CN111757014B - 网络摄像头的焦距调节方法、装置、设备和存储介质 - Google Patents

Abstract

本申请涉及一种网络摄像头的焦距调节方法、装置、计算机设备和存储介质。所述方法包括：获取网络摄像头拍摄的第一测试图像；选取所述第一测试图像中清晰度线集合的第一线值；当所述第一线值小于第一线值阈值时，将所述网络摄像头调整到目标高度；对调整至所述目标高度的网络摄像头逐步调节焦距；所述网络摄像头在逐步调节焦距的过程中拍摄第二测试图像；在逐步调节焦距的过程中，当实时拍摄的第二测试图像中清晰度线集合的第二线值大于第二线值阈值时，停止对所述网络摄像头调节焦距。采用本方法能够减少调节网络摄像头的焦距的工作量。

Description

网络摄像头的焦距调节方法、装置、设备和存储介质

技术领域

本申请涉及计算机技术领域，特别是涉及一种网络摄像头调焦方法、装置、计算机设备和存储介质。

背景技术

随着计算机技术的发展，网络摄像头大量应用于视频监控、智能家居等领域。在使用网络摄像头时，为保证网络摄像头拍摄的视频的清晰度，需要对其进行精确的调焦。

传统技术中，采用人工调焦的方式调节网络摄像头的焦距，焦距调节速度慢、工作量大。

发明内容

基于此，有必要针对上述技术问题，提供一种能够降低焦距调节的工作量的网络摄像头焦距调节方法、装置、计算机设备和存储介质。

一种网络摄像头的焦距调节方法，所述方法包括：

获取网络摄像头拍摄的第一测试图像；

选取所述第一测试图像中清晰度线集合的第一线值；

当所述第一线值小于第一线值阈值时，将所述网络摄像头调整到目标高度；

对调整至所述目标高度的网络摄像头逐步调节焦距；所述网络摄像头在逐步调节焦距的过程中拍摄第二测试图像；

在逐步调节焦距的过程中，当实时拍摄的第二测试图像中清晰度线集合的第二线值大于第二线值阈值时，停止对所述网络摄像头调节焦距。

在一个实施例中，所述选取所述第一测试图像中清晰度线集合的第一线值之前，所述方法还包括：

识别所述第一测试图像中的标定物；

在所述第一测试图像中，基于所述标定物所在的位置确定目标区域；

所述选取所述第一测试图像中清晰度线集合的第一线值包括：

在所述第一测试图像中，选取所述目标区域内清晰度线集合的第一线值；所述目标区域内的清晰度线集合对应至少两个候选线值，所述第一线值为所述候选线值中满足清晰度条件的值。

在一个实施例中，所述在所述第一测试图像中，基于所述标定物所在的位置确定目标区域包括：

确定包含所述标定物的图形框；

基于所述图形框的角点坐标计算所述标定物的位置坐标；

根据所述位置坐标的指定方位确定目标区域。

在一个实施例中，所述标定物具有设定的目标颜色；所述识别所述第一测试图像中的标定物包括：

从所述第一测试图像中提取颜色分量在指定色域范围内的像素，得到由所提取的像素所形成的目标测试图像；所述指定色域范围是基于所述目标颜色确定的；

对所述目标测试图像进行二值化处理，得到二值化图像；

对所述二值化图像进行开运算；

对进行开运算后的所述二值化图像中的像素块进行面积检测；

在所述二值化图像中的像素块中，将满足面积条件的像素块确定为标定物。

在一个实施例中，所述选取所述第一测试图像中清晰度线集合的第一线值包括：

确定所述第一测试图像中的目标区域；

在所述目标区域中提取包含所述清晰度线集合的图像块；

将所述图像块切分为预设个数的子区域；

分别计算各所述子区域对应的第一清晰度；

基于所述第一清晰度和所述第一清晰度对应的清晰度参考值之间的关系，从所述候选线值中选取所述第一线值。

在一个实施例中，所述在所述目标区域中提取包含所述清晰度线集合的图像块包括：

在所述目标区域中检测各图形轮廓的面积，获取面积最大的目标图形轮廓；

调节所述目标区域中的预选框的尺寸，以使所述预选框的尺寸最小、且所述目标图形轮廓包含于所述预选框内；

将所述预选框内的图像确定为所述图像块。

在一个实施例中，所述第二测试图像包括粗调节测试图和细调节测试图；所述对调整至所述目标高度的网络摄像头逐步调节焦距包括：

按照第一预设步长逐步调节所述网络摄像头的焦距；所述网络摄像头在按照所述第一预设步长逐步调节的过程中拍摄图像，得到粗调节测试图；

当所述粗调节测试图的第二清晰度大于清晰度阈值时，按照第二预设步长逐步调节所述网络摄像头的焦距；所述网络摄像头在按照所述第二预设步长逐步调节的过程中拍摄图像，得到细调节测试图；所述第二预设步长小于所述第一预设步长；

所述当实时拍摄的第二测试图像中清晰度线集合的第二线值大于第二线值阈值时，停止对所述网络摄像头调节焦距包括：

当实时拍摄的细调节测试图中清晰度线集合的第二线值大于第二线值阈值时，停止对所述网络摄像头调节焦距；所述第二线值为所述候选线值中满足清晰度条件的值。

一种网络摄像头的焦距调节装置，所述装置包括：

获取模块，用于获取网络摄像头拍摄的第一测试图像；

选取模块，用于选取所述第一测试图像中清晰度线集合的第一线值；

调整模块，当所述第一线值小于第一线值阈值时，用于将所述网络摄像头调整到目标高度；

调节模块，用于对调整至所述目标高度的网络摄像头逐步调节焦距；所述网络摄像头在逐步调节焦距的过程中拍摄第二测试图像；

停止调节模块，用于在逐步调节焦距的过程中，当实时拍摄的第二测试图像中清晰度线集合的第二线值大于第二线值阈值时，停止对所述网络摄像头调节焦距。

在一个实施例中，所述装置还包括：

识别模块，用于识别所述第一测试图像中的标定物；

确定模块，用于在所述第一测试图像中，基于所述标定物所在的位置确定目标区域；

所述选取模块，还用于：在所述第一测试图像中，选取所述目标区域内清晰度线集合的第一线值；所述目标区域内的清晰度线集合对应至少两个候选线值，所述第一线值为所述候选线值中满足清晰度条件的值。

