CN111464740B - 图像拍摄方法、装置、存储介质及电子设备 - Google Patents

Abstract

本申请公开了一种图像拍摄方法、装置、存储介质及电子设备。该方法包括：获取拍摄场景的第一图像；从该第一图像中确定出矩形检测框图像，该矩形检测框图像为该第一图像中对应于拍摄主体的矩形图像区域；根据该矩形检测框图像和/或该第一图像，确定目标拍摄模式，该目标拍摄模式为横屏拍摄模式和竖屏拍摄模式中的一种；根据该目标拍摄模式，生成提示信息，该提示信息用于提示该电子设备推荐以该目标拍摄模式进行图像拍摄。本申请可以提高电子设备进行图像拍摄的智能性。

Description

图像拍摄方法、装置、存储介质及电子设备

技术领域

本申请属于电子设备技术领域，尤其涉及一种图像拍摄方法、装置、存储介质及电子设备。

背景技术

随着技术的发展，电子设备上配置的摄像模组以及图像处理软件的功能越来越强大。基于此，用户经常会使用电子设备进行图像拍摄，如用户使用电子设备进行拍照或录制视频等。然而，相关技术中，电子设备进行图像拍摄时，其智能性较差。

发明内容

本申请实施例提供一种图像拍摄方法、装置、存储介质及电子设备，可以提高电子设备进行图像拍摄的智能性。

第一方面，本申请实施例提供一种图像拍摄方法，应用于电子设备，包括：

获取拍摄场景的第一图像；

从所述第一图像中确定出矩形检测框图像，所述矩形检测框图像为所述第一图像中对应于拍摄主体的矩形图像区域；

根据所述矩形检测框图像和/或所述第一图像，确定目标拍摄模式，所述目标拍摄模式为横屏拍摄模式和竖屏拍摄模式中的一种；

根据所述目标拍摄模式，生成提示信息，所述提示信息用于提示所述电子设备推荐以所述目标拍摄模式进行图像拍摄。

第二方面，本申请实施例提供一种图像拍摄装置，应用于电子设备，包括：

获取模块，用于获取拍摄场景的第一图像；

第一确定模块，用于从所述第一图像中确定出矩形检测框图像，所述矩形检测框图像为所述第一图像中对应于拍摄主体的矩形图像区域；

第二确定模块，用于根据所述矩形检测框图像和/或所述第一图像，确定目标拍摄模式，所述目标拍摄模式为横屏拍摄模式和竖屏拍摄模式中的一种；

提示模块，用于根据所述目标拍摄模式，生成提示信息，所述提示信息用于提示所述电子设备推荐以所述目标拍摄模式进行图像拍摄。

第三方面，本申请实施例提供一种存储介质，其上存储有计算机程序，当所述计算机程序在计算机上执行时，使得所述计算机执行本申请实施例提供的图像拍摄方法中的流程。

第四方面，本申请实施例还提供一种电子设备，包括存储器，处理器以及摄像模组，所述处理器通过调用所述存储器中存储的计算机程序，用于执行本申请实施例提供的图像拍摄方法中的流程。

本申请实施例中，电子设备可以获取拍摄场景的第一图像，并从该第一图像中确定出对应于拍摄主体的矩形检测框图像。然后，电子设备可以根据该第一图像和/或该矩形检测框图像确定出目标拍摄模式，其中该目标拍摄模式为横屏拍摄模式和竖屏拍摄模式中的一种。之后，电子设备可以提示用户该电子设备推荐以该目标拍摄模式进行图像拍摄。即，本申请实施例中，电子设备可以在用户进行图像拍摄时，将当前的拍摄场景更适合横屏拍摄还是更适合竖屏拍摄的信息推荐给用户，从而方便用户拍摄出更加符合构图美学的图像。因此，本申请实施例可以提高电子设备进行图像拍摄的智能性。

附图说明

下面结合附图，通过对本申请的具体实施方式详细描述，将使本申请的技术方案及其有益效果显而易见。

图1是本申请实施例提供的图像拍摄方法的流程示意图。

图2是本申请实施例提供的电子设备处于横屏状态的示意图。

图3是本申请实施例提供的电子设备处于竖屏状态的示意图。

图4是本申请实施例提供的电子设备推荐用户使用横屏拍摄模式拍摄图像的场景示意图。

图5是本申请实施例提供的电子设备推荐用户使用竖屏拍摄模式拍摄图像的场景示意图。

图6是本申请实施例提供的图像拍摄方法的另一流程示意图。

图7至图10是本申请实施例提供的各图像及其对应的矩形框的示意图。

图11是本申请实施例提供的图像拍摄装置的结构示意图。

图12是本申请实施例提供的电子设备的结构示意图。

图13是本申请实施例提供的电子设备的另一结构示意图。

具体实施方式

请参照图示，其中相同的组件符号代表相同的组件，本申请的原理是以实施在一适当的运算环境中来举例说明。以下的说明是基于所例示的本申请具体实施例，其不应被视为限制本申请未在此详述的其它具体实施例。

可以理解的是，本申请实施例的执行主体可以是诸如智能手机或平板电脑等具有摄像模组的电子设备。

请参阅图1，图1是本申请实施例提供的图像拍摄方法的流程示意图，流程可以包括：

101、获取拍摄场景的第一图像。

随着技术的发展，电子设备上配置的摄像模组以及图像处理软件的功能越来越强大。基于此，用户经常会使用电子设备进行图像拍摄，如用户使用电子设备进行拍照或录制视频等。一般的，在进行图像拍摄时，电子设备或者是处于横屏拍摄模式或者是处于竖屏拍摄模式。其中，横屏拍摄模式是指电子设备在进行图像拍摄时处于横屏状态，如图2所示。竖屏拍摄模式是指电子设备在进行图像拍摄时处于竖屏状态，如图3所示。然而，相关技术中，在进行图像拍摄时，只能由用户决定使用横屏拍摄模式或者竖屏拍摄模式来拍摄图像。即，电子设备在进行图像拍摄时其智能性较差。

