CN112188108A - 拍摄方法、终端和计算机可读存储介质 - Google Patents

Abstract

本发明实施例涉及图像拍摄技术领域，公开了一种拍摄方法、终端和计算可读存储介质。上述拍摄方法包括：确定姿势模板图像；其中，所述姿势模板图像中包括动作姿势；采集拍摄过程中的图像；当在所述拍摄过程中采集到与所述动作姿势匹配的图像，拍摄所述匹配的图像，使得在拍摄的过程中可以拍摄得到用户想要被拍摄得到的姿势。

Description

拍摄方法、终端和计算机可读存储介质

技术领域

本发明实施例涉及图像拍摄技术领域，特别涉及一种拍摄方法、终端和计算可读存储介质。

背景技术

目前，拍摄照片有两种方式，他人拍摄和自拍。他人拍摄时，拍摄者需要点击拍摄按键来拍摄照片；自拍时，通常是通过相机倒计时实现拍摄。

然而，发明人发现相关技术中至少存在如下问题：他人拍摄时，拍摄者大概率不能捕获用户(即被拍摄者)想要的姿势；自拍时，对于自拍用户将很难准确把握拍摄时间，从而难以在倒计时结束时，摆出想拍摄的姿势。可见，无论是他人拍摄还是自拍，均难以捕获到被拍摄者想要被拍摄到的姿势。

发明内容

本发明实施方式的目的在于提供一种拍摄方法、终端和计算可读存储介质，使得在拍摄的过程中可以拍摄得到用户想要被拍摄得到的姿势。

为解决上述技术问题，本发明的实施方式提供了一种拍摄方法，包括：确定姿势模板；采集拍摄过程中的图像；若在所述拍摄过程中采集到与所述姿势模板匹配的图像，拍摄所述匹配的图像。

本发明的实施方式还提供了一种终端，包括：至少一个处理器；以及，与所述至少一个处理器通信连接的存储器；其中，所述存储器存储有可被所述至少一个处理器执行的指令，所述指令被所述至少一个处理器执行，以使所述至少一个处理器能够执行上述的拍摄方法。

本发明的实施方式还提供了一种计算机可读存储介质，所述计算机程序被处理器执行时实现上述的拍摄方法。

本发明实施方式中，确定姿势模板图像；其中，姿势模板图像中包括动作姿势，方便了用户可以参考确定的该姿势模板摆出姿势。识别拍摄过程中的图像，当在拍摄过程中采集到与动作姿势匹配的图像，拍摄匹配的图像，有利于在拍摄过程中即用户摆姿势的过程中，及时拍摄到与姿势模板匹配的图像，从而捕获到用户想要被拍摄到的姿势。比如，对于他人拍摄的情况，无需拍摄者点击拍摄按键来拍摄照片，就可以拍摄得到用户想要被拍摄到的姿势。对于用户自拍的情况下可以不限于现有的相机倒计时的时间控制，有利于自拍用户更加方便的拍摄得到其所想要被拍摄到的姿势。

另外，所述当在所述拍摄过程中采集到与所述动作姿势匹配的图像，拍摄所述匹配的图像，包括：在采集的图像中确定目标人物所在的人物窗口；将所述人物窗口内的图像与所述动作姿势进行匹配，确定所述采集的图像是否为与所述动作姿势匹配的图像；当所述采集的图像为与所述动作姿势匹配的图像，拍摄所述匹配的图像。通过确定目标人物所在的人物窗口，方便了确定目标人物在采集的图像中的位置，由于人物窗口内的图像即可以理解为目标人物所在的位置的图像，因此，将人物窗口内的图像与动作姿势进行匹配，确定采集的图像是否为与姿势模板图像中的动作姿势匹配的图像，有利于针对性的从人物窗口内的图像出发，更加准确的确定采集的图像中的目标人物是否与姿势模板图像中的动作姿势匹配，从而在确定匹配时，拍摄匹配的图像，使得最终拍摄的图像中包含目标用户想要被拍摄到的姿势的可能性更高。

