CN114727002A - 拍摄方法、装置、终端设备及存储介质 - Google Patents

拍摄方法、装置、终端设备及存储介质 Download PDF

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CN114727002A
CN114727002A CN202110007490.8A CN202110007490A CN114727002A CN 114727002 A CN114727002 A CN 114727002A CN 202110007490 A CN202110007490 A CN 202110007490A CN 114727002 A CN114727002 A CN 114727002A
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Abstract

本公开是关于拍摄方法、装置、终端设备及存储介质,其中,拍摄方法,包括:获取取景框中被摄者的头部三维特征信息;根据所述头部三维特征信息与预设参考模型,确定拍摄构图策略;其中,所述拍摄构图策略包括姿态调整信息,所述姿态调整信息为用于指示被摄者或拍摄者进行姿态调整的信息;输出姿态调整信息;获取目标图像。使用本公开的拍摄方法,终端设备可以结合被摄者的头部三维特征信息,提供合理的拍摄构图策略。从而指导被摄者或拍摄者,按照拍摄构图策略进行合理构图,从而获得高质量图像。

Description

拍摄方法、装置、终端设备及存储介质
技术领域
本公开涉及终端领域,尤其涉及一种拍摄方法、装置、终端设备及存储介质。
背景技术
手机等终端设备是人们随身携带的通讯工具,随着技术的发展,手机等终端设备的功能越来越多,极大的提升了人们生活的便捷性。拍照/摄像功能是手机等终端设备中的重要功能之一,用户利用手机的摄像功能,能够方便快捷的实现拍摄、记录生活。
使用终端设备进行拍摄的过程中,用户对摄影的要求越来越多,比如,对图像(尤其人物图像)质量要求越来越高。但由于拍摄技巧、拍摄方法欠缺,即使采用功能良好的摄影设备,也不能发挥设备的优势,仍然较难获得高质量的照片。
发明内容
为克服相关技术中存在的问题,本公开提供一种拍摄方法、装置、终端设备及存储介质。
根据本公开实施例的第一方面,提出了一种拍摄方法,包括:获取取景框中被摄者的头部三维特征信息;
根据所述头部三维特征信息与预设参考模型,确定拍摄构图策略;其中,所述拍摄构图策略包括姿态调整信息,所述姿态调整信息为用于指示被摄者或拍摄者进行姿态调整的信息;
输出姿态调整信息;
获取目标图像。
可选地,所述头部三维特征信息包括被摄者的头部三维图像;所述根据所述头部三维特征信息与预设参考模型,确定拍摄构图策略,包括:
获取预存的配置信息;其中,所述配置信息用于表征不同被摄者的头部三维图像与参考模型的对应关系;
根据所述头部三维图像与所述配置信息,确定与所述头部三维图像对应的预设参考模型;
根据所述头部三维图像与所述预设参考模型在取景框中的姿态差异或位置差异,确定所述姿态调整信息;
其中,所述姿态调整信息包括语音消息、文字消息或图示消息。
可选地,所述头部三维图像包括被摄者的头部关键点形态和/或头发形态,其中,所述头部关键点形态包括五官形态;
所述确定与所述头部三维图像对应的预设参考模型,包括:
根据被摄者的所述头部关键点形态,确定与所述头部关键点形态相适应的预设参考模型;和/或,
根据被摄者的所述头发形态,确定与所述头发形态相适应的预设参考模型。
可选地,所述根据所述头部三维图像与所述预设参考模型在取景框中的姿态差异或位置差异,包括:
根据所述头部三维图像的当前姿态,确定与所述预设参考模型的姿态差异;其中,所述当前姿态用于表征所述头部三维图像相对于预设方向偏转的角度;或者,
根据所述头部三维图像中的五官在取景框中的当前位置,确定与所述预设参考模型中对应器官的位置差异。
可选地,所述方法还包括:确定所述配置信息的方法:
获取不同头部三维特征的多个样本被摄者;
确定所述多个样本被摄者在不同姿态的三维图像,作为所述参考模型。
可选地,所述获取目标图像,包括:响应于被摄者根据拍摄构图策略调整后的姿态符合所述预设参考模型,控制摄像结构对所述被摄者对焦处理;
对焦状态下,获取所述目标图像。
根据本公开实施例的第二方面,提出了一种拍摄装置,包括:
第一获取模块,用于获取取景框中被摄者的头部三维特征信息;
确定模块,用于根据所述头部三维特征信息与预设参考模型,确定拍摄构图策略;其中,所述拍摄构图策略包括姿态调整信息,所述姿态调整信息为用于指示被摄者或拍摄者进行姿态调整的信息;
输出模块,用于输出姿态调整信息;
第二获取模块,用于获取目标图像。
可选地,所述头部三维特征信息包括被摄者的头部三维图像;所述确定模块具体用于:
获取预存的配置信息;其中,所述配置信息用于表征不同被摄者的头部三维图像与参考模型的对应关系;
根据所述头部三维图像与所述配置信息,确定与所述头部三维图像对应的预设参考模型;
根据所述头部三维图像与所述预设参考模型在取景框中的姿态差异或位置差异,确定所述姿态调整信息;
其中,所述姿态调整信息包括语音消息、文字消息或图示消息。
可选地,所述头部三维图像包括被摄者的头部关键点形态和/或头发形态,其中,所述头部关键点形态包括五官形态;
所述确定模块,具体用于:
根据被摄者的所述头部关键点形态,确定与所述头部关键点形态相适应的预设参考模型;
和/或,
根据被摄者的所述头发形态,确定与所述头发形态相适应的预设参考模型。
可选地,所述确定模块具体用于:
根据所述头部三维图像的当前姿态,确定与所述预设参考模型的姿态差异;其中,所述当前姿态用于表征所述头部三维图像相对于预设方向偏转的角度;或者,
