CN110602405A - 拍摄方法和装置 - Google Patents

Abstract

本公开的实施例公开了拍摄方法和设备。该拍摄方法应用于终端设备。该拍摄方法的一具体实施方式包括：对被拍摄者进行拍摄，以获取被拍摄者的人脸图像；从预先确定的图像模板集合中，获取目标图像模板，其中，目标图像模板与对人脸图像进行图像识别所得到的身份识别结果相对应；基于目标图像模板，生成被拍摄者的拍摄图像或拍摄视频。该实施方式可以基于不同的人脸图像得到不同的图像模板，从而生成不同的被拍摄者的拍摄图像或拍摄视频，由此，提高了所生成的拍摄图像或拍摄视频符合被拍摄者的自身需求的概率，丰富了图像或视频的生成方式。

Description

拍摄方法和装置

技术领域

本公开的实施例涉及计算机技术领域，具体涉及拍摄方法和装置。

背景技术

目前，越来越多的场景下，人们需要通过图像来记录自己的生活、传达情感等等。然而，真实图像往往无法满足上述需求。例如，如果用户体态偏胖，其真实图像中呈现的用户体态也将偏胖，而在该用户想要通过更完美的图像来呈现自己的情况下，往往会对真实图像进行调整(例如瘦脸)，然后使用调整后获得的图像而非真实图像。也即，在采用图像处理应用对真实图像进行自动或人为的调整之后，才能满足其需求。

现有的拍摄应用，通常是对各真实图像进行基本类似的处理，例如：美白、瘦脸等等。

发明内容

本公开提出了拍摄方法和设备。

第一方面，本公开的实施例提供了一种拍摄方法，该方法应用于终端设备，该方法包括：对被拍摄者进行拍摄，以获取被拍摄者的人脸图像；从预先确定的图像模板集合中，获取目标图像模板，其中，目标图像模板与对人脸图像进行图像识别所得到的身份识别结果相对应；基于目标图像模板，生成被拍摄者的拍摄图像或拍摄视频。

第二方面，本公开的实施例提供了一种拍摄装置，该装置设置于终端设备，该装置包括：拍摄单元，被配置成对被拍摄者进行拍摄，以获取被拍摄者的人脸图像；获取单元，被配置成从预先确定的图像模板集合中，获取目标图像模板，其中，目标图像模板与对人脸图像进行图像识别所得到的身份识别结果相对应；生成单元，被配置成基于目标图像模板，生成被拍摄者的拍摄图像或拍摄视频。

第三方面，本公开的实施例提供了一种终端设备，包括：一个或多个处理器；存储装置，其上存储有一个或多个程序，当上述一个或多个程序被上述一个或多个处理器执行，使得该一个或多个处理器实现如上述拍摄方法中任一实施例的方法。

第四方面，本公开的实施例提供了一种计算机可读介质，其上存储有计算机程序，该程序被处理器执行时实现如上述拍摄方法中任一实施例的方法。

本公开的实施例提供的拍摄方法和设备，通过对被拍摄者进行拍摄，以获取被拍摄者的人脸图像，然后，从预先确定的图像模板集合中，获取目标图像模板，其中，目标图像模板与对人脸图像进行图像识别所得到的身份识别结果相对应，最后，基于目标图像模板，生成被拍摄者的拍摄图像或拍摄视频，通常情况下可以基于不同的人脸图像得到不同的图像模板，从而生成不同的被拍摄者的拍摄图像或拍摄视频，由此，提高了所生成的拍摄图像或拍摄视频符合被拍摄者的自身需求的概率，丰富了图像或视频的生成方式。

附图说明

通过阅读参照以下附图所作的对非限制性实施例所作的详细描述，本公开的其它特征、目的和优点将会变得更明显：

图1是本公开的一些实施例可以应用于其中的示例性系统架构图；

图2是根据本公开的拍摄方法的第一个实施例的流程图；

图3A-图3C是针对图2的实施例的一个应用场景的示意图；

图4是根据本公开的拍摄方法的第二个实施例的流程图；

图5是根据本公开的拍摄方法的第三个实施例的流程图；

图6是适于用来实现本公开的实施例的电子设备的计算机系统的结构示意图。

具体实施方式

下面结合附图和实施例对本公开作进一步的详细说明。可以理解的是，此处所描述的具体实施例仅仅用于解释相关发明，而非对该发明的限定。另外还需要说明的是，为了便于描述，附图中仅示出了与有关发明相关的部分。

需要说明的是，在不冲突的情况下，本公开中的实施例及实施例中的特征可以相互组合。下面将参考附图并结合实施例来详细说明本公开。

图1示出了可以应用本公开的实施例的拍摄方法或拍摄装置的实施例的示例性系统架构100。

如图1所示，系统架构100可以包括终端设备101、102、103，网络104和服务器105。网络104用以在终端设备101、102、103和服务器105之间提供通信链路的介质。网络104可以包括各种连接类型，例如有线、无线通信链路或者光纤电缆等等。

用户可以使用终端设备101、102、103通过网络104与服务器105交互，以接收或发送数据(例如对被拍摄者进行拍摄而得到的该被拍摄者的人脸图像)等。终端设备101、102、103上可以安装有各种客户端应用，例如美颜相机、图像处理软件、视频处理软件、视频播放软件、新闻资讯类应用、图像处理类应用、网页浏览器应用、购物类应用、搜索类应用、即时通信工具、邮箱客户端、社交平台软件等。

终端设备101、102、103可以是硬件，也可以是软件。当终端设备101、102、103为硬件时，可以是具有图像拍摄装置(例如摄像头)的各种电子设备，包括但不限于智能手机、平板电脑、膝上型便携计算机和台式计算机等等。当终端设备101、102、103为软件时，可以安装在上述所列举的电子设备中，例如终端设备可以是拍摄应用，其可以在运行过程中调用图像获取装置来拍摄图像或视频，终端设备可以实现成多个软件或软件模块(例如用来提供分布式服务的软件或软件模块)，也可以实现成单个软件或软件模块。在此不做具体限定。

