CN109905596A - 拍照方法、装置、计算机设备和存储介质 - Google Patents

Abstract

本申请涉及一种拍照方法、装置、计算机设备和存储介质。该方法包括：检测目标深度图像中人脸的位置；根据目标深度图像中人脸的位置确定人脸俯仰角的角度；将人脸俯仰角的角度与阈值范围进行对比；当人脸俯仰角的角度在阈值范围内时，完成拍照操作。采用本方案能够检测用户拍照时的人脸俯仰角的角度，避免图像中用户抬头或低头的角度过大而影响用户形象的情况，从而引导用户拍摄出高质量的脸部成像图片。

Description

拍照方法、装置、计算机设备和存储介质

技术领域

本申请涉及计算机技术领域，特别是涉及一种拍照方法、装置、计算机设备和存储介质。

背景技术

随着计算机技术的不断发展，拍照的功能越来越多样化，拍照也应用在各种不同的领域。例如，在虚拟试衣领域，用户要进行虚拟试衣操作，需要先生成虚拟试衣形象，而为了使虚拟试衣形象更符合真实用户的形象，往往需要使用到真实用户的人脸图像。

然而，目前的拍照方法，忽略了用户拍摄时的角度，使得拍摄出来的人脸图像不符合用户的形象。

发明内容

基于此，有必要针对上述技术问题，提供一种能够检测人脸俯仰角的拍照方法、装置、计算机设备和存储介质。

一种拍照方法，所述方法包括：

检测目标深度图像中人脸的位置；

根据所述目标深度图像中人脸的位置确定人脸俯仰角的角度；

将所述人脸俯仰角的角度与阈值范围进行对比；

当所述人脸俯仰角的角度在所述阈值范围内时，完成拍照操作。

在其中一个实施例中，所述检测目标深度图像中人脸的位置，包括：

获取目标彩色图像和对应的目标深度图像；

检测所述目标彩色图像中人脸的位置；

根据所述目标彩色图像中人脸的位置确定所述目标深度图像中人脸的位置。

在其中一个实施例中，所述获取目标彩色图像和对应的目标深度图像，包括：

获取初始彩色图像和对应的初始深度图像；

去除所述初始彩色图像和所述对应的初始深度图像中的背景，得到目标彩色图像和对应的目标深度图像。

在另一个实施例中，所述根据所述目标彩色图像中人脸的位置确定所述目标深度图像中人脸的位置，包括：

采集所述目标彩色图像中人脸的位置的像素点；

获取所述目标深度图像中的像素点；

将所述目标彩色图像中人脸的位置的像素点与所述目标深度图像中的像素点建立映射关系；

根据所述映射关系确定目标深度图像中的人脸位置。

在一个实施例中，所述根据所述目标深度图像中人脸的位置确定人脸俯仰角的角度，包括：

根据所述目标深度图像中人脸的位置确定目标深度图像中人脸主轴的方向；

根据所述人脸主轴的方向确定人脸的法向量；

根据所述法向量和地平面确定人脸俯仰角。

在其中一个实施例中，所述根据所述目标深度图像中人脸的位置确定目标深度图像中人脸主轴的方向，包括：

采集所述目标深度图像的人脸位置的点云；

确定所述点云的坐标；

根据所述点云的坐标确定人脸主轴的方向。

在另一个实施例中，所述方法还包括：

当所述人脸俯仰角的角度未在所述阈值范围内时，发出再次拍摄的提示信息，并返回检测目标深度图像中人脸的位置的步骤。

一种拍照装置，所述装置包括：

检测模块，用于检测目标深度图像中人脸的位置；

确定模块，用于根据所述目标深度图像中人脸的位置确定人脸俯仰角的角度；

对比模块，用于将所述人脸俯仰角的角度与阈值进行对比；

结束模块，用于当所述人脸俯仰角的角度在所述阈值范围内时，完成拍照操作。

一种计算机设备，包括存储器和处理器，所述存储器存储有计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时实现上述方法的步骤。