另外，所述将所述人物窗口内的图像与所述动作姿势进行匹配，确定所述采集的图像是否为与所述动作姿势匹配的图像，包括：获取所述动作姿势对应的第一姿势轮廓；获取所述人物窗口内的所述目标人物的动作对应的第二姿势轮廓；根据所述第一姿势轮廓和所述第二姿势轮廓，计算所述人物窗口内的图像与所述动作姿势的匹配度；根据所述匹配度，确定所述采集的图像是否为与所述动作姿势匹配的图像。通过两种姿势轮廓即第一姿势轮廓和第二姿势轮廓，来计算人物窗口内的图像与姿势模板图像中的动作姿势的匹配度，使得计算得到的匹配度能够更好的体现出姿势轮廓的接近程度，有利于进一步提高确定采集的图像是否为与姿势模板图像中的动作姿势匹配的图像的准确度。

另外，根据所述第一姿势轮廓和所述第二姿势轮廓，计算所述人物窗口内的图像与所述动作姿势的匹配度，包括：对所述第一姿势轮廓和所述第二姿势轮廓进行缩放处理，得到所述第一姿势轮廓对应的第一矩形图像和所述第二姿势轮廓对应的第二矩形图像；其中，所述第一矩形图像和所述第二矩形图像的面积相同；根据所述第一矩形图像和所述第二矩形图像，计算所述人物窗口内的图像与所述动作姿势的匹配度。通过将第一姿势轮廓和第二姿势轮廓缩放至等面积的第一矩形图像和第二矩形图像，等面积的矩形图像更加便于匹配，使得计算得到匹配度更加合理准确。

另外，所述根据所述第一矩形图像和所述第二矩形图像，计算所述人物窗口内的图像与所述动作姿势的匹配度，包括：将所述第一矩形图像中所述第一姿势轮廓所在位置处的像素值设置为第一数值，并将所述第一矩形图像中除所述第一姿势轮廓外的位置处的像素值设置为第二数值；将所述第二矩形图像中所述第二姿势轮廓所在位置处的像素值设置为所述第一数值，并将所述第二矩形图像中除所述第二姿势轮廓外的位置处的像素值设置为所述第二数值；根据所述第一矩形图像中各位置处的像素值和所述第二矩形图像中各位置处的像素值，计算所述人物窗口内的图像与所述动作姿势的匹配度。通过对不同的矩形图像中姿势轮廓所在位置以及非姿势轮廓所在的位置分别设置不同的像素值，方便了更加准确的计算匹配度。

附图说明

一个或多个实施例通过与之对应的附图中的图片进行示例性说明，这些示例性说明并不构成对实施例的限定。

图1是根据本发明第一实施方式中的拍摄方法的流程图；

图2是根据本发明第二实施方式中的拍摄方法的流程图；

图3是根据本发明第二实施方式中的步骤203的子步骤的流程图；

图4是根据本发明第二实施方式中的第二姿势轮廓的示意图；

图5是根据本发明第三实施方式中的拍摄方法的流程图；

图6是根据本发明第四实施方式中的终端的结构示意图。

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，下面将结合附图对本发明的各实施方式进行详细的阐述。然而，本领域的普通技术人员可以理解，在本发明各实施方式中，为了使读者更好地理解本申请而提出了许多技术细节。但是，即使没有这些技术细节和基于以下各实施方式的种种变化和修改，也可以实现本申请所要求保护的技术方案。以下各个实施例的划分是为了描述方便，不应对本发明的具体实现方式构成任何限定，各个实施例在不矛盾的前提下可以相互结合相互引用。

本发明的第一实施方式涉及一种拍摄方法，应用于终端；其中，终端可以为手机、平板电脑、摄像机等具有拍摄图像功能的设备。下面对本实施方式的拍摄方法的实现细节进行具体的说明，以下内容仅为方便理解提供的实现细节，并非实施本方案的必须。