服务器105可以是提供各种服务的服务器，例如对工作于终端设备101、102、103上的拍摄应用提供支持的后台服务器。后台服务器可以对终端设备发送的人脸图像进行图像识别，得到身份识别结果，以及在预先确定的图像模板集合中获取与该身份识别结果相对应的目标图像模板，然后将目标图像模板反馈给终端设备。作为示例，服务器105可以是云端服务器。

需要说明的是，服务器可以是硬件，也可以是软件。当服务器为硬件时，可以实现成多个服务器组成的分布式服务器集群，也可以实现成单个服务器。当服务器为软件时，可以实现成多个软件或软件模块(例如用来提供分布式服务的软件或软件模块)，也可以实现成单个软件或软件模块。在此不做具体限定。

还需要说明的是，本公开的实施例所提供的拍摄方法通常由终端设备执行。相应地，拍摄装置包括的各个部分(例如各个单元、子单元、模块、子模块)通常设置于服务器中。此外，在一些情况下，本公开的实施例所提供的拍摄方法也可以由终端设备和服务器彼此配合执行。相应地，拍摄装置包括的各个部分(例如各个单元、子单元、模块、子模块)也可以分别设置于终端设备和服务器中。

应该理解，图1中的终端设备、网络和服务器的数目仅仅是示意性的。根据实现需要，可以具有任意数目的终端设备、网络和服务器。当拍摄方法运行于其上的电子设备在执行该方法的过程中，不需要与其他电子设备进行数据传输时，该系统架构可以仅包括拍摄方法运行于其上的电子设备(例如终端设备)。

继续参考图2，示出了根据本公开的拍摄方法的第一个实施例的流程200。该拍摄方法应用于终端设备，该拍摄方法包括以下步骤：

步骤201，对被拍摄者进行拍摄，以获取被拍摄者的人脸图像。

在本实施例中，拍摄方法的执行主体(例如图1所示的终端设备)可以对被拍摄者进行拍摄，以获取被拍摄者的人脸图像。其中，上述执行主体可以设置有图像获取装置(例如摄像头)。由此，上述执行主体可以通过该图像获取装置对被拍摄者进行拍摄，以获取被拍摄者的人脸图像。

在这里，上述被拍摄者可以是位于上述图像获取装置的拍摄范围之内的一个或多个人。上述人脸图像中可以包含一个或多个人脸对象。人脸对象可以是图像中呈现的人脸的影像。人脸图像可以是单张照片，也可以是多个视频帧。

在本实施例的一些可选的实现方式中，上述执行主体可以通过工作于上述执行主体上的拍摄应用对被拍摄者进行拍摄。其中，在通过拍摄应用对被拍摄者进行拍摄的过程中，拍摄应用的登录账号为第一用户账号。

在这里，拍摄应用可以是具有调用上述图像获取装置的、安装于上述执行主体上的应用。通过运行该拍摄应用，可以调用上述图像获取装置对被拍摄者进行拍摄。通常，在通过拍摄应用对被拍摄者进行拍摄的过程中，用户可以登录自己的账号，以便将账号与自己的相关信息进行关联。例如可以将用户通过拍摄应用拍摄的图像与该用户的用户账号相关联，以便用户通过任一终端设备上的拍摄应用登录自己的账号后，均可获得其通过该拍摄应用拍摄的图像。

可以理解，在本可选的实现方式中，用户可以通过登录账号为第一用户账号的拍摄应用对被拍摄者进行拍摄，从而使得通过后续步骤203生成的拍摄图像或拍摄视频与该第一用户账号进行关联，以便用户可以通过第一用户账号获得拍摄图像或拍摄视频，由此提升了用户的使用体验。

步骤202，从预先确定的图像模板集合中，获取目标图像模板。

在本实施例中，上述执行主体可以从预先确定的图像模板集合中，获取目标图像模板。其中，目标图像模板与对步骤201所获取到的人脸图像进行图像识别所得到的身份识别结果相对应。身份识别结果可以用于指示人脸图像对应的人的身份。

其中，上述图像模板集合中的图像模板可以是包含人体对象的图像，也可以是包含人体轮廓或人体关键点(例如头部、手部、腿部、脚部等等)的位置信息。

需要说明的是，若步骤201所获取到的人脸图像中包含两个或两个以上人脸对象，上述执行主体可以针对每个人体对象，从上述图像模板集合中，获取一个目标图像模板，即目标图像模板的数量可以与人脸图像中包含的人体对象的数量相等。

作为示例，上述身份识别结果可以用于指示人脸图像对应的人的职业(例如白领、学生、老师、律师)。上述图像模板集合中的每个图像模板可以与一种职业相关联，由此，可以上述图像模板集合中，与身份识别结果指示的职业相关联的图像模板作为目标图像模板。

在本实施例的一些可选的实现方式中，在上述执行主体通过工作于上述执行主体上的拍摄应用对被拍摄者进行拍摄的情况下，上述执行主体可以针对该拍摄应用的每个用户执行如下步骤：对该用户的人脸图像进行识别，得到该用户的人脸图像对应的身份识别结果，将该用户的人脸图像对应的身份识别结果与该用户的用户账号相关联(例如关联存储于数据库中)。由此，上述执行主体可以从上述图像模板集合中，确定与步骤201获取到的人脸图像对应的身份识别结果相关联的图像模板，从而将所确定出的图像模板作为目标图像模板。

在这里，上述执行主体或者与上述执行主体通信连接的服务器可对步骤201所获取到的人脸图像进行图像识别，得到的身份识别结果，以及从预先确定的图像模板集合中，确定与该身份识别结果相对应的图像模板(例如通过数据库中与该身份识别结果关联存储的用户账号上传的图像模板)，从而将与该身份识别结果相对应的图像模板作为目标图像模板。由此，本可选的实现方式可以采用拍摄应用与被拍摄者相对应的目标图像模板，从而进一步丰富了图像或视频的生成方式。