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方法的步骤。

上述拍照方法、装置、计算机设备和存储介质，通过检测目标深度图像中人脸的位置，以根据目标深度图像中人脸的位置确定人脸俯仰角的角度。再将人脸俯仰角的角度与阈值范围进行对比，以确定拍摄的图像的俯仰角是否满足俯仰角的阈值范围。当人脸俯仰角的角度在阈值范围内时，完成拍照操作。本方案设定了适合拍照的人脸俯仰角的角度，通过检测图像的人脸俯仰角的角度，能够避免用户拍摄的图片的脸部变形的情况，从而得到高质量的图片。

附图说明

图1为一个实施例中拍照方法的应用环境图；

图2为一个实施例中拍照方法的流程示意图；

图3为一个实施例中确定人脸的位置步骤的流程示意图；

图4为另一个实施例中确定人脸俯仰角的角度的步骤的流程示意图；

图5为另一个实施例中确定人脸主轴的方向的步骤的流程示意图；

图6为一个实施例中拍照装置的结构框图；

图7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。

本申请实施例提供的拍照方法，可以应用于如图1所示的应用环境中。其中，终端102为可以是一体式的设备，也可以是由分离式结构的多个设备所组成。其中，终端102可以但不限于是各种一体式虚拟试衣设备，分体式虚拟试衣设备、个人计算机、笔记本电脑、智能手机和平板电脑等。

在一个实施例中，如图2所示，提供了一种拍照方法，以该方法应用于图1中的终端为例进行说明，包括以下步骤：

步骤202，检测目标深度图像中人脸的位置。

其中，目标深度图像是指从初始深度图像中去除背景，保留需要拍摄的目标用户的深度图像。

步骤204，根据目标深度图像中人脸的位置确定人脸俯仰角的角度。

其中，人脸俯仰角的角度是指人脸向上或向下偏转时，人脸与地面的夹角。

具体地，终端根据检测目标深度图像中的人脸的位置，将人脸部作为一个平面，并以地平面为对比，确定人脸平面和地平面的夹角。人脸平面和地平面的夹角即为人脸俯仰角的角度。

步骤206，将人脸俯仰角的角度与阈值范围进行对比。

其中，阈值范围表示人脸向上或向下偏转时，可接受的范围。阈值范围存在上限值和下限值。阈值范围的上限值为人脸能够向上偏转的最大角度，即抬头的最大角度。阈值范围的下限值为人脸能够向下偏转的最大角度，即低头的最大角度。

具体地，终端获取俯仰角的阈值范围，该阈值范围的上限值可以是正的值，下限值可以为负的值，例如，俯仰角的阈值范围为(-15°，15°)。接着，终端将目标深度图像中人脸俯仰角的角度和俯仰角的阈值范围进行对比，确定人脸俯仰角的角度是否在阈值范围，以判断人脸俯仰角的角度是否符合拍照的条件。并根据对比结果获取对应的操作。

步骤208，当人脸俯仰角的角度在阈值范围内时，完成拍照操作。

具体地，当终端检测到人脸俯仰角的角度在设置的阈值范围内时，判定人脸俯仰角的角度符合预设的拍照条件，则确定该目标深度图像为需要的得到的图像，则终端结束本次拍照操作。

上述拍照方法中，通过检测目标深度图像中人脸的位置，以根据目标深度图像中人脸的位置确定人脸俯仰角的角度。再将人脸俯仰角的角度与阈值范围进行对比，以确定拍摄的图像的俯仰角是否满足俯仰角的阈值范围。当人脸俯仰角的角度在阈值范围内时，完成拍照操作。本方案设定了适合拍照的人脸俯仰角的角度，通过检测图像的人脸俯仰角的角度，可以判断拍摄的图片是否满足条件，能够避免用户拍摄的图片的脸部变形的情况，得到高质量的脸部成像图片。