根据所述头部三维图像中的五官在取景框中的当前位置,确定与所述预设参考模型中对应器官的位置差异。
可选地,所述确定模块还用于:确定所述配置信息,具体用于:
获取不同头部三维特征的多个样本被摄者;
确定所述多个样本被摄者在不同姿态的三维图像,作为所述参考模型。
可选地,所述第二获取模块具体用于:
响应于被摄者根据拍摄构图策略调整后的姿态符合所述预设参考模型,控制摄像结构对所述被摄者对焦处理;
对焦状态下,获取所述目标图像。
根据本公开实施例的第三方面,提出了一种终端设备,包括:
处理器;
用于存储处理器的可执行指令的存储器;
其中,所述处理器被配置为执行如上任一项所述的拍摄方法。
根据本公开实施例的第四方面,提出了一种非临时性计算机可读存储介质,当所述存储介质中的指令由终端设备的处理器执行时,使得终端设备能够执行如上任一项所述的拍摄方法。
本公开的实施例提供的技术方案可以包括以下有益效果:使用本公开的拍摄方法,终端设备可以结合被摄者的头部三维特征信息,提供合理的拍摄构图策略。从而指导被摄者或拍摄者,按照拍摄构图策略进行合理构图,从而获得高质量图像。
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,示出了符合本发明的实施例,并与说明书一起用于解释本发明的原理。
图1是根据一示例性实施例示出的方法的流程图。
图2是根据一示例性实施例示出的方法的流程图。
图3是根据一示例性实施例示出的方法的流程图。
图4是根据一示例性实施例示出的方法的流程图。
图5是根据一示例性实施例示出的拍摄原理示意图。
图6是根据一示例性实施例示出的拍摄原理示意图。
图7是根据一示例性实施例示出的拍摄原理示意图。
图8是根据一示例性实施例示出的参考模型示意图。
图9是根据一示例性实施例示出的参考模型示意图。
图10是根据一示例性实施例示出的参考模型示意图。
图11是根据一示例性实施例示出的参考模型示意图。
图12是根据一示例性实施例示出的参考模型示意图。
图13是根据一示例性实施例示出的被摄者图像示意图。
图14是根据一示例性实施例示出的被摄者图像示意图。
图15是根据一示例性实施例示出的被摄者图像示意图。
图16是根据一示例性实施例示出的被摄者图像示意图。
图17是根据一示例性实施例示出的被摄者图像示意图。
图18是根据一示例性实施例示出的被摄者图像示意图。
图19是根据一示例性实施例示出的被摄者图像示意图。
图20是根据一示例性实施例示出的被摄者图像示意图。
图21是根据一示例性实施例示出的被摄者图像示意图。
图22是根据一示例性实施例示出的装置的框图。
图23是根据一示例性实施例示出的终端设备的框图。
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。以下示例性实施例中所描述的实施方式并不代表与本发明相一致的所有实施方式。相反,它们仅是与如所附权利要求书中所详述的、本发明的一些方面相一致的装置和方法的例子。
手机等终端设备是人们随身携带的通讯工具,随着技术的发展,手机等终端设备的功能越来越多,极大的提升了人们生活的便捷性。拍照/摄像功能是手机等终端设备中的重要功能之一,用户利用手机的摄像功能,能够方便快捷的实现拍摄、记录生活。
使用终端设备进行拍摄的过程中,用户对摄影的要求越来越多,比如,对图像(尤其人物图像)质量要求越来越高。但由于拍摄技巧、拍摄方法欠缺,即使采用功能良好的摄影设备,也不能发挥设备的优势,仍然较难获得高质量的照片。
相关技术中,为了解决此类问题,往往采用以下两种方式:
第一,利用拍照软件加以校正。比如,利用美图秀秀、智能证件照等应用程序辅助拍摄,得到拍摄效果较好的人物照。但此种方法应用场景单一,仅适用于证件照、自拍照等的拍摄。并且本方法是采用算法的方式对图像进行改进,存在图像效果不真实的问题。
第二,由拍摄者指导拍摄。比如,当拍摄人物照时,拍摄者指导被摄者调整姿势或站位,再进行拍摄。此种方法比较依赖拍摄者的主观性判断,拍摄质量有限。
为了解决上述相关技术中的问题,本公开提出了一种拍摄方法,包括:获取被摄者的三维特征信息。根据三维特征信息与预设参考模型,确定拍摄构图策略;其中,拍摄构图策略包括姿态调整信息,姿态调整信息为用于指示被摄者或拍摄者进行姿态调整的信息。输出姿态调整信息。获取目标图像。使用本公开的拍摄方法,终端设备可以结合被摄者的头部三维特征信息,提供合理的拍摄构图策略。从而指导被摄者或拍摄者,按照拍摄构图策略进行合理构图,从而获得高质量图像。
在一个示例性的实施例中,本实施例的拍摄方法,应用于终端设备。其中,终端设备比如可以是手机、平板电脑、笔记本电脑、智能手表等具备摄像功能的终端设备。
终端设备一般包括处理器、存储器和显示屏,以实现终端设备系统的运行或应用程序的运行。其中,处理器通过运行或执行存储在存储器内的指令、程序、代码集或指令集,以及调用存储在存储器内的数据,执行终端设备的各种功能和处理数据。比如,处理器可集成中央处理器(CentralProcessing Unit,CPU)、图像处理器(Graphics Processing Unit,GPU)和调制解调器等中的一种或几种。其中,CPU主要处理操作系统、用户界面和应用程序等;GPU用于负责显示屏所需要显示的内容的渲染和绘制;调制解调器用于处理无线通信。存储器可用于存储指令、程序、代码、代码集或指令集。比如,存储器的存储程序区可存储用于实现操作系统的指令、用于执行至少一个功能的指令(比如触控功能、声音播放功能、图像播放功能等)、用于实现控制方法的指令等。
