CN110717962B - 动态照片生成方法、装置、拍照设备及存储介质 - Google Patents
动态照片生成方法、装置、拍照设备及存储介质 Download PDFInfo
- Publication number
- CN110717962B CN110717962B CN201910997729.3A CN201910997729A CN110717962B CN 110717962 B CN110717962 B CN 110717962B CN 201910997729 A CN201910997729 A CN 201910997729A CN 110717962 B CN110717962 B CN 110717962B
- Authority
- CN
- China
- Prior art keywords
- image
- offset
- pixel
- acquiring
- pixels
- Prior art date
- Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
- Active
Links
- 238000000034 method Methods 0.000 title claims abstract description 60
- 238000003860 storage Methods 0.000 title claims abstract description 25
- 230000000007 visual effect Effects 0.000 claims abstract description 23
- 238000013507 mapping Methods 0.000 claims description 6
- 238000004891 communication Methods 0.000 claims description 3
- 238000004590 computer program Methods 0.000 claims description 3
- 230000002194 synthesizing effect Effects 0.000 claims description 3
- 238000010586 diagram Methods 0.000 description 9
- 230000008878 coupling Effects 0.000 description 3
- 238000010168 coupling process Methods 0.000 description 3
- 238000005859 coupling reaction Methods 0.000 description 3
- 230000000694 effects Effects 0.000 description 3
- 230000006870 function Effects 0.000 description 3
- 230000003287 optical effect Effects 0.000 description 3
- 238000004458 analytical method Methods 0.000 description 2
- 238000013528 artificial neural network Methods 0.000 description 2
- 102000006822 Agouti Signaling Protein Human genes 0.000 description 1
- 108010072151 Agouti Signaling Protein Proteins 0.000 description 1
- 230000004075 alteration Effects 0.000 description 1
- 238000003491 array Methods 0.000 description 1
- 230000009286 beneficial effect Effects 0.000 description 1
- 239000003990 capacitor Substances 0.000 description 1
- 238000005520 cutting process Methods 0.000 description 1
- 230000007547 defect Effects 0.000 description 1
- 238000001514 detection method Methods 0.000 description 1
- 238000009826 distribution Methods 0.000 description 1
- 238000005516 engineering process Methods 0.000 description 1
- 230000009191 jumping Effects 0.000 description 1
- 230000007774 longterm Effects 0.000 description 1
- 238000005457 optimization Methods 0.000 description 1
- 230000008439 repair process Effects 0.000 description 1
- 239000007787 solid Substances 0.000 description 1
- 230000003068 static effect Effects 0.000 description 1
- 230000001360 synchronised effect Effects 0.000 description 1
Images
Classifications
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
- G06T11/00—2D [Two Dimensional] image generation
- G06T11/60—Editing figures and text; Combining figures or text
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
- G06T5/00—Image enhancement or restoration
- G06T5/50—Image enhancement or restoration using two or more images, e.g. averaging or subtraction
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
- G06T2207/00—Indexing scheme for image analysis or image enhancement
- G06T2207/10—Image acquisition modality
- G06T2207/10004—Still image; Photographic image
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