在一个实施例中，终端可通过自动关闭检测人脸俯仰角的功能结束本次拍照操作。终端可以通过设置检测人脸俯仰角的定时关闭功能，当开启检测人脸俯仰角的功能达到指定时长时，终端自动关闭该功能。终端还可以检测人脸俯仰角的功能开启的时间，当在预定时间内未接收到操作指示时，自动关闭检测人脸俯仰角的功能。终端也可以通过接收到用户的关闭指令时，关闭检测人脸俯仰角的功能。通过自动关闭检测人脸俯仰角的角度的功能，能够减少终端的耗电量，增加续航。通过接收用户的关闭指令，能够在用户无需该功能的直接关闭该功能，使得用户能够根据自己的需求自主选择。

在其中一个实施例中，获取目标彩色图像和对应的目标深度图像，包括：获取初始彩色图像和对应的初始深度图像；去除初始彩色图像和对应的初始深度图像中的背景，得到目标彩色图像和对应的目标深度图像。

其中，获取初始彩色图像是指终端直接拍摄得到的原始的彩色图像。该初始彩色图像可以是至少保留了用户脸部的图像，例如用户的半身照、只有用户头部和脖子区域的照片等。初始深度图像是指与初始彩色图像相匹配的深度图像。

具体地，终端可通过至少一个彩色摄像头和一个深度摄像头拍摄用户的图像，得到一张初始彩色图像和该初始彩色图像对应的初始深度图像。接着，终端可通过检测初始彩色图像中人脸的位置，确定目标用户后，终端可将除目标用户之外的部分去除，例如，去除初始彩色图像中的除了需要拍摄的用户之外的其它物品或人等。去除背景之后的到的彩色图像即为目标彩色图像。接着，终端根据目标彩色图像确定初始深度图中需要保留的部分，并将需要保留的部分之外的部分去除，从而得到目标深度图像。通过获取初始彩色图像和对应的初始深度图像，并去除初始彩色图像和对应的初始深度图像中的背景，以确定目标彩色图像和对应的目标深度图像，从而排除了图像中的干扰因素，保证了所检测的图像的质量。

本实施例中，终端可通过机器学习模型从初始彩色图像提取出目标彩色图像。例如，可使用神经网络算法或卷积神经网络算法从初始彩色图像提取出目标彩色图像。

在本实施例中，当拍摄的初始彩色图像中存在至少两个用户图像时，终端先检测该至少两个用户图像是否包含人脸，若否，则排除未包含人脸的用户图像。若是，终端可根据机器学习模型采集该初始彩色图像中的所有用户的特征点。接着，终端确定该初始彩色图像中的每个用户的特征点的数量，将每个用户的特征点的数量进行一一对比，确定特征点数量最多的用户图像。则该包含有人脸并且特征点数量最多的用户图像可提取为目标彩色图像。通过确定一个图像中的多个用户是否存在人脸和用户图像特征点的数量，从而能够确定目标图像并能够排除多余的因素。

在另一个实施例中，如图3所示，根据目标彩色图像中人脸的位置确定目标深度图像中人脸的位置，包括：

步骤302，采集目标彩色图像中人脸的位置的像素点。

步骤304，获取目标深度图像中的像素点。

具体地，终端可通过神经网络算法或卷积神经网络算法确定目标彩色图像中的人脸的位置，并采集目标彩色图像中人脸的位置的像素点。目标深度图像中无法确定人脸的位置，则终端通过相同的算法采集目标深度图像中的像素点。

步骤306，将目标彩色图像中人脸的位置的像素点与目标深度图像中的像素点建立映射关系。

具体地，目标彩色图像和目标深度图像是配准的，因而目标彩色图像和目标深度图像的像素点之间具有一对一的对应关系。终端将目标彩色图像中人脸位置的像素点和目标深度图像的像素点进行匹配，目标彩色图像中人脸位置的每个像素点唯一对应目标深度图像的一个像素点。

步骤308，根据映射关系确定目标深度图像中的人脸位置。

具体地，终端根据目标彩色图像中人脸位置的每个像素点在目标深度图像中都有唯一一个对应像素点的关系，可确定与目标彩色图像中人脸位置的像素点建立映射关系的像素点集，该目标深度图像中的像素点集的区域就是目标深度图像中的人脸位置。

