CN113079311B - 图像获取方法及装置、电子设备、存储介质 - Google Patents
图像获取方法及装置、电子设备、存储介质 Download PDFInfo
- Publication number
- CN113079311B CN113079311B CN202010009870.0A CN202010009870A CN113079311B CN 113079311 B CN113079311 B CN 113079311B CN 202010009870 A CN202010009870 A CN 202010009870A CN 113079311 B CN113079311 B CN 113079311B
- Authority
- CN
- China
- Prior art keywords
- image
- preset
- gesture
- acquiring
- camera
- 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
Images
Classifications
-
- H—ELECTRICITY
- H04—ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
- H04N—PICTORIAL COMMUNICATION, e.g. TELEVISION
- H04N23/00—Cameras or camera modules comprising electronic image sensors; Control thereof
- H04N23/60—Control of cameras or camera modules
- H04N23/64—Computer-aided capture of images, e.g. transfer from script file into camera, check of taken image quality, advice or proposal for image composition or decision on when to take image
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
- G06T7/00—Image analysis
- G06T7/70—Determining position or orientation of objects or cameras
- G06T7/73—Determining position or orientation of objects or cameras using feature-based methods
- G06T7/75—Determining position or orientation of objects or cameras using feature-based methods involving models
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06F—ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
- G06F3/00—Input arrangements for transferring data to be processed into a form capable of being handled by the computer; Output arrangements for transferring data from processing unit to output unit, e.g. interface arrangements
- G06F3/01—Input arrangements or combined input and output arrangements for interaction between user and computer
- G06F3/011—Arrangements for interaction with the human body, e.g. for user immersion in virtual reality
- G06F3/013—Eye tracking input arrangements
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06F—ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
- G06F3/00—Input arrangements for transferring data to be processed into a form capable of being handled by the computer; Output arrangements for transferring data from processing unit to output unit, e.g. interface arrangements
- G06F3/16—Sound input; Sound output
- G06F3/167—Audio in a user interface, e.g. using voice commands for navigating, audio feedback
-
- H—ELECTRICITY
- H04—ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
- H04N—PICTORIAL COMMUNICATION, e.g. TELEVISION
- H04N23/00—Cameras or camera modules comprising electronic image sensors; Control thereof
- H04N23/60—Control of cameras or camera modules
- H04N23/61—Control of cameras or camera modules based on recognised objects
- H04N23/611—Control of cameras or camera modules based on recognised objects where the recognised objects include parts of the human body
-
- H—ELECTRICITY
- H04—ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
- H04N—PICTORIAL COMMUNICATION, e.g. TELEVISION