在本实施例的一些可选的实现方式中，该步骤202可以包括如下步骤(包括步骤一和步骤二)：

步骤一，将人脸图像发送至服务器，以使服务器：对人脸图像进行图像识别得到身份识别结果，以及在预先确定的图像模板集合中获取与身份识别结果相对应的目标图像模板。其中，服务器为拍摄应用提供支持。服务器与上述执行主体通信连接。

步骤二，从上述服务器接收目标图像模板。

在这里，对人脸图像进行图像识别得到身份识别结果，以及在预先确定的图像模板集合中获取与身份识别结果相对应的目标图像模板的具体执行方式可以参考以上描述，在此不再赘述。

可以理解，本可选的实现方式采用服务器对人脸图像进行图像识别，以及在预先确定的图像模板集合中确定目标图像模板，相对于在上述执行主体本地对人脸图像进行图像识别，以及在预先确定的图像模板集合中确定目标图像模板的方案，可以减少上述执行主体的运算量，可以适用于更低配置的终端设备。

在本实施例的一些可选的实现方式中，目标图像模板为第二用户账号的图像模板。第二用户账号与身份识别结果相关联。第一用户账号与第二用户账号相同或不同。

在本可选的实现方式中，对步骤201中获取的人脸图像进行人脸识别所得到的身份识别结果所关联的用户账号为第二用户账号。因此，目标图像模板可以为第二用户账号的图像模板，即上述目标图像模板与第二用户账号相关联(例如关联存储于数据库中)。

可以理解，若第二用户账号与第一用户账号相同，也即，拍摄应用的当前登录账号为被拍摄者本人的登录账号。这样一来，可以基于与被拍摄者相关联的目标图像模板，生成被拍摄者的拍摄图像或拍摄视频。

若第二用户账号与第一用户账号不同，也即，拍摄应用的当前登录账号不是被拍摄者本人的登录账号，可以通过当前拍摄应用的登录账号(第一登录账号)获取到与人脸图像对应的身份识别结果相关联的另一账号(第二登录账号)对应的目标图像模板，从而通过后续步骤203可以采用与被拍摄者的人脸图像对应的目标图像模板，来生成该被拍摄者的拍摄图像或拍摄视频。

由此，可以基于对人脸图像进行人脸识别而得到的身份识别结果，获得与该人脸图像相对应的目标图像模板，进而生成被拍摄者的拍摄图像或拍摄视频，，也即所生成的被拍摄者的拍摄图像或拍摄视频不会受限于拍摄应用当前登录的用户账号，由此，提高了所生成的拍摄图像或拍摄视频符合被拍摄者的自身需求的概率，丰富了图像或视频的生成方式。

在本实施例的一些可选的实现方式中，在步骤202包括上述步骤一和步骤二的情况下，目标图像模板可以为通过以下任一项得到的图像模板：

第一项，通过第二用户账号上传至服务器的图像模板。

在这里，用户可以通过其用户账号将图像模板上传至服务器，从而将所上传的图像模板指定为目标图像模板，用以生成第二用户账号对应的用户的拍摄图像或拍摄视频。

第二项，通过第二用户账号在拍摄应用中最近一次使用、创建或者编辑的图像模板。

在这里，上述执行主体或者与上述执行主体通信连接的服务器可以针对每个用户账号(例如第二用户账号)，将用户通过该用户账号在拍摄应用中最近一次使用、最近一次创建或者最近一次编辑的图像模板，作为与该用户账号关联的目标图像模板。由此，无需用户指定，即可获得用户账号关联的目标图像模板，简化了用户的操作步骤，提高了用户的使用体验。

第三项，在预设时间段内通过第二用户账号在拍摄应用中使用次数最多的图像模板。

在这里，上述执行主体或者与上述执行主体通信连接的服务器可以针对每个用户账号(例如第二用户账号)，将在预设时间段内通过该用户账号在拍摄应用中使用次数最多的图像模板，作为与该用户账号关联的目标图像模板。由此，无需用户指定，即可获得用户账号关联的目标图像模板，简化了用户的操作步骤，提高了用户的使用体验。

在本实施例的一些可选的实现方式中，该步骤202也可以包括如下步骤(包括第一步和第二步)：

第一步，对人脸图像进行识别，得到身份识别结果。其中，身份识别结果与第一用户账号相关联。

第二步，从本地预先确定的图像模板集合中，获取与第一用户账号相对应的目标图像模板。

在这里，对人脸图像进行图像识别得到身份识别结果，以及在预先确定的图像模板集合(即本地预先确定的图像模板集合)中获取与身份识别结果相对应的目标图像模板的具体执行方式可以参考以上描述，在此不再赘述。

可以理解，本可选的实现方式可以在上述执行主体本地对人脸图像进行图像识别，以及在本地预先确定的图像模板集合中确定目标图像模板，由此，无需将人脸图像发送至服务器，减少了对网络资源的占用。

在本实施例的一些可选的实现方式中，在步骤202包括上述第一步和第二步的情况下，目标图像模板可以为通过以下任一项得到的图像模板：

第一项，通过第一用户账号设置的图像模板。

在这里，用户可以通过第一用户账号来设置图像模板，从而将所设置的图像模板作为目标图像模板，以便生成第一用户账号对应的用户的拍摄图像或拍摄视频。

第二项，通过第一用户账号在拍摄应用中最近一次使用、创建或者编辑的图像模板。

在这里，上述执行主体或者与上述执行主体通信连接的服务器可以针对每个用户账号(例如第一用户账号)，将用户通过该用户账号在拍摄应用中最近一次使用、最近一次创建或者最近一次编辑的图像模板，作为与该用户账号关联的目标图像模板。由此，无需用户指定，即可获得用户账号关联的目标图像模板，简化了用户的操作步骤，提高了用户的使用体验。

第三项，在预设时间段内通过第一用户账号在拍摄应用中使用次数最多的图像模板。

在这里，上述执行主体或者与上述执行主体通信连接的服务器可以针对每个用户账号(例如第一用户账号)，将在预设时间段内通过该用户账号在拍摄应用中使用次数最多的图像模板，作为与该用户账号关联的目标图像模板。由此，无需用户指定，即可获得用户账号关联的目标图像模板，简化了用户的操作步骤，提高了用户的使用体验。

