CN113395456B - 辅助拍摄方法、装置、电子设备及计算机可读存储介质 - Google Patents

Abstract

本公开实施例提供的辅助拍摄方法、装置、电子设备及程序产品，通过在用户拍摄时，先对获取的参考图像中的参考对象进行外轮廓线提取处理和边缘线提取处理，以得到由参考对象的外轮廓线和边缘线所生成参考线；再将参考图像的参考线浮动显示在拍摄界面上，以辅助用户进行拍摄的方式，以使得生成的参考线是直接对参考图像进行处理获得的，用户在拍摄时可直接参考图像中的构图以进行拍摄，降低了对用户拍摄技术的要求，提升了用户的拍摄体验。

Description

辅助拍摄方法、装置、电子设备及计算机可读存储介质

技术领域

本公开实施例涉及计算机领域，尤其涉及一种辅助拍摄方法、装置、电子设备及程序产品。

背景技术

随着人们娱乐生活的发展以及科技的进步，利用相机对以日常生活进行拍摄和分享成为一种常见的社交方式。

在现有技术中，为了便于用户能够拍出更好的照片，拍摄设备往往提供有参考线的辅助拍摄功能，以使用户可利用参考线进行拍摄构图。

但是，现有的基于参考线的辅助拍摄方法中仅能提供固定的参考线，如九宫格参考线，黄金比例参考线等，而基于这类固定参考线进行拍摄对用户的拍摄技术有着较高的要求，拍摄出来的照片构图也难以达到不利用用户使用。

发明内容

针对上述问题，本公开实施例拱了一种辅助拍摄方法、装置、电子设备及程序产品。

第一方面，本公开提供了一种辅助拍摄方法，包括：

获取参考图像，并在所述参考图像中确定参考对象；

对所述参考对象进行外轮廓线提取处理和边缘线提取处理，获得所述参考对象的外轮廓线和边缘线；

根据所述参考对象的外轮廓线和边缘线，生成所述参考图像的参考线；

将所述参考图像的参考线浮动显示在拍摄界面上，以辅助用户进行拍摄。

第二方面，本公开提供了一种辅助拍摄装置，包括：

收发模块，用于获取参考图像；

参考线生成模块，用于在所述参考图像中确定参考对象；对所述参考对象进行外轮廓线提取处理和边缘线提取处理，获得所述参考对象的外轮廓线和边缘线；以及，根据所述参考对象的外轮廓线和边缘线，生成所述参考图像的参考线；

显示模块，用于将所述参考图像的参考线浮动显示在拍摄界面上，以辅助用户进行拍摄。

第三方面，本公开实施例提供一种电子设备，包括：至少一个处理器和存储器；

所述存储器存储计算机执行指令；

所述至少一个处理器执行所述存储器存储的计算机执行指令，使得所述至少一个处理器执行如上第一方面各种可能的涉及所述的辅助拍摄方法。

第四方面，本公开实施例提供一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质中存储有计算机执行指令，当处理器执行所述计算机执行指令时，实现如上第一方面各种可能的涉及所述的辅助拍摄方法。

第五方面，本公开实施例提供一种计算机程序产品，包括计算机指令，该计算机指令被处理器执行时如上第一方面各种可能的涉及所述的辅助拍摄方法。

本公开实施例提供的辅助拍摄方法、装置、电子设备及程序产品，通过在用户拍摄时，先对获取的参考图像中的参考对象进行外轮廓线提取处理和边缘线提取处理，以得到由参考对象的外轮廓线和边缘线所生成参考线；再将参考图像的参考线浮动显示在拍摄界面上，以辅助用户进行拍摄的方式，以使得生成的参考线是直接对参考图像进行处理获得的，用户在拍摄时可直接参考图像中的构图以进行拍摄，降低了对用户拍摄技术的要求，提升了用户的拍摄体验。

附图说明

为了更清楚地说明本公开实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作一简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图是本公开的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动性的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。

图1为现有技术中提供的辅助拍摄的参考线的示意图；

图2为本公开所基于的一种场景示意图；

图3为本公开实施例提供的一种辅助拍摄方法的流程示意图；

图4为本公开实施例提供的一种辅助拍摄方法的第一界面示意图；

图5为本公开实施例提供的一种参考图像的参考对象的示意图；

图6为本公开实施例提供的一种辅助拍摄方法的第二界面示意图；

图7为本公开实施例提供的一种辅助拍摄方法的第三界面示意图；

图8为本公开实施例提供的一种辅助拍摄方法的第四界面示意图；

图9为本公开实施例提供的一种辅助拍摄方法的第五界面示意图；

图10为本公开实施例提供的一种辅助拍摄方法的第六界面示意图；

图11为本公开实施例提供的辅助拍摄装置的结构框图；

图12为本公开实施例提供的电子设备的硬件结构示意图。

具体实施方式

为使本公开实施例的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合本公开实施例中的附图，对本公开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公开一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本公开中的实施例，本领域普通技术人员在没有作出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本公开保护的范围。

随着人们娱乐生活的发展以及科技的进步，利用相机对以日常生活进行拍摄和分享成为一种常见的社交形式。伴随着人们对拍摄美感要求的逐步提升，拍摄设备往往提供有参考线的辅助拍摄功能，以使用户可利用参考线进行拍摄构图。

图1为现有技术中提供的辅助拍摄的参考线的示意图，如图1所示的，在现有辅助拍摄方法中，拍摄设备一般会在屏幕上浮动显示一些预设的参考线，以便于用户根据参考线对拍摄界面的画面进行局部和构图。

但是，现有的基于固定参考线的辅助拍摄方法对用户在拍摄技巧上具有较高的要求。也就是说，当不具有一定拍摄技术的用户在利用固定参考线进行拍摄时，很难获得具有一定构图美感的照片。

针对这样的问题，发明人想到可将已经完成构图的具有一定美感的图片作为拍摄时的参考图像，提取该参考图像的可用于表示参考图像的构图的参考线并浮现在拍摄界面的当前画面中。特别的，在本公开中，将以参考图像中参考对象的外轮廓线和边缘线作为参考线的生成依据，以便于用户进行拍摄时的构图参考，从而也为用户提供更为直接和简单的构图参考，进而实现对于用户的辅助拍摄，也便于用户拍出具有美感的照片。