本实施方式中的拍摄方法的流程图可以如图1所示，包括：

步骤101：确定姿势模板图像。

其中，姿势模板图像中包括动作姿势。在具体实现中，确定的姿势模板图像可以为用户希望拍摄到的姿势的模板图像，或者还可以理解为用户希望拍摄到的姿势的效果预览图。姿势模板图像中的动作姿势可以为人物的动作姿势，也可以为动物的动作姿势。比如，在拍摄人物的场景下，姿势模板图像中的动作姿势即为人物的动作姿势，在拍摄动物的场景下，姿势模板图像中的动作姿势即为动物的动作姿势。

在一个例子中，终端可以获取姿势模板库，在姿势模板库中，确定姿势模板图像；其中，姿势模板库中包含若干不同的姿势模板图像，不同姿势模板图像中包括不同的动作姿势。

在一个例子中，若终端与服务器连接，则终端可以从服务器的资源库中获取姿势模板库。

在另一个例子中，若终端与服务器未连接，则终端可以从本地获取本地预存的姿势模板库。其中，本地预存的姿势模板库可以由用户根据实际需要进行设置，或者也可以为终端出厂时由终端厂商预存到终端中。

在一个例子中，终端在姿势模板库中，确定姿势模板的方式可以为：终端将获取的姿势模板库展示给用户，供用户选择出需要的姿势模板图像，作为本步骤中确定的姿势模板图像。比如，当终端检测到用户触摸点击一个姿势模板图像后，将用户触摸点击的该姿势模板图像作为用户选择的姿势模板图像。

在一个例子中，终端在进行展示时，可以先在姿势模板库中确定用户最近使用的N个姿势模板图像，将用户最近使用的N个姿势模板图像展示给用户，供用户选择。其中，N可以为根据实际需要设置的自然数，比如说可以设置为10。

在另一个例子中，终端在进行展示时，可以获取姿势模板库中各姿势模板图像的使用频率，根据各姿势模板图像的使用频率高低，选择使用频率最高的前M个姿势模板图像展示给用户，供用户选择。其中，M可以为根据实际需要设置的自然数，比如说可以设置为12。

在具体实现中，终端确定姿势模板图像后，可以展示给用户，用户可以参照姿势模板图像中的人物的动作姿势尝试摆出相同的拍照姿势。

步骤102：采集拍摄过程中的图像。

也就是说，终端采集终端在拍摄过程中的图像，即终端采集用户在尝试摆出和姿势模板图像中的动作姿势相同的拍照姿势的过程中的图像。

在一个例子中，终端在确定姿势模板后，可以自动触发采集拍摄过程中的图像的步骤。

在另一个例子中，终端的拍摄界面上，可以预先设置有开始采集图像的虚拟按键，终端在检测到该虚拟按键被点击后，可以开始采集拍摄过程中的图像。

步骤103：当在拍摄过程中采集到与动作姿势匹配的图像，拍摄匹配的图像。

可以理解的是，终端在拍摄过程中可能采集到多张图像，其中可能包含有和动作姿势匹配的图像以及和动作姿势不匹配的图像。终端可以将采集的每一张图像均和姿势模板图像中的动作姿势进行匹配，当确定当前采集的图像和姿势模板图像中的动作姿势匹配时，拍摄当前采集的图像，即拍摄匹配的图像。

在一个例子中，如果当前采集的图像中包含和姿势模板图像中的动作姿势很相近的姿势，则可以确定当前采集的图像为和姿势模板图像中的动作姿势匹配的图像。比如，可以计算当前采集的图像和姿势模板图像中的动作姿势的匹配度，如果匹配度大于预设的匹配度阈值，则可以确定当前采集的图像为和姿势模板图像中的动作姿势匹配的图像，否则可以确定当前采集的图像为和姿势模板图像中的动作姿势不匹配的图像。其中，匹配度阈值可以根据实际需要进行设置，比如可以设置为90％，然而本实施方式对此不作具体限定。

在一个例子中，考虑到基于实际拍摄情况的不同拍摄到的图片可能存在差异、用户实际可能无法精确摆设出和姿势模板图像中的动作姿势完全相同的姿势等因素，匹配度阈值可以设置为历史上确定和姿势模板图像中的动作姿势成功匹配时的匹配度的平均值。