在一个实施例中，所述确定模块，还用于：

确定包含所述标定物的图形框；

基于所述图形框的角点坐标计算所述标定物的位置坐标；

根据所述位置坐标的指定方位确定目标区域。

在一个实施例中，所述标定物具有设定的目标颜色；所述识别模块，还用于：

从所述第一测试图像中提取颜色分量在指定色域范围内的像素，得到由所提取的像素所形成的目标测试图像；所述指定色域范围是基于所述目标颜色确定的；

对所述目标测试图像进行二值化处理，得到二值化图像；

对所述二值化图像进行开运算；

对进行开运算后的所述二值化图像中的像素块进行面积检测；

在所述二值化图像中的像素块中，将满足面积条件的像素块确定为标定物。

在一个实施例中，所述选取模块，还用于：

确定所述第一测试图像中的目标区域；

在所述目标区域中提取包含所述清晰度线集合的图像块；

将所述图像块切分为预设个数的子区域；

分别计算各所述子区域对应的第一清晰度；

基于所述第一清晰度和所述第一清晰度对应的清晰度参考值之间的关系，从所述候选线值中选取所述第一线值。

在一个实施例中，所述选取模块，还用于：

在所述目标区域中检测各图形轮廓的面积，获取面积最大的目标图形轮廓；

调节所述目标区域中的预选框的尺寸，以使所述预选框的尺寸最小、且所述目标图形轮廓包含于所述预选框内；

将所述预选框内的图像确定为所述图像块。

在一个实施例中，所述第二测试图像包括粗调节测试图和细调节测试图；所述调节模块，还用于：

按照第一预设步长逐步调节所述网络摄像头的焦距；所述网络摄像头在按照所述第一预设步长逐步调节的过程中拍摄图像，得到粗调节测试图；

当所述粗调节测试图的第二清晰度大于清晰度阈值时，按照第二预设步长逐步调节所述网络摄像头的焦距；所述网络摄像头在按照所述第二预设步长逐步调节的过程中拍摄图像，得到细调节测试图；所述第二预设步长小于所述第一预设步长；

所述停止调节模块，还用于：

当实时拍摄的细调节测试图中清晰度线集合的第二线值大于第二线值阈值时，停止对所述网络摄像头调节焦距；所述第二线值为所述候选线值中满足清晰度条件的值。

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所述网络摄像头的焦距调节方法的步骤。

一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，其特征在于，所述计算机程序被处理器执行时实现所述网络摄像头的焦距调节方法的步骤。

上述实施例中，计算机设备根据网络摄像头拍摄的第一测试图像中的清晰度线集合的第一线值判断网络摄像头拍摄的第一测试图像的清晰度是否能够达到要求，在分辨率不能达到要求时，先将网络摄像头调整到目标高度，然后调节网络摄像头的焦距，直到调节后的网络摄像头拍摄的第二测试图像中清晰度线集合的第二线值大于第二线值阈值。计算机设备根据获取的测试图像自动判断网络摄像头是否需要调节焦距，在网络摄像头需要调节焦距时，自动对其焦距进行调节，相比于人工调节焦距，降低了工作量。

附图说明

图1为一个实施例中网络摄像头的焦距调节方法的应用环境图；

图2为一个实施例中网络摄像头的焦距调节方法的流程示意图；

图3为一个实施例中测试图卡示意图；

图4为另一个实施例中切分为多个子区域的清晰度线集合示意图；

图5为一个实施例中计算机设备选取第一线值的流程示意图；

图6为一个实施例中网络摄像头的焦距调节方法的流程示意图；

图7为一个实施例中网络摄像头的焦距调节装置的结构框图；

图8为另一个实施例中网络摄像头的焦距调节装置的结构框图；

图9为一个实施例中计算机设备的内部结构图；

图10为另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。

本申请提供的网络摄像头的焦距调节方法，可以应用于如图1所示的应用环境中。其中，计算机设备104通过网络与网络摄像头102进行通信，获取网络摄像头拍摄的第一测试图像，并选取第一测试图像中清晰度线集合的第一线值。当第一线值小于第一线值阈值时，先将网络摄像头调整到目标高度，然后对网络摄像头的焦距进行调节。其中，计算机设备104可以是服务器，也可以是终端，终端可以但不限于是各种个人计算机、笔记本电脑、智能手机、平板电脑和便携式可穿戴设备，服务器可以用独立的服务器或者是多个服务器组成的服务器集群来实现。

在一个实施例中，如图2所示，提供了一种网络摄像头的焦距调节方法，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：

S202，获取网络摄像头拍摄的第一测试图像。

其中，网络摄像头是在传统摄像机的基础上增加了数字化压缩控制器和基于WEB的操作系统的摄像机。计算机设备可以根据网络摄像头的IP地址，对网络摄像头进行访问，以调节网络摄像头的焦距。

其中，第一测试图像是网络摄像头在调节焦距之前拍摄的测试图卡的图像。如图3所示，测试图卡是一种卡片，卡片中包括清晰度线集合等能够检测网络摄像头拍摄的图像的清晰度的图形。其中，清晰度线集合由多个横向线条或者纵向线条组成，沿着线条延伸方向，线条的密集程度不同。清晰度线集合中的线条根据密集程度的不同对应不同的线值。网络摄像头拍摄的第一测试图像中能够清晰分辨的清晰度线集合中的线条数越多，表示第一测试图像的分辨率越高。

S204，选取第一测试图像中清晰度线集合的第一线值。

其中，第一线值是从第一测试图像的清晰度线集合的各个部分对应的候选线值中选取的线值。清晰度线集合中的清晰度线的不同部分对应不同的线值。例如，如图3所示的清晰度线集合中，按照清晰度线集合中线条的延伸方向，清晰度线集合中线条的各个部分分别对应9、8、7、6等候选线值。计算机设备从清晰度线集合中线条的各个部分分别对应的候选线值中选取第一线值。

