神经网络模型(SSD)等，训练出的位置检测模型，对于每一个输入场景图像，可以输出多个推荐位置，该推荐位置可以用线框标注的方式进行标记，也可以用箭头，星形符号等进行标记，以作为拍照推荐位置的候选位置。

当识别出上述场景图像包含的多个推荐位置之后，可继续执行后续的步骤，进行图像融合操作。

步骤S206，获取当前拍照对象的人物图像；

步骤S208，将人物图像、多个推荐位置和场景图像输入至图像融合模型；

步骤S210，通过该图像融合模型将人物图像分别融合至场景图像中每个推荐位置处，分别生成每个推荐位置对应的融合图像。

具体地，该图像融合模型，也是预先训练好的一种神经网络模型，该图像融合模型可以以场景图像、场景图像中的多个推荐位置，以及当前拍照对象的人物图像为输入数据，输出人物图像位于推荐位置的融合图像，该融合图像的生成过程可以使用但不限于对抗生成模型，并结合3D融合打光技术等等，因此，上述人物图像优选为背景相对单一的人物图像，以便于进行融合。

当生成每个推荐位置对应的融合图像之后，继续执行后续的步骤，对每个融合图像进行评估。

步骤S212，通过评估模型输出每个融合图像的评估分数，将评估分数作为每个融合图像的评估结果；

其中，该评估模型为经过场景图像样本进行训练得到的神经网络模型，该场景图像样本可以包含有人物图像，以及人物图像在该场景图像样本的不同位置处对应的评估分数标注数据。

具体地，该评估分数标注数据可以表征人物图像在场景图像样本的不同位置处的和谐程度，通过上述场景图像样本训练得到的评估模型，在对每个融合图像进行评估时，可以输出每个融合图像对应的评估分数作为评估结果，通常，评估分数越高，表示和谐程度越高。

通常，上述带有评估分数标注数据的场景图像样本也可以是在数据标注阶段，人为标注出评估分数标注数据，通过这些场景图像样本，可以训练出一个具有评估能力的神经网络模型，对每一张包含有人物图像的融合图像根据“美丑”进行打分，因此，通过该神经网络模型可以输出的每个融合图像的评估分数，进而对每个推荐位置的和谐程度进行评估，如果当前融合图像的评估分数较高，可以说明当前推荐位置的和谐程度较高，反之，则和谐程度较低。具体训练的方法包括但不限于深度神经网络、支持向量机、随机森林等方式，本发明实施例对此不进行限制。

步骤S214，根据每个融合图像的评估结果，从多个推荐位置中获得拍照推荐位置。

考虑到该拍照推荐位置可以包括一个，也可以包括多个，因此，该步骤中选择拍照推荐位置的过程可以包括以下方式：将评估结果最高的融合图像对应的推荐位置设置为拍照推荐位置，这种方式选择出的拍照推荐位置通常是一个；或者，将评估分数超过预设阈值的融合图像对应的推荐位置设置为拍照推荐位置，通常，这种方式选择出的拍照推荐位置为多个，进一步，如果没有超过预设阈值的融合图像对应的初始位置，可以将评估分数最高的一个或者多个融合图像对应的推荐位置设置为拍照推荐位置，具体可根据实际使用情况进行设置，本发明实施例对此不进行限制。

在实际使用时，上述方法还包括：将拍照推荐位置推荐至终端，并通过该终端的展示界面展示上述场景图像，以及在场景图像中，采用指定标识符指示拍照推荐位置，以将拍照推荐位置推荐给终端的用户。

例如，在终端的展示界面展示场景图像时，对于拍照推荐位置，可以用线框标注的方式进行标记，也可以用箭头，星形符号等进行标记，推荐给用户进行拍照参考。

本发明实施例提供的一种拍照推荐位置获取方法，能够获取当前拍照的场景图像，并在该场景图像中标记多个推荐位置，分别在每个推荐位置进行人物图像融合操作，以得到每个推荐位置对应的融合图像，进而利用评估模型对每个评估图像进行评估，以便于从多个推荐位置中选择拍照推荐位置推荐给终端的用户，使用户能够根据推荐的拍照推荐位置进行恰当取景，对人物进行拍照，增加被拍照人物与当前场景的和谐度，进而提高了用户的体验度。

实施例二：

基于上述实施例所述的拍照位置推荐方法，本发明实施例还提供了一种拍照推荐位置获取装置，该装置可以设置于终端，如图3所示的一种拍照推荐位置获取装置的结构示意图，该装置包括：

场景图像获取模块30，用于获取当前拍照的场景图像；

推荐位置获取模块32，用于在场景图像中获取多个推荐位置，推荐位置用于表征在场景图像中推荐人物图像的拍照位置；

融合模块34，用于根据推荐位置对场景图像和人物图像进行图像融合，得到每个推荐位置对应的融合图像；其中，融合图像的推荐位置处包含有人物图像；

评估模块36，用于使用预先训练的评估模型对每个融合图像进行评估；

拍照推荐位置获得模块38，用于根据每个融合图像的评估结果，从多个推荐位置中获得拍照推荐位置。

具体地，上述推荐位置获取模块用于：将场景图像输入至训练好的位置检测模型，通过位置检测模型识别场景图像包含的多个推荐位置；其中，位置检测模型为经过带有拍照位置标注数据的场景图像样本进行训练得到的神经网络模型。