在一个例子中，当在拍摄过程中采集到与动作姿势匹配的图像，也可以触发开始录制视频的操作。

需要说明的是，本实施方式中的上述各示例均为为方便理解进行的举例说明，并不对本发明的技术方案构成限定。

本实施方式中，确定姿势模板图像；其中，姿势模板图像中包括动作姿势，方便了用户可以参考确定的该姿势模板摆出姿势。识别拍摄过程中的图像，当在拍摄过程中采集到与动作姿势匹配的图像，拍摄匹配的图像，有利于在拍摄过程中即用户摆姿势的过程中，及时拍摄到与姿势模板匹配的图像，从而捕获到用户想要被拍摄到的姿势。比如，对于他人拍摄的情况，无需拍摄者点击拍摄按键来拍摄照片，就可以拍摄得到用户想要被拍摄到的姿势。对于用户自拍的情况下可以不限于现有的相机倒计时的时间控制，有利于自拍用户更加方便的拍摄得到其所想要被拍摄到的姿势。

本发明的第二实施方式涉及一种拍摄方法，下面对本实施方式的拍摄方法的实现细节进行具体的说明，以下内容仅为方便理解提供的实现细节，并非实施本方案的必须。

本实施方式中的拍摄方法的流程图可以如图2所示，包括：

步骤201：确定姿势模板图像。

其中，步骤201与步骤101大致相同，为避免重复，在此不再赘述。

步骤202：在采集的图像中确定目标人物所在的人物窗口。

其中，目标人物可以为被拍摄的人物，目标人物的数量可以为一个也可以为多个，目标人物可以由用户在拍摄界面中选定。

在一个例子中，终端可以在采集的图像中识别出目标人物的位置，然后以该目标人物的位置为中心确定一个人物窗口，该人物窗口即为目标人物所在的人物窗口。

步骤203：将人物窗口内的图像与姿势模板进行匹配，确定采集的图像是否为与动作姿势匹配的图像。

其中，人物窗口内的图像即为目标人物所在的位置区域的图像，终端可以计算人物窗口内的图像与姿势模板图像中的动作姿势的匹配度，根据匹配度的大小，确定采集的图像是否为与姿势模板图像中的动作姿势匹配的图像。

在一个例子中，步骤203可以通过如图3所示的子步骤实现，包括：

步骤301：获取动作姿势对应的第一姿势轮廓。

也就是说，终端获取姿势模板图像中的动作姿势对应的第一姿势轮廓。在具体实现中，该第一姿势轮廓可能为不规则的多边形。姿势模板图像以及其对应的第一姿势轮廓可以预存在姿势模板库中，使得终端可以直接从姿势模板库中获取姿势模板图像中的动作姿势对应的第一姿势轮廓。

步骤302：获取人物窗口内的目标人物的动作对应的第二姿势轮廓。

在一个例子中，终端可以先提取人物窗口内的目标人物的动作的轮廓特征点，根据轮廓特征点，获取人物窗口内的目标人物的动作对应的第二姿势轮廓。在具体实现中，该第二姿势轮廓也可能为不规则的多边形。比如，可以参考图4，其中，标示出的第二姿势轮廓即为不规则的多边形。

在一个例子中，终端可以先对人物窗口内的图像进行黑白二值化处理，得到黑白图像，然后在黑白图像中提取人物窗口内目标人物的动作对应的轮廓特征点。其中，黑白处理后的黑白图像颜色更少，更容易提取得到人物轮廓特征点，从而更容易获取第二姿势轮廓。

在一个例子中，在对人物窗口内的图像进行黑白二值化处理之前，还可以先对人物窗口内的图像进行灰度处理，从而进一步方便了对人物窗口内的图像进行黑白二值化处理。

步骤303：根据第一姿势轮廓和第二姿势轮廓，计算人物窗口内的图像与动作姿势的匹配度。

在一个例子中，终端可以将第一姿势轮廓绘制于人物窗口内，比如，绘制于人物窗口内目标人物的四周，然后计算绘制于人物窗口内的第一姿势轮廓与人物窗口内目标人物的动作对应的第二姿势轮廓的重叠度，将计算的该重叠度作为人物窗口内的图像与姿势模板图像中的动作姿势的匹配度。