终端设备可以通过图像处理器(GPU)、图像信号处理器(ISP)、摄像头组件、显示屏及中央处理器(CPU)等实现拍摄功能。其中,ISP用于处理摄像头组件反馈的数据(ISP也可以设置于摄像头组件中),摄像头组件的感光元件(CCD或CMOS)把光信号转换成电信号,并将电信号传递至ISP转换成数字图像信号,ISP将数字图像信号输出至数字信号处理器(DSP)加工处理,DSP将数字图像信号转换成标准的RGB等格式的图像信号,最终实现拍摄图像在终端设备上的显示。
以操作系统为安卓系统的智能设备为例,存储器中存储有Linux内核层、系统运行库层、应用框架层和应用层。其中,Linux内核层为智能设备的各种硬件提供了底层的驱动,如显示驱动、音频驱动等。系统运行库层通过一些C/C++库来为Android系统提供了主要的特性支持,如OpenGL/ES库提供了3D绘图的支持。应用框架层提供了构建应用程序时可能用到的各种API,比如构建如下程序:窗口管理、视图管理等。应用层中运行有至少一个应用程序,这些应用程序可以是操作系统自带的,比如相机程序。
如图1所示,本实施例的方法具体包括如下步骤:
S110、获取取景框中被摄者的头部三维特征信息。
S120、根据头部三维特征信息与预设参考模型,确定拍摄构图策略。
S130、输出姿态调整信息。
S140、获取目标图像。
其中,在步骤S110中,头部三维特征信息比如可以是,被摄者的头部三维图像或头部关键点(比如五官)的深度信息。终端设备包括深度相机(3D相机)及摄像结构,摄像结构是指不同变焦能力的常规2D摄像结构。深度相机比如可以是,结构光深度相机或TOF(飞行时间)深度相机。
本实施例中,在打开相机程序后,深度相机及摄像结构可同时开启工作,如图5所示,二者的视场角大部分重合(重合比例≥80%)。可通过摄像结构呈现取景框内的实时取景,通过3D相机采集取景框中被摄者的头部三维特征信息。摄像结构及3D相机均能够与处理器通信,终端设备的处理器可获取头部三维特征信息,并能够控制摄像结构采集图像。其中,
Figure BDA0002883650570000071
在步骤S120中,拍摄构图策略可以包括姿态调整信息和焦距调节信息。姿态调整信息为用于指示被摄者或拍摄者进行姿态调整的信息,焦距调节信息可以是在姿态调整后焦距调节的对焦点或调节距离。根据被摄者的头部三维特征信息,可以确定当前取景条件下,被摄者在取景框中的位置。
在一个示例中,终端设备的处理器可结合被摄者的头部三维特征信息及预设参考模型,确定拍摄构图策略,以调整被摄者的姿态或站位。其中,预设参考模型可以是,与被摄者相适应的,具备摄影技巧的拍摄者运用摄影技巧获取的具有合理构图、合理光线、合理姿态的参考图像。
在另一个示例中,终端设备的处理器可结合被摄者的头部三维特征信息,获知当前被摄者的人眼间距、五官尺寸等信息。再根据终端设备自身的显示屏尺寸、取景框尺寸,以人眼为特征参考,确定合适的构图位置(即拍摄构图策略)。终端设备的处理器控制将构图位置的虚线框显示于取景框,用以指导被摄者调整位置或姿态。
在步骤S130中,终端设备的处理器在确定拍摄构图策略(包括姿态调整信息)后,可以通过语音的方式或文字的方式输出姿态调整信息。比如,以文字或图片的方式在显示屏上展示姿态调整信息,供拍摄者阅读以调整手机位置或提示被摄者采用合理姿态或站位。再比如,以语音的方式播放姿态调整信息,供被摄者听见并调整姿态或站位。
在步骤S140中,拍摄者或被摄者根据姿态调整信息移动或调整姿势,使在取景框中被摄者的姿态或站位得到调整,从而改变拍摄过程中被摄者在取景框中的位置,改善被摄者的构图位置及光线,获得高质量的目标图像。本实施例中,运用拍摄策略指导来拍摄更好的图像,而非运用图像算法(比如美颜或修图)处理图像,获得的图像在保证高质量的同时,更真实自然。
在一个示例性的实施例中,如图2所示,本实施例中步骤S110具体包括如下步骤:
S1101、获取深度相机采集的被摄者的头部关键点的深度信息。
S1103、根据深度信息,确定被摄者的头部三维图像。
其中,在步骤S1101中,深度相机比如可以是结构光深度相机或TOF(飞行时间)深度相机。人体关键点比如可以是人体的五官、手肘、膝盖等可体现人体形态的关键部位点,头部关键点比如可以是指眼睛、鼻子、耳朵、嘴巴的五官部位。深度信息比如可以是人体关键点与相机的距离,三维坐标等。由于人体关键部位的位置及肤色有所不同,反射率也有所不同,因此深度相机能很好的获知人体各关键部位的深度信息。
在一个示例中,当3D相机是结构光深度相机,结构光深度相机的发射部(如近红外激光器)发射具有一定结构特征的光线,光线投射到被摄人体或物体后被反射。由于被摄人体或物体的不同部位(比如五官)的深度不同,不同部位反射回的光线也会有所不同。
结构光深度相机的红外摄像头能够接收经被摄人体或物体反射回的光线,通过运算换算出被摄人体或物体的不同部位的深度信息。
在另一个示例中,当3D相机是TOF(飞行时间)深度相机,TOF深度相机的发射部连续发射激光脉冲,激光脉冲投射到被摄人体或物体后被反射。由于被摄人体或物体的不同部位的深度不同,不同部位反射回的光线也会有所不同。
TOF深度相机的传感器接收反射回的光线,结合光线的往返时间可确定被摄人体或物体的不同部位的深度信息。
在步骤S1103中,深度相机根据人体关键点的深度信息,确定RAW格式图像(初始三维图像),并将图像发送至终端设备的处理器,处理器可根据该初始图像绘制或确定三维图像。或者,终端设备的处理器根据人体关键点的深度信息,直接绘制或确定三维图像。即根据人体的五官、手肘、膝盖等人体关键部位点的深度信息,生成当前取景框中被摄者的三维图像。本实施例中,比如可以是根据五官的深度信息,生成被摄者的头部三维图像。
在一个示例性的实施例中,依旧参照图2所示,步骤S110还包括:
S1102、获取摄像结构采集的被摄者的二维图像。
