CN115134506A - 摄像画面调整方法、视频画面处理方法以及装置和系统 - Google Patents
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Abstract
本公开实施例公开摄像画面调整方法、视频画面处理方法以及装置和系统。摄像画面调整方法包括：检测摄像画面中的手部；响应于在所述摄像画面中检测到手部，对所述手部的手势进行识别并且获取所述手势的关键点的坐标；基于识别出的手势和/或所述手势的关键点的坐标，调整摄像画面的中央位置和缩放程度至少之一，可以基于识别出的手势展示较大的物品并且可以对物品进行细节展示，而且可以较为简单快速地调整摄像装置进行准确聚焦。
Description
技术领域
本公开涉及计算机技术领域，具体涉及摄像画面调整方法、视频画面处理方法以及装置和系统。
背景技术
当前网络直播已经成为各互联网平台的标配，网络直播不仅可以用于才艺展示的场景，也可以用于物品展示的场景。例如，网络直播模式的出现，为网络商家提供了一个新的触达买家的渠道，由传统的销售链路转变为“人货场”的销售链路。根据数据调研显示，2017年至2019年直播电商市场规模从190亿增长到4339亿，2020年预计规模达到9610亿元，同比暴增122％。网络直播技术高速发展的同时,越来越多的行业问题也逐渐浮现出来，例如，直播中看不清物品细节、感受不到物品质感、无法准确感知到物品。
在采用相关技术的网络直播过程中，可以配备的设备包括固定摄像装置、手机、灯光、推流电脑等，在网络主播介绍某种物品时，通常放大物品细节的方式有两种。一种方式是将物品的细节放置摄像装置镜头前，通过调整物品距离摄像头的远近，放大展示物品细节。另一种方式是通过摄像装置的遥控器，控制摄像装置的前后左右位置及焦距，以放大物品细节。第一种方式的问题在于无法展示较大的物品，第二种方式的问题在于调整摄像装置所需的时间长、步骤多，聚焦不够准确，影响直播效果。
发明内容
为了解决相关技术中的问题，本公开实施例提供摄像画面调整方法、视频画面处理方法以及装置、系统、电子设备、可读存储介质和计算机程序产品。
第一方面，本公开实施例中提供了一种摄像画面调整方法，包括：
检测摄像画面中的手部；
响应于在所述摄像画面中检测到手部，对所述手部的手势进行识别并且获取所述手势的关键点的坐标；
基于识别出的手势和/或所述手势的关键点的坐标，调整摄像画面的中央位置和缩放程度至少之一。
结合第一方面，本公开在第一方面的第一种实现方式中，所述基于识别出的手势和/或所述手势的关键点的坐标，调整摄像画面的中央位置和缩放程度至少之一，包括：
基于识别出的手势和/或所述手势的关键点的坐标，针对拍摄摄像画面的摄像装置，调整摄像画面的中央位置和缩放程度至少之一，或者
基于识别出的手势和/或所述手势的关键点的坐标，针对至少两个拍摄摄像画面的摄像装置中的至少一个摄像装置，调整摄像画面的中央位置和缩放程度至少之一。
结合第一方面的第一种实现方式，本公开在第一方面的第二种实现方式中，所述基于识别出的手势和/或所述手势的关键点的坐标，调整摄像画面的中央位置和缩放程度至少之一，包括：
基于识别出的用于放大所述摄像画面的第一手势和所述第一手势的关键点坐标，将所述至少两个摄像装置中的第二摄像装置所拍摄的第二摄像画确定为目标摄像画面，并且调整所述第二摄像画面的中央位置并且/或者放大所述第二摄像画面，或者
基于识别出的用于结束放大所述摄像画面的第二手势，将所述至少两个摄像装置中的第一摄像像置所拍摄的第一摄像画确定为目标摄像画面。
结合第一方面的第二种实现方式，本公开在第一方面的第三种实现方式中，所述基于识别出的用于放大所述摄像画面的第一手势和所述第一手势的关键点坐标，将所述至少两个摄像装置中的第二摄像装置所拍摄的第二摄像画确定为目标摄像画面，并且调整所述第二摄像画面的中央位置并且/或者放大所述第二摄像画面，包括：
基于识别出的用于放大所述摄像画面的第一手势和所述第一手势的关键点坐标，将所述第二摄像装置的镜头对准所述第一手势的关键点的坐标所在位置，以将所述坐标所在位置调整为所述第二摄像画面的中央位置；
在所述第二摄像画面中对所述坐标所在位置的对象生成包围所述对象的边框；
基于所述边框的尺寸与所述第二摄像画面的画面尺寸之间的比例关系，调整所述第二摄像画面以放大所述边框和所述边框包围的所述对象。
结合第一方面的第三种实现方式，本公开在第一方面的第四种实现方式中，所述在所述第二摄像画面中对所述坐标所在位置的对象生成包围所述对象的边框，包括：
在所述第二摄像画面中对所述坐标所在位置的对象生成包围所述对象的矩形边框，
其中，所述基于所述边框的尺寸与所述第二摄像画面的画面尺寸之间的比例关系，调整所述第二摄像画面以放大所述边框和所述边框包围的所述对象，包括：
确定所述矩形边框的长是否大于宽；
响应于所述矩形边框的长大于宽，计算所述矩形边框的长与所述第二摄像画面的长的比例关系，并且基于所述比例关系，调整所述第二摄像画面以放大所述边框和所述边框包围的所述对象，或者
响应于所述矩形边框的长不大于宽，计算所述矩形边框的宽与所述第二摄像画面的宽的比例关系，并且基于所述比例关系，调整所述第二摄像画面以放大所述边框和所述边框包围的所述对象。
结合第一方面、第一方面的第一种实现方式至第四种实现方式中的任一种，本公开在第一方面的第五种实现方式中，所述检测摄像画面中的手部，包括：
利用第一深度学习模型检测摄像画面中的手部，
其中，所述响应于在所述摄像画面中检测到手部，对所述手部的手势进行识别并且获取所述手势的关键点的坐标，包括：
响应于在所述摄像画面中检测到手部，利用不同于所述第一深度学习模型第二深度学习模型，响应于在所述摄像画面中检测到手部，对所述手部的手势进行识别并且获取所述手势的关键点的坐标。
结合第一方面的第二种实现方式至第四种实现方式中的任一种，本公开在第一方面的第六种实现方式中，所述第一手势为特定手指的指尖以预设间距指向特定对象的手势，并且所述第二手势为预设手势。
结合第一方面的第六种实现方式，本公开在第一方面的第七种实现方式中，所述基于识别出的用于放大所述摄像画面的第一手势和所述第一手势的关键点坐标，将所述第二摄像装置的镜头对准所述第一手势的关键点的坐标所在位置，以将所述坐标所在位置调整为所述第二摄像画面的中央位置，包括：
基于识别出的用于放大所述摄像画面的第一手势和所述第一手势的所述特定手指的指尖的坐标，将所述第二摄像装置的镜头对准所述第一手势的所述特定手指的指尖的坐标所在位置，以将所述坐标所在位置调整为所述第二摄像画面的中央位置。
第二方面，本公开实施例中提供了一种摄像画面调整装置，包括：
检测模块，被配置为检测摄像画面中的手部；
识别模块，被配置为响应于在所述摄像画面中检测到手部，对所述手部的手势进行识别并且获取所述手势的关键点的坐标；
调整模块，被配置为基于识别出的手势和/或所述手势的关键点的坐标，调整摄像画面的中央位置和缩放程度至少之一。
第三方面，本公开实施例中提供了一种摄像画面调整系统，包括摄像画面调整装置和至少两个拍摄摄像画面的摄像装置，其中，
所述摄像画面调整装置包括：
检测模块，被配置为检测摄像画面中的手部；
识别模块，被配置为响应于在所述摄像画面中检测到手部，对所述手部的手势进行识别并且获取所述手势的关键点的坐标；
调整模块，被配置为基于识别出的手势和/或所述手势的关键点的坐标，调整摄像画面的中央位置和缩放程度至少之一。
第四方面，本公开实施例中提供了一种视频画面处理方法，包括：
检测视频画面中的手部；
响应于在所述视频画面中检测到手部，对所述手部的手势进行识别并且获取所述手势的关键点的坐标；