步骤304：根据匹配度，确定采集的图像是否为与动作姿势匹配的图像。

比如，如果匹配度大于预设的匹配度阈值，则确定采集的图像为与动作姿势匹配的图像，否则，确定采集的图像不是与动作姿势匹配的图像。其中，预设的匹配度阈值在第一实施方式中已经描述过，为避免重复，此处不再赘述。

步骤204：当采集的图像为与动作姿势匹配的图像，拍摄匹配的图像。

也就是说，如果当前采集的图像为与姿势模板图像中的动作姿势匹配的图像，终端拍摄当前采集的图像。终端可以将拍摄的图像自动保存至本地相册中，供用户查看。

在具体实现中，如果拍摄过程中采集的多张图像均为和动作姿势匹配的图像，则终端可以拍摄多张匹配的图像，供用户查看，进一步提高了拍摄得到用户想要的姿势的可能性。

需要说明的是，本实施方式中的上述各示例均为为方便理解进行的举例说明，并不对本发明的技术方案构成限定。

本实施方式中，通过确定目标人物所在的人物窗口，方便了确定目标人物在采集的图像中的位置，由于人物窗口内的图像即可以理解为目标人物所在的位置的图像，因此，将人物窗口内的图像与动作姿势进行匹配，确定采集的图像是否为与姿势模板图像中的动作姿势匹配的图像，有利于针对性的从人物窗口内的图像出发，更加准确的确定采集的图像中的目标人物是否与姿势模板图像中的动作姿势匹配，从而在确定匹配时，拍摄匹配的图像，使得最终拍摄的图像中包含目标用户想要被拍摄到的姿势的可能性更高。而且通过两种姿势轮廓即第一姿势轮廓和第二姿势轮廓，来计算人物窗口内的图像与姿势模板图像中的动作姿势的匹配度，使得计算得到的匹配度能够更好的体现出姿势轮廓的接近程度，有利于进一步提高确定采集的图像是否为与姿势模板图像中的动作姿势匹配的图像的准确度。

本发明的第三实施方式涉及一种拍摄方法，下面对本实施方式的拍摄方法的实现细节进行具体的说明，以下内容仅为方便理解提供的实现细节，并非实施本方案的必须。

本实施方式中的拍摄方法的流程图可以如图5所示，包括：

步骤401：确定姿势模板图像。

步骤402：在采集的图像中确定目标人物所在的人物窗口。

步骤403：获取动作姿势对应的第一姿势轮廓。

步骤404：获取人物窗口内的目标人物的动作对应的第二姿势轮廓。

其中，步骤401至步骤404在第二实施方式中已经描述过，为避免重复此处不再赘述。

步骤405：对第一姿势轮廓和第二姿势轮廓进行缩放处理，得到第一姿势轮廓对应的第一矩形图像和第二姿势轮廓对应的第二矩形图像。

其中，第一矩形图像和第二矩形图像的面积相同。在具体实现中，第一矩形图像和第二矩形图像可以为大小相同的图像。

在一个例子中，对第一姿势轮廓和第二姿势轮廓进行缩放处理的方式可以如下：

构建第一姿势轮廓对应的第一矩形轮廓和第二姿势轮廓对应的第二矩形轮廓。比如，可以选取第一姿势轮廓的最上、最下、最左、最右四个边界点，构建成第一姿势轮廓对应的第一矩形轮廓；选取第二姿势轮廓的最上、最下、最左、最右四个边界点，构建成第二姿势轮廓对应的第二矩形轮廓。然后，以第一矩形轮廓和第二矩形轮廓的任意一个顶点为基准点进行缩放处理，使得缩放处理后的第一矩形图像和第二矩形图像的长相等、宽相等。比如，以第一矩形轮廓和第二矩形轮廓的左上顶点为基准点进行缩放处理，然而本实施方式并不以此为限。先构建第一姿势轮廓和第二姿势轮廓分别对应的第一矩形轮廓和第二矩形轮廓，由于矩形轮廓的形状更加规则，更容易进行准确的缩放，因此，通过对第一矩形轮廓和第二矩形轮廓的缩放，有利于更加准确且方便的实现对第一姿势轮廓和第二姿势轮廓的缩放，从而得到面积相同、长宽相同的第一矩形图像和第二矩形图像。