上述拍照方法中，通过先确定彩色图像中的人脸的位置，再将彩色图像中人脸的位置的像素点和整个深度图像中的像素点进行匹配，从而能够确定目标深度图像中的人脸的位置，通过像素点的映射关系能够准确地确定深度图像中的人脸位置。

在一个实施例中，如图4所示，根据目标深度图像中人脸的位置确定人脸俯仰角的角度，包括：

步骤402，根据目标深度图像中人脸的位置确定目标深度图像中人脸主轴的方向。

步骤404，根据人脸主轴的方向确定人脸的法向量。

步骤406，根据法向量和地平面确定人脸俯仰角。

其中，主轴是指能够表示目标深度图像中人脸的位置的点云的一组特征向量。

具体地，终端通过确定目标深度图像中的人脸的位置，并采集该目标深度图像中的人脸的位置的点云，通过点云的坐标的矩阵变换确定最优的正交向量，该最优的正交向量即为主轴，由此可确定主轴的方向。接着，终端根据主轴和主轴的方向确定与该主轴垂直的法向量，该法向量可表示人脸俯仰角的方向。接着，终端根据测量该法向量和地平面的夹角，该夹角即为人脸俯仰角的角度。通过人脸位置的点云确定人脸的主轴和主轴方向，使得能够使用主轴表示人脸，并根据主轴与地平面确定人脸俯仰角的角度，能够简单准确地计算出人脸俯仰角的角度。

在其中一个实施例中，如图5所示，根据目标深度图像中人脸的位置确定目标深度图像中人脸主轴的方向，包括：

步骤502，采集目标深度图像的人脸位置的点云。

步骤504，确定点云的坐标。

具体地，终端获取深度图像中的人脸位置的像素点，由于相机的内部参数和外部参数固定，根据相机的标定原理，可将图像坐标系中的像素点的坐标转化为世界坐标系中的三维坐标，即可将深度图像中的人脸位置的每个像素点转化为世界坐标系中的每个像素点的三维坐标。深度图像中人脸位置的像素点都转化到世界坐标系中后，得到各像素点在世界坐标系中的集合，这些在世界坐标系中的三维的点即为点云，三维坐标即为点云的坐标。

步骤506，根据点云的坐标确定人脸主轴的方向。

具体地，终端将所有点云的坐标整理为矩阵，得到3行N列的矩阵。终端可该矩阵经过线性变换得到该矩阵的最优特征向量，该最优特征向量即为人脸的主轴。例如，终端可将矩阵左乘一个3*3的标准正交基，实现矩阵的旋转，得到新的标准正交基，从而降低矩阵的维度。终端可将点云在x维度上的数据和在y维度上的数据求取协方差，若协方差很小，说明两组数据较为独立，这两个维度能够储存最多的信息；若协方差很大，说明两组数据高度相关，这两个维度表示的信息高度重复。而对于点云数据的协方差矩阵来说，它非主对角线上的元素正是各维度之间的协方差，主对角线上的元素代表着该维度下数据的方差(即信息量)。于是，可以通过基变换使矩阵化为对角阵，在新的标准正交基下，数据在各个维度上的投影之间相关度达到最小。此时，各个维度上信息的分辨率可以由主对角线上的元素(即协方差矩阵的特征值)线性表征。协方差矩阵各特征值对应的特征向量即为新的标准正交基的一个基向量，而基向量的各个维度下信息的分辨率是与特征值线性相关的，所以可以对基变换以后的数据删除一部分分辨率较低的维度来实现降维。最后得到最大特征值对应的特征向量，该特征向量就是目标深度图像中人脸的主轴。

在本实施例中，终端采集目标深度图像中人脸的位置的点云，由于结构光设备测出的深度值不连续，点云之间可能存在出现分段现象。则终端可通过RANSAC算法(RANdomSample Consensus，随机抽样一致)对目标深度图像中的人脸位置的图像进行去噪处理。去噪处理完成后，终端可采用PCA(principal Component Analysis，主成分分析)方式对去噪后的点云进行处理，得到点云的主轴。