基于识别出的手势和/或所述手势的关键点的坐标，调整视频画面的中央位置和缩放程度至少之一；
推送调整后的目标视频画面。
第五方面，本公开实施例中提供了一种视频画面处理装置，包括：
检测模块，被配置为检测视频画面中的手部；
识别模块，被配置为响应于在所述视频画面中检测到手部，对所述手部的手势进行识别并且获取所述手势的关键点的坐标；
调整模块，被配置为基于识别出的手势和/或所述手势的关键点的坐标，调整视频画面的中央位置和缩放程度至少之一；
推送模块，被配置为推送调整后的目标视频画面。
第六方面，本公开实施例中提供了一种视频画面处理系统，包括视频画面处理装置和至少两个拍摄视频画面的摄像装置，其中，
所述视频画面处理装置包括：
检测模块，被配置为检测视频画面中的手部；
识别模块，被配置为响应于在所述视频画面中检测到手部，对所述手部的手势进行识别并且获取所述手势的关键点的坐标；
调整模块，被配置为基于识别出的手势和/或所述手势的关键点的坐标，调整视频画面的中央位置和缩放程度至少之一；
推送模块，被配置为推送调整后的目标视频画面。
第七方面，本公开实施例中提供了一种电子设备，包括存储器和处理器；其中，
所述存储器用于存储一条或多条计算机指令，其中，所述一条或多条计算机指令被所述处理器执行以实现如第一方面、第一方面的第一种实现方式到第七种实现方式、第四方面任一项所述的方法。
第八方面，本公开实施例中提供了一种可读存储介质，其上存储有计算机指令，该计算机指令被处理器执行时实现如第一方面、第一方面的第一种实现方式到第七种实现方式、第四方面任一项所述的方法。
第九方面，本公开实施例中提供了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实现如第一方面、第一方面的第一种实现方式到第七种实现方式、第四方面任一项所述的方法。
本公开实施例提供的技术方案可以包括以下有益效果：
根据本公开实施例提供的技术方案，通过检测摄像画面中的手部；响应于在所述摄像画面中检测到手部，对所述手部的手势进行识别并且获取所述手势的关键点的坐标；基于识别出的手势和/或所述手势的关键点的坐标，调整摄像画面的中央位置和缩放程度至少之一，可以基于识别出的手势展示较大的物品并且可以对物品进行细节展示，而且可以较为简单快速地调整摄像装置进行准确聚焦。
根据本公开实施例提供的技术方案，通过所述基于识别出的手势和/或所述手势的关键点的坐标，调整摄像画面的中央位置和缩放程度至少之一，包括：基于识别出的手势和/或所述手势的关键点的坐标，针对拍摄摄像画面的摄像装置，调整摄像画面的中央位置和缩放程度至少之一，或者基于识别出的手势和/或所述手势的关键点的坐标，针对至少两个拍摄摄像画面的摄像装置中的至少一个摄像装置，调整摄像画面的中央位置和缩放程度至少之一，可以基于识别出的手势展示较大的物品并且可以对物品进行细节展示，而且可以较为简单快速地调整摄像装置进行准确聚焦。
根据本公开实施例提供的技术方案，通过所述基于识别出的手势和/或所述手势的关键点的坐标，调整摄像画面的中央位置和缩放程度至少之一，包括：基于识别出的用于放大所述摄像画面的第一手势和所述第一手势的关键点坐标，将所述至少两个摄像装置中的第二摄像装置所拍摄的第二摄像画确定为目标摄像画面，并且调整所述第二摄像画面的中央位置并且/或者放大所述第二摄像画面，或者基于识别出的用于结束放大所述摄像画面的第二手势，将所述至少两个摄像装置中的第一摄像像置所拍摄的第一摄像画确定为目标摄像画面，可以基于识别出的手势展示较大的物品并且可以对物品进行细节展示，而且可以较为简单快速地调整摄像装置进行准确聚焦。
根据本公开实施例提供的技术方案，通过所述基于识别出的用于放大所述摄像画面的第一手势和所述第一手势的关键点坐标，将所述至少两个摄像装置中的第二摄像装置所拍摄的第二摄像画确定为目标摄像画面，并且调整所述第二摄像画面的中央位置并且/或者放大所述第二摄像画面，包括：基于识别出的用于放大所述摄像画面的第一手势和所述第一手势的关键点坐标，将所述第二摄像装置的镜头对准所述第一手势的关键点的坐标所在位置，以将所述坐标所在位置调整为所述第二摄像画面的中央位置；在所述第二摄像画面中对所述坐标所在位置的对象生成包围所述对象的边框；基于所述边框的尺寸与所述第二摄像画面的画面尺寸之间的比例关系，调整所述第二摄像画面以放大所述边框和所述边框包围的所述对象，可以较为简单快速地调整摄像装置进行准确聚焦到特定对象并且对细节进行放大展示。
根据本公开实施例提供的技术方案，通过所述在所述第二摄像画面中对所述坐标所在位置的对象生成包围所述对象的边框，包括：在所述第二摄像画面中对所述坐标所在位置的对象生成包围所述对象的矩形边框，其中，所述基于所述边框的尺寸与所述第二摄像画面的画面尺寸之间的比例关系，调整所述第二摄像画面以放大所述边框和所述边框包围的所述对象，包括：确定所述矩形边框的长是否大于宽；响应于所述矩形边框的长大于宽，计算所述矩形边框的长与所述第二摄像画面的长的比例关系，并且基于所述比例关系，调整所述第二摄像画面以放大所述边框和所述边框包围的所述对象，或者响应于所述矩形边框的长不大于宽，计算所述矩形边框的宽与所述第二摄像画面的宽的比例关系，并且基于所述比例关系，调整所述第二摄像画面以放大所述边框和所述边框包围的所述对象，可以较为简单快速地调整摄像装置进行准确聚焦到特定对象并且对细节进行放大展示。
根据本公开实施例提供的技术方案，通过所述检测摄像画面中的手部，包括：利用第一深度学习模型检测摄像画面中的手部，其中，所述响应于在所述摄像画面中检测到手部，对所述手部的手势进行识别并且获取所述手势的关键点的坐标，包括：响应于在所述摄像画面中检测到手部，利用不同于所述第一深度学习模型第二深度学习模型，响应于在所述摄像画面中检测到手部，对所述手部的手势进行识别并且获取所述手势的关键点的坐标，可以准确快速地实现对手势的识别，进而可以基于手势展示较大的物品并且可以对物品进行细节展示，而且可以较为简单快速地调整摄像装置进行准确聚焦。
根据本公开实施例提供的技术方案，通过所述第一手势为特定手指的指尖以预设间距指向特定对象的手势，并且所述第二手势为预设手势，可以准确快速地实现对手势的识别，进而可以基于手势展示较大的物品并且可以对物品进行细节展示，而且可以较为简单快速地调整摄像装置进行准确聚焦。
根据本公开实施例提供的技术方案，通过所述基于识别出的用于放大所述摄像画面的第一手势和所述第一手势的关键点坐标，将所述第二摄像装置的镜头对准所述第一手势的关键点的坐标所在位置，以将所述坐标所在位置调整为所述第二摄像画面的中央位置，包括：基于识别出的用于放大所述摄像画面的第一手势和所述第一手势的所述特定手指的指尖的坐标，将所述第二摄像装置的镜头对准所述第一手势的所述特定手指的指尖的坐标所在位置，以将所述坐标所在位置调整为所述第二摄像画面的中央位置，可以基于手势展示较大的物品并且可以对物品进行细节展示，而且可以较为简单快速地调整摄像装置进行准确聚焦。
根据本公开实施例提供的技术方案，通过检测模块，被配置为检测摄像画面中的手部；识别模块，被配置为响应于在所述摄像画面中检测到手部，对所述手部的手势进行识别并且获取所述手势的关键点的坐标；调整模块，被配置为基于识别出的手势和/或所述手势的关键点的坐标，调整摄像画面的中央位置和缩放程度至少之一，可以基于识别出的手势展示较大的物品并且可以对物品进行细节展示，而且可以较为简单快速地调整摄像装置进行准确聚焦。