- G06T2207/00—Indexing scheme for image analysis or image enhancement
- G06T2207/20—Special algorithmic details
- G06T2207/20228—Disparity calculation for image-based rendering
Landscapes
- Physics & Mathematics (AREA)
- General Physics & Mathematics (AREA)
- Engineering & Computer Science (AREA)
- Theoretical Computer Science (AREA)
- Image Processing (AREA)
- Studio Devices (AREA)
Abstract
本发明提供一种动态照片生成方法、装置、拍照设备及存储介质，涉及图像处理技术领域。该动态照片生成方法包括：获取第一图像和第二图像的视差图，其中，第一图像和第二图像分别为同一场景的两个不同视角的图像。根据视差图，获取第一图像与第二图像之间的偏移参数。根据第一图像、第二图像以及偏移参数，生成动态照片。由于两张图之间存在视差，所以可以用两张图互补，以形成多张不同视角的图片，然后将多张不同视角的图片连续播放，形成动态照片。两张图片之间进行互补，可以减少通过液化拉伸、或者使用周围像素进行填补白区域的情况，使得动态照片边缘的拉伸、变形减少，进而提高了视觉效果。
Description
技术领域
本发明涉及图像处理技术领域，具体而言，涉及一种动态照片生成方法、装置、拍照设备及存储介质。
背景技术
在日常使用拍照设备进行拍照时，仅仅输出一张平面的图片，生成的图片只能通过美颜和滤镜等方式来美化，缺乏趣味性，久而久之会令用户感到拍照乏味。针对于此，部分拍照设备提供了一种通过拍照生成动态照片的功能，可以使拍照得到的图像更有趣味性和纪念意义。
现有技术中，往往可以通过一张图像以及该图像对应的深度图生成动态照片，例如，根据深度图确定图像偏移到对应位置的像素，从而绘制出不同偏移程度的结果图，并合成动态照片。
但是，现有技术中，在前景偏移后，前景的偏移方向边缘会出现挤压，且由于无法对前景偏移后的遮挡区域进行填补，只能通过液化拉伸、或者使用周围像素进行填补，导致生成的动态照片在边缘部分有明显的拉伸变型，视觉效果不佳。
发明内容
本发明的目的在于，针对上述现有技术中的不足，提供一种动态照片生成方法、装置、拍照设备及存储介质，以改善生成的动态照片在边缘部分有明显的拉伸变型，视觉效果不佳的问题。
为实现上述目的，本发明实施例采用的技术方案如下：
第一方面，本发明实施例提供了一种动态照片生成方法，包括：获取第一图像和第二图像的视差图，其中，第一图像和第二图像分别为同一场景的两个不同视角的图像。根据视差图，获取第一图像与第二图像之间的偏移参数。根据第一图像、第二图像以及偏移参数，生成动态照片。
可选地，获取第一图像和第二图像之间的视差图，包括：获取第一图像的第一视差图和第二图像的第二视差图，其中，第一视差图为第一图像的像素对齐到第二图像的像素时的视差图，第二视差图为第二图像的像素对齐到第一图像的像素时的视差图。
相应的，根据视差图，获取第一图像与第二图像之间的偏移参数，包括：
获取第一图像的像素向第一视差图的像素对齐，或第二图像的像素向第二视差图的像素对齐时，对应像素的偏移量。将对应像素的偏移量作为第一图像与第二图像之间的偏移参数。
可选地，在获取第一图像与第二图像之间的偏移参数之前，还包括：通过人脸识别算法，对第一图像和第二图像进行人脸识别。若在第一图像和第二图像中识别到人脸图像，则获取第一图像中的第一人脸图像、以及第二图像中的第二人脸图像。根据第一人脸图像和第二人脸图像，更新第一视差图和第二视差图，得到更新后的第一视差图和更新后的第二视差图。
相应的，根据视差图，获取第一图像与第二图像之间的偏移参数，包括：获取第一图像的像素向更新后的第一视差图的像素对齐，或第二图像的像素向更新后的第二视差图的像素对齐时，对应像素的偏移量。将对应像素的偏移量作为第一图像与第二图像之间的偏移参数。
可选地，根据第一图像与第二图像、以及偏移参数，生成动态照片，包括：获取动态照片的帧数N，其中，N为大于2的整数。根据第一图像、第二图像、像素的偏移量，获取N张插值图像。依次将N张插值图像合成，生成动态照片。
可选地，根据第一图像、第二图像、像素的偏移量、以及动态照片的帧数N，获取N张插值图像，包括：将像素的偏移量划分为N-1个偏移区间。将第一图像向第一视差图偏移i个偏移区间，生成第一图像的偏移图像，其中，i为大于等于0且小于等于N的整数。将第二图像向第二视差图偏移N-1-i个偏移区间，获取第二图像的偏移图像。根据第一图像的偏移图像和第二图像的偏移图像，获取第i+1张插值图像。
可选地，根据第一图像的偏移图像和第二图像的偏移图像，获取第i+1张插值图像，包括：确定第一图像的偏移图像中是否存在空白像素点。若第一图像的偏移图像中存在空白像素点，则根据第二图像的偏移图像，填充空白像素点，得到填充后的第一图像的偏移图像。将填充后的第一图像的偏移图像作为第i张插值图像。
可选地，若第一图像的偏移图像中存在空白像素点，则根据第二图像的偏移图像，填充空白像素点，包括：确定第二图像的偏移图像中与空白像素点对应的像素点是否空白像素。若对应的像素点不是空白像素，则将对应的像素点的像素值作为空白像素点的像素值。若对应的像素点是空白像素，则以空白像素点为中心，获取预设区域内的像素平均值，将像素平均值作为空白像素点的像素值。
可选地，在根据第一图像与第二图像、以及偏移参数，生成动态照片之前，还包括：调整第一图像的图像特征，使得第一图像的图像特征与第二图像的图像特征匹配，得到调整后的第一图像。
相应的，根据第一图像与第二图像、以及偏移参数，生成动态照片，包括：根据调整后的第一图像与第二图像、以及偏移参数，生成动态照片。
可选地，调整第一图像的图像特征，使得第一图像的图像特征与第二图像的图像特征匹配，得到调整后的第一图像，包括：
获取第一图像的直方图、以及第二图像的直方图。将第一图像的直方图映射为第二图像的直方图，得到调整后的第一图像。
第二方面，本发明实施例还提供了一种动态照片生成装置，包括：获取模块，用于获取第一图像和第二图像的视差图，其中，第一图像和第二图像分别为同一场景的两个不同视角的图像。获取模块，还用于根据视差图，获取第一图像与第二图像之间的偏移参数。生成模块，用于根据第一图像、第二图像以及偏移参数，生成动态照片。
可选地，获取模块，具体用于获取第一图像的第一视差图和第二图像的第二视差图，其中，第一视差图为第一图像的像素对齐到第二图像的像素时的视差图，第二视差图为第二图像的像素对齐到第一图像的像素时的视差图。
相应的，获取模块，用于获取第一图像的像素向第一视差图的像素对齐，或第二图像的像素向第二视差图的像素对齐时，对应像素的偏移量。将对应像素的偏移量作为第一图像与第二图像之间的偏移参数。
可选地，该装置还包括：
识别模块，用于通过人脸识别算法，对第一图像和第二图像进行人脸识别。若在第一图像和第二图像中识别到人脸图像，则获取第一图像中的第一人脸图像、以及第二图像中的第二人脸图像。根据第一人脸图像和第二人脸图像，更新第一视差图和第二视差图，得到更新后的第一视差图和更新后的第二视差图。