- H04N23/00—Cameras or camera modules comprising electronic image sensors; Control thereof
- H04N23/60—Control of cameras or camera modules
- H04N23/63—Control of cameras or camera modules by using electronic viewfinders
-
- H—ELECTRICITY
- H04—ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
- H04N—PICTORIAL COMMUNICATION, e.g. TELEVISION
- H04N23/00—Cameras or camera modules comprising electronic image sensors; Control thereof
- H04N23/60—Control of cameras or camera modules
- H04N23/63—Control of cameras or camera modules by using electronic viewfinders
- H04N23/631—Graphical user interfaces [GUI] specially adapted for controlling image capture or setting capture parameters
- H04N23/632—Graphical user interfaces [GUI] specially adapted for controlling image capture or setting capture parameters for displaying or modifying preview images prior to image capturing, e.g. variety of image resolutions or capturing parameters
-
- H—ELECTRICITY
- H04—ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
- H04N—PICTORIAL COMMUNICATION, e.g. TELEVISION
- H04N23/00—Cameras or camera modules comprising electronic image sensors; Control thereof
- H04N23/60—Control of cameras or camera modules
- H04N23/667—Camera operation mode switching, e.g. between still and video, sport and normal or high- and low-resolution modes
-
- H—ELECTRICITY
- H04—ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
- H04N—PICTORIAL COMMUNICATION, e.g. TELEVISION
- H04N5/00—Details of television systems
- H04N5/76—Television signal recording
Landscapes
- Engineering & Computer Science (AREA)
- Multimedia (AREA)
- Signal Processing (AREA)
- Theoretical Computer Science (AREA)
- Physics & Mathematics (AREA)
- General Physics & Mathematics (AREA)
- General Engineering & Computer Science (AREA)
- Human Computer Interaction (AREA)
- General Health & Medical Sciences (AREA)
- Audiology, Speech & Language Pathology (AREA)
- Health & Medical Sciences (AREA)
- Computer Vision & Pattern Recognition (AREA)
- User Interface Of Digital Computer (AREA)
- Studio Devices (AREA)
Abstract
本公开是关于一种图像获取方法及装置、电子设备、存储介质。该方法包括:获取所述摄像头采集的预览图像;基于预设的构图模型检测所述预览图像中的目标区域;响应于检测到目标区域,获取包含所述目标区域的图像作为目标图像。本实施例中可以获取拍摄者关注的目标区域,无需拍摄者手动选取,可以提升拍摄体验;并且,本实施例中无需拍摄者操作按键即可获取目标图像,简单快捷,进一步提升拍摄体验。
Description
技术领域
本公开涉及控制技术领域,尤其涉及一种图像获取方法及装置、电子设备、存储介质。
背景技术
目前,电子设备的相机App的用户界面一直模拟专业单反相机的UI界面风格,该UI界面内设置有若干个图标(icon),例如灯光按键、摄像头切换按键、设置按键、拍摄按键、以及拍摄模式按键等等,这样用户可以直接选择需要的按键来执行相应的操作,达到快速拍摄照片或者录制视频的效果。
然而,随着UI界面内图标的增多,会增加设计的难度。并且,由于图标设置错综复杂,增加用户拍摄难度以及学习成本,降低使用体验。
发明内容
本公开提供一种图像获取方法及装置、电子设备、存储介质,以解决相关技术的不足。
根据本公开实施例的第一方面,提供一种图像获取方法,应用于设置有摄像头的电子设备,所述方法包括:
获取所述摄像头采集的预览图像;
基于预设的构图模型检测所述预览图像中的目标区域;
响应于检测到目标区域,获取包含所述目标区域的图像作为目标图像。
可选地,所述构图模型包括以下至少一种:基于构图原则形成的构图模型,基于预设的构图样本训练的构图模型。
可选地,基于预设的构图模型检测所述预览图像中的目标区域之前,所述方法包括:
获取所述电子设备内音频采集模组采集的语音数据;
响应于所述语音数据的关键词中包含预设的关键词指令,执行基于预设的构图模型检测所述预览图像中的目标区域。
可选地,基于预设的构图模型检测所述预览图像中的目标区域之前,所述方法包括:
获取所述电子设备内指令摄像头采集的预览图像;
获取所述指令摄像头所采集预览图像中的拍摄者姿势;
响应于所述拍摄者姿势中包含预设的姿势,执行基于预设的构图模型检测所述预览图像中的目标区域。
可选地,基于预设的构图模型检测所述预览图像中的目标区域之前,所述方法包括:
获取所述电子设备内指令摄像头采集的预览视频流;
基于预设的眼球跟踪算法对所述预览视频流中拍摄者的眼球进行跟踪,获得所述拍摄者的眼球姿态;
响应于获得所述眼球姿态,执行基于预设的构图模型检测所述预览图像中的目标区域。
可选地,基于预设的构图模型检测所述预览图像中的目标区域之前,所述方法还包括:
获取所述电子设备中的空间姿态传感器所采集的空间姿态数据;
根据所述空间姿态数据获取所述电子设备的姿态;所述姿态包括电子设备处于静止状态;
响应于所述姿态的持续时长超过预设的第一时长阈值,执行基于预设的构图模型检测所述预览图像中的目标区域;以及响应于所述姿态的持续时长超过预设的第二时长阈值,录制视频。
可选地,录制视频之后且存储所录制的视频之前,所述方法还包括:
获取从摄像头开启至视频开始录制之间的第一视频;
将所述第一视频添加到所录制视频中。
可选地,获取所述摄像头采集的预览图像之前,所述方法还包括:
响应于检测到摄像头启动操作,展示用于显示所述预览图像的第一预设界面;所述第一预设界面内未设置操作按键。
可选地,获取包含所述目标区域的图像作为目标图像之后,所述方法还包括:
响应于检测到表征停止拍摄的控制指令,停止本次拍摄并关闭所述第一预设界面。
可选地,获取包含所述目标区域的图像作为目标图像之后,所述方法还包括:
响应于检测到表征浏览所述目标图像的浏览指令,在第二预设界面内显示所述目标图像;
响应于检测到表征删除目标图像的删除指令,删除当前显示的目标图像;以及响应于检测到表征切换目标图像的切换指令,显示切换的下一张目标图像。
根据本公开实施例的第二方面,提供一种图像获取装置,应用于设置有摄像头的电子设备,所述装置包括:
预览图像获取模块,用于获取所述摄像头采集的预览图像;
预览图像获取模块,用于基于预设的构图模型检测所述预览图像中的目标区域;
目标图像获取模块,用于响应于检测到目标区域,获取包含所述目标区域的图像作为目标图像。
可选地,所述构图模型包括以下至少一种:基于构图原则形成的构图模型,基于预设的构图样本训练的构图模型。
可选地,所述装置包括:
语音数据获取模块,用于获取所述电子设备内音频采集模组采集的语音数据;
关键词触发模块,用于响应于所述语音数据的关键词中包含预设的关键词指令,触发所述预览图像获取模块。
可选地,所述装置包括:
图像获取模块,用于获取所述电子设备内指令摄像头采集的预览图像;
姿势获取模块,用于获取所述指令摄像头所采集预览图像中的拍摄者姿势;
姿势触发模块,用于响应于所述拍摄者姿势中包含预设的姿势,触发所述预览图像获取模块。
可选地,所述装置包括:
视频流获取模块,用于获取所述电子设备内指令摄像头采集的预览视频流;
眼球姿态获取模块,用于基于预设的眼球跟踪算法对所述预览视频流中拍摄者的眼球进行跟踪,获得所述拍摄者的眼球姿态;
姿势触发模块,用于响应于获得所述眼球姿态,触发所述预览图像获取模块。
可选地,基于预设的构图模型检测所述预览图像中的目标区域之前,所述装置还包括:
数据获取模块,用于获取所述电子设备中空间姿态传感器所采集的空间姿态数据;
姿态获取模块,用于根据所述空间姿态数据获取所述电子设备的姿态;所述姿态包括电子设备处于静止状态;
姿态触发模块,用于响应于所述姿态的持续时长超过预设的第一时长阈值,触发所述预览图像获取模块;以及响应于所述姿态的持续时长超过预设的第二时长阈值,录制视频。
可选地,所述装置还包括:
视频获取模块,用于获取从摄像头开启至视频开始录制之间的第一视频;
视频添加模块,用于将所述第一视频添加到所录制视频中。
可选地,所述装置还包括:
响应于检测到摄像头启动操作,展示用于显示所述预览图像的第一预设界面;所述第一预设界面内未设置操作按键。
可选地,所述装置还包括:
预设界面关闭模块,用于响应于检测到表征停止拍摄的控制指令,停止本次拍摄并关闭所述第一预设界面。
可选地,所述装置还包括:
目标图像显示模块,用于响应于检测到表征浏览所述目标图像的浏览指令,在第二预设界面内显示所述目标图像;
目标图像删除模块,用于响应于检测到表征删除目标图像的删除指令,删除当前显示的目标图像;以及
目标图像切换模块,用于响应于检测到表征切换目标图像的切换指令,显示切换的下一张目标图像。
根据本公开实施例的第三方面,提供一种电子设备,包括:
处理器;
用于存储所述处理器可执行指令的存储器;
所述处理器被配置为执行所述存储器中的可执行指令以实现上述任一项所述方法的步骤。
根据本公开实施例的第四方面,提供一种可读存储介质,其上存储有可执行指令,该可执行指令被处理器执行时实现上述任一项所述方法的步骤。
本公开的实施例提供的技术方案可以包括以下有益效果:
由上述实施例可知,本公开实施例中通过获取摄像头采集的预览图像;然后,基于预设的构图模型检测预览图像中的目标区域;之后,响应于检测到目标区域,获取包含所述目标区域的图像作为目标图像。这样,本实施例中可以获取拍摄者关注的目标区域,无需拍摄者手动选取,可以提升拍摄体验;并且,本实施例中无需拍摄者操作按键即可获取目标图像,简单快捷,进一步提升拍摄体验。
应当理解的是,以上的一般描述和后文的细节描述仅是示例性和解释性的,并不能限制本公开。
附图说明
此处的附图被并入说明书中并构成本说明书的一部分,示出了符合本公开的实施例,并与说明书一起用于解释本公开的原理。
图1是相关技术中用户界面的示意图。
图2是根据一示例性实施例示出的一种图像获取方法的流程图。
图3是根据一示例性实施例示出的一种预设界面的示意图。
图4是根据一示例性实施例示出的基于语音数据控制获取目标区域的流程图。
图5是根据一示例性实施例示出的基于预览图像控制获取目标区域的流程图。
图6是根据一示例性实施例示出的基于眼球跟踪控制获取目标区域的流程图。
图7是根据一示例性实施例示出的基于空间姿态数据控制获取目标区域的流程图。
图8是根据一示例性实施例示出的删除目标图像的流程图。
图9~图16是根据一示例性实施例示出的一种图像获取装置的框图。
图17是根据一示例性实施例示出的一种电子设备的框图。
具体实施方式
这里将详细地对示例性实施例进行说明,其示例表示在附图中。下面的描述涉及附图时,除非另有表示,不同附图中的相同数字表示相同或相似的要素。以下示例性所描述的实施例并不代表与本公开相一致的所有实施例。相反,它们仅是与如所附权利要求书中所详述的、本公开的一些方面相一致的装置例子。
目前,电子设备的相机App的用户界面一直模拟专业单反相机的UI界面风格,该UI界面内设置有若干个图标(icon),例如灯光按键、摄像头切换按键、设置按键、拍摄按键、以及拍摄模式按键等等,效果如图1所示。这样用户可以直接选择需要的按键来执行相应的操作,达到快速拍摄照片或者录制视频的效果。
然而,随着UI界面内图标的增多,会增加设计的难度。并且,由于图标设置错综复杂,增加用户拍摄难度以及学习成本,降低使用体验。
为解决上述技术问题,本公开实施例提供了一种图像获取方法,可以应用于设置有摄像头的电子设备,例如智能手机、平板电脑等,图2是根据一示例性实施例示出的一种图像获取方法的流程图。参见图2,一种图像获取方法,包括步骤21~步骤23,其中:
在步骤21中,获取所述摄像头采集的预览图像。