根据本公开实施例提供的技术方案，通过包括摄像画面调整装置和至少两个拍摄摄像画面的摄像装置，其中，所述摄像画面调整装置包括：检测模块，被配置为检测摄像画面中的手部；识别模块，被配置为响应于在所述摄像画面中检测到手部，对所述手部的手势进行识别并且获取所述手势的关键点的坐标；调整模块，被配置为基于识别出的手势和/或所述手势的关键点的坐标，调整摄像画面的中央位置和缩放程度至少之一，可以基于识别出的手势展示较大的物品并且可以对物品进行细节展示，而且可以较为简单快速地调整摄像装置进行准确聚焦。
根据本公开实施例提供的技术方案，通过检测视频画面中的手部；响应于在所述视频画面中检测到手部，对所述手部的手势进行识别并且获取所述手势的关键点的坐标；基于识别出的手势和/或所述手势的关键点的坐标，调整视频画面的中央位置和缩放程度至少之一；推送调整后的目标视频画面，可以基于识别出的手势展示较大的物品并且可以对物品进行细节展示，而且可以较为简单快速地调整摄像装置进行准确聚焦，推送符合需要的视频画面。
根据本公开实施例提供的技术方案，通过检测模块，被配置为检测视频画面中的手部；识别模块，被配置为响应于在所述视频画面中检测到手部，对所述手部的手势进行识别并且获取所述手势的关键点的坐标；调整模块，被配置为基于识别出的手势和/或所述手势的关键点的坐标，调整视频画面的中央位置和缩放程度至少之一；推送模块，被配置为推送调整后的目标视频画面，可以基于识别出的手势展示较大的物品并且可以对物品进行细节展示，而且可以较为简单快速地调整摄像装置进行准确聚焦，推送符合需要的视频画面。
根据本公开实施例提供的技术方案，通过包括视频画面处理装置和至少两个拍摄视频画面的摄像装置，其中，所述视频画面处理装置包括：检测模块，被配置为检测视频画面中的手部；识别模块，被配置为响应于在所述视频画面中检测到手部，对所述手部的手势进行识别并且获取所述手势的关键点的坐标；调整模块，被配置为基于识别出的手势和/或所述手势的关键点的坐标，调整视频画面的中央位置和缩放程度至少之一；推送模块，被配置为推送调整后的目标视频画面，可以基于识别出的手势展示较大的物品并且可以对物品进行细节展示，而且可以较为简单快速地调整摄像装置进行准确聚焦，推送符合需要的视频画面。
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
结合附图，通过以下非限制性实施方式的详细描述，本公开的其它特征、目的和优点将变得更加明显。在附图中：
图1示出根据本公开一实施方式的摄像画面调整方法的流程图；
图2a示出根据本公开实施例的摄像画面调整方法的应用场景的示意图；
图2b示出根据本公开实施例的摄像画面调整方法在应用场景中采用的结束画面放大的第二手势的示例性示意图；
图3示出根据本公开实施例的摄像画面调整方法的示例性执行过程的流程图；
图4示出根据本公开实施例的摄像画面调整方法中的手部检测和手势识别的示例性过程的流程图；
图5示出根据本公开实施例的摄像画面调整方法中的基于关键点坐标调整目标摄像画面的中央位置的示例性示意图；
图6示出根据本公开实施例的摄像画面调整方法中的调整目标摄像画面的缩放程度的操作的示例性示意图；
图7示出根据本公开一实施方式的摄像画面调整装置的结构框图；
图8示出根据本公开一实施方式的摄像画面调整系统的结构框图；
图9示出根据本公开一实施方式的视频画面处理方法的流程图；
图10示出根据本公开一实施方式的视频画面处理装置的结构框图；
图11示出根据本公开一实施方式的视频画面处理系统的结构框图；
图12示出根据本公开一实施方式的电子设备的结构框图；
图13是适于用来实现根据本公开各实施方式的方法的计算机系统的结构示意图。
具体实施方式
下文中，将参考附图详细描述本公开的示例性实施方式，以使本领域技术人员可容易地实现它们。此外，为了清楚起见，在附图中省略了与描述示例性实施方式无关的部分。
在本公开中，应理解，诸如“包括”或“具有”等的术语旨在指示本说明书中所公开的标签、数字、步骤、行为、部件、部分或其组合的存在，并且不欲排除一个或多个其他标签、数字、步骤、行为、部件、部分或其组合存在或被添加的可能性。
另外还需要说明的是，在不冲突的情况下，本公开中的实施例及实施例中的标签可以相互组合。下面将参考附图并结合实施例来详细说明本公开。
为了解决相关技术中在进行网络直播时无法展示较大的物品的问题以及调整摄像装置所需的时间长、步骤多，聚焦不够准确的问题，本公开实施例通过手势识别结合摄像装置自动变焦技术，能够放大物品细节，保证直播效果。
根据本公开实施例提供的技术方案，通过检测摄像画面中的手部；响应于在所述摄像画面中检测到手部，对所述手部的手势进行识别并且获取所述手势的关键点的坐标；基于识别出的手势和/或所述手势的关键点的坐标，调整摄像画面的中央位置和缩放程度至少之一，可以基于识别出的手势展示较大的物品并且可以对物品进行细节展示，而且可以较为简单快速地调整摄像装置进行准确聚焦。
图1示出根据本公开一实施方式的摄像画面调整方法的流程图。如图1所示，摄像画面调整方法包括步骤S101、S102、S103。
在步骤S101中，检测摄像画面中的手部。
在步骤S102中，响应于在所述摄像画面中检测到手部，对所述手部的手势进行识别并且获取所述手势的关键点的坐标。
在步骤S103中，基于识别出的手势和/或所述手势的关键点的坐标，调整摄像画面的中央位置和缩放程度至少之一。
在本公开的一个实施例中，可以基于对拍摄场景中的用户的手势进行识别，来控制摄像设备自动变焦拍摄画面。对用户手势的识别可以分为两个部分，首先要在摄像画面中检测到手部，接下来识别手部的手势，并且获取手势的关键点(例如，特定手指的手指尖)的坐标。
在本公开的一个实施例中，执行拍摄的摄像装置(例如，摄像头)可以为一个或多个，在识别出用于放大特定对象的手势的情况下，摄像装置可以将手势的关键点的坐标作为目标摄像画面的中央位置，并且进行自动变焦以放大关键点的坐标附近的画面。即，每一摄像装置均可以将手势的关键点的坐标作为目标摄像画面的中央位置，并且进行自动。变焦以放大关键点的坐标附近的画面。
在本公开的一个实施例中，执行拍摄的摄像装置(例如，摄像头)至少有两个，一个摄像装置是主摄像装置，其他摄像装置是副摄像装置。在识别出用于放大特定对象的手势的情况下，可以将手势的关键点的坐标作为目标摄像画面的中央位置，并且进行自动变焦以放大关键点的坐标附近的画面。即，只有一个摄像装置可以将手势的关键点的坐标作为目标摄像画面的中央位置，并且进行自动。变焦以放大关键点的坐标附近的画面。
在本公开的一个实施例中，基于识别出的手势和所述手势的关键点的坐标或者基于识别出的手势，针对至少两个拍摄摄像画面的摄像装置中的至少一个摄像装置，调整目标摄像画面的中央位置和所述目标摄像画面的缩放程度至少之一。
以下参照图2a描述根据本公开实施例的摄像画面调整方法的应用场景。图2a示出根据本公开实施例的摄像画面调整方法的应用场景的示意图。
如图2a所示，在诸如网络直播之类的画面拍摄过程中，摄像装置201拍摄物品202，得到画面204，画面204中展示物品202的图像205。在拍摄过程中，用户的右手以手势(即，第一手势)203指向物品202。手势203的关键点(食指指尖)2031指向物品202的特定位置。在本公开的一个实施例中，手势203是用于放大摄像画面中的物体细节的手势。在本公开的一个实施例中，可以用左手做出手势。基于识别出手势203，摄像装置201拍摄画面206。在画面206中，基于识别出的手势203和手势203的关键点2031的坐标，确定关键点2031的坐标处于画面207的中央位置208。这样调整拍摄的对象的特定位置画面的中央位置也可以被称作摄像装置定位，即，将摄像装置201对准关键点2031。在调整画面中研位置的基础上，可以执行自动变焦。如图2a所示，画面206中的物品202的图像207通过摄像装置201的自动变焦放大，其图像的一部分超过了画面206的边界，因此不做显示。在本公开的一个实施例中，可以利用相关技术的算法在画面中判断boudingbox(边框，图2a中未示出)，并且基于边框与画面的尺寸比例对物品202进行放大，即，自动变焦。