相应的，获取模块，具体用于获取第一图像的像素向更新后的第一视差图的像素对齐，或第二图像的像素向更新后的第二视差图的像素对齐时，对应像素的偏移量。将对应像素的偏移量作为第一图像与第二图像之间的偏移参数。
可选地，生成模块，具体用于获取动态照片的帧数N，其中，N为大于2的整数。根据第一图像、第二图像、像素的偏移量，获取N张插值图像。依次将N张插值图像合成，生成动态照片。
可选地，生成模块，还用于将像素的偏移量划分为N-1个偏移区间。将第一图像向第一视差图偏移i个偏移区间，生成第一图像的偏移图像，其中，i为大于等于0且小于等于N的整数。将第二图像向第二视差图偏移N-1-i个偏移区间，获取第二图像的偏移图像。根据第一图像的偏移图像和第二图像的偏移图像，获取第i+1张插值图像。
可选地，生成模块，具体用于确定第一图像的偏移图像中是否存在空白像素点。若第一图像的偏移图像中存在空白像素点，则根据第二图像的偏移图像，填充空白像素点，得到填充后的第一图像的偏移图像。将填充后的第一图像的偏移图像作为第i张插值图像。
可选地，生成模块，具体用于确定第二图像的偏移图像中与空白像素点对应的像素点是否空白像素。若对应的像素点不是空白像素，则将对应的像素点的像素值作为空白像素点的像素值。若对应的像素点是空白像素，则以空白像素点为中心，获取预设区域内的像素平均值，将像素平均值作为空白像素点的像素值。
可选地，该装置还包括：
调整模块，用于调整第一图像的图像特征，使得第一图像的图像特征与第二图像的图像特征匹配，得到调整后的第一图像。
相应的，生成模块，具体用于根据调整后的第一图像与第二图像、以及偏移参数，生成动态照片。
可选地，调整模块，具体用于获取第一图像的直方图、以及第二图像的直方图。将第一图像的直方图映射为第二图像的直方图，得到调整后的第一图像。
第三方面，本发明实施例提供一种拍照设备，包括：处理器、存储介质和总线，存储介质存储有处理器可执行的机器可读指令，当拍照设备运行时，处理器与存储介质之间通过总线通信，处理器执行机器可读指令，以执行上述第一方面任一方法的步骤。
第四方面，本发明实施例还提供一种计算机可读存储介质，计算机可读存储介质上存储有计算机程序，计算机程序被处理器运行时执行如上述第一方面任一方法的步骤。
本发明的有益效果是：通过同一场景两个不同视角的两张图，并获取这两张图之间的视差图，根据视差图，获取这两张图之间的偏移参数。然后通过偏移参数和这两张图，生成动态照片。由于两张图之间存在视差，所以可以用两张图互补，以形成多张不同视角的图片，然后将多张不同视角的图片连续播放，形成动态照片。两张图片之间进行互补，可以减少通过液化拉伸、或者使用周围像素进行填补白区域的情况，使得动态照片边缘的拉伸、变形减少，进而提高了视觉效果。
附图说明
为了更清楚地说明本发明实施例的技术方案，下面将对实施例中所需要使用的附图作简单地介绍，应当理解，以下附图仅示出了本发明的某些实施例，因此不应被看作是对范围的限定，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相关的附图。
图1为本申请提供的一种动态照片生成方法的应用场景示意图；
图2为本申请一实施例提供的动态照片生成方法流程示意图；
图3为本申请另一实施例提供的动态照片生成方法流程示意图；
图4为本申请另一实施例提供的动态照片生成方法流程示意图；
图5为本申请另一实施例提供的动态照片生成方法流程示意图；
图6为本申请另一实施例提供的动态照片生成方法流程示意图；
图7为本申请另一实施例提供的动态照片生成方法流程示意图；
图8a为本申请一实施例提供的动态照片生成方法中第一图像的示意图；
图8b为本申请另一实施例提供的动态照片生成方法中第i+1张插值图像的示意图；
图8c为本申请另一实施例提供的动态照片生成方法中第二图像的示意图；
图9为本申请另一实施例提供的动态照片生成方法流程示意图；
图10为本申请另一实施例提供的动态照片生成方法流程示意图；
图11为本申请另一实施例提供的动态照片生成方法流程示意图；
图12为本申请一实施例提供的动态照片生成装置的结构意图；
图13为本申请另一实施例提供的动态照片生成装置的结构意图；
图14为本申请另一实施例提供的动态照片生成装置的结构意图；
图15为本申请一实施例提供的拍照设备的结构意图。
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，下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中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。
图1为本申请提供的一种动态照片生成方法的应用场景示意图。
如图1所示，在该场景中，动态照片生成方法应用于具有第一摄像头101和第二摄像头102的终端设备103，其中，第一摄像头101和第二摄像头102可以获取同一场景的两个不同视角的图像，第一摄像头101和第二摄像头102可以如图1所示，设置在终端设备103的正面，也可以设置在终端设备103的背面，但不以此为限。
图2为本申请一实施例提供的动态照片生成方法流程示意图。其中，动态照片生成方法的执行主体是具有拍摄功能的终端设备，例如，具有单个摄像头的智能手机，具有双摄像头的智能手机、具有单个摄像头的平板电脑，具有双摄像头的平板电脑、数码相机等，在此不做限制。
如图2所示，该方法包括：
S210、获取第一图像和第二图像的视差图。
一些实施方式中，第一图像和第二图像可以通过如图1所示的场景中的终端设备103获取，例如，通过第一摄像头101获取第一图像，通过第二摄像头102获取第二图像；或者，也可以通过只有一个摄像头的终端设备获取第一图像和第二图像，例如，在第一位置获取第一图像，移动终端设备，在第二位置获取第二图像。
其中，第一图像和第二图像分别为同一场景的两个不同视角的图像。
S220、根据视差图，获取第一图像与第二图像之间的偏移参数。
一些实施方式中，由于第一图像和第二图像之间存在视差，所以将第一图像齐到第二图像时，第一图像中与第二图像中对应的像素会发生偏移，这个偏移的偏移量即第一图像与第二图像之间的偏移参数。
S230、根据第一图像、第二图像以及偏移参数，生成动态照片。
一种可能的实现方式中，可以根据偏移参数，计算获取第一图像视角和第二图像视角之间视角的图像，并将多张不同视角的图像按视角的顺序排列，连续播放，即可得到动态照片。
其中，动态照片可以以图形交换格式（Graphics Interchange Format，GIF）进行储存，或者以视频的方式进行储存，在此不做限制。
本实施例中，通过同一场景两个不同视角的两张图，并获取这两张图之间的视差图，根据视差图，获取这两张图之间的偏移参数。然后通过偏移参数和这两张图，生成动态照片。由于两张图之间存在视差，所以可以用两张图互补，以形成多张不同视角的图片，然后将多张不同视角的图片连续播放，形成动态照片。两张图片之间进行互补，可以减少通过液化拉伸、或者使用周围像素进行填补白区域的情况，使得动态照片边缘的拉伸、变形减少，进而提高了视觉效果。
图3为本申请另一实施例提供的动态照片生成方法流程示意图。
可选地，获取第一图像和第二图像之间的视差图，包括：获取第一图像的第一视差图和第二图像的第二视差图。
其中，第一视差图为第一图像的像素对齐到第二图像的像素时的视差图，第二视差图为第二图像的像素对齐到第一图像的像素时的视差图。