本发明实施例提供的拍照推荐位置获取装置，与上述实施例提供的拍照推荐位置获取方法具有相同的技术特征，所以也能解决相同的技术问题，达到相同的技术效果。

本发明实施例还提供了一种终端，该终端包括存储器以及处理器，所述存储器用于存储支持所述处理器执行上述实施例一所述方法的程序，所述处理器被配置为用于执行所述存储器中存储的程序。

进一步，本发明实施例还提供了一种计算机存储介质，用于存储计算机程序指令，当计算机执行所述计算机程序指令时，执行如上述实施例一所述的方法。

参见图4，本发明实施例还提供了一种终端的结构示意图，包括：处理器400，存储器401，总线402和通信接口403，处理器400、通信接口403和存储器401通过总线402连接；处理器400用于执行存储器401中存储的可执行模块，例如计算机程序。其中，存储器401可能包含高速随机存取存储器(RAM，RandomAccess Memory)，也可能还包括非不稳定的存储器(non-volatilememory)，例如至少一个磁盘存储器。通过至少一个通信接口403(可以是有线或者无线)实现该系统网元与至少一个其他网元之间的通信连接，可以使用互联网，广域网，本地网，城域网等。总线402可以是ISA总线、PCI总线或EISA总线等。总线可以分为地址总线、数据总线、控制总线等。为便于表示，图4中仅用一个双向箭头表示，但并不表示仅有一根总线或一种类型的总线。其中，存储器401用于存储程序，处理器400在接收到执行指令后，执行程序，前述本发明实施例任一实施例揭示的拍照推荐位置获取装置所执行的方法可以应用于处理器400中，或者由处理器400实现。处理器400可能是一种集成电路芯片，具有信号的处理能力。在实现过程中，上述方法的各步骤可以通过处理器400中的硬件的集成逻辑电路或者软件形式的指令完成。上述的处理器400可以是通用处理器，包括中央处理器(Central Processing Unit，简称CPU)、网络处理器(Network Processor，简称NP)等；还可以是数字信号处理器(Digital Signal Processing，简称DSP)、专用集成电路(Application Specific Integrated Circuit，简称ASIC)、现成可编程门阵列(Field-Programmable Gate Array，简称FPGA)或者其他可编程逻辑器件、分立门或者晶体管逻辑器件、分立硬件组件。可以实现或者执行本发明实施例中的公开的各方法、步骤及逻辑框图。通用处理器可以是微处理器或者该处理器也可以是任何常规的处理器等。结合本发明实施例所公开的方法的步骤可以直接体现为硬件译码处理器执行完成，或者用译码处理器中的硬件及软件模块组合执行完成。软件模块可以位于随机存储器，闪存、只读存储器，可编程只读存储器或者电可擦写可编程存储器、寄存器等本领域成熟的存储介质中。该存储介质位于存储器401，处理器400读取存储器401中的信息，结合其硬件完成上述方法的步骤。

本发明实施例所提供的拍照推荐位置获取方法、装置、终端及计算机存储介质的计算机程序产品，包括存储了程序代码的计算机可读存储介质，所述程序代码包括的指令可用于执行前面方法实施例中所述的方法，具体实现可参见方法实施例，在此不再赘述。

所属领域的技术人员可以清楚地了解到，为描述的方便和简洁，上述描述的终端和装置的具体工作过程，可以参考前述方法实施例中的对应过程，在此不再赘述。

另外，在本发明实施例的描述中，除非另有明确的规定和限定，术语“安装”、“相连”、“连接”应做广义理解，例如，可以是固定连接，也可以是可拆卸连接，或一体地连接；可以是机械连接，也可以是电连接；可以是直接相连，也可以通过中间媒介间接相连，可以是两个元件内部的连通。对于本领域技术人员而言，可以具体情况理解上述术语在本发明中的具体含义。

所述功能如果以软件功能单元的形式实现并作为独立的产品销售或使用时，可以存储在一个计算机可读取存储介质中。基于这样的理解，本发明的技术方案本质上或者说对现有技术做出贡献的部分或者该技术方案的部分可以以软件产品的形式体现出来，该计算机软件产品存储在一个存储介质中，包括若干指令用以使得一台计算机设备(可以是个人计算机，服务器，或者网络设备等)执行本发明各个实施例所述方法的全部或部分步骤。而前述的存储介质包括：U盘、移动硬盘、只读存储器(ROM，Read-Only Memory)、随机存取存储器(RAM，Random Access Memory)、磁碟或者光盘等各种可以存储程序代码的介质。