在图2a所示的场景中，摄像装置201可以是唯一的摄像装置。
在图2a所示的场景中，摄像装置201也可以是前述的副摄像装置，其负责提供放大了细节的画面206。在此情况下，主摄像装置可以不调整聚焦位置和放大画面。在本公开的实施例中，在放大的画面206的情况下，用户可以保持手势203，也可以收回手势203，以便物品202的细节不被手势203遮挡。在通过手势203使画面放大的情况下，在摄像装置没有拍摄到用于结束画面放大的结束手势(即，第二手势)时，不结束此次对手势203的关键点2031的坐标的放大显示。在本公开的一个实施例中，主摄像装置可以可以为一个或多个，并且副摄像装置可以为一个或多个。
以上参照图2a描述了用于放大物品细节的手势203。图2b示出根据本公开实施例的摄像画面调整方法在应用场景中采用的结束画面放大的第二手势的示例性示意图。以下参照图2b描述用于结束放大物品细节的操作。如图2b所示的结束细节放大的手势被识别出的情况下，可以不考虑手势的关键点的细节，这是因为，第二手势可以表示结束放大操作，其上不存在需要摄像装置聚焦放大细节的关键点。在本公开的实施例中，图2b所示的四种第二手势中的任一种可以用作预设的第二手势。应该理解，图2b所示的四种第二手势仅仅是示例，本领域技术人员可以根据本公开实施例的教导采用其他手势作为第二手势以结束画面放大。在本公开的实施例中，结束画面放大的第二手势也可以被称作画面还原手势，即，将画面还原到主摄像装置拍摄的画面或主推流的画面。
以下参照图3描述根据本公开实施例的摄像画面调整方法的示例性执行过程。图3示出根据本公开实施例的摄像画面调整方法的示例性执行过程的流程图。
如图3所示，在基于图1、图2a和图2b的前述描述的基础上，可以进一步将根据本公开实施例的摄像画面调整方法的流程分成手部检测、手势识别、关键点坐标计算、摄像装置定位、摄像装置变焦、手势完成还原几个步骤。其中，手部检测步骤对应于前述图1中的步骤S101；手势识别步骤对应于前述图1中的步骤S102；关键点坐标计算、摄像装置定位、摄像装置变焦、手势完成还原几个步骤对应于前述图1中的步骤S103。
在本公开的一个实施例中，步骤S103可以包括：基于识别出的手势和/或所述手势的关键点的坐标，针对拍摄摄像画面的摄像装置，调整摄像画面的中央位置和缩放程度至少之一，或者基于识别出的手势和/或所述手势的关键点的坐标，针对至少两个拍摄摄像画面的摄像装置中的至少一个摄像装置，调整摄像画面的中央位置和缩放程度至少之一。
根据本公开实施例提供的技术方案，通过所述基于识别出的手势和/或所述手势的关键点的坐标，调整摄像画面的中央位置和缩放程度至少之一，包括：基于识别出的手势和/或所述手势的关键点的坐标，针对拍摄摄像画面的摄像装置，调整摄像画面的中央位置和缩放程度至少之一，或者基于识别出的手势和/或所述手势的关键点的坐标，针对至少两个拍摄摄像画面的摄像装置中的至少一个摄像装置，调整摄像画面的中央位置和缩放程度至少之一，可以基于识别出的手势展示较大的物品并且可以对物品进行细节展示，而且可以较为简单快速地调整摄像装置进行准确聚焦。
在本公开的一个实施例中，步骤S103可以包括：基于识别出的用于放大所述摄像画面的第一手势和所述第一手势的关键点坐标，将所述至少两个摄像装置中的第二摄像装置所拍摄的第二摄像画确定为目标摄像画面，并且调整所述第二摄像画面的中央位置并且/或者放大所述第二摄像画面，或者基于识别出的用于结束放大所述摄像画面的第二手势，将所述至少两个摄像装置中的第一摄像像置所拍摄的第一摄像画确定为目标摄像画面。
在本公开的一个实施例中，可以采用至少两个摄像装置进行画面拍摄，这也是当前网络直播场景中经常采用的拍摄方式。在采用至少两个摄像装置进行拍摄时，一个摄像装置作为主摄像装置(或称为第一摄像装置)，其拍摄方式保持相对固定，提供对当前场景拍摄的主推流画面。在此情况下，主摄像装置以外的其他摄像装置(或称为第二摄像装置)，可以根据实际情况提供不同于保持稳定的主推流画面的画面。在本公开的实施例中，全部摄像装置都可以识别出用于放大摄像画面的第一手势和第一手势的关键点坐标，或者也可能仅主摄像装置以外的其他摄像装置识别出用于放大摄像画面的第一手势和第一手势的关键点坐标。但是，基于识别出的用于放大摄像画面的第一手势和第一手势的关键点坐标，将至少两个摄像装置中的第二摄像装置所拍摄的第二摄像画确定为目标摄像画面，并且调整第二摄像画面的中央位置并且/或者放大第二摄像画面。在此情况下，图2a中所示的摄像装置201可以被认为是第二摄像装置。在网络直播场景中，第二摄像装置拍摄的调整了第二摄像画面的中央位置并且/或者放大第二摄像画面可以覆盖第一摄像装置拍摄的主推流画面，因此，呈现到观众终端的画面为第二摄像装置拍摄的画面。直至画面中识别出第二手势，第一摄像装置拍摄的主推流画面覆盖第二摄像装置拍摄的画面。在直播场景中，第二摄像装置也可以被实现为云台摄像装置。
在本公开的一个实施例中，在存在多个摄像装置的情况下，可以根据情况将任一摄像装置拍摄到的画面作为目标摄像画面，即，要实际呈现到终端的画面，也可以称作目标摄像画面。在识别出第一手势和第一手势的关键点坐标的情况下，第二摄像装置拍摄的画面对关键点坐标所在的位置进行放大，并且可以将此放大的画面作为目标拍摄画面进行推流以呈现到终端。应该理解，由于可能存在关键点坐标与未经放大的画面的中央位置重叠，因此，即使识别出第二手势，第二摄像画面中也可能仅出现放大第二摄像画面，但是不调整第二摄像画面的中央位置的情况。另外，可能存在已经经过识别出第二手势并且放大了第二摄像画面的情况，但是出现第二摄像画面中再次检测到第二手势，且第二手势的关键点的坐标位置变化的情况，例如，用户指尖指到另一物品的另一位置。在此情况下，可能仅将新的关键点坐标调整到第二摄像画面的中央位置，但是并不需要对第二摄像画面的缩放程度进行调整，即，不需要变焦。
在本公开的一个实施例中，基于识别出的用于结束放大摄像画面的第二手势(例如，图2b所示的手势)，将至少两个摄像装置中的第一摄像像置所拍摄的第一摄像画确定为目标摄像画面对应于图3中的手势完成还原步骤。即，识别出第二手势，则不再将第二摄像画面作为目标摄像画面，而是将第一摄像装置拍摄到的画面作为目标摄像画面，即，切换回主推流画面，并呈现到终端。
根据本公开实施例提供的技术方案，通过所述基于识别出的手势和/或所述手势的关键点的坐标，调整摄像画面的中央位置和缩放程度至少之一，包括：基于识别出的用于放大所述摄像画面的第一手势和所述第一手势的关键点坐标，将所述至少两个摄像装置中的第二摄像装置所拍摄的第二摄像画确定为目标摄像画面，并且调整所述第二摄像画面的中央位置并且/或者放大所述第二摄像画面，或者基于识别出的用于结束放大所述摄像画面的第二手势，将所述至少两个摄像装置中的第一摄像像置所拍摄的第一摄像画确定为目标摄像画面，可以基于识别出的手势展示较大的物品并且可以对物品进行细节展示，而且可以较为简单快速地调整摄像装置进行准确聚焦。
以下参照图4描述如何进行手部检测和手势识别。图4示出根据本公开实施例的摄像画面调整方法中的手部检测和手势识别的示例性过程的流程图。