在本实施例的一些可选的实现方式中，在步骤202包括上述第一步和第二步且用户通过第一用户账号执行模板上传操作的情况下，上述执行主体还可以通过拍摄应用向服务器上传目标图像模板。

由此，用户可以通过第一用户账号将图像模板上传至服务器，从而将所上传的图像模板指定为目标图像模板，以便生成第一用户账号对应的用户的拍摄图像或拍摄视频。

在本实施例的一些可选的实现方式中，该步骤202还可以包括如下步骤：

首先，对人脸图像进行识别，得到身份识别结果。

然后，响应于无法从本地预先确定的图像模板集合中获取与所得到的身份识别结果关联的用户账号相对应的目标图像模板，将所获得的身份识别结果发送至服务器，以使服务器在目标图像模板集合中获取与身份识别结果相对应的目标图像模板。其中，上述目标图像模板集合可以是运行有拍摄应用的各个终端设备本地存储的各个图像模板的集合。

在这里，对人脸图像进行图像识别得到身份识别结果，以及在图像模板集合(例如本地预先确定的图像模板集合或者目标图像模板集合)中获取与身份识别结果相对应的目标图像模板的具体执行方式可以参考以上描述，在此不再赘述。

可以理解，本可选的实现方式可以在无法从本地预先确定的图像模板集合中获取与所得到的身份识别结果关联的用户账号相对应的目标图像模板的情况下，将所获得的身份识别结果发送至服务器，以使服务器在目标图像模板集合中获取与身份识别结果相对应的目标图像模板，由此，在一个终端设备登录过两个或两个以上用户账号的情况下，所登录的账号间进行切换登录时，无需将身份识别结果发送至服务器即可获得目标图像模板，提高了获得目标图像模板的速度。

步骤203，基于目标图像模板，生成被拍摄者的拍摄图像或拍摄视频。

在本实施例中，上述执行主体可以基于步骤202获得的目标图像模板，生成被拍摄者的拍摄图像或拍摄视频。

作为第一个示例，上述执行主体可以采用如下步骤来执行该步骤203：

首先，获取被拍摄者的图像，例如在执行该步骤203的过程中对被拍摄者进行拍摄，从而得到被拍摄者的图像。

然后，将目标图像模板和被拍摄者的图像输入至预先训练的第一模型，得到被拍摄者的拍摄图像。其中，上述第一模型用于基于图像模板和被拍摄者的图像生成被拍摄者的拍摄图像。

在这里，上述第一模型可以是采用机器学习算法基于预先确定的训练样本集合训练得到的卷积神经网络。其中，上述训练样本集合中的训练样本包括输入数据和与输入数据相对应的期望输出数据。输入数据包括图像模板和被拍摄者的图像(例如未经用户调整的图像)。与输入数据相对应的期望输出数据包括被拍摄者的拍摄图像(例如用户对未经用户调整的图像进行调整后得到的图像)。

作为第二个示例，上述执行主体也可以采用如下步骤来执行该步骤203：

首先，获取被拍摄者的视频，例如在执行该步骤203的过程中对被拍摄者进行拍摄，从而得到被拍摄者的视频。

然后，将目标图像模板和被拍摄者的视频输入至预先训练的第二模型，得到被拍摄者的拍摄视频。其中，上述第二模型用于基于图像模板和被拍摄者的视频生成被拍摄者的拍摄视频。

在这里，上述第二模型可以是采用机器学习算法基于预先确定的训练样本集合训练得到的卷积神经网络。其中，上述训练样本集合中的训练样本包括输入数据和与输入数据相对应的期望输出数据。输入数据包括图像模板和被拍摄者的视频(例如未经用户调整的视频)。与输入数据相对应的期望输出数据包括被拍摄者的拍摄视频(例如用户对未经用户调整的视频进行调整后得到的视频)。

需要说明的是，当被拍摄者的数量为两个或两个以上时，上述执行主体可以针对每个被拍摄者对应的人脸图像中的人脸对象，获取一个目标图像模板，从而基于每个目标图像模板，对人脸图像中相应的人脸对象进行调整，以便生成包含多个被拍摄者的调整后的人脸对象的拍摄图像或拍摄视频。

在本实施例的一些可选的实现方式中，图像模板集合中的图像模板为人脸图像模板，目标图像模板为目标人脸图像模板；以及，该步骤203可以包括：基于目标人脸图像模板对被拍摄者的人脸图像进行调整，以生成包含被拍摄者的调整后的人脸图像的拍摄图像或拍摄视频。

作为第一个示例，上述执行主体可以采用如下步骤来生成包含被拍摄者的调整后的人脸图像的拍摄图像：

将目标人脸图像模板和被拍摄者的人脸图像输入至预先训练的第三模型，得到包含被拍摄者的调整后的人脸图像的拍摄图像。其中，上述第三模型用于基于人脸图像模板和被拍摄者的人脸图像生成包含被拍摄者的调整后的人脸图像的拍摄图像。

在这里，上述第三模型可以是采用机器学习算法基于预先确定的训练样本集合训练得到的卷积神经网络。其中，上述训练样本集合中的训练样本包括输入数据和与输入数据相对应的期望输出数据。输入数据包括人脸图像模板和被拍摄者的人脸图像(例如未经用户调整的人脸图像)。与输入数据相对应的期望输出数据包括包含被拍摄者的调整后的人脸图像的拍摄图像(例如用户对未经用户调整的人脸图像进行调整后得到的包含人脸图像的拍摄图像)。

作为第二个示例，上述执行主体也可以采用如下步骤来生成包含被拍摄者的调整后的人脸图像的拍摄视频：

首先，获取被拍摄者的视频，例如在执行该步骤的过程中对被拍摄者进行拍摄，从而得到被拍摄者的视频。其中，被拍摄者的视频中的视频帧包含人脸对象，即被拍摄者的视频包含人脸图像。