则步骤S1103具体包括:根据深度信息和二维图像(头部二维图像),确定被摄者的三维图像。
其中,在步骤S1102中,二维图像比如可以包括:被摄者所在的环境、光线、服饰色彩等信息,以及被摄者器官的平面距离,比如双眼之间的距离。
如图6所示,人眼具有独特的形状、尺寸、颜色等特征。摄像结构可以识别人眼。基于人眼虹膜、瞳孔、巩膜边缘轮廓、颜色(巩膜是白色,瞳孔是黑色,虹膜常为黑色)及面积,可区分不同类型、不同角度或不同分辨率条件的人眼。摄像结构基于对人眼的识别,可确定人眼在脸部的位置、与其他器官的距离等。
在步骤S1103中,通过摄像结构可获知光线、色彩等信息。但一些复杂场景下,比如,人体存在复杂姿态、环境光复杂的情况下,摄像结构则不能较好获知姿态信息。
深度相机的拍摄原理如图7所示,深度相机可以更精确的获知人体各部位的深度信息,比如通过人眼的深度信息,可更精确的获知人眼的位置,进而获得精确的人像。因此,将摄像结构采集的二维图像信息,与深度相机获得的深度信息融合,可更准确获知当前被摄者的完整信息,便于更准确的确定拍摄策略。
在一个示例性的实施例中,如图3所示,本实施例中步骤S120具体包括如下步骤:
S1201、获取预存的配置信息。
S1202、根据头部三维图像与配置信息,确定与头部三维图像对应的预设参考模型。
S1203、根据头部三维图像与预设参考模型在取景框中的姿态差异或位置差异,确定姿态调整信息。
其中,在步骤S1201中,配置信息用于表征不同被摄者的头部三维图像与参考模型的对应关系,配置信息可存储于终端设备的存储器内。由被摄者的头部三维图像比如可以获知:被摄者的性别、被摄者的体貌特征、被摄者的姿态等。参考模型比如可以是具备摄影技巧的拍摄者运用摄影技巧获取的具有合理构图、合理光线、合理姿态的被摄者样本的参考图像,比如,图8至图11所示为不同姿态的参考模型。
在步骤S1202中,根据头部三维图像,可在配置信息中以遍历的方式查询获取与头部三维图像对应的预设参考模型。
在一个示例中,头部三维图像包括被摄者的头部关键点形态和/或头发形态,其中,头部关键点形态包括五官形态。即根据头部三维图像可以获知当前被摄者的形态。比如,根据深度相机检测的被摄者五官的深度信息,可以获知被摄者的体貌特征,例如脸型是否较大、是圆脸或胖脸、鼻子眼睛在脸中的比例等。再比如,根据深度相机检测的被摄者的头发、喉结等特征部位的深度信息,可以获知被摄者的性别。当根据深度相机的检测数据获知被摄者为女性,则其对应的预设参考模型最好为女性模型。
本示例中,步骤S1202具体可以包括如下步骤S1202-1和/或S1202-2。
S1202-1、根据被摄者的头部关键点形态,确定与头部关键点形态相适应的预设参考模型。
比如,若被摄者的头部关键点形态中眼睛较大、为圆眼,则预设参考模型也应是眼睛较大、圆眼的参考图像。再比如,根据深度相机的检测的五官的深度数据获知被摄者的耳朵较大,则其选择的预设参考模型应满足耳朵较大特征。
S1202-2、根据被摄者的头发形态,确定与所述头发形态相适应的预设参考模型。
头发形态包括有头发、无头发或秃顶。比如,若被摄者是无头发的,则预设参考模型也应是无头发的参考图像。
为了适应不同被摄者的不同形态,在建立或确定配置信息时,可构建足够多的参考模型,以便于能够根据不同被摄者的形态,提供更合理的姿态建议。
在步骤S1203中,确定头部三维图像与预设参考模型的差异时,可具体判断姿态差异或位置差异。本步骤中,具体可包括如下步骤S1203-1或者S1203-2。
S1203-1、根据头部三维图像的当前姿态,确定与预设参考模型的姿态差异。
其中,当前姿态用于表征头部三维图像相对于预设方向偏转的角度。预设方向既可以是水平方向也可以是竖直方向。
比如,当被摄者需求是拍摄正面照,预设参考模型可为图8这种形式的正面照模型。被摄者的当前姿态有可能没有直立、正视终端设备,则终端设备可以判断当前姿态与图8姿态的差异。便于后续提供姿态调整信息。
再比如,当被摄者需求是拍摄侧面照,预设参考模型可为图10或图11这种形成的侧面照模型。被摄者的当前姿态可能面向了终端设备,则终端设备可以判断当前姿态与图10或图11姿态的差异。便于后续提供姿态调整信息。
S1203-2、根据头部三维图像中的五官在取景框中的当前位置,确定与预设参考模型中对应器官的位置差异。
其中,具体可根据头部三维图像中任一头部关键点(比如眼睛)在取景框中的位置,与预设参考模型中对应头部关键点(比如眼睛)在取景框中的位置,确定二者差异。头部关键点在取景框中的位置比如可以是,头部关键点与取景框边缘的距离。
本步骤中,预设参考模型的图像大小可与取景框的大小相适应,因此预设参考模型中的头部关键点的位置可等效至在取景框中的位置。
比如,如图12所示,是一预设参考模型的示意图,该预设参考模型可直接应用于相机的取景框中。此种构图适用于短发男星的单人人物肖像照或证件照,构图设计比较美观。其中,预设参考模型中的构图满足:人物在V方向上居中,人体关键点中的人眼位置与上边缘的距离为H/3。V可为取景框的宽度,H可为取景框的长度。
根据步骤S1203-2确定的位置差异,确定用以消除差异的姿态调整信息。姿态调整信息比如可以是,指示被摄者进行姿态调整的语音信息,以播放的方式通知被摄者或拍摄者。姿态调整信息比如还可以是,指示被摄者进行姿态调整的文字消息或图示消息,显示于终端设备的相机程序界面内,由拍摄者告知被摄者如何调整姿态。或者,根据拍摄策略,拍摄者移动手机等终端设备配合被摄者,以实现拍摄策略表征的姿态或位置。
为进一步描述本实施例,以下列举几个具体示例:
示例1:
以人体关键点中的耳朵为例。耳朵具有规律的形状和位置,深度相机可识别并获知耳朵的三维信息,确定被摄者的三维图像中耳朵在取景框中的位置。