如图4所示，对各个摄像装置拍摄到的原始图像进行预处理，之后进行手部检测。手部检测可以采用相关技术中的方式。例如，可以采用Faster RCNN(较快速区域卷积神经网络)计算框架执行手部检测，其具体实现方式可以从相关技术中获取，本公开对此不作赘述。在检测出手部之后，可以通过对检测到的各个手部进行手势分类和关键点回归的处理。例如，可以对检测到的第一个手部检测边框，例如boundingbox，进而通过CNN(卷积神经网络)识别手势种类，再通过CNN回归手势关键点坐标。即，在本公开的实施例中，提供了一种CNN网络，该网络包含两个分支，一个分支预测手势类别，另一个分支预测手势关键点的坐标。以图2a和图2b所示的场景为例，当前识别的手势分类为“手指指尖(第一手势)”或“画面还原(第二手势)”手势，其中对“手指指尖”手势指向的点坐标进行预测。在本公开的一个实施例中，手势识别的算法全部是基于深度学习算法，在此实现了两个CNN网络模型，一个用来做手部的检测，一个用来做手势类别和手势关键点的回归工作。
在本公开的一个实施例中，步骤S101包括：利用第一深度学习模型检测摄像画面中的手部，其中，所述响应于在所述摄像画面中检测到手部，对所述手部的手势进行识别并且获取所述手势的关键点的坐标，包括：响应于在所述摄像画面中检测到手部，利用不同于所述第一深度学习模型第二深度学习模型，响应于在所述摄像画面中检测到手部，对所述手部的手势进行识别并且获取所述手势的关键点的坐标。
根据本公开实施例提供的技术方案，通过所述检测摄像画面中的手部，包括：利用第一深度学习模型检测摄像画面中的手部，其中，所述响应于在所述摄像画面中检测到手部，对所述手部的手势进行识别并且获取所述手势的关键点的坐标，包括：响应于在所述摄像画面中检测到手部，利用不同于所述第一深度学习模型第二深度学习模型，响应于在所述摄像画面中检测到手部，对所述手部的手势进行识别并且获取所述手势的关键点的坐标，可以准确快速地实现对手势的识别，进而可以基于手势展示较大的物品并且可以对物品进行细节展示，而且可以较为简单快速地调整摄像装置进行准确聚焦。
在本公开的一个实施例中，所述第一手势为特定手指的指尖以预设间距指向特定对象的手势，并且所述第二手势为预设手势。
例如，预设间距可以为不超过5cm，但是本公开实施例不限于此。
根据本公开实施例提供的技术方案，通过所述第一手势为特定手指的指尖以预设间距指向特定对象的手势，并且所述第二手势为预设手势，可以准确快速地实现对手势的识别，进而可以基于手势展示较大的物品并且可以对物品进行细节展示，而且可以较为简单快速地调整摄像装置进行准确聚焦。
在本公开的一个实施例中，所述基于识别出的用于放大所述摄像画面的第一手势和所述第一手势的关键点坐标，将所述第二摄像装置的镜头对准所述第一手势的关键点的坐标所在位置，以将所述坐标所在位置调整为所述第二摄像画面的中央位置，包括：基于识别出的用于放大所述摄像画面的第一手势和所述第一手势的所述特定手指的指尖的坐标，将所述第二摄像装置的镜头对准所述第一手势的所述特定手指的指尖的坐标所在位置，以将所述坐标所在位置调整为所述第二摄像画面的中央位置。
根据本公开实施例提供的技术方案，通过所述基于识别出的用于放大所述摄像画面的第一手势和所述第一手势的关键点坐标，将所述第二摄像装置的镜头对准所述第一手势的关键点的坐标所在位置，以将所述坐标所在位置调整为所述第二摄像画面的中央位置，包括：基于识别出的用于放大所述摄像画面的第一手势和所述第一手势的所述特定手指的指尖的坐标，将所述第二摄像装置的镜头对准所述第一手势的所述特定手指的指尖的坐标所在位置，以将所述坐标所在位置调整为所述第二摄像画面的中央位置，可以基于手势展示较大的物品并且可以对物品进行细节展示，而且可以较为简单快速地调整摄像装置进行准确聚焦。
以下参照图5描述如何基于关键点坐标调整目标摄像画面的中央位置。图5示出根据本公开实施例的摄像画面调整方法中的基于关键点坐标调整目标摄像画面的中央位置的示例性示意图。图5所示的操作也可以称之为摄像装置定位步骤(见图3)。
如图5所示，当前的画面501中存在中央位置502。当在画面511中识别出位于中央位置502左上方的第一手势的关键点的坐标503时，拍摄画面511的摄像装置需要进行调整，以将第一手势的关键点的坐标503作为中央位置。调整后，在画面521中，第一手势的关键点的坐标503处于画面中央位置，此时，原来的中央位置502位于当前的中央位置503的右下方。
以下参照图6描述调整目标摄像画面的缩放程度的操作。图6示出根据本公开实施例的摄像画面调整方法中的调整目标摄像画面的缩放程度的操作的示例性示意图。图6所示的操作也可以称之为摄像装置变焦步骤(见图3)。
如图6所示，在摄像装置对准第一手势的关键点坐标位置后，首先在画面601中判断边框(即，boundingbox)602的长、宽的大小。若长大于宽，则用边框601的长与画面601的画面框的长相除，获得比例，该比例即为摄像装置(的镜头)变焦的倍数。若宽大于等于长，则用边框(即，boundingbox)602的宽与推流画面框的宽相除，获得比例，该比例即为摄像装置(的镜头)变焦的倍数。
在确定变焦的倍数的情况下，第二摄像装置(副摄像装置)可以基于获得的比例将边框602变焦放大到对应的比例倍数，即，画面611中的边框612。在此情况下，边框602中的物品的细节可以在边框612中以放大的形式呈现。
在本公开的一个实施例中，所述基于识别出的用于放大所述摄像画面的第一手势和所述第一手势的关键点坐标，将所述至少两个摄像装置中的第二摄像装置所拍摄的第二摄像画确定为目标摄像画面，并且调整所述第二摄像画面的中央位置并且/或者放大所述第二摄像画面，包括：基于识别出的用于放大所述摄像画面的第一手势和所述第一手势的关键点坐标，将所述第二摄像装置的镜头对准所述第一手势的关键点的坐标所在位置，以将所述坐标所在位置调整为所述第二摄像画面的中央位置；在所述第二摄像画面中对所述坐标所在位置的对象生成包围所述对象的边框；基于所述边框的尺寸与所述第二摄像画面的画面尺寸之间的比例关系，调整所述第二摄像画面以放大所述边框和所述边框包围的所述对象。
根据本公开实施例提供的技术方案，通过所述基于识别出的用于放大所述摄像画面的第一手势和所述第一手势的关键点坐标，将所述至少两个摄像装置中的第二摄像装置所拍摄的第二摄像画确定为目标摄像画面，并且调整所述第二摄像画面的中央位置并且/或者放大所述第二摄像画面，包括：基于识别出的用于放大所述摄像画面的第一手势和所述第一手势的关键点坐标，将所述第二摄像装置的镜头对准所述第一手势的关键点的坐标所在位置，以将所述坐标所在位置调整为所述第二摄像画面的中央位置；在所述第二摄像画面中对所述坐标所在位置的对象生成包围所述对象的边框；基于所述边框的尺寸与所述第二摄像画面的画面尺寸之间的比例关系，调整所述第二摄像画面以放大所述边框和所述边框包围的所述对象，可以较为简单快速地调整摄像装置进行准确聚焦到特定对象并且对细节进行放大展示。
在本公开的一个实施例中，所述在所述第二摄像画面中对所述坐标所在位置的对象生成包围所述对象的边框，包括：在所述第二摄像画面中对所述坐标所在位置的对象生成包围所述对象的矩形边框，其中，所述基于所述边框的尺寸与所述第二摄像画面的画面尺寸之间的比例关系，调整所述第二摄像画面以放大所述边框和所述边框包围的所述对象，包括：确定所述矩形边框的长是否大于宽；响应于所述矩形边框的长大于宽，计算所述矩形边框的长与所述第二摄像画面的长的比例关系，并且基于所述比例关系，调整所述第二摄像画面以放大所述边框和所述边框包围的所述对象，或者响应于所述矩形边框的长不大于宽，计算所述矩形边框的宽与所述第二摄像画面的宽的比例关系，并且基于所述比例关系，调整所述第二摄像画面以放大所述边框和所述边框包围的所述对象。