S206，当第一线值小于第一线值阈值时，将所述网络摄像头调整到目标高度。

其中，第一线值阈值是预设的线值阈值，当第一线值小于第一线值阈值时，计算机设备认为网络摄像头拍摄的第一测试图像的清晰度不能达到要求，需要调节焦距。

其中，目标高度是计算机设备设置的对网络摄像头的焦距开始进行调节时对应的网络摄像头的初始高度。目标高度可以高于网络摄像头处于零离焦状态时的高度，也可以低于网络摄像头处于零离焦状态时的高度。如果计算机设备设置的目标高度高于网络摄像头处于零离焦状态时的高度，则计算机设备从目标高度向更低的方向调节网络摄像头的焦距。如果计算机设备设置的目标高度低于网络摄像头处于零离焦状态时的高度，则计算机设备从目标高度向更高的方向调节网络摄像头的焦距。

S208，对调整至目标高度的网络摄像头逐步调节焦距；网络摄像头在逐步调节焦距的过程中拍摄第二测试图像。

计算机设备在逐步调节网络摄像头的焦距时，每次调节的步长可以相同也可以不同，可以随着调节次数的增多逐渐减小调节的步长。也可以根据每次调节焦距后的网络摄像头拍摄的第二测试图像的清晰度对调节的步长进行改变，使调节的步长随着第二测试图像的清晰度的增大而减小，以更精细的对焦距进行调节。

每次调节网络摄像头的焦距后，计算机设备控制网络摄像头拍摄第二测试图像。

S210，计算机设备在逐步调节焦距的过程中，当实时拍摄的第二测试图像中清晰度线集合的第二线值大于第二线值阈值时，停止对网络摄像头调焦。

其中，第二线值是从第二测试图像的清晰度线集合的各个部分对应的候选线值中选取的线值。当网络摄像头拍摄的第二测试图像中清晰度线集合的第二线值大于第二线值阈值时，说明第二测试图像的分辨率能够满足要求，停止对网络摄像头进行调焦。

计算机设备可以根据需求设置第二线值阈值，当在对网络摄像头拍摄的图像的清晰度要求不高的应用场景中时，可以设置一个较低的第二线值阈值，以快速的完成调焦的过程；当在对网络摄像头拍摄的图像的清晰度要求较高的应用场景中时，可以设置一个较高的第二线值阈值，以获取更加清晰的拍摄图像。

上述实施例中，计算机设备根据网络摄像头拍摄的第一测试图像中的清晰度线集合的第一线值判断网络摄像头拍摄的第一测试图像的清晰度是否能够达到要求，在分辨率不能达到要求时，先将网络摄像头调整到目标高度，然后调节网络摄像头的焦距，直到调节后的网络摄像头拍摄的第二测试图像中清晰度线集合的第二线值大于第二线值阈值。计算机设备根据获取的测试图像自动判断网络摄像头是否需要调节焦距，在网络摄像头需要调节焦距时，自动对其焦距进行调节，相比于人工调节焦距，降低了工作量。

在一个实施例中，计算机设备选取第一测试图像中清晰度线集合的第一线值之前，还包括：识别第一测试图像中的标定物；在第一测试图像中，基于标定物所在的位置确定目标区域；选取第一测试图像中清晰度线集合的第一线值包括：在第一测试图像中，选取目标区域内的清晰度线集合的第一线值；目标区域内的清晰度线集合对应至少两个候选线值，第一线值为候选线值中满足清晰度条件的值。

其中，标定物是对清晰度线集合所在的目标区域的位置进行标定的标识。标定物可以是计算机设备可以识别的特定的形状的标识，或者可以是计算机设备可以识别的特定的颜色的标识，或者可以是计算机设备可以识别的字母、数字等。

由于，标定物的位置和清晰度线集合所在的目标区域具有确定的位置关系，通过标定物的位置坐标可以确定目标区域。

其中，目标区域是计算机设备从测试图像中选取的特定区域。计算机设备确定目标区域后，根据目标区域中的清晰度线集合的清晰度判断网络摄像头是否需要调节焦距。当目标区域中的清晰度线集合的清晰度达到要求时，则不需要对网络摄像头的焦距进行调节。目标区域可以是全部测试图像，也可以是测试图像中的一部分区域。计算机设备选取的目标区域中要至少包含一组完整的清晰度线集合。计算机设备可以根据需要以任何方式设置目标区域，可以设置一个目标区域，也可以设置多个目标区域。当设置多个目标区域时，多个目标区域可以均匀分布在测试图像中，也可以集中分布在测试图像中的某个区域中。优选地，计算机设备选取测试图像的四个角点区域和中心点区域为目标区域。

其中，候选线值是清晰度线集合中的清晰度线的不同部分对应的线值。

其中，清晰度条件可以是清晰度线集合中与候选线值对应的区域的清晰度大于预设的阈值，并且在所有对应区域的清晰度大于预设的阈值的候选线值中最大的候选线值。例如，如图4所示，计算机设备将清晰度线集合分为6个区域，设每个区域对应一个候选线值，区域1对应的候选线值为8，区域2对应的候选线值为9，依次类推，那么如果候选线值中的10、9、8分别对应的区域3、区域2和区域1的清晰度大于预设的阈值，那么10即为满足清晰度条件的值，选取10为第一线值。

清晰度条件也可以是清晰度线集合中与候选线值对应的区域的清晰度大于预设的阈值，并且候选线值对应的区域的清晰度在所有大于预设的阈值的清晰度中最小的候选线值。例如，如图4所示，如果候选线值中的10、9、8分别对应的区域3、区域2和区域1的清晰度大于预设的阈值，并且如果10对应的区域3的清晰度最小，那么选取10为第一线值。

在一个实施例中，在第一测试图像中，基于标定物所在的位置确定目标区域包括：确定包含标定物的图形框；基于图形框的角点坐标计算标定物的位置坐标；根据位置坐标的指定方位确定目标区域。

其中，图像框是指能够将计算机设备识别出的标定物包含在内的图形框。该图形框可以是多边形、矩形、三角形等各种形状，可以与标定物具有外切、外接等几何关系，或者图形框的中心或者重心与标定物的中心或者重心重合。例如，确定圆形标定物的外接矩形框为该标定物的图形框。