然后，将目标人脸图像模板和被拍摄者的视频输入至预先训练的第四模型，得到包含被拍摄者的调整后的人脸图像的拍摄视频。其中，上述第四模型用于基于人脸图像模板和被拍摄者的视频生成包含被拍摄者的调整后的人脸图像的拍摄视频。

在这里，上述第四模型可以是采用机器学习算法基于预先确定的训练样本集合训练得到的卷积神经网络。其中，上述训练样本集合中的训练样本包括输入数据和与输入数据相对应的期望输出数据。输入数据包括人脸图像模板和包含被拍摄者的人脸图像的视频(例如未经用户调整的包含人脸图像的视频)。与输入数据相对应的期望输出数据包括包含被拍摄者的调整后的人脸图像的拍摄视频(例如用户对未经用户调整的包含人脸图像的视频进行调整后得到的包含人脸图像的视频)。

可以理解，本可选的实现方式可以基于不同的人脸图像得到不同的人脸图像模板，从而生成包含被拍摄者的调整后的人脸图像的拍摄图像或拍摄视频，由此，提高了所生成的包含被拍摄者的调整后的人脸图像的拍摄图像或拍摄视频符合被拍摄者的自身需求的概率，丰富了包含被拍摄者的人脸图像的拍摄图像或拍摄视频的生成方式。

在本实施例的一些可选的实现方式中，对于上述基于目标人脸图像模板对被拍摄者的人脸图像进行调整，上述执行主体可以通过如下步骤来执行：基于目标人脸图像模板对被拍摄者的人脸图像进行以下至少一项操作：人脸关键点位置调整、贴图处理及图像区域劣化处理。

具体地，上述目标人脸图像模板可以通过对原始人脸图像进行人脸关键点位置调整、贴图处理和图像区域劣化处理中的至少一项操作而得到，由此，该目标人脸图像模板可以包含对原始人脸图像进行的以上至少一项操作的操作信息，进而上述执行主体可以对被拍摄者的人脸图像进行目标人脸图像模板包含的操作信息指示的至少一项操作。

可以理解，本可选的实现方式可以通过目标人脸图像模板对被拍摄者的人脸图像进行与目标人脸图像相应的调整，从而自动化的为被拍摄者的人脸图像进行人脸关键点位置调整、贴图处理和图像区域劣化处理中的至少一项处理，以生成包含被拍摄者的调整后的人脸图像的拍摄视频，由此，提高了所生成的包含被拍摄者的调整后的人脸图像的拍摄图像或拍摄视频符合被拍摄者的自身需求的概率，进一步丰富了图像或视频的生成方式。

继续参见图3A-图3C，图3A-图3C是根据本实施例的拍摄方法的一个应用场景的示意图。在图3A中，终端设备31对被拍摄者进行拍摄，以获取被拍摄者的人脸图像301，然后，请参考图3B，终端设备31从预先确定的图像模板集合303中，获取目标图像模板3031，其中，目标图像模板3031与对人脸图像301进行图像识别所得到的身份识别结果302相对应，最后，请参考图3C，终端设备31基于目标图像模板3031，生成被拍摄者304的拍摄图像305。

本公开的上述实施例提供的拍摄方法，通过对被拍摄者进行拍摄，以获取被拍摄者的人脸图像，然后，从预先确定的图像模板集合中，获取目标图像模板，其中，目标图像模板与对人脸图像进行图像识别所得到的身份识别结果相对应，最后，基于目标图像模板，生成被拍摄者的拍摄图像或拍摄视频，由此，可以基于不同的人脸图像得到不同的图像模板，从而生成不同的被拍摄者的拍摄图像或拍摄视频，由此，提高了所生成的拍摄图像或拍摄视频符合被拍摄者的自身需求的概率，丰富了图像或视频的生成方式。

在本实施例的一些可选的实现方式中，上述执行主体还可以执行如下步骤：

基于拍摄应用当前登录的用户账号是否符合预设允许调整条件，确定是否允许用户通过当前登录的用户账号对所包含被拍摄者的拍摄图像或拍摄视频的调整操作。

具体地，在拍摄应用当前登录的用户账号符合预设允许调整条件的情况下，上述执行主体可以允许用户通过当前登录的用户账号对所包含被拍摄者的拍摄图像或拍摄视频的调整操作；在拍摄应用当前登录的用户账号不符合预设允许调整条件的情况下，上述执行主体可以不允许用户通过当前登录的用户账号对所包含被拍摄者的拍摄图像或拍摄视频的调整操作。

可以理解，本可选的实现方式可以控制用户能否通过当前登录的用户账号对所包含被拍摄者的拍摄图像或拍摄视频的调整操作。

在本实施例的一些可选的实现方式中，上述执行主体还可以执行如下步骤：

基于拍摄应用当前登录的用户账号是否符合预设允许调整条件，确定是否允许用户通过当前登录的用户账号对目标图像模板的调整操作。

具体地，在拍摄应用当前登录的用户账号符合预设允许调整条件的情况下，上述执行主体可以允许用户通过当前登录的用户账号对目标图像模板的调整操作；在拍摄应用当前登录的用户账号不符合预设允许调整条件的情况下，上述执行主体可以不允许用户通过当前登录的用户账号对目标图像模板的调整操作。

可以理解，本可选的实现方式可以控制用户能否通过当前登录的用户账号对目标图像模板的调整操作。

在本实施例的一些可选的实现方式中，上述预设允许调整条件包括以下至少一项：

第一项，用户通过当前登录的用户账号对目标图像模板设置过允许调整信息。

在这里，拍摄应用的每个用户可以通过对目标图像模板设置允许调整信息，来允许对目标图像模板的调整操作，或者，对所包含被拍摄者的拍摄图像或拍摄视频的调整操作。当该用户想要禁止对目标图像模板的调整操作，或者，对所包含被拍摄者的拍摄图像或拍摄视频的调整操作时，其可以删除或取消允许调整信息。