在本申请实施例中，比如，电子设备可以先获取关于当前的拍摄场景的图像，即第一图像。第一图像即为电子设备拍摄得到的对应于当前的拍摄场景的图像。例如，该第一图像可以为电子设备拍摄的用于提供给用户预览的、对应于当前的拍摄场景图像。即，第一图像可以为电子设备的相机应用的预览界面上显示的预览图像。

102、从第一图像中确定出矩形检测框图像，该矩形检测框图像为该第一图像中对应于拍摄主体的矩形图像区域。

比如，在获取到拍摄场景的第一图像后，电子设备可以从该第一图像中确定出矩形检测框图像，其中，该矩形检测框图像为在该第一图像中检测到的对应于拍摄主体的矩形图像区域的图像。也可以将第一图像中对应于拍摄主体的矩形图像区域(即矩形检测框图像)称之为主体图像。

需要说明的是，拍摄主体可以是人物以及除人物之外的其他物体，如雕塑、宠物等。

103、根据矩形检测框图像和/或第一图像，确定目标拍摄模式，该目标拍摄模式为横屏拍摄模式和竖屏拍摄模式中的一种。

比如，在从第一图像中确定出拍摄主体对应的矩形检测框图像后，电子设备可以根据该矩形检测框图像和/或该第一图像确定出目标拍摄模式。其中，该目标拍摄模式为横屏拍摄模式和竖屏拍摄模式中的一种。

104、根据目标拍摄模式，生成提示信息，该提示信息用于提示电子设备推荐以该目标拍摄模式进行图像拍摄。

比如，在确定出目标拍摄模式后，电子设备可以根据该目标拍摄模式生成一则提示信息，该提示信息可以用于提示用户该电子设备推荐以该目标拍摄模式进行图像拍摄。

例如，电子设备将横屏拍摄模式确定为目标拍摄模式，那么可以认为拍摄场景中的拍摄主体更适合于横向展开。此时，电子设备可以提示用户如下信息：该电子设备推荐以横屏拍摄模式拍摄图像。即，电子设备推荐用户将该电子设备调整成横屏状态并在该横屏状态下对该拍摄场景及其包含的拍摄主体进行图像拍摄，如图4所示。

又如，电子设备将竖屏拍摄模式确定为目标拍摄模式，那么可以认为拍摄场景中的拍摄主体更适合于纵向展开。此时，电子设备可以提示用户如下信息：该电子设备推荐以竖屏拍摄模式拍摄图像。即，电子设备推荐用户将该电子设备调整成竖屏状态并在该竖屏状态下对该拍摄场景及其包含的拍摄主体进行图像拍摄，如图5所示。

可以理解的是，本申请实施例中，电子设备可以获取拍摄场景的第一图像，并从该第一图像中确定出对应于拍摄主体的矩形检测框图像。然后，电子设备可以根据该第一图像和/或该矩形检测框图像确定出目标拍摄模式，其中该目标拍摄模式为横屏拍摄模式和竖屏拍摄模式中的一种。之后，电子设备可以提示用户该电子设备推荐以该目标拍摄模式进行图像拍摄。即，本申请实施例中，电子设备可以在用户进行图像拍摄时，将当前的拍摄场景更适合横屏拍摄还是更适合竖屏拍摄的信息推荐给用户，从而方便用户拍摄出更加符合构图美学的图像。因此，本申请实施例可以提高电子设备进行图像拍摄的智能性。

请参阅图6，图6为本申请实施例提供的图像拍摄方法的另一流程示意图，流程可以包括：

201、电子设备获取拍摄场景的第一图像，该拍摄场景中的被拍摄物包括人物以及除人物之外的物体。

比如，用户点击电子设备的相机应用的应用图标，启动相机应用并进入拍照模式。即，用户想要使用电子设备进行拍照。那么，电子设备可以先获取当前的拍摄场景的图像，即第一图像。第一图像即为电子设备拍摄得到的对应于当前的拍摄场景的图像。例如，该第一图像可以为电子设备拍摄的用于提供给用户预览的、对应于当前的拍摄场景图像。即，第一图像可以为电子设备的相机应用的预览界面上显示的预览图像。在本实施例中，拍摄场景中的被拍摄物可以包括人物以及除人物之外的物体。

可以理解的是，由于拍摄场景中的被拍摄物包括人物以及除人物之外的物体。因此，第一图像中包含有对应于各人物的人像，以及对应于各物体的图像。

202、电子设备获取第一图像中各人像的面积，并将该第一图像中面积最大的人像确定为目标人像。

比如，在获取到第一图像后，电子设备可以获取该第一图像中各个人像的面积，并将该第一图像中面积最大的人像确定为目标人像。

在一种实施方式中，电子设备可以使用预设的目标检测算法来确定或识别第一图像中包含的被拍摄物。即，电子设备可以通过目标检测的方式来确定或识别拍摄场景中包含的被拍摄物。

需要说明的是，目标检测的任务是找出图像中所有预设的感兴趣目标或物体，确定它们的位置和大小，通常使用矩形框来标识图像中的目标或物体的位置和大小。相关技术中，基于深度学习的目标检测算法已经成为主流，包括YOLO(You Only Look Once)和SSD(Single Shot MultiBox Detect)等算法。也就是说，通过目标检测的方式，电子设备可以确定出一张图像中包含有哪些被拍摄物。

例如，预设的目标检测算法被配置为可以识别出图像中的人物、画框、雕塑、各类动物、各类建筑物、各类交通工具等。那么，当一张图像中包含有人物、画框、雕塑、各类动物、各类建筑物、各类交通工具中的任意一种或多种时，通过目标检测算法，电子设备可以识别出这些被拍摄物，并以矩形框的形式标识出这些被拍摄物。此外，目标检测算法还可以输出其识别到的各个被拍摄物在图像中的坐标信息，该坐标信息可以包括各个被拍摄物对应的矩形框的左上角坐标以及右下角坐标。