上述拍照方法中，通过采集目标深度图像的人脸位置的点云并确定点云的坐标，将点云的坐标经过线性变换处理得到最优特征向量，即可确定主轴和主轴的方向，从而能够通过主轴表示目标深度图像的人脸位置的点云集。

在另一个实施例中，该方法还包括：当人脸俯仰角的角度未在阈值范围内时，发出再次拍摄的提示信息，并返回检测目标深度图像中人脸的位置的步骤。

具体地，终端计算出人脸俯仰角的角度后，将人脸俯仰角的角度和俯仰角的阈值范围进行对比，当终端检测到人脸俯仰角的角度不在设置的阈值范围内时，判定人脸俯仰角的角度不符合预设的拍照条件。则终端生成提示信息，用于提示用户调整俯仰角的角度并重新进行拍照。其中，提示信息可以是语音提示，或生成文字信息并展示在终端的屏幕上，或可通过语音提示并且在屏幕上同时展示生成的文字提示信息。接着，终端用户返回检测目标深度图像中人脸的位置的步骤，重新检测用户再次拍摄的图像中的人脸俯仰角的角度。通过检测人脸俯仰角的角度是否满足阈值范围，当人脸俯仰角的角度未在阈值范围内时，发出相应的提示信息，以提示用户调整角度，从而能够较快地得到满足条件的图像。

在一个实施例中，当人脸俯仰角的角度未在阈值范围内时，发出再次拍摄的提示信息，并返回检测目标深度图像中人脸的位置的步骤，包括：当人脸俯仰角的角度未在阈值范围内时，确定人脸需要调整的俯仰角的角度；发出按照人脸需要调整的俯仰角的角度进行调整的提示信息；返回检测目标深度图像中人脸的位置的步骤。

具体地，终端计算出人脸俯仰角的角度后，将人脸俯仰角的角度和俯仰角的阈值范围进行对比，当终端检测到人脸俯仰角的角度不在设置的阈值范围内时，确定人脸俯仰角的角度和阈值范围的差值，该差值即可表示用户人脸需要调整的角度及方向，方向包括抬头和低头。终端将用户人脸需要调整的角度及方向生成提示信息，通过文字或语音或文字加语音的方式提示用户。接着，终端重新获取用户再次拍摄的彩色图像和深度图像，并按照相同的方式检测图像中人脸的俯仰角，使得用户根据提示信息能够快速的调整人脸的角度，从而完成拍照并得到高质量的图像。

例如，终端计算出当前深度图像中的人脸的俯仰角角度为45°，俯仰角的阈值范围为(-15°，15°)，-15°为低头的最大角度，15°为抬头的最大角度，正负表示方向，正方向为抬头，负方向为低头。则终端判定用户抬头的角度过高，则用户需要调整的角度为30°到60°之间，调整的方向为低头。终端根据用户需要调整的角度和方向，生成提示信息，例如：“抬头的角度过高，请低头30°到60°”。

在一个实施例中，终端可设置提示用户调整的角度，当人脸俯仰角的角度未在阈值范围内时，根据人脸俯仰角的角度确定调整的方向，并发出相应的提示信息。例如，终端设置提示用户调整的角度为15°，当终端计算出当前深度图像中的人脸的俯仰角角度为45°，俯仰角的阈值范围为(-15°，15°)时，判定当前的人脸俯仰角的角度不满足条件，并且可是用户调整的方向应该为低头。则终端发出“当前抬头的角度过高，请低头15°”。用户调整后可再次拍摄图像并重新检测俯仰角，若不满足，则继续发出提示。通过多次调整人脸俯仰角的角度，避免用户每次调整角度过大的情况，使得能够更快地达到阈值范围。

在一个实施例中，终端在屏幕上显示提示信息时，可在屏幕的预定位置显示用户的人脸，用于引导用户的视线，能够帮助快速调整用户人脸俯仰角的角度，最终拍摄出最佳的头部成像效果。