在另一个例子中，对第一姿势轮廓和第二姿势轮廓进行缩放处理的方式可以如下：对第一姿势轮廓和第二姿势轮廓进行面积归一化处理，使得得到的第一姿势轮廓对应的第一矩形图像和第二姿势轮廓对应的第二矩形图像面积相同。

步骤406：根据第一矩形图像和第二矩形图像，计算人物窗口内的图像与动作姿势的匹配度。

在一个例子中，终端可以将第一矩形图像中第一姿势轮廓所在位置处的像素值设置为第一数值，并将第一矩形图像中除第一姿势轮廓外的位置处的像素值设置为第二数值。类似的，终端将第二矩形图像中第二姿势轮廓所在位置处的像素值设置为第一数值，并将第二矩形图像中除第二姿势轮廓外的位置处的像素值设置为第二数值。然后，根据第一矩形图像中各位置处的像素值和第二矩形图像中各位置处的像素值，计算人物窗口内的图像与动作姿势的匹配度，该匹配度可以理解为轮廓匹配度。其中，第一数值和第二数值可以根据实际需要进行设置。

比如，第一数值设置为1，第二数值设置为0。也就是说，第一矩形图像中第一姿势轮廓所在位置处的像素值设置为1，其余位置的像素值设置为0；第二矩形图像中第二姿势轮廓所在位置处的像素值设置为1，其余位置的像素值设置为0。假设，第一矩形图像和第二矩形图像中均有1000个像素点，分别对应有1000个像素值。终端可以根据第一矩形图像中1000个像素点分别对应的1000个像素值和第二矩形图像中1000个像素点分别对应的1000个像素值，计算人物窗口内的图像与动作姿势的匹配度。可选的，可以计算第一矩形图像和第二矩形图像中具有相同像素值的像素点的数量占像素点总数量的比例，将计算的该比例作为人物窗口内的图像与动作姿势的匹配度。

在一个例子中，终端还可以将第一矩形图像中各位置处的像素值绘制于画布A，将第二矩形图像中各位置处的像素值绘制于画布B。可以理解的是，画布A中，第一姿势轮廓所在位置处的像素值为第一数值(比如1)，其余位置处的像素值为第二数值(比如0)；画布B中，第二姿势轮廓所在位置处的像素值为第一数值(比如1)，其余位置处的像素值为第二数值(比如0)。画布A中比如可以包括：画布A中1000个像素点的1000个像素值构成的数据集合；画布B中比如可以包括：画布B中1000个像素点的1000个像素值构成的数据集合。

在一个例子中，根据第一矩形图像中各位置处的像素值和所述第二矩形图像中各位置处的像素值，计算人物窗口内的图像与所述动作姿势的匹配度的方式可以如下：

终端可以计算第一矩形图像和第二矩形图像中各相同位置的像素值的差值，根据像素值的差值，计算人物窗口内的图像与动作姿势的匹配度。比如，参考上面的示例：第一矩形图像和第二矩形图像中均有1000个像素点，分别对应有1000个像素值。终端可以计算第一矩形图像和第二矩形图像中各相同位置的像素值的1000个差值，为便于后续计算，该差值可以为差值的绝对值。匹配度Z的计算公式可以如下：

Z＝1-Y/N

其中，Y为计算的像素值的所有差值中，差值为预设数值的数量，其中，预设数值为第一数值减第二数值；N为计算的所有差值的总数。

比如，第一数值以1为例、第二数值以0为例、像素点的个数以1000为例，即N＝1000。计算第一矩形图像中1000个像素点分别对应的1000个像素值和第二矩形图像中1000个像素点分别对应的1000个像素值的差值，得到1000个差值，获取1000个差值中，差值为1的数量总和为Y，最终匹配度为Z＝1-Y/1000。