根据本公开实施例提供的技术方案，通过所述在所述第二摄像画面中对所述坐标所在位置的对象生成包围所述对象的边框，包括：在所述第二摄像画面中对所述坐标所在位置的对象生成包围所述对象的矩形边框，其中，所述基于所述边框的尺寸与所述第二摄像画面的画面尺寸之间的比例关系，调整所述第二摄像画面以放大所述边框和所述边框包围的所述对象，包括：确定所述矩形边框的长是否大于宽；响应于所述矩形边框的长大于宽，计算所述矩形边框的长与所述第二摄像画面的长的比例关系，并且基于所述比例关系，调整所述第二摄像画面以放大所述边框和所述边框包围的所述对象，或者响应于所述矩形边框的长不大于宽，计算所述矩形边框的宽与所述第二摄像画面的宽的比例关系，并且基于所述比例关系，调整所述第二摄像画面以放大所述边框和所述边框包围的所述对象，可以较为简单快速地调整摄像装置进行准确聚焦到特定对象并且对细节进行放大展示。
通过本公开实施例的方案，还可以解决在拍摄大件物品，例如，难以拿起的大件物品，的情况下，如何展示物品细节的问题。
以下参照图7描述摄像画面调整装置的示例。图7示出根据本公开一实施方式的摄像画面调整装置700的结构框图。如图7所示，摄像画面调整装置700包括检测模块701、识别模块702和调整模块703。
检测模块701被配置为检测摄像画面中的手部。
识别模块702被配置为响应于在所述摄像画面中检测到手部，对所述手部的手势进行识别并且获取所述手势的关键点的坐标。
调整模块703被配置为基于识别出的手势和/或所述手势的关键点的坐标，调整摄像画面的中央位置和缩放程度至少之一。
根据本公开实施例提供的技术方案，通过检测模块，被配置为检测摄像画面中的手部；识别模块，被配置为响应于在所述摄像画面中检测到手部，对所述手部的手势进行识别并且获取所述手势的关键点的坐标；调整模块，被配置为基于识别出的手势和/或所述手势的关键点的坐标，调整摄像画面的中央位置和缩放程度至少之一，可以基于识别出的手势展示较大的物品并且可以对物品进行细节展示，而且可以较为简单快速地调整摄像装置进行准确聚焦。
本领域技术人员可以理解，参照图7描述的技术方案的可以与参照图1至图6描述的实施例结合，从而具备参照图1至图6描述的实施例所实现的技术效果。具体内容可以参照以上根据图1至图6进行的描述，其具体内容在此不再赘述。
以下参照图8描述摄像画面调整系统的示例。图8示出根据本公开一实施方式的摄像画面调整系统800的结构框图。如图8所示，画面调整系统800包括摄像画面调整装置700和至少两个拍摄摄像画面的摄像装置，即第一摄像装置801和第二摄像装置802。
所述摄像画面摄像画面调整装置700包括检测模块701、识别模块702和调整模块703。
检测模块701被配置为检测摄像画面中的手部。
识别模块702被配置为响应于在所述摄像画面中检测到手部，对所述手部的手势进行识别并且获取所述手势的关键点的坐标。
调整模块703被配置为基于识别出的手势和/或所述手势的关键点的坐标，调整摄像画面的中央位置和缩放程度至少之一。
根据本公开实施例提供的技术方案，通过包括摄像画面调整装置和至少两个拍摄摄像画面的摄像装置，其中，所述摄像画面调整装置包括：检测模块，被配置为检测摄像画面中的手部；识别模块，被配置为响应于在所述摄像画面中检测到手部，对所述手部的手势进行识别并且获取所述手势的关键点的坐标；调整模块，被配置为基于识别出的手势和/或所述手势的关键点的坐标，调整摄像画面的中央位置和缩放程度至少之一，可以基于识别出的手势展示较大的物品并且可以对物品进行细节展示，而且可以较为简单快速地调整摄像装置进行准确聚焦。
本领域技术人员可以理解，参照图8描述的技术方案的可以与参照图1至图7描述的实施例结合，从而具备参照图1至图7描述的实施例所实现的技术效果。具体内容可以参照以上根据图1至图7进行的描述，其具体内容在此不再赘述。
以下参照图9描述根据本公开一实施方式的视频画面处理方法。图9示出根据本公开一实施方式的视频画面处理方法的流程图。如图9所示，视频画面处理方法包括步骤S901、S902、S903、S904。
在步骤S901中，检测视频画面中的手部。
在步骤S902中，响应于在所述视频画面中检测到手部，对所述手部的手势进行识别并且获取所述手势的关键点的坐标。
在步骤S903中，基于识别出的手势和/或所述手势的关键点的坐标，调整视频画面的中央位置和缩放程度至少之一。
在步骤S904中，推送调整后的目标视频画面。
在本公开的一个实施例中，推送整后的目标视频画面指的是，在识别出第一手势的情况下，用第二摄像装置(副摄像装置)拍摄的放大的视频画面覆盖用第一摄像装置(主摄像装置)拍摄的主推流画面；在识别出第二手势的情况下，用第一摄像装置(主摄像装置)拍摄的主推流画面覆盖用第二摄像装置(副摄像装置)拍摄的放大的视频画面。
根据本公开实施例提供的技术方案，通过检测视频画面中的手部；响应于在所述视频画面中检测到手部，对所述手部的手势进行识别并且获取所述手势的关键点的坐标；基于识别出的手势和/或所述手势的关键点的坐标，调整视频画面的中央位置和缩放程度至少之一；推送调整后的目标视频画面，可以基于识别出的手势展示较大的物品并且可以对物品进行细节展示，而且可以较为简单快速地调整摄像装置进行准确聚焦，推送符合需要的视频画面。
本领域技术人员可以理解，参照图9描述的技术方案的可以与参照图1至图8描述的实施例结合，从而具备参照图1至图8描述的实施例所实现的技术效果。具体内容可以参照以上根据图1至图8进行的描述，其具体内容在此不再赘述。
以下参照图10描述根据本公开一实施方式的视频画面处理装置。图10示出根据本公开一实施方式的视频画面处理装置1000的结构框图。视频画面处理装置1000包括：检测模块1001、识别模块1002、调整模块1003、推送模块1004。
检测模块1001被配置为检测视频画面中的手部。
识别模块1002被配置为响应于在所述视频画面中检测到手部，对所述手部的手势进行识别并且获取所述手势的关键点的坐标。
调整模块1003被配置为基于识别出的手势和/或所述手势的关键点的坐标，调整视频画面的中央位置和缩放程度至少之一。
推送模块1004被配置为推送调整后的目标视频画面。
根据本公开实施例提供的技术方案，通过检测模块，被配置为检测视频画面中的手部；识别模块，被配置为响应于在所述视频画面中检测到手部，对所述手部的手势进行识别并且获取所述手势的关键点的坐标；调整模块，被配置为基于识别出的手势和/或所述手势的关键点的坐标，调整视频画面的中央位置和缩放程度至少之一；推送模块，被配置为推送调整后的目标视频画面，可以基于识别出的手势展示较大的物品并且可以对物品进行细节展示，而且可以较为简单快速地调整摄像装置进行准确聚焦，推送符合需要的视频画面。
本领域技术人员可以理解，参照图10描述的技术方案的可以与参照图1至图9描述的实施例结合，从而具备参照图1至图9描述的实施例所实现的技术效果。具体内容可以参照以上根据图1至图9进行的描述，其具体内容在此不再赘述。
以下参照图11描述视频画面处理系统的示例。图11示出根据本公开一实施方式的视频画面处理1100的结构框图。如图11所示，视频画面处理1100包括视频画面处理装置1000和至少两个拍摄摄像画面的摄像装置，即第一摄像装置1101和第二摄像装置1102。
视频画面处理装置1000包括：检测模块1001、识别模块1002、调整模块1003、推送模块1004。
检测模块1001被配置为检测视频画面中的手部。
识别模块1002被配置为响应于在所述视频画面中检测到手部，对所述手部的手势进行识别并且获取所述手势的关键点的坐标。
调整模块1003被配置为基于识别出的手势和/或所述手势的关键点的坐标，调整视频画面的中央位置和缩放程度至少之一。
推送模块1004被配置为推送调整后的目标视频画面。