需要说明的是，本公开提供的辅助拍摄方法的执行主体可为辅助拍摄装置，该辅助拍摄装置具体可安装于拍摄设备，或具有拍摄功能的终端上。为了便于描述，本公开将以具有拍摄功能的终端为例进行说明。

参考图2，图2为本公开所基于的一种场景示意图，在图2所示场景中，用户可通过终端的操作界面200上的拍摄图标2001，以触发终端进入拍摄界面201。

可知的是，该拍摄界面201上将显示有终端的拍摄组件所捕捉的画面；其中的拍摄组件可为终端的前置摄像头，或，后置摄像头，或，外接式摄像设备等。

用户可通过触发拍摄界面201上的“辅助拍摄”图标2011，终端中的辅助拍摄装置启动并执行本公开提供的辅助拍摄方法，并在拍摄界面201上将通过使用本公开的辅助拍摄方法所获得的参考线进行浮动显示，以辅助用户进行拍摄。

下面将针对本公开提供的辅助拍摄方法进行进一步说明：

第一方面，图3为本公开实施例提供的一种辅助拍摄方法的流程示意图。参考图3，本公开实施例提供的辅助拍摄方法，包括：

步骤301、获取参考图像，并在所述参考图像中确定参考对象。

步骤302、对所述参考对象进行外轮廓线提取处理和边缘线提取处理，获得所述参考对象的外轮廓线和边缘线。

步骤303、根据所述参考对象的外轮廓线和边缘线，生成所述参考图像的参考线。

步骤304、将所述参考图像的参考线浮动显示在拍摄界面上，以辅助用户进行拍摄。

需要说明的是，本实施例的提供的辅助拍摄方法的执行主体为前述的辅助拍摄装置，在本公开的一些实施例中，该辅助拍摄装置可集成在终端的拍摄组件中，或安装在终端的拍摄客户端中，用户可通过终端与该辅助拍摄装置进行交互并获取其所提供的参考线。

如前所述的，为了能够便于用户拍出具有美感的照片，在本公开中，将以参考图像中参考对象的外轮廓线和边缘线作为参考线的生成依据，以便于用户进行拍摄时的构图参考。

具体来说，当用户触发终端的辅助参考功能时，辅助拍摄装置首先将获取参考图像。

图4为本公开实施例提供的一种辅助拍摄方法的第一界面示意图，参考图4所示的，在用户触发拍摄界面201上的“辅助拍摄”图标2011之后，拍摄界面上201上的“辅助拍摄”图标2011将切换至用于提示用户导入参考图像的“导入图像”图标2012，此时，用户可通过触发“导入图像”图标2012实现从终端的图像库或照片库中选取想要模仿构图和参考构图的图像的操作，当用户完成对参考图像的选取后，终端会将用户选中的参考图像显示在参考图像显示界面202上，以供辅助拍摄装置对参考图像进行处理。

随后，辅助拍摄装置将从参考图像中确定出参考对象。具体来说，在确定出参考对象时，辅助拍摄装置可利用包括机器学习算法在内的算法以对参考图像进行处理。

可选的，辅助拍摄装置可对所述参考图像进行物体识别处理，获得识别处理结果，所述识别处理结果中包括所述参考图像中的至少一个物体；然后，根据各物体中确定所述参考对象。其中，参考对象是指参考图像中可表示其画面布局或画面结构的物体，该物体包括但不限于人物、植物、建筑等。通过利用物体识别处理以将参考图像中的各物体识别出来，并从中确定出可用于作为参考对象的物体。

然后，辅助拍摄装置将对参考对象进行外轮廓线提取处理和边缘线提取处理，以得到参考对象的外轮廓线和边缘线。

其中，外轮廓线是指参考对象的外部整体轮廓的分界线，其一般可通过分析参考图像的颜色分布或像素值分布等方式获得。在可选实施方式中，为了使得外轮廓线的提取更加准确，在本实施方式中利用了参考图像的图像红外信息，以对参考对象进行外轮廓线提取处理。

可知的是，在参考图像中一般会包括有光影信息，而光影信息在一定程度上会影响对参考对象的外轮廓的提取。针对这样的问题，在本实施方式中，辅助拍摄装置可提取所述参考图像中的图像红外信息；利用所述图像红外信息对所述参考图像中的参考对象的外轮廓线进行提取处理，获得所述参考对象的外轮廓线。即，参考图像中除图像自身的像素信息以外，还可包括有图像的红外信息，与传统的基于颜色分布或像素分布的外轮廓提取方法相比，本实施方式通过对图像红外信息进行分析和处理，排除光影信息对参考对象的外轮廓线的影响，从而得到更为准确的参考对象的外轮廓线。

此外，边缘线是指参考对象的内部和外部的细节轮廓的分界线，特别的，在本公开中将边缘线也作为参考线的生成依据是基于如下考虑：当参考线仅依据外轮廓线生成时，用户在根据参考线进行辅助拍摄时很难对参考线中所表明的参考对象的具体细节进行获取，考虑到这个原因，在本公开生成参考对象的参考线时，将对参考对象的边缘线也一并进行提取，以使得生成的参考线在一定程度上能够表明参考对象的细节轮廓，便于用户对参考对象的方向、对象类型等进行分辨。

对于边缘线提取来说，本实施方式中可通过对图像中的图像深度分析获取或利用边缘提取技术获取：

在一种可选实施方式中，为了能够提取到参考对象的边缘线，辅助拍摄装置还将对所述参考图像中的参考对象进行基于索贝尔算子的边缘提取处理，得到所述参考对象的边缘线。即，通过对参考图像进行边缘识别和基于索贝尔算子的锐化处理，以使得参考对象中的每一细节轮廓均被提取出来，得到边缘线。

在另一种实施方式中，为了能够提取到参考对象的边缘线，辅助拍摄装置还将对所述参考图像中的参考对象进行图像深度信息的获取，以基于图像中的每一像素的深度确定参考对象的边缘线。