本实施例中,电子设备中设置有摄像头,该摄像头可以包括前置摄像头、后置摄像头以及3D摄像头(如TOF摄像头)中的一种或者多种。考虑到摄像头所起的作用,本实施例中可以将摄像头分为:a,采集预览图像或者拍摄图像所用的摄像头;b,采集预览图像或者预览视频流所用的摄像头,其中所述预览图像用于获取拍摄者姿势,所述预览视频流用于获取拍摄者的眼球姿态。为方便说明,后续实施例中将应用到(b)作用的摄像头称之为指令摄像头。
本实施例中,以后置摄像头为例,在摄像头启动时,该摄像头可以采集图像作为预览图像,并将该预览图像发送给显示屏显示,以呈现给拍摄者;同时,还可以将预览图像临时存储到存储器。
本实施例中,电子设备中处理器可与摄像头通信,以获取所采集的预览图像。或者,处理器与存储器通信,可以读取存储器已经存储的预览图像。
在一实施例中,电子设备中可以预先设置一个预设界面,后称之为第一预设界面以示区别,该第一预设界面内未设置有任何操作按键,效果如图3所示。这样,第一预设界面可以全部用于显示预览图像;并且,由于未设置按键,此时无需拍摄者与显示屏接触,从而避免电子设备抖动,保证拍摄质量。
在步骤22中,基于预设的构图模型检测所述预览图像中的目标区域。
本实施例中,处理器可以获取预设的构图模型,将所获取的预览图像输入到构图模型,由构图模型获取预览图像中的目标区域。目标区域是指拍摄者所关注的区域。
其中,构图模型可以通过以下方式获取:
例如,可以获取摄影行业内通用的构图原则或者拍摄者倾向的构图原则,如三分法构图、对角线构图、S形构图、黄金分割构图、三角形构图等等,然后基于该构图原则可以生成构图模型。
又如,可以获取大量的构图样本,该构图样本是指分别采用不同构图原则来拍摄的图像,然后对初始的构图模型(如神经网络等)进行训练,在构图模型收敛后,训练结束得到训练后的构图模型。
可理解的是,若构图样本为拍摄者提供的图像或者拍摄者从候选的样本中所选出的图像,则训练后的构图模型可以在一定程度上从预览图像中确定出拍摄者可能关注的目标区域。
本实施例中,处理器在获取到预览图像,可以获取预览图像中的目标区域。在另一实施例中,处理器在获取到预览图像后还可以检测控制指令,在检测到控制指令后再获取预览图像中的目标区域,包括:
在一示例中,电子设备内设置有音频采集模组(如麦克风),使用之前,拍摄者将电子设备中拍摄模式调整为音频控制模式。参见图4,在步骤41中,处理器可以获取电子设备内音频采集模组采集的语音数据。在步骤42中,处理器可以获取语音数据中的关键词,并响应于语音数据的关键词中包含预设的关键词指令,执行步骤22。
其中,处理器获取关键词的方式可以包括:
方式一,处理器可以将语音数据转换成文本序列,转换方法可以参见相关技术。然后,对获取的文本序列进行分词,去停用词等,得到文本序列所包含的关键词。
方式二,处理器可以获取语音数据中的频率或者音素,在检测到预设的关键词指令对应的频率或者音素时,确定检测到预设的关键词指令。
在另一示例中,在预览过程中,电子设备可以启动指令摄像头。例如,在拍摄者使用电子设备的后置摄像头拍摄图像时,前置摄像头可以作为指令摄像头。在拍摄者使用电子设备的前置摄像头拍摄图像时,TOF摄像头或者后置摄像头可以作为指令摄像头。在拍摄者使用前置摄像头自拍时,该前置摄像头可以作为指令摄像头。参见图5,在步骤51中,处理器可以获取电子设备内指令摄像头采集的预览图像,获取方式可以包括处理器直接与指令摄像头通信获得,或者处理器从指定位置读取预览图像,在此不作限定。在步骤52中,处理器可以获取指令摄像头所采集预览图像中的拍摄者姿势。在步骤53中,响应于拍摄者姿势中包含预设的姿势,执行步骤22。
在又一示例中,在预览过程中,电子设备可以启动指令摄像头。例如,在拍摄者使用电子设备的后置摄像头拍摄图像时,前置摄像头可以作为指令摄像头。在拍摄者使用电子设备的前置摄像头拍摄图像时,TOF摄像头或者后置摄像头可以作为指令摄像头。在拍摄者使用前置摄像头自拍时,该前置摄像头可以作为指令摄像头。参见图6,在步骤61中,获取所述电子设备内指令摄像头采集的预览视频流。在步骤62中,基于预设的眼球跟踪算法对预览视频流中拍摄者的眼球进行跟踪,获得拍摄者的眼球姿态。在步骤63中,响应于获得眼球姿态,执行步骤22。
需要说明的是,本示例中,预设的眼球跟踪算法可以对预览视频流中各帧图像进行人脸检测、眼部ROI截取和眼球中心定位三个步骤后,再根据多帧图像中眼球中心的位置即可确定出眼球的姿态。对于人脸检测、眼部ROI获取以及眼球中心定位可以参考相关技术,在此不再赘述。
在又一示例中,电子设备内可以设置有空间姿态传感器,例如加速度传感器、重力传感器、陀螺仪等。参见图7,在步骤71中,处理器可以获取电子设备中空间姿态传感器所采集的空间姿态数据。在步骤72中,根据空间姿态数据获取电子设备的姿态;姿态包括电子设备处于静止状态;在步骤73中,响应于姿态的持续时长超过预设的第一时长阈值(如200ms,可调整),执行步骤22。
本示例中,处理器还可以响应于姿态的持续时长超过预设的第二时长阈值(如2s,可调整),录制视频。可理解的是,处理器在确定录制视频后,还可以获取从摄像头开启到视频开始录制之间的第一视频,然后将该第一视频添加到所录制视频中,从而保持录制视频的完整性,有利于帮忙拍摄者捕捉到精彩的场景。
在一实施例中,处理器在检测控制指令时,还可以检测到表征停止拍摄的控制指令,此时处理器可以停止本次拍摄,并关闭第一预设界面。
在步骤23中,响应于检测到目标区域,获取包含所述目标区域的图像作为目标图像。
本实施例中,处理器可以在检测到目标区域后,获取包含目标区域的图像作为目标图像。例如,目标区域的数量为一个时,处理器可以按照设定尺寸裁剪出目标区域内的图像作为目标图像,以及将整个预览图像作为目标图像。又如,在目标区域的数量为多个时,处理器按照目标区域各自的尺寸裁剪预览图像,以预览图像作为一个基准模板,每次裁剪一个目标区域,这样所得到的目标图像互不干扰;当然可以同时在预览图像时裁剪图像,在相邻两个目标区域的图像不相交的情况下,获取多个目标图像。技术人员可以具体场景选择合适的获取目标图像的方案,在此不作限定。
本实施例中,考虑到在一次拍摄后获得多张目标图像,拍摄者可能会对目标图像进行甄选。处理器可以检测浏览指令,该浏览指令可以包括检测到拍摄者触发“相册”按键,或者相机APP中“浏览”按键。参见图8,在步骤81中,响应于检测到表征浏览目标图像的浏览指令,处理器可以在第二预设界面内显示目标图像。在步骤82中,处理器还可以响应于检测到表征删除目标图像的删除指令,删除当前显示的目标图像。例如向左侧滑动表征拍摄者喜欢当前显示的目标图像保存,并显示下一张目标图像;又如向右滑动表征拍摄者不喜欢当前显示的目标图像则删除,并显示下一张目标图像效果。
需要说明的是,处理器可以按照预设周期获取拍摄者所保存的目标图像作为新的构图样本,或者获取预设数量张经过拍摄者甄选的目标图像作为新的构图样本。处理器可以利于新的构图样本更新构图样本集,然后利用更新后的构图样本集来训练构图模型,从而使构图模型所输出的目标区域与拍摄者所关注的区域达到更高的匹配精度,最终达到拍摄者眼光所到之处所关注的区域与摄像头所到之处所关注的区域完全一致,达到“人机合一”的效果。