一些实施方式中，视差图可以是取值范围为[0，255]的灰度图，这个灰度图与图像对应，每个像素的灰度值用于表示该像素与目标图像视差值，例如，将第一图像每个像素点与第二图像中每个像素点对齐时的偏移量，作为该像素点的视差值，遍历第一图像，获取每个像素点的灰度值，根据每个像素点的灰度值生成第一视差图。
相应的，如图3所示，根据视差图，获取第一图像与第二图像之间的偏移参数，包括：
S221、获取第一图像的像素向第一视差图的像素对齐，或第二图像的像素向第二视差图的像素对齐时，对应像素的偏移量。
一些实施方式中，由于将第一图像的像素向第一视差图的像素对齐和将第二图像的像素向第二视差图的像素对齐时，对应像素的偏移量是一致的，因此，可以将二者中任一偏移量作为对应像素的偏移量。例如，可以设第一图像的中，某像素p的坐标为（x，y），对应的视差值为d，此时对第一像素中的p做水平方向偏移量为r的偏移，以将该像素对其到第二图像中对应的像素，则偏移后的像素p’的坐标为（x+r×d，y），在此不做限制。
需要说明的是，对于已知的设备，例如，包括两个摄像头的智能终端，r的值可以是预设范围内的定值，如可以为（120，160），但不以此为限。
S222、将对应像素的偏移量作为第一图像与第二图像之间的偏移参数。
在本实施例中，获取第一图像的第一视差图和第二图像的第二视差图，并将第一图像的像素向第一视差图的像素对齐或将第二图像的像素向第二视差图的像素对齐时，对应像素的偏移量作为第一图像与第二图像之间的偏移参数，使得根据偏移参数生成动态照片时，动态照片的拉伸、变形减少，提高了视觉效果。
图4为本申请另一实施例提供的动态照片生成方法流程示意图、图5为本申请另一实施例提供的动态照片生成方法流程示意图。
可选地，如图4所示，在获取第一图像与第二图像之间的偏移参数之前，还包括：
S310、通过人脸识别算法，对第一图像和第二图像进行人脸识别。
一些实施方式中，常用的人脸识别算法包括：常用的人脸检测算法可包括：基于几何特征的人脸识别算法、局部特征分析（Local Face Analysis）的人脸识别算法、特征脸（Eigenface或PCA）的人脸识别算法、基于弹性模型的人脸识别算法、神经网络（NeuralNetworks）人脸识别算法等，在此不做限制。
S320、若在第一图像和第二图像中识别到人脸图像，则获取第一图像中的第一人脸图像、以及第二图像中的第二人脸图像。
一些实施方式中，在第一图像和第二图像中识别到人脸图像后，可以将人脸图像分割出来，得到第一人脸图像和第二人脸图像，例如，根据识别到人脸图像的范围，裁剪第一图像和第二图像，将裁剪后剩下只包括人脸图像的区域，作为第一人脸图像和第二人脸图像。
S330、根据第一人脸图像和第二人脸图像，更新第一视差图和第二视差图，得到更新后的第一视差图和更新后的第二视差图。
一种可能的实施方式中，通过人脸图像将第一视差图和第二视差图中，人脸图像边缘部分进行优化，例如，对第一视差图和第二视差图中，对应人脸图像边缘部分进行平滑处理，然后更新第一视差图和第二视差图。
可选地，若在第一图像和第二图像中未识别到人脸图像，则无需执行步骤S320和步骤S330，直接使用第一视差图和第二视差图获取偏移参数即可。
相应的，如图5所示，根据视差图，获取第一图像与第二图像之间的偏移参数，包括：
S223、获取第一图像的像素向更新后的第一视差图的像素对齐，或第二图像的像素向更新后的第二视差图的像素对齐时，对应像素的偏移量。
其中，在步骤S223中，获取对应像素偏移量的方式与步骤S221中相同，在此不再赘述。
S224、将对应像素的偏移量作为第一图像与第二图像之间的偏移参数。
在本实施例中，通过人脸识别算法识别第一图像和第二图像中的人脸，若存在人脸，则根据第一人脸图像和第二人脸图像优化更新第一视差图和第二视差图，使得使用更新后的第一视差图和更新后的第二视差图获取的偏移参数，更加准确，进而减少动态照片的拉伸、变形，提高视觉效果。
图6为本申请另一实施例提供的动态照片生成方法流程示意图。
可选地，如图6所示，根据第一图像与第二图像、以及偏移参数，生成动态照片，包括：
S231、获取动态照片的帧数N，其中，N为大于2的整数。
一些实施方式中，动态照片的播放时间一定时，帧数N越大，则动态照片约流畅。例如，若动态照片播放时间为1秒，则在一秒内将N帧播放完毕，动态照片以GIF格式储存时，帧数N可以为4、5、10等；动态照片以视频格式存储时，N可以为24、30、60等，在此不做限制，以生成动态照片时所需要的播放时间以及流畅度为准。
S232、根据第一图像、第二图像、像素的偏移量，获取N张插值图像。
一些实施方式中，在偏移量范围内，将视角从第一图像向第二图像偏移N次，得到N张插值图像。
图7为本申请另一实施例提供的动态照片生成方法流程示意图。
可选地，如图7所示，根据第一图像、第二图像、像素的偏移量、以及动态照片的帧数N，获取N张插值图像，包括：
S2321、将像素的偏移量划分为N-1个偏移区间。
一种可能的实施方式中，可以以预设步长划分便宜区间，例如，先将偏移量除以N，得到预设步长，然后从0开始，每隔预设步长，划分一个偏移区间，共划分N-1个偏移区间，即，将偏移量的区间等分划分为N份。或者，可以根据特殊需求，例如，动态照片播放时，产生由流畅至幻灯片、或由幻灯片至流畅的播放效果，则可以将偏移量区间不等分划分为N分，需要流畅的地方可以划分的更加密集，需要通过幻灯片效果产生跳跃效果的地方，可以划分的更加稀疏，但不以此为限。
参考步骤S221中的例子，对于已知的设备，r的值可以是预设范围内的定值，如可以为（120，160），此时，可以以预设步长进行划分，例如，步长可以是4或者8，作为生成动态照片时的默认设置。
S2322、将第一图像向第一视差图偏移i个偏移区间，生成第一图像的偏移图像。
其中，i为大于等于0且小于等于N-1的整数。
一些实施方式中，第一图像的偏移图像由于向第一视差图进行了偏移，偏移后的视角内，会在图片边缘处出现一定程度的空白，需要进行修补。
S2323、将第二图像向第二视差图偏移N-1-i个偏移区间，获取第二图像的偏移图像。
一些实施方式中，第二图像向第二视差图偏移N-1-i个偏移区间后，第二图像的偏移图像与步骤S2322中第一图像的偏移图像的视角相同，但是第二图像的偏移图像中，包括了第一图像的偏移图像边缘缺失的部分图像。
S2324、根据第一图像的偏移图像和第二图像的偏移图像，获取第i+1张插值图像。
一些实施方式中，根据第二图像的偏移图像修补第一图像的偏移图像缘处出现的空白，然后在对第一图像的偏移图像进行优化，填补未修补到的空白，得到第i张插值图像。
图8a为本申请一实施例提供的动态照片生成方法中第一图像的示意图，图8b为本申请另一实施例提供的动态照片生成方法中第i+1张插值图像的示意图，图8c为本申请另一实施例提供的动态照片生成方法中第二图像的示意图。
其中，当i为0时，第一张插值图像与第一图像104相同，当i为N-1时，第N张插值图像与第二图像106相同。当i大于0小于N-1时，生成的第i+1张插值图像105的视角，处于第一图像104和第二图像106之间，当遍历i[0，N-1]，即可得到N张第一图像104和第二图像106之间的差值图像。
图9为本申请另一实施例提供的动态照片生成方法流程示意图。
可选地，如图9所示，根据第一图像的偏移图像和第二图像的偏移图像，获取第i+1张插值图像，包括：
S2324a、确定第一图像的偏移图像中是否存在空白像素点。