第二项，当前登录的用户账号与目标图像模板关联的用户账号相同。

在这里，在当前登录的用户账号与目标图像模板关联的用户账号相同的情况下，可以允许对目标图像模板的调整操作，或者，对所包含被拍摄者的拍摄图像或拍摄视频的调整操作；在当前登录的用户账号与目标图像模板关联的用户账号不同的情况下，可以禁止对目标图像模板的调整操作，或者，对所包含被拍摄者的拍摄图像或拍摄视频的调整操作。

进一步参考图4，其示出了根据本公开的拍摄方法的第二个实施例的流程400。该拍摄方法应用于终端设备，该拍摄方法包括以下步骤：

步骤401，通过工作于终端设备上的拍摄应用对被拍摄者进行拍摄，以获取被拍摄者的人脸图像。

在本实施例中，拍摄方法的执行主体(例如图1所示的终端设备)可以通过工作于终端设备(即上述执行主体)上的拍摄应用对被拍摄者进行拍摄，以获取被拍摄者的人脸图像。其中，在通过拍摄应用对被拍摄者进行拍摄的过程中，拍摄应用的登录账号为第一用户账号。

在这里，上述执行主体可以包括图像获取装置，例如摄像头。上述被拍摄者可以是位于上述图像获取装置的拍摄范围之内的一个或多个人。拍摄应用可以是具有调用上述图像获取装置的功能的、安装于上述执行主体上的应用。

步骤402，从预先确定的图像模板集合中，获取目标图像模板。

在本实施例中，上述执行主体可以从预先确定的图像模板集合中，获取目标图像模板。

其中，目标图像模板与对人脸图像进行图像识别所得到的身份识别结果相对应。

目标图像模板为第二用户账号的图像模板。例如，目标图像模板可以是通过第二用户账号上传至服务器的图像模板，或者，目标图像模板可以是通过第二用户账号在拍摄应用中最近一次使用、创建或者编辑的图像模板，或者，目标图像模板可以是在预设时间段内通过第二用户账号在拍摄应用中使用次数最多的图像模板。

在这里，上述第一用户账号与第二用户账号不同。

步骤403，基于目标图像模板，生成被拍摄者的拍摄图像或拍摄视频。

在本实施例中，上述执行主体可以基于目标图像模板，生成被拍摄者的拍摄图像或拍摄视频。

在本实施例中，步骤403的具体执行方式可以与图2对应实施例中的步骤203基本一致，这里不再赘述。

步骤404，基于拍摄应用当前登录的用户账号是否符合预设允许调整条件，确定是否允许用户通过当前登录的用户账号对所包含被拍摄者的拍摄图像或拍摄视频的调整操作。

在本实施例中，基于拍摄应用当前登录的用户账号是否符合预设允许调整条件，确定是否允许用户通过当前登录的用户账号对所包含被拍摄者的拍摄图像或拍摄视频的调整操作。其中，上述预设允许调整条件包括：第二用户账号对目标图像模板设置过允许调整信息。

具体地，当第二用户账号对目标图像模板设置过允许调整信息时，上述执行主体可以允许用户通过当前登录的用户账号(即第一用户账号)对所包含被拍摄者的拍摄图像或拍摄视频的调整操作；当第二用户账号对目标图像模板未设置过允许调整信息(或者第二用户账号对目标图像模板设置过禁止调整信息)时，上述执行主体可以不允许用户通过当前登录的用户账号(即第一用户账号)对所包含被拍摄者的拍摄图像或拍摄视频的调整操作。

需要说明的是，除上面所记载的内容外，本实施例还可以包括与图2对应的实施例相同或类似的特征、效果，在此不再赘述。

从图4中可以看出，本实施例中的拍摄方法的流程400可以在拍摄应用当前登录的用户账号与被拍摄者的用户账号不同的情况下，通过判断被拍者的用户账号是否对目标图像模板设置过允许调整信息，来相应地允许或禁止用户通过当前登录的用户账号(即第一用户账户)对所包含被拍摄者的拍摄图像或拍摄视频的调整操作，从而实现了用户针对其他用户对其拍摄图像或拍摄视频的调整操作的允许或禁止，在其他用户为该用户进行图像或视频拍摄时，有助于提高所生成的拍摄图像或拍摄视频符合该用户的需求的概率。

进一步参考图5，其示出了根据本公开的拍摄方法的第三个实施例的流程500。该拍摄方法应用于终端设备，该拍摄方法包括以下步骤：

步骤501，响应于用户通过第一用户账号执行的模板上传操作，通过拍摄应用获取目标图像模板。

在本实施例中，在用户通过第一用户账号执行模板上传操作的情况下，拍摄方法的执行主体(例如图1所示的终端设备)可以通过拍摄应用获取目标图像模板。

其中，上述执行主体可以包括图像获取装置，例如摄像头。拍摄应用可以在上述执行主体上运行。目标图像模板可以是包含人体对象的图像，也可以是包含人体轮廓或人体关键点(例如头部、手部、腿部、脚部等等)的位置信息。

在一些情况下，用户可以对自己进行拍摄得到的原始图像进行调整(例如美白、人脸关键点位置调整(例如瘦脸)、贴图处理及图像区域劣化处理中的至少一项)，从而获得目标图像模板。

步骤502，通过工作于终端设备上的拍摄应用对被拍摄者进行拍摄，以获取被拍摄者的人脸图像。

在本实施例中，上述执行主体可以通过工作于终端设备(即上述执行主体)上的拍摄应用对被拍摄者进行拍摄，以获取被拍摄者的人脸图像。其中，在通过拍摄应用对被拍摄者进行拍摄的过程中，拍摄应用的登录账号为第一用户账号。