图5为本公开实施例提供的一种参考图像的参考对象的示意图，如图5所示的，在该参考图像中显示有建筑房檐的一角，其中的房檐部分的建筑则可作为参考图像的参考对象；该参考对象的外轮廓线则是指建筑房檐与背景天空之间的分界线，如图5虚线部分所示的；该参考对象的边缘线则是指建筑房檐内的用于表示内部细节轮廓的分界线，如图5实线部分所示的。

然后，将参考对象的外轮廓线和边缘线组合生成参考图像的参考线，并将其浮动显示在拍摄界面上。具体的，将所述参考对象的外轮廓线和所述边缘线进行叠加处理，构成所述参考图像的参考线。

在其中一种可选的实施方式中，可首先对外轮廓线和边缘线进行叠加，然后将边缘线的显示透明度设置为较高的透明度，以使得这样的方式所生成的参考线，既能够让用户看清参考对象的外轮廓线，又能在一定程度上看清参考对象内部的细节信息。其中，可选实施方式中，透明度可设置为80%。

图6为本公开实施例提供的一种辅助拍摄方法的第二界面示意图，如图6所示的，在拍摄界面201上不仅显示有拍摄组件捕捉到的画面，还浮动显示有辅助拍摄装置对参考图像进行处理所获得的参考线2013。

通过利用该参考线2013，用户可对当前画面的拍摄角度、取景范围等拍摄参数进行调整，以拍出与参考图像的构图相似的照片。

本实施例提供的辅助拍摄方法，通过对参考图像进行参考线的提取以使得参考图像的参考线浮动显示在拍摄界面上，从而能够对用户进行拍摄辅助，使得用户在拍摄时可直接参考图像中的构图以进行拍摄，降低了对用户拍摄技术的要求，提升了用户的拍摄体验。

在上述实施例的基础上，为了进一步便于用户使用，在确定参考图像中的参考对象时，辅助拍摄装置将提供有多种确定图像中的参考对象的方式：

方式一、基于预设条件对参考对象自动进行确定。

在该方式中，对于参考对象的确定可包括如下步骤：

步骤801、对所述参考图像进行人像识别处理，获得人像识别处理结果，所述人像识别处理结果中包括所述参考图像中的至少一个人像；

步骤802、从所述各人像中选出符合预设条件的目标人像作为所述参考对象。

在本方式中，预设条件包括如下条件中的至少一种：人像完整，人脸占比大于预设占比阈值和人像清晰度大于清晰度阈值。

在方式一中，辅助拍摄装置可通过利用基于人像识别的物体识别算法，对参考图像中的人像进行识别，并确定出参考图像中的至少一个人像。然后基于预设的判定条件，从中选择出符合条件的人像作为参考对象。

其中，人像是指包括人脸，和/或，躯干的人体图像。一般可用于表示参考图像中的画面构图的人像是清晰的、完整的且人脸占比较高的。基于该因素，为了使得获得的参考图像的构图能够完成体现，辅助拍摄装置在从识别获得的各人像中选取参考对象时，将基于如下条件：判定其人像中的人脸，和/或，躯干是否完整；计算人像中的人脸占据整个人像的人脸占比，并确定该人脸占比是否大于预设占比阈值；基于人像的清晰度来判断是否将该人像作为参考对象。

也就是说，在方式一中，辅助拍摄装置将从各人像中自动选出符合条件的人像作为参考对象，以便于后续对参考对象进行处理，获得能够体现参考图像构图的参考线。

方式二、结合用户手动操作以对参考对象进行确定。

为了进一步便于用户使用，在方式二中提供了多种基于手动模式的对参考对象选取功能：

可选的，辅助拍摄装置将根据所述各物体中确定所述参考对象，可包括将用户从各物体中选出的目标物体，作为所述参考对象。

图7为本公开实施例提供的一种辅助拍摄方法的第三界面示意图，如图7所示的，当对参考图像进行物体识别处理并获得参考图像中的至少一个物体之后，在参考图像显示界面202所呈现的参考图像中将会对全部物体框选出来并进行显示，其中的物体框2021用于表示物体所在的位置。用户可通过对任一物体框进行点选，并触发“确定”图标2022，以完成对目标物体（如图7所示的物体B）的选中，此时，该选中的目标物体将突出显示并作为参考对象，以供辅助拍摄设备进行后续处理。

可选的，辅助拍摄装置对参考图像进行物体识别处理所获得的识别处理结果中还包括有每个物体的物体类型。基于识别处理结果中的物体类型，辅助拍摄装置可确定用户从识别处理结果所包括的各物体类型中所选出的目标物体类型；将各物体中属于所述目标物体类型的目标物体作为所述参考对象。

图8为本公开实施例提供的一种辅助拍摄方法的第四界面示意图，如图8所示的，当对参考图像进行物体识别处理并获得参考图像中的至少一个物体之后，在参考图像显示界面202不仅呈现的参考图像中全部物体的物体框2021，还将同步呈现有参考图像所涉及的物体分类的分类显示区2023，在分类显示区2023中包括有该参考图像中各物体的物体类型，如图8所示的“动物”和“建筑”。

当用户在分类显示区2023选中“建筑”时，参考图像能显示界面202中的物体A和物体C的物体框将会突出显示，以示其被选中；此时，当用户触发“确定”图标2022时，物体A和物体C将作为参考图像的参考对象，以供后续处理。

可选的，辅助拍摄装置在根据所述各物体中确定所述参考对象时具体包括:确定所述参考图像中的圈选区域，所述圈选区域是用户对所述参考图像进行圈选操作而形成的图像区域；将所述圈选区域中的物体作为所述参考对象。

图9为本公开实施例提供的一种辅助拍摄方法的第五界面示意图，如图9所示的，当对参考图像进行物体识别处理并获得参考图像中的至少一个物体之后，在参考图像显示界面202还将显示有“圈选”图标2024，用户在触发该“圈选”图标2024之后，可在参考图像显示界面202的参考图像中圈选出一圈选区域2025，而该圈选区域2025中的物体A和物体B将作为参考对象并突出显示。