在一个例子中，终端根据第一矩形图像和第二矩形图像，可以先计算出人物窗口内的图像与动作姿势的轮廓内图像匹配度(即第一姿势轮廓内的图像与第二姿势轮廓内的图像的匹配度)。如果轮廓内图像匹配度大于或等于预设的匹配度阈值，则再计算人物窗口内的图像与动作姿势的轮廓匹配度，将轮廓匹配度作为最终确定采集的图像是否为与动作姿势匹配的图像的衡量标准，即如果轮廓匹配度大于或等于预设的匹配度阈值，则认为采集的图像为与动作姿势匹配的图像。如果轮廓内图像匹配度小于预设的匹配度阈值，则可以直接确定当前采集的图像不是与动作姿势匹配的图像。

步骤407：根据匹配度，确定采集的图像是否为与动作姿势匹配的图像。

步骤408：当采集的图像为与动作姿势匹配的图像，拍摄匹配的图像。

其中，步骤407至步骤408在第二实施方式中已经描述过，为避免重复此处不再赘述。

需要说明的是，本实施方式中的上述各示例均为为方便理解进行的举例说明，并不对本发明的技术方案构成限定。

本实施方式中，通过对不同的矩形图像中姿势轮廓所在位置以及非姿势轮廓所在的位置分别设置不同的像素值，方便了更加准确的计算匹配度。而且，由于第一矩形图像和第二矩形图像中各相同位置的像素值的差值能够很好的反映第一矩形图像和第二矩形图像中各相同位置的相近程度，因此，根据像素值的差值，可以进一步提高计算的匹配度的准确性和合理性，从而提高拍摄效果。

上面各种方法的步骤划分，只是为了描述清楚，实现时可以合并为一个步骤或者对某些步骤进行拆分，分解为多个步骤，只要包括相同的逻辑关系，都在本专利的保护范围内；对算法中或者流程中添加无关紧要的修改或者引入无关紧要的设计，但不改变其算法和流程的核心设计都在该专利的保护范围内。

本发明第四实施方式涉及一种终端，如图6所示，包括至少一个处理器501；以及，与至少一个处理器501通信连接的存储器502；其中，存储器502存储有可被至少一个处理器501执行的指令，指令被至少一个处理器501执行，以使至少一个处理器501能够执行第一至第三实施方式中的拍摄方法。

其中，存储器502和处理器501采用总线方式连接，总线可以包括任意数量的互联的总线和桥，总线将一个或多个处理器501和存储器502的各种电路连接在一起。总线还可以将诸如外围设备、稳压器和功率管理电路等之类的各种其他电路连接在一起，这些都是本领域所公知的，因此，本文不再对其进行进一步描述。总线接口在总线和收发机之间提供接口。收发机可以是一个元件，也可以是多个元件，比如多个接收器和发送器，提供用于在传输介质上与各种其他装置通信的单元。经处理器501处理的数据通过天线在无线介质上进行传输，进一步，天线还接收数据并将数据传送给处理器501。

处理器501负责管理总线和通常的处理，还可以提供各种功能，包括定时，外围接口，电压调节、电源管理以及其他控制功能。而存储器502可以被用于存储处理器501在执行操作时所使用的数据。

本发明第五实施方式涉及一种计算机可读存储介质，存储有计算机程序。计算机程序被处理器执行时实现上述方法实施例。

即，本领域技术人员可以理解，实现上述实施例方法中的全部或部分步骤是可以通过程序来指令相关的硬件来完成，该程序存储在一个存储介质中，包括若干指令用以使得一个设备(可以是单片机，芯片等)或处理器(processor)执行本申请各个实施例所述方法的全部或部分步骤。而前述的存储介质包括：U盘、移动硬盘、只读存储器(ROM，Read-OnlyMemory)、随机存取存储器(RAM，Random Access Memory)、磁碟或者光盘等各种可以存储程序代码的介质。

本领域的普通技术人员可以理解，上述各实施方式是实现本发明的具体实施例，而在实际应用中，可以在形式上和细节上对其作各种改变，而不偏离本发明的精神和范围。

Claims (10)