至此,本公开实施例中通过获取摄像头采集的预览图像;然后,基于预设的构图模型检测预览图像中的目标区域;之后,响应于检测到目标区域,获取包含所述目标区域的图像作为目标图像。这样,本实施例中可以获取拍摄者关注的目标区域,无需拍摄者手动选取,可以提升拍摄体验;并且,本实施例中无需拍摄者操作按键即可获取目标图像,简单快捷,进一步提升拍摄体验。
在上述一种图像获取方法的基础上,本公开实施例还提供了一种图像获取装置,图9是根据一示例性实施例示出的一种图像获取装置的框图。参见图9,一种图像获取装置,应用于设置有摄像头的电子设备,所述装置包括:
预览图像获取模块91,用于获取所述摄像头采集的预览图像;
预览图像获取模块92,用于基于预设的构图模型检测所述预览图像中的目标区域;
目标图像获取模块93,用于响应于检测到目标区域,获取包含所述目标区域的图像作为目标图像。
可选地,所述构图模型包括以下至少一种:基于构图原则形成的构图模型,基于预设的构图样本训练的构图模型。
在一实施例中,参见图10,所述装置包括:
语音数据获取模块101,用于获取所述电子设备内音频采集模组采集的语音数据;
关键词触发模块102,用于响应于所述语音数据的关键词中包含预设的关键词指令,触发所述预览图像获取模块。
在一实施例中,参见图11,所述装置包括:
图像获取模块111,用于获取所述电子设备内指令摄像头采集的预览图像;
姿势获取模块112,用于获取所述指令摄像头所采集预览图像中的拍摄者姿势;
姿势触发模块113,用于响应于所述拍摄者姿势中包含预设的姿势,触发所述预览图像获取模块。
在一实施例中,参见图12,所述装置包括:
视频流获取模块121,用于获取所述电子设备内指令摄像头采集的预览视频流;
眼球姿态获取模块122,用于基于预设的眼球跟踪算法对所述预览视频流中拍摄者的眼球进行跟踪,获得所述拍摄者的眼球姿态;
姿势触发模块123,用于响应于获得所述眼球姿态,触发所述预览图像获取模块。
在一实施例中,参见图13,所述装置还包括:
数据获取模块131,用于获取所述电子设备中空间姿态传感器所采集的空间姿态数据;
姿态获取模块132,用于根据所述空间姿态数据获取所述电子设备的姿态;所述姿态包括电子设备处于静止状态;
姿态触发模块133,用于响应于所述姿态的持续时长超过预设的第一时长阈值,触发所述预览图像获取模块;以及响应于所述姿态的持续时长超过预设的第二时长阈值,录制视频。
在一实施例中,参见图14,所述装置还包括:
视频获取模块141,用于获取从摄像头开启至视频开始录制之间的第一视频;
视频添加模块142,用于将所述第一视频添加到所录制视频中。
在一实施例中,所述装置还包括:
预设界面展示模块,用于响应于检测到摄像头启动操作,展示用于显示所述预览图像的第一预设界面;所述第一预设界面内未设置操作按键。
在一实施例中,参见图15,所述装置还包括:
预设界面关闭模块151,用于响应于检测到表征停止拍摄的控制指令,停止本次拍摄并关闭所述第一预设界面。
在一实施例中,参见图16,所述装置还包括:
目标图像显示模块161,用于响应于检测到表征浏览所述目标图像的浏览指令,在第二预设界面内显示所述目标图像;
目标图像删除模块162,用于响应于检测到表征删除目标图像的删除指令,删除当前显示的目标图像;以及
目标图像切换模块163,用于响应于检测到表征切换目标图像的切换指令,显示切换的下一张目标图像。
可理解的是,本公开实施例提供的装置与上述方法实施例的内容相对应,具体内容可以参考方法各实施例的内容,在此不再赘述。
至此,本公开实施例中通过获取摄像头采集的预览图像;然后,基于预设的构图模型检测预览图像中的目标区域;之后,响应于检测到目标区域,获取包含所述目标区域的图像作为目标图像。这样,本实施例中可以获取拍摄者关注的目标区域,无需拍摄者手动选取,可以提升拍摄体验;并且,本实施例中无需拍摄者操作按键即可获取目标图像,简单快捷,进一步提升拍摄体验。
图17是根据一示例性实施例示出的一种电子设备的框图。例如,电子设备1700可以是包含图像获取设备中发射线圈、第一磁传感器和第二磁传感器的智能手机,计算机,数字广播终端,平板设备,医疗设备,健身设备,个人数字助理等。
参照图17,电子设备1700可以包括以下一个或多个组件:处理组件1702,存储器1704,电源组件1706,多媒体组件1708,音频组件1710,输入/输出(I/O)的接口1712,传感器组件1714,通信组件1716,以及图像采集组件17117。
处理组件1702通常电子设备1700的整体操作,诸如与显示,电话呼叫,数据通信,相机操作和记录操作相关联的操作。处理组件1702可以包括一个或多个处理器1720来执行指令。此外,处理组件1702可以包括一个或多个模块,便于处理组件1702和其他组件之间的交互。
存储器1704被配置为存储各种类型的数据以支持在电子设备1700的操作。这些数据的示例包括用于在电子设备1700上操作的任何应用程序或方法的指令,联系人数据,电话簿数据,消息,图片,视频等。存储器1704可以由任何类型的易失性或非易失性存储设备或者它们的组合实现,如静态随机存取存储器(SRAM),电可擦除可编程只读存储器(EEPROM),可擦除可编程只读存储器(EPROM),可编程只读存储器(PROM),只读存储器(ROM),磁存储器,快闪存储器,磁盘或光盘。
电源组件1706为电子设备1700的各种组件提供电力。电源组件1706可以包括电源管理系统,一个或多个电源,及其他与为电子设备1700生成、管理和分配电力相关联的组件。
多媒体组件1708包括在所述电子设备1700和目标对象之间的提供一个输出接口的屏幕。在一些实施例中,屏幕可以包括液晶显示屏(LCD)和触摸面板(TP)。如果屏幕包括触摸面板,屏幕可以被实现为触摸屏,以接收来自目标对象的输入信号。触摸面板包括一个或多个触摸传感器以感测触摸、滑动和触摸面板上的手势。所述触摸传感器可以不仅感测触摸或滑动动作的边界,而且还检测与所述触摸或滑动操作相关的持续时间和压力。
音频组件1710被配置为输出和/或输入音频信号。例如,音频组件1710包括一个麦克风(MIC),当电子设备1700处于操作模式,如呼叫模式、记录模式和语音识别模式时,麦克风被配置为接收外部音频信号。所接收的音频信号可以被进一步存储在存储器1704或经由通信组件1716发送。在一些实施例中,音频组件1710还包括一个扬声器,用于输出音频信号。
I/O接口1712为处理组件1702和外围接口模块之间提供接口,上述外围接口模块可以是键盘,点击轮,按钮等。
传感器组件1714包括一个或多个传感器,用于为电子设备1700提供各个方面的状态评估。例如,传感器组件1714可以检测到电子设备1700的打开/关闭状态,组件的相对定位,例如所述组件为电子设备1700的显示屏和小键盘,传感器组件1714还可以检测电子设备1700或一个组件的位置改变,目标对象与电子设备1700接触的存在或不存在,电子设备1700方位或加速/减速和电子设备1700的温度变化。