在一个实施例中，计算机设备首先确定图形框的角点坐标和标定物的位置坐标间的映射关系，然后根据该映射关系确定标定物的位置坐标。例如，计算机设备通过函数对角点坐标进行计算，将角点坐标映射为标定物的位置坐标。例如，计算机设备通过对图形框的角点坐标进行计算，获得图形框的中心或者重心的坐标，将图形框中心或者重心的坐标确定为标定物的位置坐标。

在一个实施例中，计算机设备预先设定了标定物的位置坐标和目标区域的位置关系，例如，目标区域在标定物的指定方向的指定区域范围内。

在一个实施例中，标定物具有设定的目标颜色；识别第一测试图像中的标定物包括：从第一测试图像中提取颜色分量在指定色域范围内的像素，得到由所提取的像素所形成的目标测试图像；指定色域范围是基于目标颜色确定的；对目标测试图像进行二值化处理，得到二值化图像；对二值化图像进行开运算；对进行开运算后的二值化图像中的像素块进行面积检测；在二值化图像中的像素块中，将满足面积条件的像素块确定为标定物。

其中，颜色分量是颜色空间中表示颜色的参数，颜色空间用颜色分量的线性组合表示颜色。颜色空间可以是RGB颜色空间，用R(红色)、G(绿色)、B(蓝色)三个颜色分量表示颜色，也可以是HSV颜色空间，用H(色调)、S(饱和度)、V(明度)三个颜色分量表示颜色。

其中，色域范围是颜色分量的取值范围，通过确定颜色分量的取值范围确定了颜色分量所能组成的颜色。例如，以HSV颜色空间表示颜色，计算机设备设置绿色在HSV颜色空间的色域范围为H＝72～120，V＝1～100，S＝1～100，如果计算机设备识别出的一个像素的三个颜色分量落在上述色域范围内，则认为该像素为绿色。蓝色在HSV颜色空间的取值范围H＝140～322，Vue＝1～100，S＝1～100，如果计算机设备识别出的一个像素的三个颜色分量落在上述色域范围内，则认为该像素为蓝色。红色在HSV颜色空间的取值范围是H＝0～15，V＝1～100，S＝1～100，或者H＝150～180，V＝1～100，S＝1～100，如果计算机设备识别出的一个像素的三个颜色分量落在上述色域范围内，则认为该像素为红色。

由于标定物具有设定的目标颜色，该目标颜色对应了一定的色域范围，颜色分量落在色域范围内的像素的颜色和目标颜色比较接近。通过从第一测试图像中提取颜色分量在指定色域范围内的像素可以识别出标定物。

计算机设备在得到目标测试图像之后，为了突出感兴趣的目标的轮廓，并且降低数据量，对目标测试图像进行二值化处理。在对目标测试图像进行二值化处理之前，先将彩色的目标测试图像处理为灰度图像。

在对目标测试图像进行二值化处理之后，目标测试图像中仍然包含一些噪点。计算机设备对二值化图像进行开运算，以去除二值化图像中孤立的噪声点或者毛刺等。

在一个实施例中，计算机设备首先利用掩模算子对二值化图像进行形态学膨胀操作，再利用掩模算子对膨胀操作后的图像进行形态学腐蚀操作。计算机设备可以根据需要分别选择进行膨胀操作和进行腐蚀操作的掩模算子的大小。例如，计算机设备选择3*3大小的掩模算子进行膨胀操作，选择5*5大小的掩模算子进行腐蚀操作。

进行开运算后的二值化图像可能会存在非标定物的颜色干扰，某些非标定物可能具有和标定物相似的颜色，计算机设备在提取颜色分量时可能会将这些非标定物识别出来成为干扰。但是这些非标定物和标定物的面积大小并不相同，可能过大或者过小。所以计算机设备再对二值化图像中的像素块进行面积检测，将筛选出的满足面积条件的像素块确定为标定物。

其中，面积条件是计算机设备设置的对二值化图像中的像素块的面积大小进行筛选的条件。例如，面积条件是像素块的面积达到预设数值，或者是低于预设数值，或者是在两个数值组成的区间内，或者是和参考面积值的差值在预设差值范围内。

在一个实施例中，计算机设备选取第一测试图像中清晰度线集合的第一线值包括：确定第一测试图像中的目标区域；在目标区域中提取包含清晰度线集合的图像块；将图像块切分为预设个数的子区域；分别计算各子区域对应的第一清晰度；基于第一清晰度和第一清晰度对应的清晰度参考值之间的关系，从候选线值中选取第一线值。

其中，计算机设备根据清晰度算法计算各子区域对应的第一清晰度，例如根据Laplacian梯度函数计算子区域的第一清晰度。Laplacian梯度函数如公式(1)所示：

D(f)＝∑_y∑_x|G(x,y)| (1)

其中，G(x,y)为子区域的图像的像素值，x、y为像素坐标，D(f)为计算出的Laplacian梯度值，即第一清晰度。

其中，计算机设备根据清晰度线集合的候选线值确定预设个数，例如，可以设置最大候选线值和最小候选线值间的差的整数倍为预设个数。例如，假设清晰度线集合的候选线值为10到7，计算机设备可以设置预设个数为(10-7)*2＝6个。计算机设备设置的预设个数过多会使各子区域的面积过小，包含的信息较少，无法反映子区域的第一清晰度，如果预设个数过少，则子区域中会包含较多干扰信息，影响子区域的第一清晰度的精确性。

如图4所示，计算机设备将图像块切分为预设个数的子区域，每个子区域对应一个候选线值。计算机设备从区域1开始计算区域1对应的第一清晰度，如果区域1对应的第一清晰度大于清晰度参考值，那么计算区域2对应的第一清晰度，如果区域2对应的第一清晰度大于清晰度参考值，则计算区域3对应的第一清晰度，直到区域n对应的清晰度小于清晰度参考值，那么选取区域n-1对应的候选线值为第一线值，其中n是大于等于1的自然数。

计算机设备对目标区域进行开运算，以去除目标区域中的噪点。计算机设备可以选择开运算的掩模的大小，例如选择开运算的掩模为5*5大小。然后再对目标区域进行二值化操作。计算机设备可以根据需要设置二值化操作的灰度阈值，例如设置大于灰度阈值110的像素值为255，小于灰度阈值110的像素值为0。计算机设备对目标区域的图像进行二值化操作可以使目标区域的图像的轮廓更加尖锐，便于检测目标区域的轮廓。