因此，通过预设的目标检测算法，电子设备可以获取到第一图像中的各个被拍摄物在该第一图像中的坐标信息。基于此，电子设备可以先获取到第一图像中的各个人像在该第一图像中的坐标信息。例如，如图7所示，通过预设的目标检测算法，电子设备获取到第一图像中的某一个人像A对应的矩形框的左上角坐标(x1,y1)以及右下角坐标(x2,y2)。其中，本实施例中可以第一图像的左下角顶点为坐标轴的原点，以第一图像的下底边为坐标轴的X轴，以第一图像的左侧边为坐标轴的Y轴。

之后，电子设备可以利用获取到的各个人像对应的矩形框的坐标信息，计算各个人像的面积，并将第一图像中面积最大的人像确定为目标人像。

在本实施例中，电子设备可以将人像对应的矩形框的面积作为该人像的面积。例如，对于人像A，其对应的矩形框的宽度为x2与x1的差值的绝对值，即|x2-x1|，其对应的矩形框的高度为y2与y1的差值的绝对值，即|y2-y1|。那么，人像A的面积可以为|x2-x1|与|y2-y1|的乘积。

例如，如图7所示，第一图像中包含3个人像，分别为人像A、B、C，通过计算得到人像A对应的矩形框的面积为S1，人像B对应的矩形框的面积为S2，人像C对应的矩形框的面积为S3。其中，人像A对应的矩形框的面积最大，那么电子设备可以将人像A确定为目标人像。

在另一种实施方式中，电子设备也可以同时计算第一图像的面积，例如第一图像的面积为S0。之后，电子设备可以依次计算各人像对应的矩形框的面积与该第一图像的面积的占比，并将占比最大的人像确定为目标人像。例如，在S1/S0、S2/S0、S3/S0这三个比值中S1/S0的值最大，那么电子设备可以将人像A确定为目标人像。

203、电子设备获取各个非目标人像的面积与目标人像的面积之比，并将该面积之比大于或等于预设第四阈值的人像确定为待合并人像，以及将该面积之比小于所述预设第四阈值的人像确定为待检测人像，其中，该非目标人像为该第一图像中除该目标人像之外的人像。

比如，在从各人像中确定出目标人像后，电子设备可以将第一图像中除该目标人像之外的人像确定为非目标人像。之后，电子设备可以计算各个非目标人像对应的矩形框的面积与目标人像对应的矩形框的面积之比，并将面积之比大于或等于预设第四阈值的人像确定为待合并人像，以及将面积之比小于该预设第四阈值的人像确定为待检测人像。

例如，S2/S1的数值大于预设第四阈值，而S3/S1的数值小于预设第四阈值，那么电子设备可以将人像B确定为待合并人像，并将人像C确定为待检测人像。

需要说明的是，当某一非目标人像的面积与目标人像的面积之比大于或等于预设第四阈值时，可以认为该非目标人像和该目标人像对应的人物同属于拍摄主体。因此可以将该非目标人像确定为待合并人像。

204、电子设备获取各个待检测人像与目标人像的距离，并将距离小于预设第五阈值的待检测人像确定为待合并人像。

比如，在确定出待检测人像后，电子设备可以获取各个待检测人像对应的矩形框与目标人像对应的矩形框的距离，并将距离小于预设第五阈值的待检测人像也确定为待合并人像。

例如，在将人像C确定为待检测人像后，电子设备还可以计算人像C对应的矩形框与人像A对应的矩形框的距离。若二者的距离小于预设第五阈值，那么电子设备可以将人像C也确定为待合并人像。若二者的距离大于或等于预设第五阈值，那么电子设备可以不将人像C确定为待合并人像。

需要说明的是，当某一待检测人像对应的矩形框与目标人像对应的矩形框的距离小于预设第五阈值时，可以认为该待检测人像和该目标人像对应的人物同属于拍摄主体。因此可以将该待检测人像确定为待合并人像。

在一种实施方式中，电子设备可以通过如下公式来计算待检测人像对应的矩形框和目标人像对应的矩形框这二者之间的距离。例如，目标人像对应的矩形框的左上角坐标为(a,b)，右下角坐标为(c，d)。待检测人像对应的矩形框的左上角坐标为(e,f)，右下角坐标为(g，h)。那么，该待检测人像对应的矩形框与该目标人像对应的矩形框之间的距离D为：

例如，目标人像A对应的矩形框的左上角坐标为(x1,y1)，右下角坐标为(x2，y2)。待检测人像C对应的矩形框的左上角坐标为(x3,y3)，右下角坐标为(x4，y4)。那么，该待检测人像C对应的矩形框与该目标人像A对应的矩形框之间的距离D1为：

例如，本实施例中，待检测人像C被确定为待合并人像。

205、电子设备将包含目标人像和所有待合并人像的最小矩形图像区域对应的图像确定为第二图像。

比如，在确定出所有待合并人像后，电子设备可以将包含目标人像和所有待合并人像的最小矩形图像区域对应的图像确定为第二图像。

在一种实施方式中，以目标人像A以及待合并人像B和C为例，电子设别可以通过如下方式来确定第二图像。例如，目标人像A对应的矩形框的左上角坐标为(x1,y1)，右下角坐标为(x2，y2)。待合并人像C对应的矩形框的左上角坐标为(x3,y3)，右下角坐标为(x4，y4)。待合并人像B对应的矩形框的左上角坐标为(x5,y5)，右下角坐标为(x6，y6)。将包含目标人像A和待合并人像B、C的最小矩形图像区域对应的矩形框的左上角作为记为(x_n1,y_n1)，其右下角坐标记为(x_n2,y_n2)。那么，x_n1为x1、x2、x3、x4、x5、x6中的最小值。y_n1为y1、y2、y3、y4、y5、y6中的最大值。x_n2为x1、x2、x3、x4、x5、x6中的最大值。y_n2为y1、y2、y3、y4、y5、y6中的最小值。