1.一种拍摄方法，其特征在于，包括：

确定姿势模板图像；其中，所述姿势模板图像中包括动作姿势；

采集拍摄过程中的图像；

当在所述拍摄过程中采集到与所述动作姿势匹配的图像，拍摄所述匹配的图像。

2.根据权利要求1所述的拍摄方法，其特征在于，所述当在所述拍摄过程中采集到与所述动作姿势匹配的图像，拍摄所述匹配的图像，包括：

在采集的图像中确定目标人物所在的人物窗口；

将所述人物窗口内的图像与所述动作姿势进行匹配，确定所述采集的图像是否为与所述动作姿势匹配的图像；

当所述采集的图像为与所述动作姿势匹配的图像，拍摄所述匹配的图像。

3.根据权利要求2所述的拍摄方法，其特征在于，所述将所述人物窗口内的图像与所述动作姿势进行匹配，确定所述采集的图像是否为与所述动作姿势匹配的图像，包括：

获取所述动作姿势对应的第一姿势轮廓；

获取所述人物窗口内的所述目标人物的动作对应的第二姿势轮廓；

根据所述第一姿势轮廓和所述第二姿势轮廓，计算所述人物窗口内的图像与所述动作姿势的匹配度；

根据所述匹配度，确定所述采集的图像是否为与所述动作姿势匹配的图像。

4.根据权利要求3所述的拍摄方法，其特征在于，所述根据所述第一姿势轮廓和所述第二姿势轮廓，计算所述人物窗口内的图像与所述动作姿势的匹配度，包括：

对所述第一姿势轮廓和所述第二姿势轮廓进行缩放处理，得到所述第一姿势轮廓对应的第一矩形图像和所述第二姿势轮廓对应的第二矩形图像；其中，所述第一矩形图像和所述第二矩形图像的面积相同；

根据所述第一矩形图像和所述第二矩形图像，计算所述人物窗口内的图像与所述动作姿势的匹配度。

5.根据权利要求4所述的拍摄方法，其特征在于，所述根据所述第一矩形图像和所述第二矩形图像，计算所述人物窗口内的图像与所述动作姿势的匹配度，包括：

将所述第一矩形图像中所述第一姿势轮廓所在位置处的像素值设置为第一数值，并将所述第一矩形图像中除所述第一姿势轮廓外的位置处的像素值设置为第二数值；

将所述第二矩形图像中所述第二姿势轮廓所在位置处的像素值设置为所述第一数值，并将所述第二矩形图像中除所述第二姿势轮廓外的位置处的像素值设置为所述第二数值；

根据所述第一矩形图像中各位置处的像素值和所述第二矩形图像中各位置处的像素值，计算所述人物窗口内的图像与所述动作姿势的匹配度。

6.根据权利要求5所述的拍摄方法，其特征在于，所述根据所述第一矩形图像中各位置处的像素值和所述第二矩形图像中各位置处的像素值，计算所述人物窗口内的图像与所述动作姿势的匹配度，包括：

计算所述第一矩形图像和所述第二矩形图像中各相同位置的像素值的差值；

根据所述像素值的差值，计算所述人物窗口内的图像与所述动作姿势的匹配度。

7.根据权利要求3所述的拍摄方法，其特征在于，所述获取所述人物窗口内的所述目标人物的动作对应的第二姿势轮廓，包括：

提取所述人物窗口内所述目标人物的动作对应的轮廓特征点；

根据所述轮廓特征点，获取所述人物窗口内的所述目标人物的动作对应的第二姿势轮廓。

8.根据权利要求7所述的拍摄方法，其特征在于，所述提取所述人物窗口内所述目标人物的动作对应的轮廓特征点，包括：

对所述人物窗口内的图像进行黑白二值化处理，得到黑白图像；

在所述黑白图像中，提取所述人物窗口内所述目标人物的动作对应的轮廓特征点。

9.一种终端，其特征在于，包括：

至少一个处理器；以及，

与所述至少一个处理器通信连接的存储器；其中，

所述存储器存储有可被所述至少一个处理器执行的指令，所述指令被所述至少一个处理器执行，以使所述至少一个处理器能够执行如权利要求1至8中任一所述的拍摄方法。

10.一种计算机可读存储介质，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8中任一项所述的拍摄方法。

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