获取预设参考模型(比如图8)中耳朵在取景框中的位置,根据三维图像及预设参考模型,判断耳朵位置的差异,可确定拍摄策略为:调整被摄者的头部位置,以使取景框中的被摄者的姿态与预设参考模型相适应。
或者,根据三维图像及预设参考模型,判断被摄者的三维图像中耳朵占人像比例是否较大,若较大,可确定拍摄策略为:调整头部方向及姿势,以使被摄者只露出一只耳朵或将耳朵隐藏与光线较暗的阴影区域,如图13所示。
示例2:
以人体关键点中的头发为例。头发具有固定属性,比如位于人体最上方,面积相对规律。有无头发对于深度相机发送的光信号反射率差别较大。
本示例中,预设参考模型比如如图8所示。若当前被摄者的三维图像如图14所示,深度相机可检测被摄者的头部深度信息,处理器根据深度信息判断其头发的状态(有无头发或秃顶),并可确定三维图像与预设参考模型的关系。比如,若处理器判断被摄者无头发,则可确定拍摄策略为:调整被摄者或手机的角度(比如旋转手机),以调整被摄者变成俯视手机的状态,如图15至16所示。
或者,本示例中的预设参考模型如图9所示,被摄者的三维图像如图17所示,处理器可根据三维图像与预设参考模型中头部位置差异,确定调整策略。比如,调整策略为:向左或向右移动。
示例3:
以人体关键点中的鼻子为例。鼻子也具有规律的形状、位置,深度相机可识别并获知鼻子的三维信息,确定被摄者的三维图像中鼻子在取景框中的位置。
获取预设参考模型(比如图8)中鼻子在取景框中的位置,根据三维图像及预设参考模型,判断鼻子位置的差异,可确定拍摄策略为:调整被摄者的头部位置,以使取景框中的被摄者的姿态与预设参考模型相适应。
或者,根据三维图像及预设参考模型,判断被摄者的三维图像中鼻子占人像比例是否较大,若较大,可确定拍摄策略为:调整头部方向及姿势,以使被摄者的拍摄角度不会凸出鼻子。比如,被摄者下巴抬高,相机从低角度拍摄,如图18及图19所示。
其他示例:
若人体关键点为下巴,可根据深度相机检测的数据,判断被摄者是否有双下巴。若是,则可以确定拍摄策略为:调整被摄者姿势。比如,伸脖子以拉紧下巴皮肤,如图20所示。或者增加下巴处阴影,隐藏双下巴。
人体部位比如还可以是不同部位的皮肤皱纹。由于褶皱纹理对光线的反射特性不同,与平滑皮肤差别较大。因此,可根据深度相机检测深度信息,根据皱纹处实现定位或与参考模型对比。当定位到皱纹,确定的拍摄策略比如可以是:调整被摄者姿态,以使皱纹处增加打光,避免皱纹处有阴影、加重皱纹视觉效果。
处理器还可根据深度相机的检测数据,判断被摄者的脸型。若被摄者的脸型属于胖脸,则可以确定拍摄策略为:调整被摄者姿态,只露出侧脸或者一部分脸。
上述示例中,确定拍摄策略后,可将拍摄策略以语音或文字的形式通知给被摄者或拍摄者,以调整被摄者的姿态或手机的角度。
在一个示例性的实施例中,拍摄构图策略还包括焦距调节的距离。
如图4所示,本实施例中步骤S140具体包括如下步骤:
S1401、响应于被摄者根据拍摄构图策略调整后的姿态符合预设参考模型,控制摄像结构对被摄者对焦处理。
S1402、对焦状态下,获取目标图像。
其中,在步骤S1401中,根据确定的拍摄构图策略,被摄者可以调整姿态及在取景框中的位置,直至与拍摄构图策略包含的姿态信息或位置信息相适应,即符合预设参考模型。
在被摄者调节自身姿态及位置的过程中,深度相机可实时获取被摄者的状态,直至被摄者在取景框中的姿态或位置与预设参考模型相符合,发送满足拍摄条件的提示消息。根据提示消息,终端设备可依据拍摄者的操作进行对焦,或者自动对焦处理。
以终端设备自动对焦为例,响应于被摄者根据拍摄构图策略调整后的姿态符合预设参考模型,终端设备的处理器可获取被摄者的预设关键点在取景框中的位置。其中,预设关键点可以是头部关键点中的一种或两种,比如可以是眼睛。根据预设关键点在取景框中的位置,控制摄像结构对预设关键点对焦处理。
如图21所示,在确定被摄者的眼睛在取景框中的位置后,可再获取如图12所示的预设参考模型中眼睛在取景框中的位置。根据二者差异,确定摄像结构的镜头的移动距离(拍摄构图策略),移动距离应满足能够使被摄者在取景框中的位置与预设参考模型相适应。根据确定的移动距离,控制摄像结构的镜头运动,调整被摄者在取景框中的位置,直至被摄者眼睛所在位置与预设参考模型中眼睛位置相适应,则对焦完成。
在步骤S1402中,对焦完成后,则可以在拍摄者点击快门的指令下控制摄像结构采集图像,终端设备的处理器获取目标图像。
在一个示例性的实施例中,本实施例的方法还包括:确定配置信息的方法,本实施例的方法可以在终端设备出厂前进行构建并存储的。
S210、获取不同头部三维特征的多个样本被摄者。
S220、确定多个样本被摄者在不同姿态的三维图像,作为所述参考模型。
其中,在步骤S210中,不同头部三维特征比如可以是不同性别、不同体貌特征等。样本被摄者比如可以是,根据相关文献数据或调研统计,确定的不同地区、不同年龄或不同性别的样本,样本被摄者应能够表征相应概率的人群具有的人像特征或头部三维特征。
在步骤S220中,根据步骤S210中获得样本被摄者,可建立每个样本被摄者不同姿态下的三维图像模型,且在建立模型过程中合理构图,形成参考模型。参考模型的尺寸应与终端设备取景框尺寸相适应。此外,参考模型也可以是用户根据需求自定义设置的。比如,近景下单独拍摄人物时,较好的构图方式如图8所示。
可以理解的,参考模型是三维参考图像,同时包括普通2D图像的信息。包含参考模型的配置信息可存储与终端设备的存储器中。
结合上述实施例,本公开的拍摄方法具体可包括如下步骤:
S1、依据拍摄者的指令,开启相机程序,进入相机程序的拍摄界面。终端设备的处理器控制深度相机(3D相机)与摄像结构同时开启。
S2、在相机程序的取景框中显示摄像结构采集的取景预览画面,同时深度相机扫描采集被摄者头部三维特征信息。