一些实施方式中，可以根据第i+1张插值图像的偏移量，确定第一图像的偏移图像中是否存在空白像素点，例如，若一像素点偏移前为第一图像的边缘像素，该像素点偏移后，若在第一图像的偏移图像内，则该像素点与第一图像的偏移图像的边缘像素点之间，为空白像素点，确定第一图像的偏移图像中是否存在空白像素点不以此为限。
S2324b、若第一图像的偏移图像中存在空白像素点，则根据第二图像的偏移图像，填充空白像素点，得到填充后的第一图像的偏移图像。
一些实施方式中，第二图像的偏移图像中包含第一图像的偏移图像中空白像素点对应位置的图像信息，可以将对应位置的图像信息填充至第一图像的偏移图像中，但是，第二图像的偏移图像无法完全填补第一图像的偏移图像中的空白像素点，在填补之后，还需进行优化，以将所有空白像素点填补完整。
S2324c、将填充后的第一图像的偏移图像作为第i+1张插值图像。
图10为本申请另一实施例提供的动态照片生成方法流程示意图。
可选地，如图10所示，若第一图像的偏移图像中存在空白像素点，则根据第二图像的偏移图像，填充空白像素点，包括：
S2324b1、确定第二图像的偏移图像中与空白像素点对应的像素点是否空白像素。
一些实施方式中，可以获取第二图像的偏移图像中的空白像素点，获取的方式与步骤S2324a一致，在此不再赘述。
然后将第二图像的偏移图像中的空白像素点的位置与第二图像的偏移图像中的空白像素点的位置比对，若存在位置相同的，则确定第二图像的偏移图像中与空白像素点对应的像素点是空白像素，但不以此为限。
S2324b2、若对应的像素点不是空白像素，则将对应的像素点的像素值作为空白像素点的像素值。
S2324b3、若对应的像素点是空白像素，则以空白像素点为中心，获取预设区域内的像素平均值，将像素平均值作为空白像素点的像素值。
一些实施方式中，可对该像素位置预设窗口范围内的像素去平均值，来确定预设区域内的像素平均值，例如，可以以该像素为中心，计算5x5窗口内的像素平均值，然后将像素平均值作为空白像素点的像素值。
S233、依次将N张插值图像合成，生成动态照片。
一些实施方式中，可以将上述的N张第一图像104和第二图像106之间的差值图像按照顺序合成为GIF或者视频，作为动态照片。
在本实施例中，通过将第一图像和第二图像偏移至相同的视角，然后使用第二图像的偏移图像填补第一图像的偏移图像，填充后的第一图像的偏移图像作为第i张插值图像，减少通过拉伸、变形等方式填补空白像素，使得动态照片的边缘更加真实，提高视觉效果。
可选地，在根据第一图像与第二图像、以及偏移参数，生成动态照片之前，还包括：
调整第一图像的图像特征，使得第一图像的图像特征与第二图像的图像特征匹配，得到调整后的第一图像。
一些实施方式中，第一图像的图像特征包括直方图、亮度、对比度、色温和色调中的至少一种。
一些实施方式中，参考图1中的应用场景，由于第一图像和第二图像可能采用不同的摄像头拍摄，镜头和图像传感器可能不相同，因此第一图像和第二图像在拍摄后即使通过色调、白平衡等参数的调整，二者之间仍有会存在一定的亮度差异或颜色差异。
调整后的第一图像，与第二图像在视觉上的色差很小，使得使用第二图像的偏移图像填补第一图像的偏移图像后，视觉效果更好，不会出现明显的拼接痕迹。
相应的，根据第一图像与第二图像、以及偏移参数，生成动态照片，包括：
根据调整后的第一图像与第二图像、以及偏移参数，生成动态照片。
图11为本申请另一实施例提供的动态照片生成方法流程示意图。
可选地，如图11所示，调整第一图像的图像特征，使得第一图像的图像特征与第二图像的图像特征匹配，得到调整后的第一图像，包括：
S410、获取第一图像的直方图、以及第二图像的直方图。
其中，直方图用图形表示图像的每个亮度级别的像素数量，展示像素在图像中的分布情况，第一图像的直方图表示了第一图像阴影部分、中间调部分以及高光部分的细节；第二图像的直方图表示了第二图像阴影部分、中间调部分以及高光部分的细节。
S420、将第一图像的直方图映射为第二图像的直方图，得到调整后的第一图像。
一些实施方式中，将第二图像的直方图映射为第一图像的直方图后，调整后的第一图像在阴影部分、中间调部分以及高光部分的细节与第二图像一致，所以调整后的第一图像在视觉上与第二图像的色差不明显。
在本实施例中，通过匹配第一图像和第二图像的直方图，使得调整后的第一图像在视觉上与第二图像的色差不明显，在填补空白像素时，不会出现明显的痕迹，提高了合成动态图像后的视觉效果。
图12为本申请一实施例提供的动态照片生成装置的结构意图。
如图12所示，动态照片生成装置，包括：获取模块510，用于获取第一图像和第二图像的视差图，其中，第一图像和第二图像分别为同一场景的两个不同视角的图像。获取模块510，还用于根据视差图，获取第一图像与第二图像之间的偏移参数。生成模块520，用于根据第一图像、第二图像以及偏移参数，生成动态照片。
可选地，获取模块510，具体用于获取第一图像的第一视差图和第二图像的第二视差图，其中，第一视差图为第一图像的像素对齐到第二图像的像素时的视差图，第二视差图为第二图像的像素对齐到第一图像的像素时的视差图。
相应的，获取模块510，用于获取第一图像的像素向第一视差图的像素对齐，或第二图像的像素向第二视差图的像素对齐时，对应像素的偏移量。将对应像素的偏移量作为第一图像与第二图像之间的偏移参数。
图13为本申请另一实施例提供的动态照片生成装置的结构意图。
可选地，如图13所示，该装置还包括：识别模块530，用于通过人脸识别算法，对第一图像和第二图像进行人脸识别。若在第一图像和第二图像中识别到人脸图像，则获取第一图像中的第一人脸图像、以及第二图像中的第二人脸图像。根据第一人脸图像和第二人脸图像，更新第一视差图和第二视差图，得到更新后的第一视差图和更新后的第二视差图。
相应的，获取模块510，具体用于获取第一图像的像素向更新后的第一视差图的像素对齐，或第二图像的像素向更新后的第二视差图的像素对齐时，对应像素的偏移量。将对应像素的偏移量作为第一图像与第二图像之间的偏移参数。
可选地，生成模块520，具体用于获取动态照片的帧数N，其中，N为大于2的整数。根据第一图像、第二图像、像素的偏移量，获取N张插值图像。依次将N张插值图像合成，生成动态照片。
可选地，生成模块520，还用于将像素的偏移量划分为N-1个偏移区间。将第一图像向第一视差图偏移i个偏移区间，生成第一图像的偏移图像，其中，i为大于等于0且小于等于N的整数。将第二图像向第二视差图偏移N-1-i个偏移区间，获取第二图像的偏移图像。根据第一图像的偏移图像和第二图像的偏移图像，获取第i+1张插值图像。
可选地，生成模块520，具体用于确定第一图像的偏移图像中是否存在空白像素点。若第一图像的偏移图像中存在空白像素点，则根据第二图像的偏移图像，填充空白像素点，得到填充后的第一图像的偏移图像。将填充后的第一图像的偏移图像作为第i张插值图像。
可选地，生成模块520，具体用于确定第二图像的偏移图像中与空白像素点对应的像素点是否空白像素。若对应的像素点不是空白像素，则将对应的像素点的像素值作为空白像素点的像素值。若对应的像素点是空白像素，则以空白像素点为中心，获取预设区域内的像素平均值，将像素平均值作为空白像素点的像素值。
图14为本申请另一实施例提供的动态照片生成装置的结构意图。
可选地，如图14所示，该装置还包括：调整模块540，用于调整第一图像的图像特征，使得第一图像的图像特征与第二图像的图像特征匹配，得到调整后的第一图像。
相应的，生成模块520，具体用于根据调整后的第一图像与第二图像、以及偏移参数，生成动态照片。