进一步的，在本方式二中，当后续进行参考线的提取处理时，辅助拍摄装置可仅对参考对象的物体框所框出的图像区域进行处理，从而减少处理时的运算量，提升处理速度。

通过上述两种方式能够快速和有效的从参考图像的各物体或各人物中，选出目标物体或目标人物作为后续处理的参考对象。

在上述各实施方式的基础上，为了进一步便于用户快速拍摄出与参考图像的构图相同图像。在可选实施方式中，还可提供有基于参考线的自动抓拍功能。

具体的，辅助拍摄装置将所述参考图像的参考线浮动显示在拍摄界面上之后，若所述参考线与所述拍摄界面的当前画面之间的匹配度大于所述匹配度阈值，则自动对拍摄界面的当前画面执行拍摄。其中，匹配度阈值是辅助拍摄装置提前从拍摄的配置信息中获取得到的，该配置信息则是用户预设的。

图10为本公开实施例提供的一种辅助拍摄方法的第六界面示意图，如图10所示的，辅助拍摄装置还提供有对自动抓拍功能进行配置的配置界面203。在该配置界面203上，用户可对自动抓拍功能中所使用的拍摄的配置信息进行预先配置，如对参考线的匹配度阈值等。

当然，在本实施方式中，对于匹配度的计算可通过图像相似度匹配算法实现，即通过对拍摄界面中的当前画面进行轮廓线和参考线的实时提取，并将实时提取获得的信息与参考图像的参考线进行比对，以确定其相似程度，进而确定匹配度。

通过自动抓拍功能，使得辅助拍摄装置可根据参考线与拍摄界面的当前画面之间的匹配度执行自动拍摄处理，用户不会错过任何能够拍出与参考图像的构图相同的画面的拍摄瞬间。

在此基础上，在配置界面203中，用户还可对拍摄模式进行设置。即，配置信息还包括拍摄模式（如图9所示的“手动模式”）。其中，若所述拍摄模式为手动拍摄模式，辅助拍摄装置将支持根据用户发起的拍摄指令，对拍摄界面的当前画面执行拍摄的功能。

也就是说，在拍摄模式为手动拍摄模式下，辅助拍摄装置不仅能够对当前画面进行基于参考线匹配度的抓拍，还能根据用户发起的拍摄指令，控制拍摄组件进行当前画面的拍摄,进一步满足用户的使用需求。

在可选实施方式中，为了给用户提供更精准的参考图像，也为了使得用户能够拍摄出与参考图像更为相似的具有美感的拍摄图像。对于拍摄来说，除去构图以外，拍摄的天气、拍摄的时间以及拍摄的位置或角度均将对图像的美感造成影响，其中，天气和时间将影响着拍摄光影效果，而拍摄的位置或角度将影响着拍摄画面中内容的大小和视觉效果。

基于此，在可选实施例中，辅助拍摄装置还提供有参考图像库，以提供可用于辅助拍摄的参考图像，其中，所述参考图像库中包括有多个图像，以及每个图像的拍摄位置、拍摄时间和拍摄天气。

对于用户来说，当其触发辅助拍摄方法时，辅助拍摄装置将采集获取用户当前拍摄时的当前位置，如景点名称或建筑名称；当前时间，如上午十点或傍晚及五点等；以及当前天气，如晴天、阴天、多云等。

然后，基于当前拍摄的当前位置、当前时间以及当前天气，从参考图像库中的各图像中选出与当前位置、当前时间以及当前天气相同或相似的图像作为本次辅助拍摄的参考图像。

通过这样的方式，容易使得用户当前场景的参考图像拍摄得到更为具有美感的拍摄图像。

当然，在上述实施方式的基础上，参考图像库中的图像一般是通过辅助参考装置基于互联网采集获得的。因此，对于一些拍摄技术较好的用户来说，其在某一拍摄场景下所拍摄的图像可作为其他用户的参考图像。

即，在可选实施方式中，辅助参考装置可获取用户触发的图像上传请求；根据图像上传请求，将用户当前拍摄得到的拍摄图像以及当前拍摄的拍摄位置、拍摄时间和拍摄天气关联存储在所述参考图像库中。

也就是说，通过这样的方式，用户可将自己拍摄得到的在当前时间、当前天气和当前地点所拍摄的图像分享给其他用户，以供其他用户将其作为参考图像进行辅助拍摄。这样的方式一方面能够使得用户拍摄得到的拍摄图像可广泛分享给更多的用户进行浏览，另一方面，也能够扩充参考图像库中的图像数量，便于更多的新手用户基于该参考图像库中提供的参考图像进行辅助拍摄。

在一些情况下，由于拍摄设备、拍摄条件等的差异，即便是用户在参考图像的辅助拍摄下拍摄所得到的图像，也与参考图像中所表达的图像美感相去甚远。为了使得用户获得能够与参考图像更为相似，也更具有美感的拍摄图像，在本实施方式中，辅助拍摄装置还将基于参考图像，对拍摄图像进行图像处理。下面提供了几种具体实现方式：

方式一、基于参考图像的图像属性，对拍摄图像进行图像处理。

在本方式中，辅助拍摄装置将对所述参考图像的图像属性进行提取；利用所述参考图像的图像属性对用户对当前画面执行拍摄所得到的拍摄图像进行图像处理。

具体来说，图像属性包括图像的位深、色调、饱和度、亮度中的至少一种属性参数。

在其中一种实现方式中，辅助拍摄装置可直接根据所述参考图像的图像属性，对拍摄图像进行位深修改处理，和/或，色调调整处理，和/或，饱和度调节处理，和/或，亮度调节处理，得到图像处理后的拍摄图像。

举例来说，如用户需要对某室内景点进行拍摄，在辅助拍摄的参考图像中，其图像亮度很高。但是，一般来说，室内光线条件不佳，同时基于用户设备性能的差异，用户基于参考图像所拍摄得到的拍摄图像中，其图像亮度并不高，而这也导致拍摄图像的图像效果和美感程度相对于参考图像较差。此时，辅助拍摄装置则可基于参考图像中的图像亮度，对拍摄图像的图像靓图进行亮度调节处理，得到处理后的拍摄图像的美感程度将大大提高，其也与参考图像更为相似。对于图像属性中的其他属性参数，处理方式类似，在此不进行赘述。