在一个实施例中，该拍照方法包括：

终端获取初始彩色图像和对应的初始深度图像。

接着，终端去除初始彩色图像和对应的初始深度图像中的背景，得到目标彩色图像和对应的目标深度图像。

可选地，终端检测目标彩色图像中人脸的位置。

接着，终端采集目标彩色图像中人脸的位置的像素点。

接着，终端获取目标深度图像中的像素点。

进一步地，终端将目标彩色图像中人脸的位置的像素点与目标深度图像中的像素点建立映射关系。

接着，终端根据映射关系确定目标深度图像中的人脸位置。

可选地，终端采集目标深度图像的人脸位置的点云。

接着，终端确定点云的坐标。

接着，终端根据点云的坐标确定人脸主轴的方向。

进一步地，终端根据人脸主轴的方向确定人脸的法向量。

接着，终端根据法向量和地平面确定人脸俯仰角。

可选地，终端将人脸俯仰角的角度与阈值范围进行对比。

接着，当人脸俯仰角的角度在阈值范围内时，终端结束拍照操作。

可选地，当人脸俯仰角的角度未在阈值范围内时，终端发出再次拍摄的提示信息，并返回检测目标深度图像中人脸的位置的步骤。

上述拍照方法中，通过获取初始彩色图像和对应的初始深度图像，并去除初始彩色图像和对应的初始深度图像中的背景，以确定目标彩色图像和对应的目标深度图像，从而排除了图像中的干扰因素，保证了所检测的图像的质量。通过先确定彩色图像中的人脸的位置，再将彩色图像中人脸的位置的像素点和整个深度图像中的像素点进行匹配，从而能够确定目标深度图像中的人脸的位置，通过像素点的映射关系能够准确地确定深度图像中的人脸位置。通过采集目标深度图像的人脸位置的点云并确定点云的坐标，将点云的坐标经过线性变换处理得到最优特征向量，即可确定主轴和主轴的方向，从而能够通过主轴表示目标深度图像的人脸位置的点云集。通过人脸位置的点云确定人脸的主轴和主轴方向，使得能够使用主轴表示人脸，并根据主轴与地平面确定人脸俯仰角的角度，能够简单准确地计算出人脸俯仰角的角度。通过检测人脸俯仰角的角度是否满足阈值范围，当人脸俯仰角的角度未在阈值范围内时，发出相应的提示信息，以提示用户调整角度，从而能够较快地得到满足条件的图像。本方案设定了适合拍照的人脸俯仰角的角度，通过检测图像的人脸俯仰角的角度，可以判断拍摄的图片是否满足条件，能够避免用户拍摄的图片的脸部变形的情况，得到高质量的脸部成像图片。

在一个实施例中，计算机设备可以是虚拟试衣设备，用户在虚拟试衣时需要先生成一个虚拟试衣形象，则用户需要进行体型扫描和拍照。为了确保拍照的质量，尤其是用户的脸部成像质量，要求用户的有适合的脸部俯仰角的角度。则虚拟试衣终端可采用上述的方案拍摄用户的图像并进行处理，得到符合阈值范围的人脸俯仰角角度的图像。接着，虚拟试衣终端获取符合阈值范围的人脸俯仰角角度的目标彩色图像，并根据体型扫描，最终生成符合用户形象的虚拟试衣形象。

应该理解的是，虽然图2-5的流程图中的各个步骤按照箭头的指示依次显示，但是这些步骤并不是必然按照箭头指示的顺序依次执行。除非本文中有明确的说明，这些步骤的执行并没有严格的顺序限制，这些步骤可以以其它的顺序执行。而且，图2-5中的至少一部分步骤可以包括多个子步骤或者多个阶段，这些子步骤或者阶段并不必然是在同一时刻执行完成，而是可以在不同的时刻执行，这些子步骤或者阶段的执行顺序也不必然是依次进行，而是可以与其它步骤或者其它步骤的子步骤或者阶段的至少一部分轮流或者交替地执行。