计算机设备在对目标区域的图像进行二值化操作之后，再对目标区域的图像进行闭运算，计算机设备可以选择3*3大小的掩模对目标区域的图像进行闭运算。最后，计算机设备再对经过闭运算的目标区域的图像进行形态学腐蚀操作，可以设置形态学腐蚀操作的掩模为3*3大小。经过闭运算和腐蚀操作可以去掉目标区域的图像中的细小的噪点。

在一个实施例中，计算机设备在目标区域中提取包含清晰度线集合的图像块包括：在目标区域中检测各图形轮廓的面积，获取面积最大的目标图形轮廓；调节目标区域中的预选框的尺寸，以使预选框的尺寸最小、且目标图形轮廓包含于预选框内；将预选框内的图像确定为图像块。

在一个实施例中，计算机设备在确定第一测试图像中的目标区域之后，对目标区域的图像进行复制，得到目标区域1。计算机设备在获取预选框之后，将目标区域1中的图像复制到目标区域的预选框中，将预选框内的图像确定为图像块。

其中，计算机设备可以根据边缘检测算法检测出目标区域中的各图形的轮廓，然后检测各图形轮廓的面积。边缘检测算法可以是Sobel、Canny、Laplacian等边缘检测算法。

计算机设备通过预选框将面积最大的目标图形的轮廓选中，将预选框内的图像确定为图像块，可以减小无关的背景区域的干扰，得到的清晰度线集合的第一线值更加精确。

在一个实施例中，第二测试图像包括粗调节测试图和细调节测试图；对调整至目标高度的网络摄像头逐步调节焦距包括：按照第一预设步长逐步调节网络摄像头的焦距；网络摄像头在按照第一预设步长逐步调节的过程中拍摄图像，得到粗调节测试图；当粗调节测试图的第二清晰度大于清晰度阈值时，按照第二预设步长逐步调节网络摄像头的焦距；网络摄像头在按照第二预设步长逐步调节的过程中拍摄图像，得到细调节测试图；第二预设步长小于第一预设步长；当实时拍摄的第二测试图像中清晰度线集合的第二线值大于第二线值阈值时，停止对网络摄像头调节焦距包括：当实时拍摄的细调节测试图中清晰度线集合的第二线值大于第二线值阈值时，停止对网络摄像头调节焦距；第二线值为候选线值中满足清晰度条件的值。

其中，第二清晰度是计算机设备计算出的粗调节测试图的清晰度，计算机设备可以使用清晰度算法计算粗调节测试图的清晰度，例如使用Tenengrad梯度函数计算粗调节测试图的清晰度。Tenengrad梯度函数的公式如公式(2)所示。

其中，G(x,y)为粗调节测试图中像素的像素值，x、y为像素坐标。F(k)为计算出的Tenengrad梯度值，即第二清晰度。

计算机设备按照与计算第一测试图像中清晰度线集合的第一线值相同的方法计算第二测试图像中清晰度线集合的第二线值。其中，第二测试图像是细调节测试图。当第二线值大于第二线值阈值时，计算机设备确定第二测试图像的清晰度满足要求，停止对网络摄像头调节焦距。

计算机设备在对网络摄像头进行焦距调节时，首先以较大的第一预设步长进行粗调节，能够节省焦距调节的时间，当第二清晰度大于清晰度阈值时，说明此时网络摄像头拍摄的图像已经较为清晰，网络摄像头接近零离焦的状态。然后以较小的第二预设步长进行细调焦，对网络摄像头的焦距进行精调，能够提高调节的精度，使网络摄像头拍摄的图像更为清晰。

在一个实施例中，计算机设备根据已经对焦好的网络摄像头的高度确定目标高度。由于，每个网络摄像头在安装上有一些细微的差别，镜座装配有一定的高度差，所以需要将目标高度设为比已经对焦好的网络摄像头的高度高于一个高度阈值或者低于一个高度阈值的高度。如果计算机设备设置的目标高度高于已经对焦好的网络摄像头的高度，则向低于已经对焦好的网络摄像头的高度的方向调节焦距；如果计算机设备设置的目标高度低于已经对焦好的网络摄像头的高度，则向高于已经对焦好的网络摄像头的高度的方向调节焦距。

由于，每个网络摄像头的高度近似相同，计算机设备将网络摄像头调整到目标高度再开始调节焦距可以节省大量的焦距调节的时间。

在一个实施例中，如图5所示，提供了一种计算机设备选取第一线值的方法，包括如下步骤：

S502，获取网络摄像头拍摄的第一测试图像。

S504，从第一测试图像中提取颜色分量在指定色域范围内的像素，得到由所提取的像素所形成的目标测试图像。

S506，对目标测试图像进行二值化处理，得到二值化图像。

S508，对二值化图像进行开运算。

S510，对进行开运算后的二值化图像中的像素块进行面积检测。

S512，在二值化图像中的像素块中，将满足面积条件的像素块确定为标定物。

S514，确定包含标定物的图形框。

S516，基于图形框的角点坐标计算标定物的位置坐标。

S518，根据位置坐标的指定方位确定目标区域。

S520，将目标区域复制为目标区域1。

S522，对目标区域进行开运算。

S524，对进行开运算后的目标区域进行二值化处理。

S526，对进行二值化处理后的目标区域进行闭运算。

S528，对闭运算后的目标区域进行形态学腐蚀操作。

S530，检测经过形态学腐蚀操作的目标区域中各图形轮廓的面积，获取面积最大的目标图形轮廓。

S532，调节目标区域中的预选框的尺寸，以使预选框的尺寸最小、且目标图形轮廓包含于预选框内。

S534，获取预选框。

S536，将目标区域1中的图像复制到预选框内。

S538，将预选框内图像划分子区域。

S540，分别计算各子区域对应的第一清晰度。

S542，基于第一清晰度和第一清晰度对应的清晰度参考值之间的关系，从候选线值中选取第一线值。

上述S502至S542的具体内容可以参考上文所述的具体实现过程。

在一个实施例中，如图6所示，计算机设备对网络摄像头的焦距进行调节包括如下步骤：

S602，获取网络摄像头拍摄的第一测试图像。

S604，选取第一测试图像中清晰度线集合的第一线值。

S606，判断第一线值是否小于第一线值阈值。如果第一线值小于第一线值阈值，则执行S608，如果第一线值大于第一线值阈值，则执行S620。

S608，判断网络摄像头的高度是否为目标高度，如果网络摄像头的高度不是目标高度，则执行S610。

S610，将网络摄像头调整到目标高度。

S612，按照第一预设步长逐步调节网络摄像头的焦距。

S614，判断粗调节测试图的第二清晰度是否大于清晰度阈值，如果粗调节测试图的第二清晰度大于清晰度阈值，则执行S616；如果粗调节测试图的第二清晰度小于清晰度阈值，则返回执行S612。