在这里，上述被拍摄者可以是位于上述图像获取装置的拍摄范围之内的一个或多个人。拍摄应用可以是具有调用上述图像获取装置的功能的、安装于上述执行主体上的应用。

步骤503，对人脸图像进行识别，得到身份识别结果。

在本实施例中，上述执行主体可以对人脸图像进行识别，得到身份识别结果。其中，身份识别结果与第一用户账号相关联。

步骤504，从本地预先确定的图像模板集合中，获取与第一用户账号相对应的目标图像模板。

在本实施例中，上述执行主体可以从本地预先确定的图像模板集合中，获取与第一用户账号相对应的目标图像模板。其中，目标图像模板与对人脸图像进行图像识别所得到的身份识别结果相对应。

在这里，上述执行主体本地可以存储有图像模板集合。该图像模板集合中可以包含与第一用户账号相对应的目标图像模板，即步骤501中用户通过第一用户账号执行模板上传操作后，上述执行主体通过拍摄应用获取到的目标图像模板。

步骤505，基于目标图像模板，生成被拍摄者的拍摄图像或拍摄视频。

在本实施例中，上述执行主体可以基于目标图像模板，生成被拍摄者的拍摄图像或拍摄视频。

在本实施例中，步骤505的具体执行方式可以与图2对应实施例中的步骤203基本一致，这里不再赘述。

需要说明的是，除上面所记载的内容外，本实施例还可以包括与图2对应的实施例相同或类似的特征、效果，在此不再赘述。

从图5中可以看出，本实施例中的拍摄方法的流程500可以在上述执行主体本地对人脸图像进行图像识别，以及在本地预先确定的图像模板集合中确定目标图像模板，由此，无需将人脸图像发送至服务器，也无需从服务器获取目标图像模板，减少了对网络资源的占用。

下面参考图6，其示出了适于用来实现本公开的实施例的电子设备(例如图1中的终端设备)600的结构示意图。本公开的实施例中的终端设备可以包括但不限于诸如移动电话、笔记本电脑、数字广播接收器、PDA(个人数字助理)、PAD(平板电脑)、PMP(便携式多媒体播放器)、车载终端(例如车载导航终端)等等的移动终端以及诸如数字TV、台式计算机等等的固定终端。图6示出的终端设备仅仅是一个示例，不应对本公开的实施例的功能和使用范围带来任何限制。

如图6所示，电子设备600可以包括处理装置(例如中央处理器、图形处理器等)601，其可以根据存储在只读存储器(ROM)602中的程序或者从存储装置608加载到随机访问存储器(RAM)603中的程序而执行各种适当的动作和处理。在RAM 603中，还存储有电子设备600操作所需的各种程序和数据。处理装置601、ROM 602以及RAM603通过总线604彼此相连。输入/输出(I/O)接口605也连接至总线604。

通常，以下装置可以连接至I/O接口605：包括例如触摸屏、触摸板、键盘、鼠标、摄像头、麦克风、加速度计、陀螺仪等的输入装置606；包括例如液晶显示器(LCD)、扬声器、振动器等的输出装置607；以及通信装置609。通信装置609可以允许电子设备600与其他设备进行无线或有线通信以交换数据。虽然图6示出了具有各种装置的电子设备600，但是应理解的是，并不要求实施或具备所有示出的装置。可以替代地实施或具备更多或更少的装置。图6中示出的每个方框可以代表一个装置，也可以根据需要代表多个装置。

特别地，根据本公开的实施例，上文参考流程图描述的过程可以被实现为计算机软件程序。例如，本公开的实施例包括一种计算机程序产品，其包括承载在计算机可读介质上的计算机程序，该计算机程序包含用于执行流程图所示的方法的程序代码。在这样的实施例中，该计算机程序可以通过通信装置609从网络上被下载和安装，或者从存储装置608被安装，或者从ROM 602被安装。在该计算机程序被处理装置601执行时，执行本公开的实施例的方法中限定的上述功能。

需要说明的是，本公开的实施例所述的计算机可读介质可以是计算机可读信号介质或者计算机可读存储介质或者是上述两者的任意组合。计算机可读存储介质例如可以是——但不限于——电、磁、光、电磁、红外线、或半导体的系统、装置或器件，或者任意以上的组合。计算机可读存储介质的更具体的例子可以包括但不限于：具有一个或多个导线的电连接、便携式计算机磁盘、硬盘、随机访问存储器(RAM)、只读存储器(ROM)、可擦式可编程只读存储器(EPROM或闪存)、光纤、便携式紧凑磁盘只读存储器(CD-ROM)、光存储器件、磁存储器件、或者上述的任意合适的组合。在本公开的实施例中，计算机可读存储介质可以是任何包含或存储程序的有形介质，该程序可以被指令执行系统、装置或者器件使用或者与其结合使用。而在本公开的实施例中，计算机可读信号介质可以包括在基带中或者作为载波一部分传播的数据信号，其中承载了计算机可读的程序代码。这种传播的数据信号可以采用多种形式，包括但不限于电磁信号、光信号或上述的任意合适的组合。计算机可读信号介质还可以是计算机可读存储介质以外的任何计算机可读介质，该计算机可读信号介质可以发送、传播或者传输用于由指令执行系统、装置或者器件使用或者与其结合使用的程序。计算机可读介质上包含的程序代码可以用任何适当的介质传输，包括但不限于：电线、光缆、RF(射频)等等，或者上述的任意合适的组合。

上述计算机可读介质可以是上述终端设备中所包含的；也可以是单独存在，而未装配入该终端设备中。上述计算机可读介质承载有一个或者多个程序，当上述一个或者多个程序被该终端设备执行时，使得该终端设备：对被拍摄者进行拍摄，以获取被拍摄者的人脸图像；从预先确定的图像模板集合中，获取目标图像模板，其中，目标图像模板与对人脸图像进行图像识别所得到的身份识别结果相对应；基于目标图像模板，生成被拍摄者的拍摄图像或拍摄视频。