可选地，调整模块540，具体用于获取第一图像的直方图、以及第二图像的直方图。将第一图像的直方图映射为第二图像的直方图，得到调整后的第一图像。
上述装置用于执行前述实施例提供的方法，其实现原理和技术效果类似，在此不再赘述。
以上这些模块可以是被配置成实施以上方法的一个或多个集成电路，例如：一个或多个特定集成电路（ApplicationSpecific Integrated Circuit，简称ASIC），或，一个或多个微处理器（digitalsingnal processor，简称DSP），或，一个或者多个现场可编程门阵列（FieldProgrammable Gate Array，简称FPGA）等。再如，当以上某个模块通过处理元件调度程序代码的形式实现时，该处理元件可以是通用处理器，例如中央处理器（CentralProcessing Unit，简称CPU）或其它可以调用程序代码的处理器。再如，这些模块可以集成在一起，以片上系统（system-on-a-chip，简称SOC）的形式实现。
图15为本申请一实施例提供的拍照设备的结构意图。
如图15所示，该拍照设备包括：处理器601、存储介质602和总线603，存储介质602存储有处理器601可执行的机器可读指令，当拍照设备运行时，处理器601与存储介质602之间通过总线603通信，处理器601执行机器可读指令，以执行上述方法的步骤。
拍照设备可以是数码相机、具有摄像头的终端设备或移动终端等，在此不做限制。拍照设备用于实现本申请的上述方法实施例。
需要说明的是，处理器601可以包括一个或多个处理核（例如，单核处理器或多核处理器）。仅作为举例，处理器可以包括中央处理单元（CentralProcessing Unit，CPU）、专用集成电路（ApplicationSpecific Integrated Circuit，ASIC）、专用指令集处理器（ApplicationSpecific Instruction-set Processor，ASIP）、图形处理单元（GraphicsProcessing Unit，GPU）、物理处理单元（PhysicsProcessing Unit， PPU）、数字信号处理器(Digital Signal Processor，DSP)、现场可编程门阵列(Field ProgrammableGate Array，FPGA)、可编程逻辑器件(ProgrammableLogic Device，PLD)、控制器、微控制器单元、简化指令集计算机(ReducedInstruction Set Computing，RISC)、或微处理器等，或其任意组合。
存储介质602可以包括：包括大容量存储器、可移动存储器、易失性读写存储器、或只读存储器（Read-OnlyMemory，ROM）等，或其任意组合。作为举例，大容量存储器可以包括磁盘、光盘、固态驱动器等；可移动存储器可包括闪存驱动器、软盘、光盘、存储卡、zip磁盘、磁带等；易失性读写存储器可以包括随机存取存储器（RandomAccess Memory，RAM）；RAM可以包括动态RAM（DynamicRandom Access Memory，DRAM），双倍数据速率同步动态RAM（DoubleDate-Rate Synchronous RAM，DDR SDRAM）；静态RAM（StaticRandom-AccessMemory，SRAM），晶闸管RAM（Thyristor-BasedRandom Access Memory，T-RAM）和零电容器RAM（Zero-RAM）等。作为举例，ROM可以包括掩模ROM（MaskRead-Only Memory，MROM）、可编程ROM（ProgrammableRead-Only Memory，PROM）、可擦除可编程ROM（ProgrammableErasableRead-only Memory，PEROM）、电可擦除可编程ROM（ElectricallyErasable Programmableread only memory，EEPROM）、光盘ROM（CD-ROM）、以及数字通用磁盘ROM等。
为了便于说明，在拍照设备中仅描述了一个处理器601。然而，应当注意，本申请中的拍照设备还可以包括多个处理器601，因此本申请中描述的一个处理器执行的步骤也可以由多个处理器联合执行或单独执行。例如，若拍照设备的处理器601执行步骤A和步骤B，则应该理解，步骤A和步骤B也可以由两个不同的处理器共同执行或者在一个处理器中单独执行。例如，第一处理器执行步骤A，第二处理器执行步骤B，或者第一处理器和第二处理器共同执行步骤A和B。
可选地，本发明还提供了一种计算机可读存储介质，计算机可读存储介质上存储有计算机程序，计算机程序被处理器运行时执行如上述方法的步骤。
在本发明所提供的几个实施例中，应该理解到，所揭露的装置和方法，可以通过其它的方式实现。例如，以上所描述的装置实施例仅仅是示意性的，例如，所述单元的划分，仅仅为一种逻辑功能划分，实际实现时可以有另外的划分方式，例如多个单元或组件可以结合或者可以集成到另一个系统，或一些特征可以忽略，或不执行。另一点，所显示或讨论的相互之间的耦合或直接耦合或通信连接可以是通过一些接口，装置或单元的间接耦合或通信连接，可以是电性，机械或其它的形式。
所述作为分离部件说明的单元可以是或者也可以不是物理上分开的，作为单元显示的部件可以是或者也可以不是物理单元，即可以位于一个地方，或者也可以分布到多个网络单元上。可以根据实际的需要选择其中的部分或者全部单元来实现本实施例方案的目的。
另外，在本发明各个实施例中的各功能单元可以集成在一个处理单元中，也可以是各个单元单独物理存在，也可以两个或两个以上单元集成在一个单元中。上述集成的单元既可以采用硬件的形式实现，也可以采用硬件加软件功能单元的形式实现。
上述以软件功能单元的形式实现的集成的单元，可以存储在一个计算机可读取存储介质中。上述软件功能单元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）或处理器（英文：processor）执行本发明各个实施例所述方法的部分步骤。而前述的存储介质包括：U盘、移动硬盘、只读存储器（英文：Read-OnlyMemory，简称：ROM）、随机存取存储器（英文：RandomAccess Memory，简称：RAM）、磁碟或者光盘等各种可以存储程序代码的介质。
Claims (11)
1.一种动态照片生成方法，其特征在于，所述方法包括：
获取第一图像和第二图像之间的视差图，其中，所述第一图像和所述第二图像分别为同一场景的两个不同视角的图像；
根据所述视差图，获取所述第一图像与所述第二图像之间的偏移参数；
根据所述第一图像、所述第二图像以及所述偏移参数，生成动态照片；
所述获取第一图像和第二图像之间的视差图，包括：
获取所述第一图像的第一视差图和所述第二图像的第二视差图，其中，所述第一视差图为所述第一图像的像素对齐到所述第二图像的像素时的视差图，所述第二视差图为所述第二图像的像素对齐到所述第一图像的像素时的视差图；
相应的，所述根据所述视差图，获取所述第一图像与所述第二图像之间的偏移参数，包括：
获取所述第一图像的像素向所述第一视差图的像素对齐，或所述第二图像的像素向所述第二视差图的像素对齐时，对应像素的偏移量；
将所述对应像素的偏移量作为所述第一图像与所述第二图像之间的偏移参数。
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，在所述获取所述第一图像与所述第二图像之间的偏移参数之前，还包括：