在一个实施例中，如图6所示，提供了一种拍照装置，包括：检测模块602、确定模块604、对比模块606和结束模块608，其中：

检测模块，用于检测目标深度图像中人脸的位置。

确定模块，用于根据目标深度图像中人脸的位置确定人脸俯仰角的角度。

对比模块，用于将人脸俯仰角的角度与阈值进行对比。

结束模块，用于当人脸俯仰角的角度在阈值范围内时，完成拍照操作。

上述拍照装置中，通过检测目标深度图像中人脸的位置，以根据目标深度图像中人脸的位置确定人脸俯仰角的角度。再将人脸俯仰角的角度与阈值范围进行对比，以确定拍摄的图像的俯仰角是否满足俯仰角的阈值范围。当人脸俯仰角的角度在阈值范围内时，完成拍照操作。本方案设定了适合拍照的人脸俯仰角的角度，通过检测图像的人脸俯仰角的角度，可以判断拍摄的图片是否满足条件，能够避免用户拍摄的图片的脸部变形的情况，得到高质量的脸部成像图片。

在一个实施例中，检测模块还用于：获取目标彩色图像和对应的目标深度图像；检测目标彩色图像中人脸的位置；根据目标彩色图像中人脸的位置确定目标深度图像中人脸的位置。通过获取初始彩色图像和对应的初始深度图像，并去除初始彩色图像和对应的初始深度图像中的背景，以确定目标彩色图像和对应的目标深度图像，从而排除了图像中的干扰因素，保证了所检测的图像的质量。

在其中一个实施例中，检测模块还用于：获取初始彩色图像和对应的初始深度图像；去除初始彩色图像和对应的初始深度图像中的背景，得到目标彩色图像和对应的目标深度图像。通过获取初始彩色图像和对应的初始深度图像，并去除初始彩色图像和对应的初始深度图像中的背景，以确定目标彩色图像和对应的目标深度图像，从而排除了图像中的干扰因素，保证了所检测的图像的质量。

在其中一个实施例中，检测模块还用于：采集目标彩色图像中人脸的位置的像素点；获取目标深度图像中的像素点；将目标彩色图像中人脸的位置的像素点与目标深度图像中的像素点建立映射关系；根据映射关系确定目标深度图像中的人脸位置。通过先确定彩色图像中的人脸的位置，再将彩色图像中人脸的位置的像素点和整个深度图像中的像素点进行匹配，从而能够确定目标深度图像中的人脸的位置，通过像素点的映射关系能够准确地确定深度图像中的人脸位置。

在一个实施例中，确定模块还用于：根据目标深度图像中人脸的位置确定目标深度图像中人脸主轴的方向；根据人脸主轴的方向确定人脸的法向量；根据法向量和地平面确定人脸俯仰角。通过人脸位置的点云确定人脸的主轴和主轴方向，使得能够使用主轴表示人脸，并根据主轴与地平面确定人脸俯仰角的角度，能够简单准确地计算出人脸俯仰角的角度。

在其中一个实施例中，确定模块还用于：采集目标深度图像的人脸位置的点云；确定点云的坐标；根据点云的坐标确定人脸主轴的方向。

在一个实施例中，该拍照装置还包括：返回模块。其中，返回模块用于：当人脸俯仰角的角度未在阈值范围内时，发出再次拍摄的提示信息，并返回检测目标深度图像中人脸的位置的步骤。通过采集目标深度图像的人脸位置的点云并确定点云的坐标，将点云的坐标经过线性变换处理得到最优特征向量，即可确定主轴和主轴的方向，从而能够通过主轴表示目标深度图像的人脸位置的点云集。

关于拍照装置的具体限定可以参见上文中对于拍照方法的限定，在此不再赘述。上述拍照装置中的各个模块可全部或部分通过软件、硬件及其组合来实现。上述各模块可以硬件形式内嵌于或独立于计算机设备中的处理器中，也可以以软件形式存储于计算机设备中的存储器中，以便于处理器调用执行以上各个模块对应的操作。