在另一种实现方式中，辅助拍摄装置可根据所述参考图像的图像属性中的位深、色调、饱和度、亮度中的至少一种属性参数，在预设的图像滤镜库中确定与所述参考图像的图像属性对应的图像滤镜；利用所述图像滤镜对拍摄图像所呈现出的光影效果进行图像处理，得到图像处理后的拍摄图像。

举例来说，如根据参考图像的图像属性可知，拍摄参考图像时的拍摄环境为晴天，此时，可在图像滤镜库中找到与晴天相关的图像滤镜，然后利用该晴天图像滤镜，对拍摄得到的拍摄图像在光效和阴影效果上进行处理，以使得拍摄图像呈现晴天的光影效果，得到处理后的拍摄图像，这样的拍摄图像的美感程度将大大提升。

方式二、基于参考图像的图像风格滤镜，对拍摄图像进行图像处理。

具体的，辅助拍摄装置可获取所述参考图像所使用的图像风格滤镜；然后，利用所述图像风格滤镜对用户对当前画面执行拍摄所得到的拍摄图像的图像风格进行基于图像风格的风格迁移处理，得到处理后的拍摄图像。

举例来说，在一些参考图像中可能存在有图像风格的滤镜，如当拍摄的参考对象为美食时，参考图像中采用了美食风格的滤镜以使得参考图像看上去更为美观，或者，参考图像中的参考对象为人时，参考图像可采用卡通风格的滤镜，以使得参考图像中的人像更为可爱和活泼。基于此，对于拍摄图像来说，当完成拍摄后可采用与参考图像相同的图像风格滤镜，以对拍摄图像的图像风格进行迁移处理，得到与参考图像的图像风格更为近似的拍摄图像，使得拍摄图像的美观程度得到提升。

本公开实施例提供的辅助拍摄方法，通过在用户拍摄时，先对获取的参考图像中的参考对象进行外轮廓线提取处理和边缘线提取处理，以得到由参考对象的外轮廓线和边缘线所生成参考线；再将参考图像的参考线浮动显示在拍摄界面上，以辅助用户进行拍摄的方式，以使得生成的参考线是直接对参考图像进行处理获得的，用户在拍摄时可直接参考图像中的构图以进行拍摄，降低了对用户拍摄技术的要求，提升了用户的拍摄体验。

对应于上文实施例的辅助拍摄方法，图11为本公开实施例提供的辅助拍摄装置的结构框图。为了便于说明，仅示出了与本公开实施例相关的部分。参照图11，所述辅助拍摄装置包括：

收发模块1110，用于获取参考图像；

参考线生成模块1120，用于在所述参考图像中确定参考对象；对所述参考对象进行外轮廓线提取处理和边缘线提取处理，获得所述参考对象的外轮廓线和边缘线；以及，根据所述参考对象的外轮廓线和边缘线，生成所述参考图像的参考线；

显示模块1130，用于将所述参考图像的参考线浮动显示在拍摄界面上，以辅助用户进行拍摄。

可选地，参考线生成模块1120具体用于：

对所述参考图像进行物体识别处理，获得识别处理结果，所述识别处理结果中包括所述参考图像中的至少一个物体；

根据所述各物体中确定所述参考对象。

可选地，参考线生成模块1120具体用于：将用户从各物体中选出的目标物体，作为所述参考对象。

可选地，所述识别处理结果中还包括有每个物体的物体类型；

参考线生成模块1120具体用于：确定用户从识别处理结果所包括的各物体类型中所选出的目标物体类型；将各物体中属于所述目标物体类型的目标物体作为所述参考对象。

可选地，参考线生成模块1120具体用于：确定所述参考图像中的圈选区域，所述圈选区域是用户对所述参考图像进行圈选操作而形成的图像区域；将所述圈选区域中的物体作为所述参考对象。

可选地，参考线生成模块1120具体用于：对所述参考图像进行人像识别处理，获得人像识别处理结果，所述人像识别处理结果中包括所述参考图像中的至少一个人像；以及从所述各人像中选出符合预设条件的目标人像作为所述参考对象。

可选地，所述预设条件包括如下条件中的至少一种：人像完整，人脸占比大于预设占比阈值和人像清晰度大于清晰度阈值。

可选地，参考线生成模块1120包括外轮廓线提取子模块；

所述外轮廓线提取子模块用于提取所述参考图像中的图像红外信息；利用所述图像红外信息对所述参考图像中的参考对象的外轮廓线进行提取处理，获得所述参考对象的外轮廓线。

可选地，参考线生成模块1120包括边缘线提取子模块；

所述边缘线提取子模块用于对所述参考图像中的参考对象进行基于索贝尔算子的边缘提取处理，得到所述参考对象的边缘线。

可选地，参考线生成模块1120具体用于将所述参考对象的外轮廓线和所述边缘线进行叠加处理，构成所述参考图像的参考线。

可选地，辅助拍摄装置还包括拍摄触发模块；

所述收发模块1110，还用于获取拍摄的配置信息，所述配置信息包括匹配度阈值；

若所述参考线与所述拍摄界面的当前画面之间的匹配度大于所述匹配度阈值，则所述拍摄触发模块对拍摄界面的当前画面执行拍摄。

可选地，所述配置信息还包括拍摄模式；

若所述拍摄模式为手动拍摄模式，则拍摄触发模块根据用户发起的拍摄指令，对拍摄界面的当前画面执行拍摄。

可选的，收发模块1110，具体用于：

根据当前位置、当前时间以及当前天气，对参考图像库中的各图像进行筛选，得到所述参考图像；其中，所述参考图像库中包括有多个图像，以及每个图像的拍摄位置、拍摄时间和拍摄天气。

可选的，所述收发模块1110还用于：获取用户触发的图像上传请求；根据图像上传请求，将用户当前拍摄得到的拍摄图像以及当前拍摄的拍摄位置、拍摄时间和拍摄天气关联存储在所述参考图像库中。