根据本公开实施例提供的技术方案，通过包括视频画面处理装置和至少两个拍摄视频画面的摄像装置，其中，所述视频画面处理装置包括：检测模块，被配置为检测视频画面中的手部；识别模块，被配置为响应于在所述视频画面中检测到手部，对所述手部的手势进行识别并且获取所述手势的关键点的坐标；调整模块，被配置为基于识别出的手势和/或所述手势的关键点的坐标，调整视频画面的中央位置和缩放程度至少之一；推送模块，被配置为推送调整后的目标视频画面，可以基于识别出的手势展示较大的物品并且可以对物品进行细节展示，而且可以较为简单快速地调整摄像装置进行准确聚焦，推送符合需要的视频画面。
本领域技术人员可以理解，参照图11描述的技术方案的可以与参照图1至图10描述的实施例结合，从而具备参照图1至图10描述的实施例所实现的技术效果。具体内容可以参照以上根据图1至图10进行的描述，其具体内容在此不再赘述。
图12示出根据本公开一实施方式的电子设备的结构框图。
本公开实施方式还提供了一种电子设备，如图12所示，包括至少一个处理器1201；以及与至少一个处理器1201通信连接的存储器1202；其中，存储器1202存储有可被至少一个处理器1201执行的指令，指令被至少一个处理器1201执行以实现以下步骤：
检测摄像画面中的手部；
响应于在所述摄像画面中检测到手部，对所述手部的手势进行识别并且获取所述手势的关键点的坐标；
基于识别出的手势和/或所述手势的关键点的坐标，调整摄像画面的中央位置和缩放程度至少之一。
在本公开的一个实施例中，所述基于识别出的手势和/或所述手势的关键点的坐标，调整摄像画面的中央位置和缩放程度至少之一，包括：
基于识别出的用于放大所述摄像画面的第一手势和所述第一手势的关键点坐标，将所述至少两个摄像装置中的第二摄像装置所拍摄的第二摄像画确定为目标摄像画面，并且调整所述第二摄像画面的中央位置并且/或者放大所述第二摄像画面，或者
基于识别出的用于结束放大所述摄像画面的第二手势，将所述至少两个摄像装置中的第一摄像像置所拍摄的第一摄像画确定为目标摄像画面。
在本公开的一个实施例中，所述基于识别出的用于放大所述摄像画面的第一手势和所述第一手势的关键点坐标，将所述至少两个摄像装置中的第二摄像装置所拍摄的第二摄像画确定为目标摄像画面，并且调整所述第二摄像画面的中央位置并且/或者放大所述第二摄像画面，包括：
基于识别出的用于放大所述摄像画面的第一手势和所述第一手势的关键点坐标，将所述第二摄像装置的镜头对准所述第一手势的关键点的坐标所在位置，以将所述坐标所在位置调整为所述第二摄像画面的中央位置；
在所述第二摄像画面中对所述坐标所在位置的对象生成包围所述对象的边框；
基于所述边框的尺寸与所述第二摄像画面的画面尺寸之间的比例关系，调整所述第二摄像画面以放大所述边框和所述边框包围的所述对象。
在本公开的一个实施例中，所述在所述第二摄像画面中对所述坐标所在位置的对象生成包围所述对象的边框，包括：
在所述第二摄像画面中对所述坐标所在位置的对象生成包围所述对象的矩形边框，
其中，所述基于所述边框的尺寸与所述第二摄像画面的画面尺寸之间的比例关系，调整所述第二摄像画面以放大所述边框和所述边框包围的所述对象，包括：
确定所述矩形边框的长是否大于宽；
响应于所述矩形边框的长大于宽，计算所述矩形边框的长与所述第二摄像画面的长的比例关系，并且基于所述比例关系，调整所述第二摄像画面以放大所述边框和所述边框包围的所述对象，或者
响应于所述矩形边框的长不大于宽，计算所述矩形边框的宽与所述第二摄像画面的宽的比例关系，并且基于所述比例关系，调整所述第二摄像画面以放大所述边框和所述边框包围的所述对象。
在本公开的一个实施例中，所述检测摄像画面中的手部，包括：
利用第一深度学习模型检测摄像画面中的手部，
其中，所述响应于在所述摄像画面中检测到手部，对所述手部的手势进行识别并且获取所述手势的关键点的坐标，包括：
响应于在所述摄像画面中检测到手部，利用不同于所述第一深度学习模型第二深度学习模型，响应于在所述摄像画面中检测到手部，对所述手部的手势进行识别并且获取所述手势的关键点的坐标。
在本公开的一个实施例中，所述第一手势为特定手指的指尖以预设间距指向特定对象的手势，并且所述第二手势为预设手势。
在本公开的一个实施例中，所述基于识别出的用于放大所述摄像画面的第一手势和所述第一手势的关键点坐标，将所述第二摄像装置的镜头对准所述第一手势的关键点的坐标所在位置，以将所述坐标所在位置调整为所述第二摄像画面的中央位置，包括：
基于识别出的用于放大所述摄像画面的第一手势和所述第一手势的所述特定手指的指尖的坐标，将所述第二摄像装置的镜头对准所述第一手势的所述特定手指的指尖的坐标所在位置，以将所述坐标所在位置调整为所述第二摄像画面的中央位置。
本公开实施方式还提供了一种电子设备，如图12所示，包括至少一个处理器1201；以及与至少一个处理器1201通信连接的存储器1202；其中，存储器1202存储有可被至少一个处理器1201执行的指令，指令被至少一个处理器1201执行以实现以下步骤：
检测视频画面中的手部；
响应于在所述视频画面中检测到手部，对所述手部的手势进行识别并且获取所述手势的关键点的坐标；
基于识别出的手势和/或所述手势的关键点的坐标，调整视频画面的中央位置和缩放程度至少之一；
推送调整后的目标视频画面。
图13是适于用来实现根据本公开各实施方式的方法的计算机系统的结构示意图。如图13所示，计算机系统1300包括处理单元1301，其可以根据存储在只读存储器(ROM)1302中的程序或者从存储部分1308加载到随机访问存储器(RAM)1303中的程序而执行上述附图所示的实施方式中的各种处理。在RAM1303中，还存储有系统1300操作所需的各种程序和数据。CPU1301、ROM1302以及RAM1303通过总线1304彼此相连。输入/输出(I/O)接口1305也连接至总线1304。
以下部件连接至I/O接口1305：包括键盘、鼠标等的输入部分1306；包括诸如阴极射线管(CRT)、液晶显示器(LCD)等以及扬声器等的输出部分1307；包括硬盘等的存储部分1308；以及包括诸如LAN卡、调制解调器等的网络接口卡的通信部分1309。通信部分1309经由诸如因特网的网络执行通信处理。驱动器1310也根据需要连接至I/O接口1305。可拆卸介质1311，诸如磁盘、光盘、磁光盘、半导体存储器等等，根据需要安装在驱动器1310上，以便于从其上读出的计算机程序根据需要被安装入存储部分1308。其中，所述处理单元1301可实现为CPU、GPU、TPU、FPGA、NPU等处理单元。
特别地，根据本公开的实施方式，上文参考附图描述的方法可以被实现为计算机软件程序。例如，本公开的实施方式包括一种计算机程序产品，其包括有形地包含在及其可读介质上的计算机程序，所述计算机程序包含用于执行附图中的方法的程序代码。在这样的实施方式中，该计算机程序可以通过通信部分1309从网络上被下载和安装，和/或从可拆卸介质1311被安装。例如，本公开的实施方式包括一种可读存储介质，其上存储有计算机指令，该计算机指令被处理器执行时实现用于执行附图中的方法的程序代码。
附图中的流程图和框图，图示了按照本公开各种实施方式的系统、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，路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，所述模块、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。