例如，如图8所示，第二图像对应的矩形框的左上角坐标为(x3,y3)，其右下角坐标为(x6,y2)。

206、电子设备将第一图像中除人物之外的物体的图像确定为物体图像。

207、电子设备获取各物体图像与第二图像的距离，并将距离小于预设第六阈值的物体图像确定为待合并物体图像。

比如，206和207可以包括：

在确定出第二图像后，电子设备可以将第一图像中识别到的除人物之外的物体的图像确定为物体图像，并获取各个物体图像对应的矩形框与该第二图像对应的矩形框之间的距离，以及将距离小于预设第六阈值的物体图像确定为待合并物体图像。

需要说明的是，当某一物体图像对应的矩形框与第二图像对应的矩形框的距离小于预设第六阈值时，可以认为该物体图像对应的物体和该第二图像对应的人物同属于拍摄主体。因此可以将该物体图像确定为待合并物体图像。

在一种实施方式中，电子设备可以通过如下公式来计算物体图像对应的矩形框和第二图像对应的矩形框这二者之间的距离。例如，物体图像对应的矩形框的左上角坐标为(i,j)，右下角坐标为(k，m)。第二图像对应的矩形框的左上角坐标为(n,p)，右下角坐标为(q，r)。那么，该物体图像对应的矩形框与该第二图像对应的矩形框之间的距离D2为：

208、电子设备将包含所有待合并物体图像和第二图像的最小矩形图像区域对应的图像确定为矩形检测框图像，该矩形检测框图像为第一图像中对应于拍摄主体的图像区域。

比如，在确定出待合并物体图像后，电子设备可以将包含所有待合并物体图像和第二图像的最小矩形图像区域对应的图像确定为矩形检测框图像，该矩形检测框图像为第一图像中对应于拍摄主体的图像区域。

在一种实施方式中，例如第一图像中的物体图像包括物体图像D和E。其中，物体图像D对应的矩形框与第二图像的距离小于预设第六阈值，物体图像E对应的矩形框与第二图像的距离大于预设第六阈值，那么电子设备可以将物体图像D确定为待合并物体图像，而物体图像E则不会被确定为待合并物体图像。

例如，第二图像对应的矩形框的左上角坐标为(x3,y3)，其右下角坐标为(x6,y2)。待合并物体图像D对应的矩形框的左上角坐标为(x7,y7)，其右下角坐标为(x8,y8)，如图9所示。将包含第二图像和待合并物体图像D的最小矩形图像区域对应的矩形框的左上角作为记为(x_n3,y_n3)，其右下角坐标记为(x_n4,y_n4)。那么，x_n3为x3、x6、x7、x8中的最小值。y_n3为y3、y2、y7、y8中的最大值。x_n4为x3、x6、x7、x8中的最大值。y_n4为y3、y2、y7、y8中的最小值。

例如，如图10所示，矩形检测框图像对应的矩形框的左上角坐标为(x3,y7)，其右下角坐标为(x8,y8)。

209、电子设备获取矩形检测框图像的宽度和高度。

210、若矩形检测框图像的宽度和高度的比值大于或等于预设第一阈值，则电子设备将横屏拍摄模式确定为目标拍摄模式。

比如，209和210可以包括：

在确定出矩形检测框图像后，电子设备可以获取矩形检测框图像的宽度和高度，并计算该矩形检测框图像的宽度和高度的比值。若该矩形检测框图像的宽度和高度的比值大于或等于预设第一阈值，那么可以认为拍摄场景中的拍摄主体更适合于横向展开。此时，电子设备将横屏拍摄模式确定为目标拍摄模式。之后，可以进入流程218中。

在一种实施方式中，例如，矩形检测框图像对应的矩形框的左上角坐标为(x3,y7)，其右下角坐标为(x8,y8)。那么，矩形检测框图像对应的矩形框的宽度为x3与x8的差值的绝对值，即|x8-x3|，其对应的矩形框的高度为y7与y8的差值的绝对值，即|y7-y8|。那么，矩形检测框图像的宽度和高度的比值为|x8-x3|/|y7-y8|。

211、若矩形检测框图像的宽度和高度的比值小于或等于预设第二阈值，则电子设备将竖屏拍摄模式确定为目标拍摄模式，其中，预设第二阈值小于预设第一阈值。

比如，若矩形检测框图像的宽度和高度的比值小于或等于预设第二阈值，那么可以认为拍摄场景中的拍摄主体更适合于纵向展开。其中，预设第二阈值小于预设第一阈值。此时，电子设备将竖屏拍摄模式确定为目标拍摄模式。之后，可以进入流程218中。

212、若矩形检测框图像的宽度和高度的比值大于预设第二阈值且小于预设第一阈值，则电子设备获取该矩形检测框图像的面积以及第一图像的面积。

213、电子设备获取矩形检测框图像的面积与第一图像的面积的比值。

214、若矩形检测框图像的面积与第一图像的面积的比值大于或等于预设第三阈值，则电子设备将竖屏拍摄模式确定为目标拍摄模式。

比如，212、213、214可以包括：

若矩形检测框图像的宽度和高度的比值大于预设第二阈值并且小于预设第一阈值，则电子设备可以进一步获取该矩形检测框图像的面积以及第一图像的面积，并计算该矩形检测框图像的面积与第一图像的面积的比值。

若矩形检测框图像的面积与第一图像的面积的比值大于或等于预设第三阈值，则可以认为第一图像中的拍摄主体在整个第一图像中的面积占比较大，用户有较大可能想要拍摄特写镜头，因此电子设备可以将竖屏拍摄模式确定为目标拍摄模式。之后，可以进入流程218中。

若矩形检测框图像的面积与第一图像的面积的比值小于预设第三阈值，则进入流程215中。

215、若矩形检测框图像的面积与第一图像的面积的比值小于预设第三阈值，则电子设备从矩形检测框图像中确定出目标人像，该目标人像为拍摄主体对应的所有人像中面积最大的人像。

216、电子设备对目标人像进行人体关键点检测。

217、若在目标人像中无法检测到预设关键点，则电子设备将横屏拍摄模式确定为目标拍摄模式，其中，该预设关键点为对应于人体腰部以下的关键点。

比如，215、216、217可以包括：

电子设备检测到矩形检测框图像的面积与第一图像的面积的比值小于预设第三阈值，那么电子设备可以从矩形检测框图像中确定出目标人像，该目标人像即为拍摄主体对应的所有人像中面积最大的人像。即，目标人像为第一图像中面积最大的人像。