可选的，辅助拍摄装置还包括图像处理模块，图像处理模块用于：

对所述参考图像的图像属性进行提取；

利用所述参考图像的图像属性对用户对当前画面执行拍摄所得到的拍摄图像进行图像处理。

可选的，所述图像属性包括图像的位深、色调、饱和度、亮度中的至少一种属性参数；

图像处理模块，具体用于：根据所述参考图像的图像属性，对拍摄图像进行位深修改处理，和/或，色调调整处理，和/或，饱和度调节处理，和/或，亮度调节处理，得到图像处理后的拍摄图像。

可选的，所述图像属性包括图像的位深、色调、饱和度、亮度中的至少一种属性参数；

图像处理模块，具体用于：根据所述参考图像的图像属性中的位深、色调、饱和度、亮度中的至少一种属性参数，在预设的图像滤镜库中确定与所述参考图像的图像属性对应的图像滤镜；利用所述图像滤镜对拍摄图像所呈现出的光影效果进行图像处理，得到图像处理后的拍摄图像。

可选的，所述图像处理模块，具体用于：

获取所述参考图像所使用的图像风格滤镜；利用所述图像风格滤镜对用户对当前画面执行拍摄所得到的拍摄图像的图像风格进行基于图像风格的风格迁移处理，得到处理后的拍摄图像。

本公开实施例提供的辅助拍摄装置，通过在用户拍摄时，先对获取的参考图像中的参考对象进行外轮廓线提取处理和边缘线提取处理，以得到由参考对象的外轮廓线和边缘线所生成参考线；再将参考图像的参考线浮动显示在拍摄界面上，以辅助用户进行拍摄的方式，以使得生成的参考线是直接对参考图像进行处理获得的，用户在拍摄时可直接参考图像中的构图以进行拍摄，降低了对用户拍摄技术的要求，提升了用户的拍摄体验。

本实施例提供的电子设备，可用于执行上述方法实施例的技术方案，其实现原理和技术效果类似，本实施例此处不再赘述。

参考图12，其示出了适于用来实现本公开实施例的电子设备的结构示意图，该电子设备可以为终端设备或媒体库。其中，终端设备可以包括但不限于诸如移动电话、笔记本电脑、数字广播接收器、个人数字助理（Personal Digital Assistant，简称PDA）、平板电脑（Portable Android Device，简称PAD）、便携式多媒体播放器（Portable Media Player，简称PMP）、车载终端（例如车载导航终端）、可穿戴电子设备等等的移动终端以及诸如数字TV、台式计算机、智能家居设备等等的固定终端。图12示出的电子设备仅仅是一个实施例，不应对本公开实施例的功能和使用范围带来任何限制。

如图12所示，电子设备可以包括用于执行拍摄辅助方法（例如中央处理器、图形处理器等）的处理装置1201，其可以根据存储在只读存储器（Read Only Memory ，简称ROM）1202中的程序或者从存储装置1208加载到随机访问存储器（Random Access Memory，简称RAM）1203中的程序而执行各种适当的动作和处理。在RAM 1203中，还存储有电子设备操作所需的各种程序和数据。处理装置1201、ROM 1202以及RAM 1203通过总线1204彼此相连。输入/输出（I/O）接口1205也连接至总线1204。

通常，以下装置可以连接至I/O接口1205：包括例如触摸屏、触摸板、键盘、鼠标、摄像头、麦克风、加速度计、陀螺仪等的输入装置1206；包括例如液晶屏幕（Liquid CrystalDisplay ，简称LCD）、扬声器、振动器等的输出装置1207；包括例如磁带、硬盘等的存储装置1208；以及通信装置1209。通信装置1209可以允许电子设备与其他设备进行无线或有线通信以交换数据。虽然图12示出了具有各种装置的电子设备，但是应理解的是，并不要求实施或具备所有示出的装置。可以替代地实施或具备更多或更少的装置。

特别地，根据本公开的实施例，上文参考流程图描述的过程可以被实现为计算机软件程序。例如，本公开的实施例包括一种计算机程序产品，其包括承载在计算机可读介质上的计算机程序，该计算机程序包含用于执行根据本公开实施例所述的各流程图所示的方法的程序代码。在这样的实施例中，该计算机程序可以通过通信装置1209从网络上被下载和安装，或者从存储装置1208被安装，或者从ROM 1202被安装。在该计算机程序被处理装置1201执行时，执行本公开实施例的方法中限定的上述功能。

需要说明的是，本公开上述的计算机可读介质可以是计算机可读信号介质或者计算机可读存储介质或者是上述两者的任意组合。计算机可读存储介质例如可以是——但不限于——电、磁、光、电磁、红外线、或半导体的系统、装置或器件，或者任意以上的组合。计算机可读存储介质的更具体的例子可以包括但不限于：具有一个或多个导线的电连接、便携式计算机磁盘、硬盘、随机访问存储器（RAM）、只读存储器（ROM）、可擦式可编程只读存储器（EPROM或闪存）、光纤、便携式紧凑磁盘只读存储器（CD-ROM）、光存储器件、磁存储器件、或者上述的任意合适的组合。在本公开中，计算机可读存储介质可以是任何包含或存储程序的有形介质，该程序可以被指令执行系统、装置或者器件使用或者与其结合使用。而在本公开中，计算机可读信号介质可以包括在基带中或者作为载波一部分传播的数据信号，其中承载了计算机可读的程序代码。这种传播的数据信号可以采用多种形式，包括但不限于电磁信号、光信号或上述的任意合适的组合。计算机可读信号介质还可以是计算机可读存储介质以外的任何计算机可读介质，该计算机可读信号介质可以发送、传播或者传输用于由指令执行系统、装置或者器件使用或者与其结合使用的程序。计算机可读介质上包含的程序代码可以用任何适当的介质传输，包括但不限于：电线、光缆、RF（射频）等等，或者上述的任意合适的组合。