S616，按照第二预设步长逐步调节网络摄像头的焦距。

S618，判断细调节测试图中清晰度线集合的第二线值是否大于第二线值阈值，如果细调节测试图中清晰度线集合的第二线值大于第二线值阈值，则执行S620；如果细调节测试图中清晰度线集合的第二线值小于第二线值阈值，则返回执行S616。

S620，停止对网络摄像头调节焦距。

上述S602至S620的具体内容可以参考上文所述的具体实现过程。

应该理解的是，虽然图2、5、6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、6中的至少一部分步骤可以包括多个步骤或者多个阶段，这些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中的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7所示，提供了一种网络摄像头的焦距调节装置，包括：获取模块702、选取模块704、调整模块706、调节模块708和停止调节模块710，其中：

获取模块702，用于获取网络摄像头拍摄的第一测试图像；

选取模块704，用于选取第一测试图像中清晰度线集合的第一线值；

调整模块706，当第一线值小于第一线值阈值时，用于将网络摄像头调整到目标高度；

调节模块708，用于对调整至目标高度的网络摄像头逐步调节焦距；网络摄像头在逐步调节焦距的过程中拍摄第二测试图像；

停止调节模块710，用于在逐步调节焦距的过程中，当实时拍摄的第二测试图像中清晰度线集合的第二线值大于第二线值阈值时，停止对网络摄像头调节焦距。

上述实施例中，计算机设备根据网络摄像头拍摄的第一测试图像中的清晰度线集合的第一线值判断网络摄像头拍摄的第一测试图像的清晰度是否能够达到要求，在分辨率不能达到要求时，先将网络摄像头调整到目标高度，然后调节网络摄像头的焦距，直到调节后的网络摄像头拍摄的第二测试图像中清晰度线集合的第二线值大于第二线值阈值。计算机设备根据获取的测试图像自动判断网络摄像头是否需要调节焦距，在网络摄像头需要调节焦距时，自动对其焦距进行调节，相比于人工调节焦距，降低了工作量。

在一个实施例中，如图8所示，装置还包括：

识别模块712，用于识别第一测试图像中的标定物；

确定模块714，用于在第一测试图像中，基于标定物所在的位置确定目标区域；

选取模块704，还用于：在第一测试图像中，选取目标区域内清晰度线集合的第一线值；目标区域内的清晰度线集合对应至少两个候选线值，第一线值为候选线值中满足清晰度条件的值。

在一个实施例中，确定模块714，还用于：

确定包含标定物的图形框；

基于图形框的角点坐标计算标定物的位置坐标；

根据位置坐标的指定方位确定目标区域。

在一个实施例中，标定物具有设定的目标颜色；识别模块712，还用于：

从第一测试图像中提取颜色分量在指定色域范围内的像素，得到由所提取的像素所形成的目标测试图像；指定色域范围是基于目标颜色确定的；

对目标测试图像进行二值化处理，得到二值化图像；

对二值化图像进行开运算；

对进行开运算后的二值化图像中的像素块进行面积检测；

在二值化图像中的像素块中，将满足面积条件的像素块确定为标定物。

在一个实施例中，选取模块704，还用于：

确定第一测试图像中的目标区域；

在目标区域中提取包含清晰度线集合的图像块；

将图像块切分为预设个数的子区域；

分别计算各子区域对应的第一清晰度；

基于第一清晰度和第一清晰度对应的清晰度参考值之间的关系，从候选线值中选取第一线值。

在一个实施例中，选取模块704，还用于：

在目标区域中检测各图形轮廓的面积，获取面积最大的目标图形轮廓；

调节目标区域中的预选框的尺寸，以使预选框的尺寸最小、且目标图形轮廓包含于预选框内；

将预选框内的图像确定为图像块。

在一个实施例中，第二测试图像包括粗调节测试图和细调节测试图；调节模708块，还用于：

按照第一预设步长逐步调节网络摄像头的焦距；网络摄像头在按照第一预设步长逐步调节的过程中拍摄图像，得到粗调节测试图；

当粗调节测试图的第二清晰度大于清晰度阈值时，按照第二预设步长逐步调节网络摄像头的焦距；网络摄像头在按照第二预设步长逐步调节的过程中拍摄图像，得到细调节测试图；第二预设步长小于第一预设步长；

停止调节模块710，还用于：

当实时拍摄的细调节测试图中清晰度线集合的第二线值大于第二线值阈值时，停止对网络摄像头调节焦距；第二线值为候选线值中满足清晰度条件的值。

关于网络摄像头的焦距调节装置的具体限定可以参见上文中对于网络摄像头的焦距调节方法的限定，在此不再赘述。上述网络摄像头的焦距调节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服务器，其内部结构图可以如图9所示。该计算机设备包括通过系统总线连接的处理器、存储器和网络接口。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、计算机程序和数据库。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。该计算机设备的数据库用于存储网络摄像头的焦距调节数据。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网络摄像头的焦距调节方法。