之后，电子设备可以对该目标人像进行人体关键点检测。需要说明的是，人体关键点检测(即pose estimation)，主要检测人体的一些关键点，如眼睛、鼻子、手肘、肩膀等，并将它们按照肢体顺序依次连接，通过关键点来描述人体骨骼信息。扩展开来，还可以描述人体的姿态、步态、行为等信息。人体骨骼关键点检测是计算机视觉的基础性算法之一，在计算机视觉的其他相关领域的研究中都起到了基础性的作用，如行为识别、智能构图等相关领域。

如果在目标人像中无法检测到预设关键点，那么电子设备可以将横屏拍摄模式确定为目标拍摄模式。其中，该预设关键点为对应于人体腰部以下的关键点。例如，预设关键点可以为髋关节、膝盖关节和脚踝关节。如果在目标人像中没有检测到髋关节、膝盖关节和脚踝关节，那么可以认为目标人像对应的人物只有腰部及以上，在这种情况下的人像更适合于横屏拍照，因此电子设备可以将横屏拍摄模式确定为目标拍摄模式。之后，可以进入流程218中。

在一种实施方式中，电子设备可以使用预设的人体关键点检测算法对目标人像进行人体关键点检测。其中，预设的人体关键点检测算法可以为自下而上的检测算法，即单次前向运算中可检测出图像中所有人物的关键点。

218、根据目标拍摄模式，电子设备生成提示信息，该提示信息用于提示该电子设备推荐以该目标拍摄模式进行图像拍摄。

比如，在确定出目标拍摄模式后，电子设备可以根据该目标拍摄模式生成一则提示信息，该提示信息可以用于提示用户该电子设备推荐以该目标拍摄模式进行图像拍摄。

例如，电子设备将横屏拍摄模式确定为目标拍摄模式，那么可以认为拍摄场景中的拍摄主体更适合于横向展开。此时，电子设备可以提示用户如下信息：该电子设备推荐以横屏拍摄模式拍摄图像。即，电子设备推荐用户将该电子设备调整成横屏状态并在该横屏状态下对该拍摄场景及其包含的拍摄主体进行图像拍摄。

又如，电子设备将竖屏拍摄模式确定为目标拍摄模式，那么可以认为拍摄场景中的拍摄主体更适合于纵向展开。此时，电子设备可以提示用户如下信息：该电子设备推荐以竖屏拍摄模式拍摄图像。即，电子设备推荐用户将该电子设备调整成竖屏状态并在该竖屏状态下对该拍摄场景及其包含的拍摄主体进行图像拍摄。

可以理解的是，本申请实施例中，电子设备可以在用户进行图像拍摄时，将当前的拍摄场景更适合横屏拍摄还是更适合竖屏拍摄的信息推荐给用户，从而方便用户拍摄出更加符合构图美学的图像。因此，本申请实施例可以提高电子设备进行图像拍摄的智能性。

此外，本申请实施例将目标检测和人体关键点检测结合在一起，从而实现将当前的拍摄场景更适合横屏拍摄还是更适合竖屏拍摄的信息推荐给用户，不仅可以提高电子设备进行图像拍摄的智能性，还能提高图像拍摄的灵活性。

并且，本申请实施例还可以根据各被拍摄物对应的图像之间的大小、距离等智能识别出拍摄主体。

在另一种实施方式中，本实施例中，在流程201获取到第一图像后，电子设备还可以检测第一图像中是否包含人像。

只有在检测到第一图像中包含人像的情况下，电子设备才会从第一图像中确定出矩形检测框图像，即只有在检测到第一图像中包含人像的情况下，电子设备才会执行202至208中确定矩形检测框图像的流程。若在第一图像中没有检测到人像，那么电子设备可以不向用户做横屏拍摄或竖屏拍摄的推荐。

请参阅图11，图11为本申请实施例提供的图像拍摄装置的结构示意图。图像拍摄装置300可以包括：获取模块301，第一确定模块302，第二确定模块303，提示模块304。

获取模块301，用于获取拍摄场景的第一图像。

第一确定模块302，用于从所述第一图像中确定出矩形检测框图像，所述矩形检测框图像为所述第一图像中对应于拍摄主体的矩形图像区域。

第二确定模块303，用于根据所述矩形检测框图像和/或所述第一图像，确定目标拍摄模式，所述目标拍摄模式为横屏拍摄模式和竖屏拍摄模式中的一种。

提示模块304，用于根据所述目标拍摄模式，生成提示信息，所述提示信息用于提示所述电子设备推荐以所述目标拍摄模式进行图像拍摄。

在一种实施方式中，所述第二确定模块303可以用于：

获取所述矩形检测框图像的宽度和高度；

若所述矩形检测框图像的宽度和高度的比值大于或等于预设第一阈值，则将横屏拍摄模式确定为目标拍摄模式。

在一种实施方式中，所述第二确定模块303可以用于：

若所述矩形检测框图像的宽度和高度的比值小于或等于预设第二阈值，则将竖屏拍摄模式确定为目标拍摄模式，其中，所述预设第二阈值小于所述预设第一阈值。

在一种实施方式中，所述第二确定模块303可以用于：

若所述矩形检测框图像的宽度和高度的比值大于所述预设第二阈值且小于所述预设第一阈值，则获取所述矩形检测框图像的面积以及所述第一图像的面积；

获取所述矩形检测框图像的面积与所述第一图像的面积的比值；

若所述矩形检测框图像的面积与所述第一图像的面积的比值大于或等于预设第三阈值，则将竖屏拍摄模式确定为目标拍摄模式。

在一种实施方式中，所述拍摄主体中包括人物，所述第二确定模块303可以用于：

若所述矩形检测框图像的面积与所述第一图像的面积的比值小于预设第三阈值，则从所述矩形检测框图像中确定出目标人像，所述目标人像为所述拍摄主体对应的所有人像中面积最大的人像；