上述计算机可读介质可以是上述电子设备中所包含的；也可以是单独存在，而未装配入该电子设备中。

上述计算机可读介质承载有一个或者多个程序，当上述一个或者多个程序被该电子设备执行时，使得该电子设备执行上述实施例所示的方法。

可以以一种或多种程序设计语言或其组合来编写用于执行本公开的操作的计算机程序代码，上述程序设计语言包括面向对象的程序设计语言—诸如Java、Smalltalk、C++，还包括常规的过程式程序设计语言—诸如“C”语言或类似的程序设计语言。程序代码可以完全地在用户计算机上执行、部分地在用户计算机上执行、作为一个独立的软件包执行、部分在用户计算机上部分在远程计算机上执行、或者完全在远程计算机或媒体库上执行。在涉及远程计算机的情形中，远程计算机可以通过任意种类的网络——包括局域网（LocalArea Network ，简称LAN）或广域网（Wide Area Network ，简称WAN）—连接到用户计算机，或者，可以连接到外部计算机（例如利用因特网服务提供商来通过因特网连接）。

附图中的流程图和框图，图示了按照本公开各种实施例的系统、方法和计算机程序产品的可能实现的体系架构、功能和操作。在这点上，流程图或框图中的每个方框可以代表一个模块、程序段、或代码的一部分，该模块、程序段、或代码的一部分包含一个或多个用于实现规定的逻辑功能的可执行指令。也应当注意，在有些作为替换的实现中，方框中所标注的功能也可以以不同于附图中所标注的顺序发生。例如，两个接连地表示的方框实际上可以基本并行地执行，它们有时也可以按相反的顺序执行，这依所涉及的功能而定。也要注意的是，框图和/或流程图中的每个方框、以及框图和/或流程图中的方框的组合，可以用执行规定的功能或操作的专用的基于硬件的系统来实现，或者可以用专用硬件与计算机指令的组合来实现。

描述于本公开实施例中所涉及到的单元可以通过软件的方式实现，也可以通过硬件的方式来实现。其中，单元的名称在某种情况下并不构成对该单元本身的限定，例如，第一获取单元还可以被描述为“获取至少两个网际协议地址的单元”。

本文中以上描述的功能可以至少部分地由一个或多个硬件逻辑部件来执行。例如，非限制性地，可以使用的示范类型的硬件逻辑部件包括：现场可编程门阵列（FPGA）、专用集成电路（ASIC）、专用标准产品（ASSP）、片上系统（SOC）、复杂可编程逻辑设备（CPLD）等等。

在本公开的上下文中，机器可读介质可以是有形的介质，其可以包含或存储以供指令执行系统、装置或设备使用或与指令执行系统、装置或设备结合地使用的程序。机器可读介质可以是机器可读信号介质或机器可读储存介质。机器可读介质可以包括但不限于电子的、磁性的、光学的、电磁的、红外的、或半导体系统、装置或设备，或者上述内容的任何合适组合。机器可读存储介质的更具体实施例会包括基于一个或多个线的电气连接、便携式计算机盘、硬盘、随机存取存储器（RAM）、只读存储器（ROM）、可擦除可编程只读存储器（EPROM或快闪存储器）、光纤、便捷式紧凑盘只读存储器（CD-ROM）、光学储存设备、磁储存设备、或上述内容的任何合适组合。

以上描述仅为本公开的较佳实施例以及对所运用技术原理的说明。本领域技术人员应当理解，本公开中所涉及的公开范围，并不限于上述技术特征的特定组合而成的技术方案，同时也应涵盖在不脱离上述公开构思的情况下，由上述技术特征或其等同特征进行任意组合而形成的其它技术方案。例如上述特征与本公开中公开的（但不限于）具有类似功能的技术特征进行互相替换而形成的技术方案。

此外，虽然采用特定次序描绘了各操作，但是这不应当理解为要求这些操作以所示出的特定次序或以顺序次序执行来执行。在一定环境下，多任务和并行处理可能是有利的。同样地，虽然在上面论述中包含了若干具体实现细节，但是这些不应当被解释为对本公开的范围的限制。在单独的实施例的上下文中描述的某些特征还可以组合地实现在单个实施例中。相反地，在单个实施例的上下文中描述的各种特征也可以单独地或以任何合适的子组合的方式实现在多个实施例中。

尽管已经采用特定于结构特征和/或方法逻辑动作的语言描述了本主题，但是应当理解所附权利要求书中所限定的主题未必局限于上面描述的特定特征或动作。相反，上面所描述的特定特征和动作仅仅是实现权利要求书的实施例形式。

Claims (17)