在一个实施例中，提供了一种计算机设备，该计算机设备可以是终端，其内部结构图可以如图7所示。该计算机设备包括通过系统总线连接的处理器、存储器、网络接口、显示屏和输入装置。其中，该计算机设备的处理器用于提供计算和控制能力。该计算机设备的存储器包括非易失性存储介质、内存储器。该非易失性存储介质存储有操作系统和计算机程序。该内存储器为非易失性存储介质中的操作系统和计算机程序的运行提供环境。该计算机设备的网络接口用于与外部的终端通过网络连接通信。该计算机程序被处理器执行时以实现一种拍照方法。该计算机设备的显示屏可以是液晶显示屏或者电子墨水显示屏，该计算机设备的输入装置可以是显示屏上覆盖的触摸层，也可以是计算机设备外壳上设置的按键、轨迹球或触控板，还可以是外接的键盘、触控板或鼠标等。

本领域技术人员可以理解，图7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，包括存储器和处理器，存储器中存储有计算机程序，该处理器执行计算机程序时实现上述拍照方法的步骤。

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拍照方法的步骤。

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，所述的计算机程序可存储于一非易失性计算机可读取存储介质中，该计算机程序在执行时，可包括如上述各方法的实施例的流程。其中，本申请所提供的各实施例中所使用的对存储器、存储、数据库或其它介质的任何引用，均可包括非易失性和/或易失性存储器。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)或者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)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 (10)

1.一种拍照方法，所述方法包括：

检测目标深度图像中人脸的位置；

根据所述目标深度图像中人脸的位置确定人脸俯仰角的角度；

将所述人脸俯仰角的角度与阈值范围进行对比；

当所述人脸俯仰角的角度在所述阈值范围内时，完成拍照操作。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述检测目标深度图像中人脸的位置，包括：

获取目标彩色图像和对应的目标深度图像；

检测所述目标彩色图像中人脸的位置；

根据所述目标彩色图像中人脸的位置确定所述目标深度图像中人脸的位置。

3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述获取目标彩色图像和对应的目标深度图像，包括：

获取初始彩色图像和对应的初始深度图像；

去除所述初始彩色图像和所述对应的初始深度图像中的背景，得到目标彩色图像和对应的目标深度图像。

4.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述根据所述目标彩色图像中人脸的位置确定所述目标深度图像中人脸的位置，包括：

采集所述目标彩色图像中人脸的位置的像素点；

获取所述目标深度图像中的像素点；

将所述目标彩色图像中人脸的位置的像素点与所述目标深度图像中的像素点建立映射关系；

根据所述映射关系确定目标深度图像中的人脸位置。

5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述目标深度图像中人脸的位置确定人脸俯仰角的角度，包括：

根据所述目标深度图像中人脸的位置确定目标深度图像中人脸主轴的方向；

根据所述人脸主轴的方向确定人脸的法向量；

根据所述法向量和地平面确定人脸俯仰角。

6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，所述根据所述目标深度图像中人脸的位置确定目标深度图像中人脸主轴的方向，包括：

采集所述目标深度图像的人脸位置的点云；

确定所述点云的坐标；

根据所述点云的坐标确定人脸主轴的方向。

7.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：

当所述人脸俯仰角的角度未在所述阈值范围内时，发出再次拍摄的提示信息，并返回检测目标深度图像中人脸的位置的步骤。

8.一种拍照装置，其特征在于，所述装置包括：

检测模块，用于检测目标深度图像中人脸的位置；

确定模块，用于根据所述目标深度图像中人脸的位置确定人脸俯仰角的角度；

对比模块，用于将所述人脸俯仰角的角度与阈值进行对比；

结束模块，用于当所述人脸俯仰角的角度在所述阈值范围内时，完成拍照操作。

9.一种计算机设备，包括存储器和处理器，所述存储器存储有计算机程序，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7中任一项所述方法的步骤。

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，所述计算机程序被处理器执行时实现权利要求1至7中任一项所述的方法的步骤。