S3、终端设备的处理器(比如图像处理器)实时获取深度相机采集的头部三维特征信息(比如为RAW格式的图像),并将图像发送至终端设备的处理器,处理器可根据该初始图像绘制或确定三维图像(建模)。
S4、终端设备的处理器将实时的三维图像与对应的预设参考模型对比,确定拍摄策略。
比如,对比头部关键点的深度,对比头部关键点的位置等信息。处理器根据对比结果确定拍摄构图策略,输出姿态调整信息。姿态调整信息可以是用于指导被摄者移动距离、调整姿态的指示信息。姿态调整信息既可以是显示于拍摄界面的文字消息、符号消息、动画消息,也可以是可播放的音频语音消息。
S5、被摄者按照姿态调整信息调整姿态或位置,在此过程中,深度相机实时采集被摄者人像,摄像结构也可提供被摄者不断调整过程中的亮度或颜色信息,以辅助参考。
待被摄者头部三维图像与预设参考模型相适应时,终端设备自动对焦或者发出提示信息,接收拍摄者的对焦指令。否则,终端设备可仍然提示拍摄策略,或更新拍摄策略以提示被摄者。
其中,终端设备的自动对焦比如可以是:当预设参考模型中预设关键点(比如眼睛)与三维图像中预设关键点(比如眼睛)相适应时,终端设备的处理器根据深度相机检测的眼睛的深度,控制摄像结构的驱动马达开启,带动镜头运动以与人眼对焦。
S6、待对焦完成,终端设备自动拍摄获取目标图像,或者根据拍摄者的指令进行拍摄获得目标图像。
本实施例中的拍摄方法,将专业的拍摄技巧融入拍摄策略中,帮助用户运用合理的摄影技巧,获得合理构图及光线的目标图像,从而提升图像质量。而非运用图像处理算法(如修图)改善图像质量,不会改变实际人像特征,更真实自然。
在一个示例性的实施例中,本公开提出了一种拍摄装置,如图22所示,包括第一获取模块110、确定模块120、输出模块130及第二获取模块140,本实施例的装置用于实现如图1所示的方法,其中,第一获取模块110,用于获取取景框中被摄者的头部三维特征信息。确定模块120,用于根据头部三维特征信息与预设参考模型,确定拍摄构图策略;其中,拍摄构图策略包括姿态调整信息,姿态调整信息为用于指示被摄者或拍摄者进行姿态调整的信息。输出模块130,用于输出姿态调整信息。第二获取模块140,用于获取目标图像。
在一个示例性的实施例中,依旧参照图22,头部三维特征信息包括被摄者的头部三维图像。确定模块120具体用于:获取预存的配置信息;其中,配置信息用于表征不同被摄者的头部三维图像与参考模型的对应关系。根据头部三维图像与配置信息,确定与头部三维图像对应的预设参考模型。根据头部三维图像与预设参考模型在取景框中的姿态差异或位置差异,确定姿态调整信息。其中,姿态调整信息包括语音消息、文字消息或图示消息。本实施例中,第二获取模块具体用于:响应于被摄者根据拍摄构图策略调整后的姿态符合所述预设参考模型,控制摄像结构对所述被摄者对焦处理;对焦状态下,获取目标图像。
在一个示例性的实施例中,依旧参照图22,头部三维图像包括被摄者的头部关键点形态和/或头发形态,其中,头部关键点形态包括五官形态。确定模块120具体用于:根据被摄者的头部关键点形态,确定与头部关键点形态相适应的预设参考模型。和/或,根据被摄者的头发形态,确定与头发形态相适应的预设参考模型。本实施例中,确定模块120还用于:根据头部三维图像的当前姿态,确定与预设参考模型的姿态差异;其中,当前姿态用于表征所述头部三维图像相对于预设方向偏转的角度。或者,根据头部三维图像中的五官在取景框中的当前位置,确定与预设参考模型中对应器官的位置差异。
在一个示例性的实施例中,依旧参照图22,确定模块120具体用于:确定配置信息,具体用于:获取不同头部三维特征的多个样本被摄者;确定多个样本被摄者在不同姿态的三维图像,作为所述参考模型。
如图23所示是一种终端设备的框图。本公开还提供了一种终端设备,例如,设备500可以是移动电话,计算机,数字广播终端,消息收发设备,游戏控制台,平板设备,医疗设备,健身设备,个人数字助理等。
设备500可以包括以下一个或多个组件:处理组件502,存储器504,电力组件506,多媒体组件508,音频组件510,输入/输出(I/O)的接口512,传感器组件514,以及通信组件516。
处理组件502通常控制设备500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502可以包括一个或多个处理器520来执行指令,以完成上述的方法的全部或部分步骤。此外,处理组件502可以包括一个或多个模块,便于处理组件502和其他组件之间的交互。例如,处理组件502可以包括多媒体模块,以方便多媒体组件508和处理组件502之间的交互。
存储器504被配置为存储各种类型的数据以支持在设备500的操作。这些数据的示例包括用于在设备500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504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。
电力组件506为设备500的各种组件提供电力。电力组件506可以包括电源管理系统,一个或多个电源,及其他与为装置500生成、管理和分配电力相关联的组件。
多媒体组件508包括在设备500和用户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器(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,以接收来自用户的输入信号。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。触摸传感器可以不仅感测触摸或滑动动作的边界,而且还检测与触摸或滑动操作相关的持续时间和压力。在一些实施例中,多媒体组件508包括一个前置摄像头和/或后置摄像头。当设备500处于操作模式,如拍摄模式或视频模式时,前置摄像头和/或后置摄像头可以接收外部的多媒体数据。每个前置摄像头和后置摄像头可以是一个固定的光学透镜系统或具有焦距和光学变焦能力。