通过人脸识别算法，对所述第一图像和所述第二图像进行人脸识别；
若在所述第一图像和所述第二图像中识别到人脸图像，则获取所述第一图像中的第一人脸图像、以及所述第二图像中的第二人脸图像；
根据所述第一人脸图像和所述第二人脸图像，更新所述第一视差图和所述第二视差图，得到更新后的第一视差图和更新后的第二视差图；
相应的，所述根据所述视差图，获取所述第一图像与所述第二图像之间的偏移参数，包括：
获取所述第一图像的像素向所述更新后的第一视差图的像素对齐，或所述第二图像的像素向所述更新后的第二视差图的像素对齐时，对应像素的偏移量；
将所述对应像素的偏移量作为所述第一图像与所述第二图像之间的偏移参数。
3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述第一图像与所述第二图像、以及所述偏移参数，生成动态照片，包括：
获取所述动态照片的帧数N，其中，N为大于2的整数；
根据所述第一图像、所述第二图像、所述像素的偏移量，获取N张插值图像；
依次将N张所述插值图像合成，生成所述动态照片。
4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述根据所述第一图像、所述第二图像、所述像素的偏移量、以及所述动态照片的帧数N，获取N张插值图像，包括：
将所述像素的偏移量划分为N-1个偏移区间；
将所述第一图像向所述第一视差图偏移i个所述偏移区间，生成所述第一图像的偏移图像，其中，i为大于等于0且小于等于N的整数；
将所述第二图像向所述第二视差图偏移N-1-i个所述偏移区间，获取所述第二图像的偏移图像；
根据所述第一图像的偏移图像和所述第二图像的偏移图像，获取第i+1张所述插值图像。
5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述根据所述第一图像的偏移图像和所述第二图像的偏移图像，获取第i+1张所述插值图像，包括：
确定所述第一图像的偏移图像中是否存在空白像素点；
若所述第一图像的偏移图像中存在空白像素点，则根据所述第二图像的偏移图像，填充所述空白像素点，得到填充后的第一图像的偏移图像；
将所述填充后的第一图像的偏移图像作为所述第i+1张所述插值图像。
6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，所述若所述第一图像的偏移图像中存在空白像素点，则根据所述第二图像的偏移图像，填充所述空白像素点，包括：
确定所述第二图像的偏移图像中与所述空白像素点对应的像素点是否空白像素；
若所述对应的像素点不是空白像素，则将所述对应的像素点的像素值作为所述空白像素点的像素值；
若所述对应的像素点是空白像素，则以所述空白像素点为中心，获取预设区域内的像素平均值，将所述像素平均值作为所述空白像素点的像素值。
7.根据权利要求1-5任一项所述的方法，其特征在于，在根据所述第一图像与所述第二图像、以及所述偏移参数，生成动态照片之前，还包括：
调整所述第一图像的图像特征，使得所述第一图像的图像特征与所述第二图像的图像特征匹配，得到调整后的第一图像；
相应的，所述根据所述第一图像与所述第二图像、以及所述偏移参数，生成动态照片，包括：
根据所述调整后的第一图像与所述第二图像、以及所述偏移参数，生成动态照片。
8.根据权利要求7所述的方法，其特征在于，所述调整所述第一图像的图像特征，使得所述第一图像的图像特征与所述第二图像的图像特征匹配，得到调整后的第一图像，包括：
获取所述第一图像的直方图、以及所述第二图像的直方图；
将所述第一图像的直方图映射为所述第二图像的直方图，得到所述调整后的第一图像。
9.一种动态照片生成装置，其特征在于，所述装置包括：
获取模块，用于获取第一图像和第二图像之间的视差图，其中，所述第一图像和所述第二图像分别为同一场景的两个不同视角的图像；
所述获取模块，还用于根据所述视差图，获取所述第一图像与所述第二图像之间的偏移参数；
生成模块，用于根据所述第一图像、所述第二图像以及所述偏移参数，生成动态照片；
所述获取模块，还用于获取所述第一图像的第一视差图和所述第二图像的第二视差图，其中，所述第一视差图为所述第一图像的像素对齐到所述第二图像的像素时的视差图，所述第二视差图为所述第二图像的像素对齐到所述第一图像的像素时的视差图；
相应的，所述获取模块，还用于获取所述第一图像的像素向所述第一视差图的像素对齐，或所述第二图像的像素向所述第二视差图的像素对齐时，对应像素的偏移量；将所述对应像素的偏移量作为所述第一图像与所述第二图像之间的偏移参数。
10.一种拍照设备，其特征在于，包括：处理器、存储介质和总线，所述存储介质存储有所述处理器可执行的机器可读指令，当所述拍照设备运行时，所述处理器与所述存储介质之间通过所述总线通信，所述处理器执行机器可读指令，以执行权利要求1-8任一项所述的动态照片生成方法的步骤。
11.一种计算机可读存储介质，其特征在于，所述计算机可读存储介质上存储有计算机程序，计算机程序被处理器运行时执行权利要求1-8任一项所述的动态照片生成方法的步骤。
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| CN201910997729.3A CN110717962B (zh) | 2019-10-18 | 2019-10-18 | 动态照片生成方法、装置、拍照设备及存储介质 |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| CN201910997729.3A CN110717962B (zh) | 2019-10-18 | 2019-10-18 | 动态照片生成方法、装置、拍照设备及存储介质 |
Publications (2)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| CN110717962A CN110717962A (zh) | 2020-01-21 |
| CN110717962B true CN110717962B (zh) | 2023-04-28 |
Family
ID=69213823
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| CN201910997729.3A Active CN110717962B (zh) | 2019-10-18 | 2019-10-18 | 动态照片生成方法、装置、拍照设备及存储介质 |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| CN (1) | CN110717962B (zh) |
Families Citing this family (3)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN112019769A (zh) * | 2020-07-29 | 2020-12-01 | 上海推乐信息技术服务有限公司 | 一种动态化的图片创建方法及系统 |
| CN111915520B (zh) * | 2020-07-30 | 2023-11-10 | 黑芝麻智能科技(上海)有限公司 | 用于改善拼接图像的亮度的方法、装置和计算机设备 |