描述于本公开实施方式中所涉及到的单元或模块可以通过软件的方式实现，也可以通过硬件的方式来实现。所描述的单元或模块也可以设置在处理器中，这些单元或模块的名称在某种情况下并不构成对该单元或模块本身的限定。
作为另一方面，本公开还提供了一种计算机可读存储介质，该计算机可读存储介质可以是上述实施方式中所述节点中所包含的计算机可读存储介质；也可以是单独存在，未装配入设备中的计算机可读存储介质。计算机可读存储介质存储有一个或者一个以上程序，所述程序被一个或者一个以上的处理器用来执行描述于本公开的方法。
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，本公开中所涉及的发明范围，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所述发明构思的情况下，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。
Claims (16)
1.一种摄像画面调整方法，包括：
检测摄像画面中的手部；
响应于在所述摄像画面中检测到手部，对所述手部的手势进行识别，并且获取所述手势的关键点的坐标；
基于识别出的手势和/或所述手势的关键点的坐标，调整摄像画面的中央位置和缩放程度至少之一。
2.根据权利要求1所述的方法，所述基于识别出的手势和/或所述手势的关键点的坐标，调整摄像画面的中央位置和缩放程度至少之一，包括：
基于识别出的手势和/或所述手势的关键点的坐标，针对拍摄摄像画面的摄像装置，调整摄像画面的中央位置和缩放程度至少之一，或者
基于识别出的手势和/或所述手势的关键点的坐标，针对至少两个拍摄摄像画面的摄像装置中的至少一个摄像装置，调整摄像画面的中央位置和缩放程度至少之一。
3.根据权利要求2所述的方法，所述基于识别出的手势和/或所述手势的关键点的坐标，针对至少两个拍摄摄像画面的摄像装置中的至少一个摄像装置，调整摄像画面的中央位置和缩放程度至少之一，包括：
基于识别出的用于放大所述摄像画面的第一手势和所述第一手势的关键点坐标，将所述至少两个摄像装置中的第二摄像装置所拍摄的第二摄像画确定为目标摄像画面，并且调整所述第二摄像画面的中央位置并且/或者放大所述第二摄像画面，或者
基于识别出的用于结束放大所述摄像画面的第二手势，将所述至少两个摄像装置中的第一摄像像置所拍摄的第一摄像画确定为目标摄像画面。
4.根据权利要求3所述的方法，所述基于识别出的用于放大所述摄像画面的第一手势和所述第一手势的关键点坐标，将所述至少两个摄像装置中的第二摄像装置所拍摄的第二摄像画确定为目标摄像画面，并且调整所述第二摄像画面的中央位置并且/或者放大所述第二摄像画面，包括：
基于识别出的用于放大所述摄像画面的第一手势和所述第一手势的关键点坐标，将所述第二摄像装置的镜头对准所述第一手势的关键点的坐标所在位置，以将所述坐标所在位置调整为所述第二摄像画面的中央位置；
在所述第二摄像画面中对所述坐标所在位置的对象生成包围所述对象的边框；
基于所述边框的尺寸与所述第二摄像画面的画面尺寸之间的比例关系，调整所述第二摄像画面以放大所述边框和所述边框包围的所述对象。
5.根据权利要求4所述的方法，所述在所述第二摄像画面中对所述坐标所在位置的对象生成包围所述对象的边框，包括：
在所述第二摄像画面中对所述坐标所在位置的对象生成包围所述对象的矩形边框，
其中，所述基于所述边框的尺寸与所述第二摄像画面的画面尺寸之间的比例关系，调整所述第二摄像画面以放大所述边框和所述边框包围的所述对象，包括：
确定所述矩形边框的长是否大于宽；
响应于所述矩形边框的长大于宽，计算所述矩形边框的长与所述第二摄像画面的长的比例关系，并且基于所述比例关系，调整所述第二摄像画面以放大所述边框和所述边框包围的所述对象，或者
响应于所述矩形边框的长不大于宽，计算所述矩形边框的宽与所述第二摄像画面的宽的比例关系，并且基于所述比例关系，调整所述第二摄像画面以放大所述边框和所述边框包围的所述对象。
6.根据权利要求1至5任一项所述的方法，所述检测摄像画面中的手部，包括：
利用第一深度学习模型检测摄像画面中的手部，
其中，所述响应于在所述摄像画面中检测到手部，对所述手部的手势进行识别并且获取所述手势的关键点的坐标，包括：
响应于在所述摄像画面中检测到手部，利用不同于所述第一深度学习模型第二深度学习模型，对所述手部的手势进行识别并且获取所述手势的关键点的坐标。
7.根据权利要求3至5任一项所述的方法，所述第一手势为特定手指的指尖以预设间距指向特定对象的手势，并且所述第二手势为预设手势。
8.根据权利要求7所述的方法，所述基于识别出的用于放大所述摄像画面的第一手势和所述第一手势的关键点坐标，将所述第二摄像装置的镜头对准所述第一手势的关键点的坐标所在位置，以将所述坐标所在位置调整为所述第二摄像画面的中央位置，包括：
基于识别出的用于放大所述摄像画面的第一手势和所述第一手势的所述特定手指的指尖的坐标，将所述第二摄像装置的镜头对准所述第一手势的所述特定手指的指尖的坐标所在位置，以将所述坐标所在位置调整为所述第二摄像画面的中央位置。
9.一种摄像画面调整装置，包括：
检测模块，被配置为检测摄像画面中的手部；
识别模块，被配置为响应于在所述摄像画面中检测到手部，对所述手部的手势进行识别并且获取所述手势的关键点的坐标；
调整模块，被配置为基于识别出的手势和/或所述手势的关键点的坐标，调整摄像画面的中央位置和缩放程度至少之一。
10.一种摄像画面调整系统，包括摄像画面调整装置和至少两个拍摄摄像画面的摄像装置，其中，
所述摄像画面调整装置包括：
检测模块，被配置为检测摄像画面中的手部；
识别模块，被配置为响应于在所述摄像画面中检测到手部，对所述手部的手势进行识别并且获取所述手势的关键点的坐标；
调整模块，被配置为基于识别出的手势和/或所述手势的关键点的坐标，调整摄像画面的中央位置和缩放程度至少之一。
11.一种视频画面处理方法，包括：
检测视频画面中的手部；
响应于在所述视频画面中检测到手部，对所述手部的手势进行识别并且获取所述手势的关键点的坐标；
基于识别出的手势和/或所述手势的关键点的坐标，调整视频画面的中央位置和缩放程度至少之一；
推送调整后的目标视频画面。
12.一种视频画面处理装置，包括：
检测模块，被配置为检测视频画面中的手部；
识别模块，被配置为响应于在所述视频画面中检测到手部，对所述手部的手势进行识别并且获取所述手势的关键点的坐标；
调整模块，被配置为基于识别出的手势和/或所述手势的关键点的坐标，调整视频画面的中央位置和缩放程度至少之一；
推送模块，被配置为推送调整后的目标视频画面。
13.一种视频画面处理系统，包括视频画面处理装置和至少两个拍摄视频画面的摄像装置，其中，
所述视频画面处理装置包括：
检测模块，被配置为检测视频画面中的手部；
识别模块，被配置为响应于在所述视频画面中检测到手部，对所述手部的手势进行识别并且获取所述手势的关键点的坐标；
调整模块，被配置为基于识别出的手势和/或所述手势的关键点的坐标，调整视频画面的中央位置和缩放程度至少之一；
推送模块，被配置为推送调整后的目标视频画面。
14.一种电子设备，包括存储器和处理器；其中，
所述存储器用于存储一条或多条计算机指令，其中，所述一条或多条计算机指令被所述处理器执行以实现如权利要求1-8、11任一项所述的方法。
15.一种可读存储介质，其上存储有计算机指令，该计算机指令被处理器执行时实现如权利要求1-8、11任一项所述的方法。
16.一种计算机程序产品，包括计算机指令，该计算机指令被处理器执行时实现如权利要求1-8、11任一项所述的方法。
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