音频组件510被配置为输出和/或输入音频信号。例如,音频组件510包括一个麦克风(MIC),当设备500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504或经由通信组件516发送。在一些实施例中,音频组件510还包括一个扬声器,用于输出音频信号。
I/O接口512为处理组件502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。这些按钮可包括但不限于:主页按钮、音量按钮、启动按钮和锁定按钮。
传感器组件514包括一个或多个传感器,用于为设备500提供各个方面的状态评估。例如,传感器组件514可以检测到设备500的打开/关闭状态,组件的相对定位,例如组件为设备500的显示器和小键盘,传感器组件514还可以检测设备500或设备500一个组件的位置改变,用户与设备500接触的存在或不存在,设备500方位或加速/减速和装置500的温度变化。传感器组件514可以包括接近传感器,被配置用来在没有任何的物理接触时检测附近物体的存在。传感器组件514还可以包括光传感器,如CMOS或CCD图像传感器,用于在成像应用中使用。在一些实施例中,该传感器组件514还可以包括加速度传感器,陀螺仪传感器,磁传感器,压力传感器或温度传感器。
通信组件516被配置为便于设备500和其他设备之间有线或无线方式的通信。设备500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516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,通信组件516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,设备500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,用于执行上述的方法。
本公开另一个示例性实施例中提供的一种非临时性计算机可读存储介质,例如包括指令的存储器504,上述指令可由设备500的处理器520执行以完成上述方法。例如,计算机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。当存储介质中的指令由终端设备的处理器执行时,使得终端设备能够执行上述的方法。
本领域技术人员在考虑说明书及实践这里公开的发明后,将容易想到本发明的其它实施方案。本申请旨在涵盖本发明的任何变型、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发明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,本发明的真正范围和精神由下面的权利要求指出。
应当理解的是,本发明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。本发明的范围仅由所附的权利要求来限制。

Claims (14)

1.一种拍摄方法,其特征在于,包括:
获取取景框中被摄者的头部三维特征信息;
根据所述头部三维特征信息与预设参考模型,确定拍摄构图策略;其中,所述拍摄构图策略包括姿态调整信息,所述姿态调整信息为用于指示被摄者或拍摄者进行姿态调整的信息;
输出姿态调整信息;
获取目标图像。
2.根据权利要求1所述的拍摄方法,其特征在于,所述头部三维特征信息包括被摄者的头部三维图像;所述根据所述头部三维特征信息与预设参考模型,确定拍摄构图策略,包括:
获取预存的配置信息;其中,所述配置信息用于表征不同被摄者的头部三维图像与参考模型的对应关系;
根据所述头部三维图像与所述配置信息,确定与所述头部三维图像对应的预设参考模型;
根据所述头部三维图像与所述预设参考模型在取景框中的姿态差异或位置差异,确定所述姿态调整信息;
其中,所述姿态调整信息包括语音消息、文字消息或图示消息。
3.根据权利要求2所述的拍摄方法,其特征在于,所述头部三维图像包括被摄者的头部关键点形态和/或头发形态,其中,所述头部关键点形态包括五官形态;
所述确定与所述头部三维图像对应的预设参考模型,包括:
根据被摄者的所述头部关键点形态,确定与所述头部关键点形态相适应的预设参考模型;和/或,
根据被摄者的所述头发形态,确定与所述头发形态相适应的预设参考模型。
4.根据权利要求3所述的拍摄方法,其特征在于,所述根据所述头部三维图像与所述预设参考模型在取景框中的姿态差异或位置差异,包括:
根据所述头部三维图像的当前姿态,确定与所述预设参考模型的姿态差异;其中,所述当前姿态用于表征所述头部三维图像相对于预设方向偏转的角度;或者,
根据所述头部三维图像中的五官在取景框中的当前位置,确定与所述预设参考模型中对应器官的位置差异。
5.根据权利要求2所述的拍摄方法,其特征在于,所述方法还包括:确定所述配置信息的方法:
获取不同头部三维特征的多个样本被摄者;
确定所述多个样本被摄者在不同姿态的三维图像,作为所述参考模型。
6.根据权利要求1所述的拍摄方法,其特征在于,所述获取目标图像,包括:
响应于被摄者根据拍摄构图策略调整后的姿态符合所述预设参考模型,控制摄像结构对所述被摄者对焦处理;
对焦状态下,获取所述目标图像。
7.一种拍摄装置,其特征在于,包括:
第一获取模块,用于获取取景框中被摄者的头部三维特征信息;
确定模块,用于根据所述头部三维特征信息与预设参考模型,确定拍摄构图策略;其中,所述拍摄构图策略包括姿态调整信息,所述姿态调整信息为用于指示被摄者或拍摄者进行姿态调整的信息;
输出模块,用于输出姿态调整信息;
第二获取模块,用于获取目标图像。
8.根据权利要求7所述的拍摄装置,其特征在于,所述头部三维特征信息包括被摄者的头部三维图像;所述确定模块具体用于:
获取预存的配置信息;其中,所述配置信息用于表征不同被摄者的头部三维图像与参考模型的对应关系;
根据所述头部三维图像与所述配置信息,确定与所述头部三维图像对应的预设参考模型;
根据所述头部三维图像与所述预设参考模型在取景框中的姿态差异或位置差异,确定所述姿态调整信息;
其中,所述姿态调整信息包括语音消息、文字消息或图示消息。
9.根据权利要求8所述的拍摄装置,其特征在于,所述头部三维图像包括被摄者的头部关键点形态和/或头发形态,其中,所述头部关键点形态包括五官形态;
所述确定模块,具体用于:
根据被摄者的所述头部关键点形态,确定与所述头部关键点形态相适应的预设参考模型;
和/或,
根据被摄者的所述头发形态,确定与所述头发形态相适应的预设参考模型。
10.根据权利要求9所述的拍摄装置,其特征在于,所述确定模块具体用于:
根据所述头部三维图像的当前姿态,确定与所述预设参考模型的姿态差异;其中,所述当前姿态用于表征所述头部三维图像相对于预设方向偏转的角度;或者,
根据所述头部三维图像中的五官在取景框中的当前位置,确定与所述预设参考模型中对应器官的位置差异。
11.根据权利要求8所述的拍摄装置,其特征在于,所述确定模块还用于:确定所述配置信息,具体用于:
获取不同头部三维特征的多个样本被摄者;
确定所述多个样本被摄者在不同姿态的三维图像,作为所述参考模型。
12.根据权利要求7所述的拍摄装置,其特征在于,所述第二获取模块具体用于:
响应于被摄者根据拍摄构图策略调整后的姿态符合所述预设参考模型,控制摄像结构对所述被摄者对焦处理;
对焦状态下,获取所述目标图像。
13.一种终端设备,其特征在于,包括:
处理器;
用于存储处理器的可执行指令的存储器;
其中,所述处理器被配置为执行如权利要求1至6任一项所述的拍摄方法。
14.一种非临时性计算机可读存储介质,其特征在于,当所述存储介质中的指令由终端设备的处理器执行时,使得终端设备能够执行如权利要求1至6任一项所述的拍摄方法。
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Citations (8)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2009033544A (ja) * 2007-07-27 2009-02-12 Fujifilm Corp 撮影装置、撮影装置の制御方法およびプログラム
CN105554389A (zh) * 2015-12-24 2016-05-04 小米科技有限责任公司 拍摄方法及装置
CN106469465A (zh) * 2016-08-31 2017-03-01 深圳市唯特视科技有限公司 一种基于灰度和深度信息的三维人脸重建方法
CN108184050A (zh) * 2017-12-15 2018-06-19 维沃移动通信有限公司 一种拍照方法、移动终端
CN108921815A (zh) * 2018-05-16 2018-11-30 Oppo广东移动通信有限公司 拍照交互方法、装置、存储介质及终端设备
CN109600550A (zh) * 2018-12-18 2019-04-09 维沃移动通信有限公司 一种拍摄提示方法及终端设备
CN110111418A (zh) * 2019-05-15 2019-08-09 北京市商汤科技开发有限公司 创建脸部模型的方法、装置及电子设备
CN110490067A (zh) * 2019-07-11 2019-11-22 平安科技(深圳)有限公司 一种基于人脸姿态的人脸识别方法及装置

Patent Citations (8)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2009033544A (ja) * 2007-07-27 2009-02-12 Fujifilm Corp 撮影装置、撮影装置の制御方法およびプログラム
CN105554389A (zh) * 2015-12-24 2016-05-04 小米科技有限责任公司 拍摄方法及装置
CN106469465A (zh) * 2016-08-31 2017-03-01 深圳市唯特视科技有限公司 一种基于灰度和深度信息的三维人脸重建方法
CN108184050A (zh) * 2017-12-15 2018-06-19 维沃移动通信有限公司 一种拍照方法、移动终端
CN108921815A (zh) * 2018-05-16 2018-11-30 Oppo广东移动通信有限公司 拍照交互方法、装置、存储介质及终端设备
CN109600550A (zh) * 2018-12-18 2019-04-09 维沃移动通信有限公司 一种拍摄提示方法及终端设备
CN110111418A (zh) * 2019-05-15 2019-08-09 北京市商汤科技开发有限公司 创建脸部模型的方法、装置及电子设备
CN110490067A (zh) * 2019-07-11 2019-11-22 平安科技(深圳)有限公司 一种基于人脸姿态的人脸识别方法及装置

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