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10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、通信接口、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。该计算机设备的通信接口用于与外部的终端进行有线或无线方式的通信，无线方式可通过WIFI、运营商网络、NFC(近场通信)或其他技术实现。该计算机程序被处理器执行时以实现一种网络摄像头的焦距调节方法。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9、10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以下步骤：获取网络摄像头拍摄的第一测试图像；选取第一测试图像中清晰度线集合的第一线值；当第一线值小于第一线值阈值时，将网络摄像头调整到目标高度；对调整至目标高度的网络摄像头逐步调节焦距；网络摄像头在逐步调节焦距的过程中拍摄第二测试图像；在逐步调节焦距的过程中，当实时拍摄的第二测试图像中清晰度线集合的第二线值大于第二线值阈值时，停止对网络摄像头调节焦距。

在一个实施例中，处理器执行计算机程序时还实现以下步骤：识别第一测试图像中的标定物；在第一测试图像中，基于标定物所在的位置确定目标区域；选取第一测试图像中清晰度线集合的第一线值包括：在第一测试图像中，选取目标区域内清晰度线集合的第一线值；目标区域内的清晰度线集合对应至少两个候选线值，第一线值为候选线值中满足清晰度条件的值。

在一个实施例中，处理器执行计算机程序时还实现以下步骤：在第一测试图像中，基于标定物所在的位置确定目标区域包括：确定包含标定物的图形框；基于图形框的角点坐标计算标定物的位置坐标；根据位置坐标的指定方位确定目标区域。

在一个实施例中，处理器执行计算机程序时还实现以下步骤：标定物具有设定的目标颜色；识别第一测试图像中的标定物包括：从第一测试图像中提取颜色分量在指定色域范围内的像素，得到由所提取的像素所形成的目标测试图像；指定色域范围是基于目标颜色确定的；对目标测试图像进行二值化处理，得到二值化图像；对二值化图像进行开运算；对进行开运算后的二值化图像中的像素块进行面积检测；在二值化图像中的像素块中，将满足面积条件的像素块确定为标定物。

在一个实施例中，处理器执行计算机程序时还实现以下步骤：选取第一测试图像中清晰度线集合的第一线值包括：确定第一测试图像中的目标区域；在目标区域中提取包含清晰度线集合的图像块；将图像块切分为预设个数的子区域；分别计算各子区域对应的第一清晰度；基于第一清晰度和第一清晰度对应的清晰度参考值之间的关系，从候选线值中选取第一线值。

在一个实施例中，处理器执行计算机程序时还实现以下步骤：在目标区域中提取包含清晰度线集合的图像块包括：在目标区域中检测各图形轮廓的面积，获取面积最大的目标图形轮廓；调节目标区域中的预选框的尺寸，以使预选框的尺寸最小、且目标图形轮廓包含于预选框内；将预选框内的图像确定为图像块。

在一个实施例中，处理器执行计算机程序时还实现以下步骤：第二测试图像包括粗调节测试图和细调节测试图；对调整至目标高度的网络摄像头逐步调节焦距包括：按照第一预设步长逐步调节网络摄像头的焦距；网络摄像头在按照第一预设步长逐步调节的过程中拍摄图像，得到粗调节测试图；当粗调节测试图的第二清晰度大于清晰度阈值时，按照第二预设步长逐步调节网络摄像头的焦距；网络摄像头在按照第二预设步长逐步调节的过程中拍摄图像，得到细调节测试图；第二预设步长小于第一预设步长；当实时拍摄的第二测试图像中清晰度线集合的第二线值大于第二线值阈值时，停止对网络摄像头调节焦距包括：当实时拍摄的细调节测试图中清晰度线集合的第二线值大于第二线值阈值时，停止对网络摄像头调节焦距；第二线值为候选线值中满足清晰度条件的值。

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以下步骤：获取网络摄像头拍摄的第一测试图像；选取第一测试图像中清晰度线集合的第一线值；当第一线值小于第一线值阈值时，将网络摄像头调整到目标高度；对调整至目标高度的网络摄像头逐步调节焦距；网络摄像头在逐步调节焦距的过程中拍摄第二测试图像；在逐步调节焦距的过程中，当实时拍摄的第二测试图像中清晰度线集合的第二线值大于第二线值阈值时，停止对网络摄像头调节焦距。

在一个实施例中，计算机程序被处理器执行时还实现以下步骤：识别第一测试图像中的标定物；在第一测试图像中，基于标定物所在的位置确定目标区域；选取第一测试图像中清晰度线集合的第一线值包括：在第一测试图像中，选取目标区域内清晰度线集合的第一线值；目标区域内的清晰度线集合对应至少两个候选线值，第一线值为候选线值中满足清晰度条件的值。

在一个实施例中，计算机程序被处理器执行时还实现以下步骤：在第一测试图像中，基于标定物所在的位置确定目标区域包括：确定包含标定物的图形框；基于图形框的角点坐标计算标定物的位置坐标；根据位置坐标的指定方位确定目标区域。

在一个实施例中，计算机程序被处理器执行时还实现以下步骤：标定物具有设定的目标颜色；识别第一测试图像中的标定物包括：从第一测试图像中提取颜色分量在指定色域范围内的像素，得到由所提取的像素所形成的目标测试图像；指定色域范围是基于目标颜色确定的；对目标测试图像进行二值化处理，得到二值化图像；对二值化图像进行开运算；对进行开运算后的二值化图像中的像素块进行面积检测；在二值化图像中的像素块中，将满足面积条件的像素块确定为标定物。

在一个实施例中，计算机程序被处理器执行时还实现以下步骤：选取第一测试图像中清晰度线集合的第一线值包括：确定第一测试图像中的目标区域；在目标区域中提取包含清晰度线集合的图像块；将图像块切分为预设个数的子区域；分别计算各子区域对应的第一清晰度；基于第一清晰度和第一清晰度对应的清晰度参考值之间的关系，从候选线值中选取第一线值。

在一个实施例中，计算机程序被处理器执行时还实现以下步骤：在目标区域中提取包含清晰度线集合的图像块包括：在目标区域中检测各图形轮廓的面积，获取面积最大的目标图形轮廓；调节目标区域中的预选框的尺寸，以使预选框的尺寸最小、且目标图形轮廓包含于预选框内；将预选框内的图像确定为图像块。