通信组件1716被配置为便于电子设备1700和其他设备之间有线或无线方式的通信。电子设备1700可以接入基于通信标准的无线网络,如WiFi,2G或3G,或它们的组合。在一个示例性实施例中,通信组件1716经由广播信道接收来自外部广播管理系统的广播信号或广播相关信息。在一个示例性实施例中,所述通信组件1716还包括近场通信(NFC)模块,以促进短程通信。例如,在NFC模块可基于射频识别(RFID)技术,红外数据协会(IrDA)技术,超宽带(UWB)技术,蓝牙(BT)技术和其他技术来实现。
在示例性实施例中,电子设备1700可以被一个或多个应用专用集成电路(ASIC)、数字信号处理器(DSP)、数字信号处理设备(DSPD)、可编程逻辑器件(PLD)、现场可编程门阵列(FPGA)、控制器、微控制器、微处理器或其他电子元件实现。
在示例性实施例中,还提供了一种包括可执行指令的非临时性可读存储介质,例如包括指令的存储器1704,上述可执行指令可由音频组件内的处理器执行。其中,可读存储介质可以是ROM、随机存取存储器(RAM)、CD-ROM、磁带、软盘和光数据存储设备等。
本领域技术人员在考虑说明书及实践这里公开的方案后,将容易想到本公开的其它实施方案。本公开旨在涵盖公开方案的任何变型、用途或者适应性变化,这些变型、用途或者适应性变化遵循本公开的一般性原理并包括本公开未公开的本技术领域中的公知常识或惯用技术手段。说明书和实施例仅被视为示例性的,本公开的真正范围和精神由下面的权利要求指出。
应当理解的是,本公开并不局限于上面已经描述并在附图中示出的精确结构,并且可以在不脱离其范围进行各种修改和改变。本公开的范围仅由所附的权利要求来限制。
Claims (18)
1.一种图像获取方法,其特征在于,应用于设置有摄像头的电子设备,所述方法包括:
获取所述摄像头采集的预览图像;
获取所述电子设备中的空间姿态传感器所采集的空间姿态数据;
根据所述空间姿态数据获取所述电子设备的姿态;所述姿态包括电子设备处于静止状态;
响应于所述姿态的持续时长超过预设的第一时长阈值,基于预设的构图模型检测所述预览图像中的目标区域;所述目标区域是指拍摄者所关注的区域;
响应于所述姿态的持续时长超过预设的第二时长阈值,录制视频;以及响应于检测到目标区域,获取包含所述目标区域的图像作为目标图像;
获取从摄像头开启至视频开始录制之间的第一视频,将所述第一视频添加到所录制视频中,保存所录制的视频。
2.根据权利要求1所述的图像获取方法,其特征在于,所述构图模型包括以下至少一种:基于构图原则形成的构图模型,基于预设的构图样本训练的构图模型。
3.根据权利要求1所述的图像获取方法,其特征在于,基于预设的构图模型检测所述预览图像中的目标区域之前,所述方法包括:
获取所述电子设备内音频采集模组采集的语音数据;
响应于所述语音数据的关键词中包含预设的关键词指令,执行基于预设的构图模型检测所述预览图像中的目标区域。
4.根据权利要求1所述的图像获取方法,其特征在于,基于预设的构图模型检测所述预览图像中的目标区域之前,所述方法包括:
获取所述电子设备内指令摄像头采集的预览图像;
获取所述指令摄像头所采集预览图像中的拍摄者姿势;
响应于所述拍摄者姿势中包含预设的姿势,执行基于预设的构图模型检测所述预览图像中的目标区域。
5.根据权利要求1所述的图像获取方法,其特征在于,基于预设的构图模型检测所述预览图像中的目标区域之前,所述方法包括:
获取所述电子设备内指令摄像头采集的预览视频流;
基于预设的眼球跟踪算法对所述预览视频流中拍摄者的眼球进行跟踪,获得所述拍摄者的眼球姿态;
响应于获得所述眼球姿态,执行基于预设的构图模型检测所述预览图像中的目标区域。
6.根据权利要求1所述的图像获取方法,其特征在于,获取所述摄像头采集的预览图像之前,所述方法还包括:
响应于检测到摄像头启动操作,展示用于显示所述预览图像的第一预设界面;所述第一预设界面内未设置操作按键。
7.根据权利要求6所述的图像获取方法,其特征在于,获取包含所述目标区域的图像作为目标图像之后,所述方法还包括:
响应于检测到表征停止拍摄的控制指令,停止本次拍摄并关闭所述第一预设界面。
8.根据权利要求1所述的图像获取方法,其特征在于,获取包含所述目标区域的图像作为目标图像之后,所述方法还包括:
响应于检测到表征浏览所述目标图像的浏览指令,在第二预设界面内显示所述目标图像;
响应于检测到表征删除目标图像的删除指令,删除当前显示的目标图像;以及响应于检测到表征切换目标图像的切换指令,显示切换的下一张目标图像。
9.一种图像获取装置,其特征在于,应用于设置有摄像头的电子设备,所述装置包括:
预览图像获取模块,用于获取所述摄像头采集的预览图像;
数据获取模块,用于获取所述电子设备中空间姿态传感器所采集的空间姿态数据;
姿态获取模块,用于根据所述空间姿态数据获取所述电子设备的姿态;所述姿态包括电子设备处于静止状态;
姿态触发模块,用于响应于所述姿态的持续时长超过预设的第一时长阈值,触发所述预览图像获取模块;以及响应于所述姿态的持续时长超过预设的第二时长阈值,录制视频;
预览图像获取模块,用于基于预设的构图模型检测所述预览图像中的目标区域;所述目标区域是指拍摄者所关注的区域;
目标图像获取模块,用于响应于检测到目标区域,获取包含所述目标区域的图像作为目标图像;
视频获取模块,用于获取从摄像头开启至视频开始录制之间的第一视频;
视频添加模块,用于将所述第一视频添加到所录制视频中,并保存所录制的视频。
10.根据权利要求9所述的图像获取装置,其特征在于,所述构图模型包括以下至少一种:基于构图原则形成的构图模型,基于预设的构图样本训练的构图模型。
11.根据权利要求9所述的图像获取装置,其特征在于,所述装置包括:
语音数据获取模块,用于获取所述电子设备内音频采集模组采集的语音数据;
关键词触发模块,用于响应于所述语音数据的关键词中包含预设的关键词指令,触发所述预览图像获取模块。
12.根据权利要求9所述的图像获取装置,其特征在于,所述装置包括:
图像获取模块,用于获取所述电子设备内指令摄像头采集的预览图像;
姿势获取模块,用于获取所述指令摄像头所采集预览图像中的拍摄者姿势;
姿势触发模块,用于响应于所述拍摄者姿势中包含预设的姿势,触发所述预览图像获取模块。
13.根据权利要求9所述的图像获取装置,其特征在于,所述装置包括:
视频流获取模块,用于获取所述电子设备内指令摄像头采集的预览视频流;
眼球姿态获取模块,用于基于预设的眼球跟踪算法对所述预览视频流中拍摄者的眼球进行跟踪,获得所述拍摄者的眼球姿态;
姿势触发模块,用于响应于获得所述眼球姿态,触发所述预览图像获取模块。
14.根据权利要求9所述的图像获取装置,其特征在于,所述装置还包括:
响应于检测到摄像头启动操作,展示用于显示所述预览图像的第一预设界面;所述第一预设界面内未设置操作按键。
15.根据权利要求14所述的图像获取装置,其特征在于,所述装置还包括:
预设界面关闭模块,用于响应于检测到表征停止拍摄的控制指令,停止本次拍摄并关闭所述第一预设界面。
16.根据权利要求9所述的图像获取装置,其特征在于,所述装置还包括:
目标图像显示模块,用于响应于检测到表征浏览所述目标图像的浏览指令,在第二预设界面内显示所述目标图像;
目标图像删除模块,用于响应于检测到表征删除目标图像的删除指令,删除当前显示的目标图像;以及
目标图像切换模块,用于响应于检测到表征切换目标图像的切换指令,显示切换的下一张目标图像。
17.一种电子设备,其特征在于,包括:
处理器;
用于存储所述处理器可执行指令的存储器;
所述处理器被配置为执行所述存储器中的可执行指令以实现权利要求1~8任一项所述方法的步骤。
18.一种可读存储介质,其上存储有可执行指令,其特征在于,该可执行指令被处理器执行时实现权利要求1~8任一项所述方法的步骤。
Priority Applications (3)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
CN202010009870.0A CN113079311B (zh) | 2020-01-06 | 2020-01-06 | 图像获取方法及装置、电子设备、存储介质 |
US16/901,731 US11715234B2 (en) | 2020-01-06 | 2020-06-15 | Image acquisition method, image acquisition device, and storage medium |
EP20181078.5A EP3846447A1 (en) | 2020-01-06 | 2020-06-19 | Image acquisition method, image acquisition device, electronic device and storage medium |
Applications Claiming Priority (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
CN202010009870.0A CN113079311B (zh) | 2020-01-06 | 2020-01-06 | 图像获取方法及装置、电子设备、存储介质 |
Publications (2)
Publication Number | Publication Date |
---|---|
CN113079311A CN113079311A (zh) | 2021-07-06 |
CN113079311B true CN113079311B (zh) | 2023-06-27 |
Family
ID=71111330
Family Applications (1)
Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
---|---|---|---|
CN202010009870.0A Active CN113079311B (zh) | 2020-01-06 | 2020-01-06 | 图像获取方法及装置、电子设备、存储介质 |
Country Status (3)
Country | Link |
---|---|
US (1) | US11715234B2 (zh) |
EP (1) | EP3846447A1 (zh) |
CN (1) | CN113079311B (zh) |
Families Citing this family (1)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN113485555B (zh) * | 2021-07-14 | 2024-04-26 | 上海联影智能医疗科技有限公司 | 医学影像阅片方法、电子设备和存储介质 |
Family Cites Families (25)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
US6301440B1 (en) * | 2000-04-13 | 2001-10-09 | International Business Machines Corp. | System and method for automatically setting image acquisition controls |
US8948468B2 (en) * | 2003-06-26 | 2015-02-03 | Fotonation Limited | Modification of viewing parameters for digital images using face detection information |
US20050185052A1 (en) * | 2004-02-25 | 2005-08-25 | Raisinghani Vijay S. | Automatic collision triggered video system |
US7973848B2 (en) * | 2007-04-02 | 2011-07-05 | Samsung Electronics Co., Ltd. | Method and apparatus for providing composition information in digital image processing device |
JP5115139B2 (ja) * | 2007-10-17 | 2013-01-09 | ソニー株式会社 | 構図判定装置、構図判定方法、プログラム |
US8948574B2 (en) * | 2008-11-24 | 2015-02-03 | Mediatek Inc. | Multimedia recording apparatus and method |
KR101030652B1 (ko) | 2008-12-16 | 2011-04-20 | 아이리텍 잉크 | 홍채인식을 위한 고품질 아이이미지의 획득장치 및 방법 |
EP2407943B1 (en) | 2010-07-16 | 2016-09-28 | Axis AB | Method for event initiated video capturing and a video camera for capture event initiated video |
CN103442175A (zh) * | 2013-09-02 | 2013-12-11 | 百度在线网络技术(北京)有限公司 | 移动终端的拍照控制方法、装置和移动终端 |
CN106030458B (zh) * | 2013-12-31 | 2020-05-08 | 谷歌有限责任公司 | 用于基于凝视的媒体选择和编辑的系统和方法 |
US9794475B1 (en) * | 2014-01-29 | 2017-10-17 | Google Inc. | Augmented video capture |