可以以一种或多种程序设计语言或其组合来编写用于执行本公开的实施例的操作的计算机程序代码，所述程序设计语言包括面向对象的程序设计语言—诸如Java、Smalltalk、C++，还包括常规的过程式程序设计语言—诸如“C”语言或类似的程序设计语言。程序代码可以完全地在用户计算机上执行、部分地在用户计算机上执行、作为一个独立的软件包执行、部分在用户计算机上部分在远程计算机上执行、或者完全在远程计算机或服务器上执行。在涉及远程计算机的情形中，远程计算机可以通过任意种类的网络——包括局域网(LAN)或广域网(WAN)—连接到用户计算机，或者，可以连接到外部计算机(例如利用因特网服务提供商来通过因特网连接)。

附图中的流程图和框图，图示了按照本公开各种实施例的系统、方法和计算机程序产品的可能实现的体系架构、功能和操作。在这点上，流程图或框图中的每个方框可以代表一个模块、程序段、或代码的一部分，该模块、程序段、或代码的一部分包含一个或多个用于实现规定的逻辑功能的可执行指令。也应当注意，在有些作为替换的实现中，方框中所标注的功能也可以以不同于附图中所标注的顺序发生。例如，两个接连地表示的方框实际上可以基本并行地执行，它们有时也可以按相反的顺序执行，这依所涉及的功能而定。也要注意的是，框图和/或流程图中的每个方框、以及框图和/或流程图中的方框的组合，可以用执行规定的功能或操作的专用的基于硬件的系统来实现，或者可以用专用硬件与计算机指令的组合来实现。

以上描述仅为本公开的较佳实施例以及对所运用技术原理的说明。本领域技术人员应当理解，本公开中所涉及的发明范围，并不限于上述技术特征的特定组合而成的技术方案，同时也应涵盖在不脱离上述发明构思的情况下，由上述技术特征或其等同特征进行任意组合而形成的其它技术方案。例如上述特征与本公开中公开的(但不限于)具有类似功能的技术特征进行互相替换而形成的技术方案。

Claims (15)

1.一种拍摄方法，应用于终端设备，其特征在于，所述方法包括：

对被拍摄者进行拍摄，以获取所述被拍摄者的人脸图像；

从预先确定的图像模板集合中，获取目标图像模板，其中，所述目标图像模板与对所述人脸图像进行图像识别所得到的身份识别结果相对应；

基于所述目标图像模板，生成所述被拍摄者的拍摄图像或拍摄视频。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述对被拍摄者进行拍摄，包括：

通过工作于所述终端设备上的拍摄应用对所述被拍摄者进行拍摄，其中，在通过所述拍摄应用对所述被拍摄者进行拍摄的过程中，所述拍摄应用的登录账号为第一用户账号。

3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述从预先确定的图像模板集合中，获取目标图像模板，包括：

将所述人脸图像发送至服务器，以使所述服务器：对所述人脸图像进行图像识别得到所述身份识别结果，以及在预先确定的图像模板集合中获取与所述身份识别结果相对应的目标图像模板，其中，所述服务器为所述拍摄应用提供支持；

从所述服务器接收所述目标图像模板。

4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述目标图像模板为第二用户账号的图像模板，其中，所述第二用户账号与所述身份识别结果相关联，所述第一用户账号与所述第二用户账号相同或不同。

5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述目标图像模板为通过以下任一项得到的图像模板：

通过所述第二用户账号上传至所述服务器的图像模板；

通过所述第二用户账号在所述拍摄应用中最近一次使用、创建或者编辑的图像模板；

在预设时间段内通过所述第二用户账号在所述拍摄应用中使用次数最多的图像模板。

6.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述从预先确定的图像模板集合中，获取目标图像模板，包括：

对所述人脸图像进行识别，得到所述身份识别结果，其中，所述身份识别结果与所述第一用户账号相关联；

从本地预先确定的图像模板集合中，获取与所述第一用户账号相对应的目标图像模板。

7.根据权利要求6所述的方法，其特征在于，所述目标图像模板为通过以下任一项得到的图像模板：

通过所述第一用户账号设置的图像模板；

通过所述第一用户账号在所述拍摄应用中最近一次使用、创建或者编辑的图像模板；

在预设时间段内通过所述第一用户账号在所述拍摄应用中使用次数最多的图像模板。

8.根据权利要求6或7所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：

响应于用户通过所述第一用户账号执行的模板上传操作，通过所述拍摄应用向所述服务器上传所述目标图像模板。

9.根据权利要求1至8之一所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：

基于所述拍摄应用当前登录的用户账号是否符合预设允许调整条件，确定是否允许用户通过所述当前登录的用户账号对所包含所述被拍摄者的拍摄图像或拍摄视频的调整操作。

10.根据权利要求1至8之一所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：

基于所述拍摄应用当前登录的用户账号是否符合预设允许调整条件，确定是否允许用户通过所述当前登录的用户账号对所述目标图像模板的调整操作。

11.根据权利要求9或10所述的方法，其特征在于，所述预设允许调整条件包括以下至少一项：

用户通过所述当前登录的用户账号对所述目标图像模板设置过允许调整信息；

所述当前登录的用户账号与所述目标图像模板关联的用户账号相同。

12.根据权利要求1至11之一所述的方法，其特征在于，所述图像模板集合中的图像模板为人脸图像模板，所述目标图像模板为目标人脸图像模板；以及

所述基于所述目标图像模板，生成所述被拍摄者的拍摄图像或拍摄视频，包括：

基于所述目标人脸图像模板对所述被拍摄者的人脸图像进行调整，以生成包含所述被拍摄者的调整后的人脸图像的拍摄图像或拍摄视频。

13.根据权利要求12所述的方法，其特征在于，所述基于所述目标人脸图像模板对所述被拍摄者的人脸图像进行调整，包括：

基于所述目标人脸图像模板对所述被拍摄者的人脸图像进行以下至少一项操作：人脸关键点位置调整、贴图处理及图像区域劣化处理。

14.一种终端设备，包括：

一个或多个处理器；

存储装置，其上存储有一个或多个程序，

当所述一个或多个程序被所述一个或多个处理器执行，使得所述一个或多个处理器实现如权利要求1至13中任一所述的方法。

15.一种计算机可读介质，其上存储有计算机程序，其中，所述程序被处理器执行时实现如权利要求1至13中任一所述的方法。