对所述目标人像进行人体关键点检测；

若在所述目标人像中无法检测到预设关键点，则将横屏拍摄模式确定为目标拍摄模式，其中，所述预设关键点为对应于人体腰部以下的关键点。

在一种实施方式中，所述拍摄场景中的被拍摄物包括人物；所述第一确定模块302可以用于：

获取所述第一图像中各人像的面积；

将所述第一图像中面积最大的人像确定为目标人像；

获取各个非目标人像的面积与所述目标人像的面积之比，并将所述面积之比大于或等于预设第四阈值的人像确定为待合并人像，以及将所述面积之比小于所述预设第四阈值的人像确定为待检测人像，其中，所述非目标人像为所述第一图像中除所述目标人像之外的人像；

获取各个待检测人像与所述目标人像的距离，并将距离小于预设第五阈值的待检测人像确定为待合并人像；

将包含目标人像和所有所述待合并人像的最小矩形图像区域对应的图像确定为矩形检测框图像。

在一种实施方式中，所述拍摄场景中的被拍摄物还包括除人物之外的物体；所述第一确定模块302可以用于：

将包含目标人像和所有所述待合并人像的最小矩形图像区域对应的图像确定为第二图像；

将所述第一图像中除人物之外的物体的图像确定为物体图像；

获取各所述物体图像与所述第二图像的距离，并将距离小于预设第六阈值的物体图像确定为待合并物体图像；

将包含所有所述待合并物体图像和所述第二图像的最小矩形图像区域对应的图像确定为矩形检测框图像。

在一种实施方式中，所述第一确定模块302可以用于：

通过目标检测的方式，确定拍摄场景中包含的被拍摄物，所述被拍摄物包含人物和/或物体，并确定所述被拍摄物包含的各人物和/或各物体在所述第一图像中的坐标信息；

根据各人物和/或各物体在所述第一图像中的坐标信息，获取所述第一图像中各人像的面积，以及获取各个待检测人像与所述目标人像的距离，以及获取各所述物体图像与所述第二图像的距离。

在一种实施方式中，所述第一确定模块302可以用于：

若检测到所述第一图像中包含人像，则从所述第一图像中确定出矩形检测框图像。

本申请实施例提供一种计算机可读的存储介质，其上存储有计算机程序，当所述计算机程序在计算机上执行时，使得所述计算机执行如本实施例提供的图像拍摄方法中的流程。

本申请实施例还提供一种电子设备，包括存储器，处理器以及摄像模组，所述处理器通过调用所述存储器中存储的计算机程序，用于执行本实施例提供的图像拍摄方法中的流程。

例如，上述电子设备可以是诸如平板电脑或者智能手机等移动终端。请参阅图12，图12为本申请实施例提供的电子设备的结构示意图。

该电子设备400可以包括摄像模组401、存储器402、处理器403等部件。本领域技术人员可以理解，图12中示出的电子设备结构并不构成对电子设备的限定，可以包括比图示更多或更少的部件，或者组合某些部件，或者不同的部件布置。

摄像模组401可以用于实现图像的拍摄等。摄像模组401可以包括诸如镜头、图像传感器、图像处理器等部件。

存储器402可用于存储应用程序和数据。存储器402存储的应用程序中包含有可执行代码。应用程序可以组成各种功能模块。处理器403通过运行存储在存储器402的应用程序，从而执行各种功能应用以及数据处理。

处理器403是电子设备的控制中心，利用各种接口和线路连接整个电子设备的各个部分，通过运行或执行存储在存储器402内的应用程序，以及调用存储在存储器402内的数据，执行电子设备的各种功能和处理数据，从而对电子设备进行整体监控。

在本实施例中，电子设备中的处理器403会按照如下的指令，将一个或一个以上的应用程序的进程对应的可执行代码加载到存储器402中，并由处理器403来运行存储在存储器402中的应用程序，从而执行：

获取拍摄场景的第一图像；

从所述第一图像中确定出矩形检测框图像，所述矩形检测框图像为所述第一图像中对应于拍摄主体的矩形图像区域；

根据所述矩形检测框图像和/或所述第一图像，确定目标拍摄模式，所述目标拍摄模式为横屏拍摄模式和竖屏拍摄模式中的一种；

根据所述目标拍摄模式，生成提示信息，所述提示信息用于提示所述电子设备推荐以所述目标拍摄模式进行图像拍摄。

请参阅图13，电子设备400可以包括摄像模组401、存储器402、处理器403、输入单元404、输出单元405、扬声器406等部件。

摄像模组401可以用于实现图像的拍摄等。摄像模组401可以包括诸如镜头、图像传感器、图像处理器等部件。

存储器402可用于存储应用程序和数据。存储器402存储的应用程序中包含有可执行代码。应用程序可以组成各种功能模块。处理器403通过运行存储在存储器402的应用程序，从而执行各种功能应用以及数据处理。

处理器403是电子设备的控制中心，利用各种接口和线路连接整个电子设备的各个部分，通过运行或执行存储在存储器402内的应用程序，以及调用存储在存储器402内的数据，执行电子设备的各种功能和处理数据，从而对电子设备进行整体监控。

输入单元404可用于接收输入的数字、字符信息或用户特征信息(比如指纹)，以及产生与用户设置以及功能控制有关的键盘、鼠标、操作杆、光学或者轨迹球信号输入。

输出单元405可用于显示由用户输入的信息或提供给用户的信息以及电子设备的各种图形用户接口，这些图形用户接口可以由图形、文本、图标、视频和其任意组合来构成。输出单元可包括显示面板。

扬声器406可以用于播放声音信号。

此外，电子设备还可以包括诸如电池、麦克风等部件。电池用于为电子设备的各个模块供应电力，麦克风可以用于拾取周围环境中的声音信号。

在本实施例中，电子设备中的处理器403会按照如下的指令，将一个或一个以上的应用程序的进程对应的可执行代码加载到存储器402中，并由处理器403来运行存储在存储器402中的应用程序，从而执行：