| CN112819927A (zh) * | 2021-02-04 | 2021-05-18 | 上海哔哩哔哩科技有限公司 | 基于图片的视频生成方法、装置 |
Citations (3)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| WO2000042466A1 (en) * | 1999-01-18 | 2000-07-20 | Trutan Pty. Ltd. | Dynamic optical grid providing more than two angles of view per viewer |
| CN107357500A (zh) * | 2017-06-21 | 2017-11-17 | 努比亚技术有限公司 | 一种图片调整方法、终端及存储介质 |
| CN108337433A (zh) * | 2018-03-19 | 2018-07-27 | 广东欧珀移动通信有限公司 | 一种拍照方法、移动终端及计算机可读存储介质 |
Family Cites Families (2)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| US8120644B2 (en) * | 2009-02-17 | 2012-02-21 | Autoliv Asp, Inc. | Method and system for the dynamic calibration of stereovision cameras |
| US8466976B2 (en) * | 2010-11-03 | 2013-06-18 | Eastman Kodak Company | Digital camera providing high dynamic range images |
-
2019
- 2019-10-18 CN CN201910997729.3A patent/CN110717962B/zh active Active
Patent Citations (3)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| WO2000042466A1 (en) * | 1999-01-18 | 2000-07-20 | Trutan Pty. Ltd. | Dynamic optical grid providing more than two angles of view per viewer |
| CN107357500A (zh) * | 2017-06-21 | 2017-11-17 | 努比亚技术有限公司 | 一种图片调整方法、终端及存储介质 |
| CN108337433A (zh) * | 2018-03-19 | 2018-07-27 | 广东欧珀移动通信有限公司 | 一种拍照方法、移动终端及计算机可读存储介质 |
Also Published As
| Publication number | Publication date |
|---|---|
| CN110717962A (zh) | 2020-01-21 |
Similar Documents
| Publication | Publication Date | Title |
|---|---|---|
| US11457138B2 (en) | Method and device for image processing, method for training object detection model | |
| CN110717962B (zh) | 动态照片生成方法、装置、拍照设备及存储介质 | |
| CN101422035B (zh) | 光源推定装置、光源推定系统与光源推定方法以及图像高分辨率化装置与图像高分辨率化方法 | |
| EP3279803B1 (en) | Picture display method and device | |
| EP3712841A1 (en) | Image processing method, image processing apparatus, and computer-readable recording medium | |
| US20180014003A1 (en) | Measuring Accuracy of Image Based Depth Sensing Systems | |
| CN103493473A (zh) | 图像处理装置、图像处理方法、图像处理程序和记录介质 | |
| KR101173559B1 (ko) | 비디오 동영상의 움직이는 다중 객체 자동 분할 장치 및 방법 | |
| CN109190533B (zh) | 图像处理方法和装置、电子设备、计算机可读存储介质 | |
| CN107959798B (zh) | 视频数据实时处理方法及装置、计算设备 | |
| CN114677394B (zh) | 抠图方法、装置、摄像设备、会议系统、电子设备及介质 | |
| CN114862725B (zh) | 基于光流法实现运动感知模糊特效的方法及装置 | |
| KR100926520B1 (ko) | 객체/배경 분리 및 영상분할을 이용한 양안/다시점스테레오 정합 장치 및 그 방법 | |
| CN115131492A (zh) | 目标对象的重光照方法、装置及存储介质和背景替换方法 | |
| CN112699885A (zh) | 一种基于对抗生成网络gan的语义分割训练数据增广方法和系统 | |
| CN111814567A (zh) | 人脸活体检测的方法、装置、设备和存储介质 | |
| CN115329111A (zh) | 一种基于点云与影像匹配的影像特征库构建方法及系统 | |
| CN111447428A (zh) | 平面至立体图像的转换方法、装置、计算机可读存储介质及设备 | |
| CN115270184A (zh) | 视频脱敏、车辆的视频脱敏方法、车载处理系统 | |
| CN116912393A (zh) | 人脸重建方法、装置、电子设备及可读存储介质 | |
| CN111369435A (zh) | 基于自适应稳定模型的彩色图像深度上采样方法及系统 | |
| CN109360176A (zh) | 图像处理方法、装置、电子设备和计算机可读存储介质 | |
| CN115801978A (zh) | 特效视频制作方法、装置、电子设备及可读存储介质 | |
| JP2014164497A (ja) | 画像処理装置、画像処理方法及びプログラム | |
| CN116645302A (zh) | 图像增强方法、装置、智能终端及计算机可读存储介质 |
Legal Events
| Date | Code | Title | Description |
|---|---|---|---|
| PB01 | Publication | ||
| PB01 | Publication | ||
| SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
| SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
| GR01 | Patent grant | ||
| GR01 | Patent grant |