US10521671B2 (en) * | 2014-02-28 | 2019-12-31 | Second Spectrum, Inc. | Methods and systems of spatiotemporal pattern recognition for video content development |
US9363426B2 (en) * | 2014-05-29 | 2016-06-07 | International Business Machines Corporation | Automatic camera selection based on device orientation |
EP3210371B1 (en) * | 2014-10-24 | 2023-09-13 | Beezbutt PTY Limited | Camera application |
EP3241152A4 (en) | 2014-12-30 | 2018-09-05 | Morphotrust Usa, LLC | Video triggered analyses |
CN105872388A (zh) * | 2016-06-06 | 2016-08-17 | 珠海市魅族科技有限公司 | 拍摄方法、拍摄装置和拍摄终端 |
CN110249379B (zh) * | 2017-01-24 | 2024-01-23 | 隆萨有限公司 | 使用虚拟或增强现实显示进行工业维护的方法和系统 |
AU2018223225A1 (en) * | 2017-02-23 | 2019-10-17 | 5i Corporation Pty. Limited | Camera apparatus |
CN107257439B (zh) * | 2017-07-26 | 2019-05-17 | 维沃移动通信有限公司 | 一种拍摄方法及移动终端 |
KR102438201B1 (ko) * | 2017-12-01 | 2022-08-30 | 삼성전자주식회사 | 사진 촬영과 관련된 추천 정보를 제공하는 방법 및 시스템 |
CN108307113B (zh) | 2018-01-26 | 2020-10-09 | 北京图森智途科技有限公司 | 图像采集方法、图像采集控制方法及相关装置 |
JP7064346B2 (ja) * | 2018-02-13 | 2022-05-10 | オリンパス株式会社 | 撮像装置、情報端末、撮像装置の制御方法、および情報端末の制御方法 |
CN108737715A (zh) | 2018-03-21 | 2018-11-02 | 北京猎户星空科技有限公司 | 一种拍照方法及装置 |
CN109858539A (zh) | 2019-01-24 | 2019-06-07 | 武汉精立电子技术有限公司 | 一种基于深度学习图像语义分割模型的roi区域提取方法 |
KR102201858B1 (ko) * | 2019-08-26 | 2021-01-12 | 엘지전자 주식회사 | 인공지능 기반 영상 편집 방법 및 지능형 디바이스 |
-
2020
- 2020-01-06 CN CN202010009870.0A patent/CN113079311B/zh active Active
- 2020-06-15 US US16/901,731 patent/US11715234B2/en active Active
- 2020-06-19 EP EP20181078.5A patent/EP3846447A1/en active Pending
Also Published As
Publication number | Publication date |
---|---|
US11715234B2 (en) | 2023-08-01 |
EP3846447A1 (en) | 2021-07-07 |
CN113079311A (zh) | 2021-07-06 |
US20210209796A1 (en) | 2021-07-08 |
Similar Documents
Publication | Publication Date | Title |
---|---|---|
EP3817395A1 (en) | Video recording method and apparatus, device, and readable storage medium | |
CN105845124B (zh) | 音频处理方法及装置 | |
CN107025419B (zh) | 指纹模板录入方法及装置 | |
KR101985955B1 (ko) | 얼굴 앨범을 기반으로 한 음악 재생 방법, 장치 및 단말장치 | |
CN112118380B (zh) | 相机操控方法、装置、设备及存储介质 | |
CN105635567A (zh) | 拍照方法和装置 | |
CN104902185B (zh) | 拍摄方法及装置 | |
CN107870712B (zh) | 一种截图处理方法及装置 | |
WO2017080084A1 (zh) | 字体添加方法及装置 | |
EP3975046B1 (en) | Method and apparatus for detecting occluded image and medium | |
CN104580886A (zh) | 拍摄控制方法及装置 | |
CN105069083A (zh) | 关联用户的确定方法及装置 | |
CN112929561B (zh) | 一种多媒体数据处理方法、装置、电子设备及存储介质 | |
CN110969120B (zh) | 图像处理方法及装置、电子设备、可读存储介质 | |
CN112069951A (zh) | 视频片段提取方法、视频片段提取装置及存储介质 | |
CN112463274B (zh) | 一种界面调整方法、装置和电子设备 | |
CN113079311B (zh) | 图像获取方法及装置、电子设备、存储介质 | |
EP4304190A1 (en) | Focus chasing method, electronic device, and storage medium | |
CN112396675A (zh) | 图像处理方法、装置及存储介质 | |
WO2023115969A1 (zh) | 图像发布方法及装置 | |
CN110636377A (zh) | 视频处理方法、装置、存储介质、终端及服务器 | |
CN110913120A (zh) | 图像拍摄方法及装置、电子设备、存储介质 | |
CN112764599B (zh) | 一种数据处理方法、装置和介质 | |
CN115713641A (zh) | 视频获取方法、装置及存储介质 | |
KR20210133104A (ko) | 이미지 촬영 방법, 이미지 촬영 장치 및 저장 매체 |
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 |