在一个实施例中，计算机程序被处理器执行时还实现以下步骤：第二测试图像包括粗调节测试图和细调节测试图；对调整至目标高度的网络摄像头逐步调节焦距包括：按照第一预设步长逐步调节网络摄像头的焦距；网络摄像头在按照第一预设步长逐步调节的过程中拍摄图像，得到粗调节测试图；当粗调节测试图的第二清晰度大于清晰度阈值时，按照第二预设步长逐步调节网络摄像头的焦距；网络摄像头在按照第二预设步长逐步调节的过程中拍摄图像，得到细调节测试图；第二预设步长小于第一预设步长；当实时拍摄的第二测试图像中清晰度线集合的第二线值大于第二线值阈值时，停止对网络摄像头调节焦距包括：当实时拍摄的细调节测试图中清晰度线集合的第二线值大于第二线值阈值时，停止对网络摄像头调节焦距；第二线值为候选线值中满足清晰度条件的值。

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易失性存储器中的至少一种。非易失性存储器可包括只读存储器(Read-Only Memory，ROM)、磁带、软盘、闪存或光存储器等。易失性存储器可包括随机存取存储器(Random Access Memory，RAM)或外部高速缓冲存储器。作为说明而非局限，RAM可以是多种形式，比如静态随机存取存储器(Static Random Access Memory，SRAM)或动态随机存取存储器(Dynamic Random Access Memory，DRAM)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)

1.一种网络摄像头的焦距调节方法，其特征在于，所述方法包括：

获取网络摄像头拍摄的第一测试图像；

从所述第一测试图像中提取颜色分量在指定色域范围内的像素，得到由所提取的像素所形成的目标测试图像；

对所述目标测试图像进行二值化处理，得到二值化图像；

对进行开运算后的所述二值化图像中的像素块进行面积检测；

在所述二值化图像中的像素块中，将满足面积条件的像素块确定为标定物；

在所述第一测试图像中，基于所述标定物所在的位置确定目标区域；

在所述第一测试图像中，选取所述目标区域内清晰度线集合的第一线值；

当所述第一线值小于第一线值阈值时，将所述网络摄像头调整到目标高度；所述目标高度为高于零离焦状态的网络摄像头的高度；

针对调整至所述目标高度的网络摄像头，向低于所述目标高度的方向调节焦距；

所述网络摄像头在逐步调节焦距的过程中拍摄第二测试图像；

在逐步调节焦距的过程中，根据每次调节焦距后的所述网络摄像头拍摄的第二测试图像的清晰度对下次调节焦距的步长进行改变，当实时拍摄的第二测试图像中清晰度线集合的第二线值大于第二线值阈值时，停止对所述网络摄像头调节焦距。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述目标区域内的清晰度线集合对应至少两个候选线值，所述第一线值为所述候选线值中满足清晰度条件的值。

3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述在所述第一测试图像中，基于所述标定物所在的位置确定目标区域包括：

确定包含所述标定物的图形框；

基于所述图形框的角点坐标计算所述标定物的位置坐标；

根据所述位置坐标的指定方位确定目标区域。

4.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述指定色域范围是基于所述目标颜色确定的。

5.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述在所述第一测试图像中，选取所述目标区域内清晰度线集合的第一线值包括：

在所述目标区域中提取包含所述清晰度线集合的图像块；

将所述图像块切分为预设个数的子区域；

分别计算各所述子区域对应的第一清晰度；

基于所述第一清晰度和所述第一清晰度对应的清晰度参考值之间的关系，从所述候选线值中选取所述第一线值。

6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，所述在所述目标区域中提取包含所述清晰度线集合的图像块包括：

在所述目标区域中检测各图形轮廓的面积，获取面积最大的目标图形轮廓；

调节所述目标区域中的预选框的尺寸，以使所述预选框的尺寸最小、且所述目标图形轮廓包含于所述预选框内；

将所述预选框内的图像确定为所述图像块。

7.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述第二测试图像包括粗调节测试图和细调节测试图；所述针对调整至所述目标高度的网络摄像头，向低于所述目标高度的方向调节焦距包括：

按照第一预设步长向低于所述目标高度的方向逐步调节所述网络摄像头的焦距；所述网络摄像头在按照所述第一预设步长逐步调节的过程中拍摄图像，得到粗调节测试图；

当所述粗调节测试图的第二清晰度大于清晰度阈值时，按照第二预设步长向低于所述目标高度的方向逐步调节所述网络摄像头的焦距；所述网络摄像头在按照所述第二预设步长逐步调节的过程中拍摄图像，得到细调节测试图；所述第二预设步长小于所述第一预设步长；

所述当实时拍摄的第二测试图像中清晰度线集合的第二线值大于第二线值阈值时，停止对所述网络摄像头调节焦距包括：

当实时拍摄的细调节测试图中清晰度线集合的第二线值大于第二线值阈值时，停止对所述网络摄像头调节焦距；所述第二线值为所述候选线值中满足清晰度条件的值。

8.一种网络摄像头的焦距调节装置，其特征在于，所述装置包括：

获取模块，用于获取网络摄像头拍摄的第一测试图像；

识别模块，用于从所述第一测试图像中提取颜色分量在指定色域范围内的像素，得到由所提取的像素所形成的目标测试图像；对所述目标测试图像进行二值化处理，得到二值化图像；对进行开运算后的所述二值化图像中的像素块进行面积检测；在所述二值化图像中的像素块中，将满足面积条件的像素块确定为标定物；

确定模块，用于在所述第一测试图像中，基于所述标定物所在的位置确定目标区域；

选取模块，用于在所述第一测试图像中，选取所述目标区域内清晰度线集合的第一线值；

调整模块，当所述第一线值小于第一线值阈值时，用于将所述网络摄像头调整到目标高度；所述目标高度为高于零离焦状态的网络摄像头的高度；

调节模块，用于针对调整至所述目标高度的网络摄像头，向低于所述目标高度的方向调节焦距；所述网络摄像头在逐步调节焦距的过程中拍摄第二测试图像；

停止调节模块，用于在逐步调节焦距的过程中，根据每次调节焦距后的所述网络摄像头拍摄的第二测试图像的清晰度对下次调节焦距的步长进行改变，当实时拍摄的第二测试图像中清晰度线集合的第二线值大于第二线值阈值时，停止对所述网络摄像头调节焦距。

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中任一项所述的方法的步骤。

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。

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