最后应说明的是：以上实施例，仅为本发明的具体实施方式，用以说明本发明的技术方案，而非对其限制，本发明的保护范围并不局限于此，尽管参照前述实施例对本发明进行了详细的说明，本领域技术人员应当理解：任何熟悉本技术领域的技术人员在本发明揭露的技术范围内，其依然可以对前述实施例所记载的技术方案进行修改或可轻易想到变化，或者对其中部分技术特征进行等同替换；而这些修改、变化或者替换，并不使相应技术方案的本质脱离本发明实施例技术方案的精神和范围，都应涵盖在本发明的保护范围之内。因此，本发明的保护范围应以权利要求的保护范围为准。

Claims (7)

1.一种拍照推荐位置获取方法，其特征在于，所述方法包括：

获取当前拍照的场景图像；

在所述场景图像中获取多个推荐位置，所述推荐位置用于表征在所述场景图像中推荐人物图像的拍照位置；其中，所述人物图像包括当前终端进行拍摄的人物图像，或者，预先存储的包含有人物的人物图像；在所述场景图像中获取多个推荐位置的步骤包括：将所述场景图像输入至训练好的位置检测模型，通过所述位置检测模型识别所述场景图像包含的多个推荐位置；其中，所述位置检测模型为经过带有拍照位置标注数据的场景图像样本进行训练得到的神经网络模型；

根据所述推荐位置对所述场景图像和所述人物图像进行图像融合，得到每个所述推荐位置对应的融合图像；其中，所述融合图像的所述推荐位置处包含有所述人物图像；

使用预先训练的评估模型对每个所述融合图像进行评估；其中，所述评估模型为经过场景图像样本进行训练得到的神经网络模型，所述场景图像样本包含有人物图像，以及所述人物图像在所述场景图像样本的不同位置处对应的评估分数标注数据；

根据每个所述融合图像的评估结果，从多个所述推荐位置中获得拍照推荐位置；

其中，根据所述推荐位置对所述场景图像和所述人物图像进行图像融合的步骤，包括：

获取当前拍照对象的人物图像；

将所述人物图像、多个所述推荐位置和所述场景图像输入至图像融合模型；

通过所述图像融合模型将所述人物图像分别融合至所述场景图像中每个所述推荐位置处，分别生成每个所述推荐位置对应的融合图像。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述使用预先训练的评估模型对每个所述融合图像进行评估的步骤包括：

通过所述评估模型输出每个所述融合图像的评估分数，将所述评估分数作为每个所述融合图像的评估结果。

3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，根据每个所述融合图像的评估结果，从多个所述推荐位置中获得拍照推荐位置的步骤，包括：

将所述评估结果最高的所述融合图像对应的所述推荐位置作为拍照推荐位置；或者，

将所述评估分数超过预设阈值的所述融合图像对应的所述推荐位置作为拍照推荐位置。

4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：

将所述拍照推荐位置推荐至终端；

通过所述终端的展示界面展示所述场景图像，在所述场景图像中，采用指定标识符指示所述拍照推荐位置，以将所述拍照推荐位置推荐给所述终端的用户。

5.一种拍照推荐位置获取装置，其特征在于，所述装置包括：

场景图像获取模块，用于获取当前拍照的场景图像；

推荐位置获取模块，用于在所述场景图像中获取多个推荐位置，所述推荐位置用于表征在所述场景图像中推荐人物图像的拍照位置；其中，所述人物图像包括当前终端进行拍摄的人物图像，或者，预先存储的包含有人物的人物图像；

融合模块，用于根据所述推荐位置对所述场景图像和所述人物图像进行图像融合，得到每个所述推荐位置对应的融合图像；其中，所述融合图像的所述推荐位置处包含有所述人物图像；

评估模块，用于使用预先训练的评估模型对每个所述融合图像进行评估；其中，所述评估模型为经过场景图像样本进行训练得到的神经网络模型，所述场景图像样本包含有人物图像，以及所述人物图像在所述场景图像样本的不同位置处对应的评估分数标注数据；

拍照推荐位置获得模块，用于根据每个所述融合图像的评估结果，从多个所述推荐位置中获得拍照推荐位置；

其中，所述推荐位置获取模块用于：

将所述场景图像输入至训练好的位置检测模型，通过所述位置检测模型识别所述场景图像包含的多个推荐位置；

其中，所述位置检测模型为经过带有拍照位置标注数据的场景图像样本进行训练得到的神经网络模型；

其中，所述融合模块用于：

获取当前拍照对象的人物图像；

将所述人物图像、多个所述推荐位置和所述场景图像输入至图像融合模型；

通过所述图像融合模型将所述人物图像分别融合至所述场景图像中每个所述推荐位置处，分别生成每个所述推荐位置对应的融合图像。

6.一种拍照推荐位置获取方法的终端，其特征在于，所述终端包括存储器以及处理器，所述存储器用于存储支持所述处理器执行权利要求1～4任一项所述方法的程序，所述处理器被配置为用于执行所述存储器中存储的程序。

7.一种计算机存储介质，其特征在于，用于存储计算机程序指令，当计算机执行所述计算机程序指令时，执行如权利要求1～4任一项所述的方法。

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