获取拍摄场景的第一图像；

从所述第一图像中确定出矩形检测框图像，所述矩形检测框图像为所述第一图像中对应于拍摄主体的矩形图像区域；

根据所述矩形检测框图像和/或所述第一图像，确定目标拍摄模式，所述目标拍摄模式为横屏拍摄模式和竖屏拍摄模式中的一种；

根据所述目标拍摄模式，生成提示信息，所述提示信息用于提示所述电子设备推荐以所述目标拍摄模式进行图像拍摄。

在一种实施方式中，处理器403执行根据所述矩形检测框图像确定目标拍摄模式时，可以执行：获取所述矩形检测框图像的宽度和高度；若所述矩形检测框图像的宽度和高度的比值大于或等于预设第一阈值，则将横屏拍摄模式确定为目标拍摄模式。

在一种实施方式中，处理器403还可以执行：若所述矩形检测框图像的宽度和高度的比值小于或等于预设第二阈值，则将竖屏拍摄模式确定为目标拍摄模式，其中，所述预设第二阈值小于所述预设第一阈值。

在一种实施方式中，处理器403还可以执行：若所述矩形检测框图像的宽度和高度的比值大于所述预设第二阈值且小于所述预设第一阈值，则获取所述矩形检测框图像的面积以及所述第一图像的面积；获取所述矩形检测框图像的面积与所述第一图像的面积的比值；若所述矩形检测框图像的面积与所述第一图像的面积的比值大于或等于预设第三阈值，则将竖屏拍摄模式确定为目标拍摄模式。

在一种实施方式中，所述拍摄主体中包括人物，处理器403还可以执行：若所述矩形检测框图像的面积与所述第一图像的面积的比值小于预设第三阈值，则从所述矩形检测框图像中确定出目标人像，所述目标人像为所述拍摄主体对应的所有人像中面积最大的人像；对所述目标人像进行人体关键点检测；若在所述目标人像中无法检测到预设关键点，则将横屏拍摄模式确定为目标拍摄模式，其中，所述预设关键点为对应于人体腰部以下的关键点。

在一种实施方式中，所述拍摄场景中的被拍摄物包括人物；处理器403执行所述从所述第一图像中确定出矩形检测框图像时，可以执行：获取所述第一图像中各人像的面积；将所述第一图像中面积最大的人像确定为目标人像；获取各个非目标人像的面积与所述目标人像的面积之比，并将所述面积之比大于或等于预设第四阈值的人像确定为待合并人像，以及将所述面积之比小于所述预设第四阈值的人像确定为待检测人像，其中，所述非目标人像为所述第一图像中除所述目标人像之外的人像；获取各个待检测人像与所述目标人像的距离，并将距离小于预设第五阈值的待检测人像确定为待合并人像；将包含目标人像和所有所述待合并人像的最小矩形图像区域对应的图像确定为矩形检测框图像。

在一种实施方式中，所述拍摄场景中的被拍摄物还包括除人物之外的物体；处理器403执行所述将包含目标人像和所有所述待合并人像的最小矩形图像区域对应的图像确定为矩形检测框图像时，可以执行：将包含目标人像和所有所述待合并人像的最小矩形图像区域对应的图像确定为第二图像；将所述第一图像中除人物之外的物体的图像确定为物体图像；获取各所述物体图像与所述第二图像的距离，并将距离小于预设第六阈值的物体图像确定为待合并物体图像；将包含所有所述待合并物体图像和所述第二图像的最小矩形图像区域对应的图像确定为矩形检测框图像。

在一种实施方式中，处理器403还可以执行：通过目标检测的方式，确定拍摄场景中包含的被拍摄物，所述被拍摄物包含人物和/或物体，并确定所述被拍摄物包含的各人物和/或各物体在所述第一图像中的坐标信息；根据各人物和/或各物体在所述第一图像中的坐标信息，获取所述第一图像中各人像的面积，以及获取各个待检测人像与所述目标人像的距离，以及获取各所述物体图像与所述第二图像的距离。

在一种实施方式中，处理器403执行所述从所述第一图像中确定出矩形检测框图像时，可以执行：若检测到所述第一图像中包含人像，则从所述第一图像中确定出矩形检测框图像。

在上述实施例中，对各个实施例的描述都各有侧重，某个实施例中没有详述的部分，可以参见上文针对图像拍摄方法的详细描述，此处不再赘述。

本申请实施例提供的所述图像拍摄装置与上文实施例中的图像拍摄方法属于同一构思，在所述图像拍摄装置上可以运行所述图像拍摄方法实施例中提供的任一方法，其具体实现过程详见所述图像拍摄方法实施例，此处不再赘述。

需要说明的是，对本申请实施例所述图像拍摄方法而言，本领域普通技术人员可以理解实现本申请实施例所述图像拍摄方法的全部或部分流程，是可以通过计算机程序来控制相关的硬件来完成，所述计算机程序可存储于一计算机可读取存储介质中，如存储在存储器中，并被至少一个处理器执行，在执行过程中可包括如所述图像拍摄方法的实施例的流程。其中，所述的存储介质可为磁碟、光盘、只读存储器(ROM，Read Only Memory)、随机存取记忆体(RAM，Random Access Memory)等。

对本申请实施例的所述图像拍摄装置而言，其各功能模块可以集成在一个处理芯片中，也可以是各个模块单独物理存在，也可以两个或两个以上模块集成在一个模块中。上述集成的模块既可以采用硬件的形式实现，也可以采用软件功能模块的形式实现。所述集成的模块如果以软件功能模块的形式实现并作为独立的产品销售或使用时，也可以存储在一个计算机可读取存储介质中，所述存储介质譬如为只读存储器，磁盘或光盘等。

以上对本申请实施例所提供的一种图像拍摄方法、装置、存储介质以及电子设备进行了详细介绍，本文中应用了具体个例对本申请的原理及实施方式进行了阐述，以上实施例的说明只是用于帮助理解本申请的方法及其核心思想；同时，对于本领域的技术人员，依据本申请的思想，在具体实施方式及应用范围上均会有改变之处，综上所述，本说明书内容不应理解为对本申请的限制。

Claims (7)