1.一种辅助拍摄方法，其特征在于，包括：

获取参考图像，并在所述参考图像中确定参考对象；

对所述参考对象进行外轮廓线提取处理和边缘线提取处理，获得所述参考对象的外轮廓线和边缘线；其中，所述边缘线是指所述参考对象的内部和外部的细节轮廓的分界线；

根据所述参考对象的外轮廓线和边缘线，生成所述参考图像的参考线；

将所述参考图像的参考线浮动显示在拍摄界面上，以辅助用户进行拍摄；

获取拍摄的配置信息，所述配置信息包括匹配度阈值；

若所述参考线与所述拍摄界面的当前画面之间的匹配度大于所述匹配度阈值，则对拍摄界面的当前画面执行拍摄；

对所述参考对象进行外轮廓线提取处理，包括：

提取所述参考图像中的图像红外信息；

利用所述图像红外信息对所述参考图像中的参考对象的外轮廓线进行提取处理，获得所述参考对象的外轮廓线；

对所述参考对象进行边缘线提取处理，包括：

对所述参考图像中的参考对象进行基于索贝尔算子的边缘提取处理，得到所述参考对象的边缘线；

所述根据所述参考对象的外轮廓线和边缘线，生成所述参考图像的参考线，具体包括：

将所述参考对象的外轮廓线和所述边缘线进行叠加处理，构成所述参考图像的参考线。

2.根据权利要求1所述的辅助拍摄方法，其特征在于，所述在所述参考图像中确定参考对象，包括：

对所述参考图像进行物体识别处理，获得识别处理结果，所述识别处理结果中包括所述参考图像中的至少一个物体；

根据各物体确定所述参考对象。

3.根据权利要求2所述的辅助拍摄方法，其特征在于，所述根据各物体中确定所述参考对象，包括：

将用户从各物体中选出的目标物体，作为所述参考对象。

4.根据权利要求2所述的辅助拍摄方法，其特征在于，所述识别处理结果中还包括有每个物体的物体类型；

所述根据各物体中确定所述参考对象，包括：

确定用户从识别处理结果所包括的各物体类型中所选出的目标物体类型；

将各物体中属于所述目标物体类型的目标物体作为所述参考对象。

5.根据权利要求2所述的辅助拍摄方法，其特征在于，所述根据各物体中确定所述参考对象，包括：

确定所述参考图像中的圈选区域，所述圈选区域是用户对所述参考图像进行圈选操作而形成的图像区域；

将所述圈选区域中的物体作为所述参考对象。

6.根据权利要求2所述的辅助拍摄方法，其特征在于，所述对所述参考图像进行物体识别处理，获得识别处理结果，包括：

对所述参考图像进行人像识别处理，获得人像识别处理结果，所述人像识别处理结果中包括所述参考图像中的至少一个人像；

相应的，所述根据各物体中确定所述参考对象，包括：

从各人像中选出符合预设条件的目标人像作为所述参考对象。

7.根据权利要求6所述的辅助拍摄方法，其特征在于，所述预设条件包括如下条件中的至少一种：人像完整，人脸占比大于预设占比阈值和人像清晰度大于清晰度阈值。

8.根据权利要求1所述的辅助拍摄方法，其特征在于，所述配置信息还包括拍摄模式；

若所述拍摄模式为手动拍摄模式，则根据用户发起的拍摄指令，对拍摄界面的当前画面执行拍摄。

9.根据权利要求1-8任一项所述的辅助拍摄方法，其特征在于，所述获取参考图像，包括：

根据当前位置、当前时间以及当前天气，对参考图像库中的各图像进行筛选，得到所述参考图像；

其中，所述参考图像库中包括有多个图像，以及每个图像的拍摄位置、拍摄时间和拍摄天气。

10.根据权利要求9所述的辅助拍摄方法，其特征在于，所述将所述参考图像的参考线浮动显示在拍摄界面上，以辅助用户进行拍摄之后，还包括：

获取用户触发的图像上传请求；

根据图像上传请求，将用户当前拍摄得到的拍摄图像以及当前拍摄的拍摄位置、拍摄时间和拍摄天气关联存储在所述参考图像库中。

11.根据权利要求1-8任一项所述的辅助拍摄方法，其特征在于，还包括：

对所述参考图像的图像属性进行提取；

利用所述参考图像的图像属性对用户对当前画面执行拍摄所得到的拍摄图像进行图像处理。

12.根据权利要求11所述的辅助拍摄方法，其特征在于，所述图像属性包括图像的位深、色调、饱和度、亮度中的至少一种属性参数；

所述利用所述参考图像的图像属性对用户对当前画面执行拍摄所得到的拍摄图像进行图像处理，包括：

根据所述参考图像的图像属性，对拍摄图像进行位深修改处理，和/或，色调调整处理，和/或，饱和度调节处理，和/或，亮度调节处理，得到图像处理后的拍摄图像。

13.根据权利要求11所述的辅助拍摄方法，其特征在于，所述图像属性包括图像的位深、色调、饱和度、亮度中的至少一种属性参数；

所述利用所述参考图像的图像属性对用户对当前画面执行拍摄所得到的拍摄图像进行图像处理，包括：

根据所述参考图像的图像属性中的位深、色调、饱和度、亮度中的至少一种属性参数，在预设的图像滤镜库中确定与所述参考图像的图像属性对应的图像滤镜；

利用所述图像滤镜对拍摄图像所呈现出的光影效果进行图像处理，得到图像处理后的拍摄图像。

14.根据权利要求1-8任一项所述的辅助拍摄方法，其特征在于，还包括：

获取所述参考图像所使用的图像风格滤镜；

利用所述图像风格滤镜对用户对当前画面执行拍摄所得到的拍摄图像的图像风格进行基于图像风格的风格迁移处理，得到处理后的拍摄图像。

15.一种辅助拍摄装置，其特征在于，包括：

收发模块，用于获取参考图像；

参考线生成模块，用于在所述参考图像中确定参考对象；对所述参考对象进行外轮廓线提取处理和边缘线提取处理，获得所述参考对象的外轮廓线和边缘线；以及，根据所述参考对象的外轮廓线和边缘线，生成所述参考图像的参考线；其中，所述边缘线是指所述参考对象的内部和外部的细节轮廓的分界线；

显示模块，用于将所述参考图像的参考线浮动显示在拍摄界面上，以辅助用户进行拍摄；

所述收发模块，还用于获取拍摄的配置信息，所述配置信息包括匹配度阈值；

若所述参考线与所述拍摄界面的当前画面之间的匹配度大于所述匹配度阈值，则拍摄触发模块对拍摄界面的当前画面执行拍摄；

所述参考线生成模块，包括：外轮廓线提取子模块和边缘线提取子模块；

所述外轮廓线提取子模块，用于提取所述参考图像中的图像红外信息；利用所述图像红外信息对所述参考图像中的参考对象的外轮廓线进行提取处理，获得所述参考对象的外轮廓线；

所述边缘线提取子模块用于对所述参考图像中的参考对象进行基于索贝尔算子的边缘提取处理，得到所述参考对象的边缘线；

所述参考线生成模块，具体用于将所述参考对象的外轮廓线和所述边缘线进行叠加处理，构成所述参考图像的参考线。

16.一种电子设备，其特征在于，包括：

至少一个处理器；以及

存储器；

所述存储器存储计算机执行指令；

所述至少一个处理器执行所述存储器存储的计算机执行指令，使得所述至少一个处理器执行如权利要求1-14任一项所述的方法。

17.一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中存储有计算机执行指令，当处理器执行所述计算机执行指令时，实现如权利要求1-14任一项所述的方法。

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