1.一种图像拍摄方法，应用于电子设备，其特征在于，包括：

获取拍摄场景的第一图像；

从所述第一图像中确定出矩形检测框图像，所述矩形检测框图像为所述第一图像中对应于拍摄主体的矩形图像区域，所述拍摄主体中包括人物；

获取所述矩形检测框图像的宽度和高度；

若所述矩形检测框图像的宽度和高度的比值大于或等于预设第一阈值，则将横屏拍摄模式确定为目标拍摄模式，所述目标拍摄模式为横屏拍摄模式和竖屏拍摄模式中的一种；

若所述矩形检测框图像的宽度和高度的比值小于或等于预设第二阈值，则将竖屏拍摄模式确定为目标拍摄模式，其中，所述预设第二阈值小于所述预设第一阈值；

若所述矩形检测框图像的宽度和高度的比值大于所述预设第二阈值且小于所述预设第一阈值，则获取所述矩形检测框图像的面积以及所述第一图像的面积；获取所述矩形检测框图像的面积与所述第一图像的面积的比值；

若所述矩形检测框图像的面积与所述第一图像的面积的比值大于或等于预设第三阈值，则将竖屏拍摄模式确定为目标拍摄模式；

若所述矩形检测框图像的面积与所述第一图像的面积的比值小于预设第三阈值，则从所述矩形检测框图像中确定出目标人像，所述目标人像为所述拍摄主体对应的所有人像中面积最大的人像；对所述目标人像进行人体关键点检测；若在所述目标人像中无法检测到预设关键点，则将横屏拍摄模式确定为目标拍摄模式，其中，所述预设关键点为对应于人体腰部以下的关键点；

根据所述目标拍摄模式，生成提示信息，所述提示信息用于提示所述电子设备推荐以所述目标拍摄模式进行图像拍摄。

2.根据权利要求1所述的图像拍摄方法，其特征在于，所述拍摄场景中的被拍摄物包括人物；所述从所述第一图像中确定出矩形检测框图像，包括：

获取所述第一图像中各人像的面积；

将所述第一图像中面积最大的人像确定为目标人像；

获取各个非目标人像的面积与所述目标人像的面积之比，并将所述面积之比大于或等于预设第四阈值的人像确定为待合并人像，以及将所述面积之比小于所述预设第四阈值的人像确定为待检测人像，其中，所述非目标人像为所述第一图像中除所述目标人像之外的人像；

获取各个待检测人像与所述目标人像的距离，并将距离小于预设第五阈值的待检测人像确定为待合并人像；

将包含目标人像和所有所述待合并人像的最小矩形图像区域对应的图像确定为矩形检测框图像。

3.根据权利要求2所述的图像拍摄方法，其特征在于，所述拍摄场景中的被拍摄物还包括除人物之外的物体；所述将包含目标人像和所有所述待合并人像的最小矩形图像区域对应的图像确定为矩形检测框图像，包括：

将包含目标人像和所有所述待合并人像的最小矩形图像区域对应的图像确定为第二图像；

将所述第一图像中除人物之外的物体的图像确定为物体图像；

获取各所述物体图像与所述第二图像的距离，并将距离小于预设第六阈值的物体图像确定为待合并物体图像；

将包含所有所述待合并物体图像和所述第二图像的最小矩形图像区域对应的图像确定为矩形检测框图像。

4.根据权利要求3所述的图像拍摄方法，其特征在于，所述方法还包括：

通过目标检测的方式，确定拍摄场景中包含的被拍摄物，所述被拍摄物包含人物和/或物体，并确定所述被拍摄物包含的各人物和/或各物体在所述第一图像中的坐标信息；

根据各人物和/或各物体在所述第一图像中的坐标信息，获取所述第一图像中各人像的面积，以及获取各个待检测人像与所述目标人像的距离，以及获取各所述物体图像与所述第二图像的距离。

5.一种图像拍摄装置，应用于电子设备，其特征在于，包括：

获取模块，用于获取拍摄场景的第一图像；

第一确定模块，用于从所述第一图像中确定出矩形检测框图像，所述矩形检测框图像为所述第一图像中对应于拍摄主体的矩形图像区域，所述拍摄主体中包括人物；

第二确定模块，用于获取所述矩形检测框图像的宽度和高度；若所述矩形检测框图像的宽度和高度的比值大于或等于预设第一阈值，则将横屏拍摄模式确定为目标拍摄模式，所述目标拍摄模式为横屏拍摄模式和竖屏拍摄模式中的一种；若所述矩形检测框图像的宽度和高度的比值小于或等于预设第二阈值，则将竖屏拍摄模式确定为目标拍摄模式，其中，所述预设第二阈值小于所述预设第一阈值；若所述矩形检测框图像的宽度和高度的比值大于所述预设第二阈值且小于所述预设第一阈值，则获取所述矩形检测框图像的面积以及所述第一图像的面积；获取所述矩形检测框图像的面积与所述第一图像的面积的比值；若所述矩形检测框图像的面积与所述第一图像的面积的比值大于或等于预设第三阈值，则将竖屏拍摄模式确定为目标拍摄模式；若所述矩形检测框图像的面积与所述第一图像的面积的比值小于预设第三阈值，则从所述矩形检测框图像中确定出目标人像，所述目标人像为所述拍摄主体对应的所有人像中面积最大的人像；对所述目标人像进行人体关键点检测；若在所述目标人像中无法检测到预设关键点，则将横屏拍摄模式确定为目标拍摄模式，其中，所述预设关键点为对应于人体腰部以下的关键点；

提示模块，用于根据所述目标拍摄模式，生成提示信息，所述提示信息用于提示所述电子设备推荐以所述目标拍摄模式进行图像拍摄。

6.一种计算机可读的存储介质，其上存储有计算机程序，其特征在于，当所述计算机程序在计算机上执行时，使得所述计算机执行如权利要求1至4中任一项所述的方法。

7.一种电子设备，包括存储器，处理器以及摄像模组，其特征在于，所述处理器通过调用所述存储器中存储的计算机程序，用于执行如权利要求1至4中任一项所述的方法。

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