KR20220017298A - 프리뷰 이미지를 제어하는 전자 장치 및 방법 - Google Patents

프리뷰 이미지를 제어하는 전자 장치 및 방법 Download PDF

Info

Publication number
KR20220017298A
KR20220017298A KR1020200097615A KR20200097615A KR20220017298A KR 20220017298 A KR20220017298 A KR 20220017298A KR 1020200097615 A KR1020200097615 A KR 1020200097615A KR 20200097615 A KR20200097615 A KR 20200097615A KR 20220017298 A KR20220017298 A KR 20220017298A
Authority
KR
South Korea
Prior art keywords
processor
display
region
preview image
camera
Prior art date
Application number
KR1020200097615A
Other languages
English (en)
Inventor
윤성욱
오양근
안성주
원현석
손병준
박지윤
Original Assignee
삼성전자주식회사
Priority date (The priority date 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 date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by 삼성전자주식회사 filed Critical 삼성전자주식회사
Priority to KR1020200097615A priority Critical patent/KR20220017298A/ko
Priority to PCT/KR2021/009579 priority patent/WO2022030838A1/ko
Priority to EP21852368.6A priority patent/EP4187896A4/en
Publication of KR20220017298A publication Critical patent/KR20220017298A/ko
Priority to US18/164,068 priority patent/US20230188845A1/en

Links

Images

Classifications

    • H04N5/23245—
    • 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
    • H04N23/69—Control of means for changing angle of the field of view, e.g. optical zoom objectives or electronic zooming
    • 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
    • H04N23/67—Focus control based on electronic image sensor signals
    • 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
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06V—IMAGE OR VIDEO RECOGNITION OR UNDERSTANDING
    • G06V10/00—Arrangements for image or video recognition or understanding
    • G06V10/20—Image preprocessing
    • G06V10/22—Image preprocessing by selection of a specific region containing or referencing a pattern; Locating or processing of specific regions to guide the detection or recognition
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06V—IMAGE OR VIDEO RECOGNITION OR UNDERSTANDING
    • G06V10/00—Arrangements for image or video recognition or understanding
    • G06V10/20—Image preprocessing
    • G06V10/25—Determination of region of interest [ROI] or a volume of interest [VOI]
    • 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
    • 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
    • H04N23/68—Control of cameras or camera modules for stable pick-up of the scene, e.g. compensating for camera body vibrations
    • H04N23/682—Vibration or motion blur correction
    • H04N23/685—Vibration or motion blur correction performed by mechanical compensation
    • H04N23/687—Vibration or motion blur correction performed by mechanical compensation by shifting the lens or sensor position
    • H04N5/23212—
    • H04N5/23219—
    • H04N5/232935—
    • G—PHYSICS
    • G03—PHOTOGRAPHY; CINEMATOGRAPHY; ANALOGOUS TECHNIQUES USING WAVES OTHER THAN OPTICAL WAVES; ELECTROGRAPHY; HOLOGRAPHY
    • G03B—APPARATUS OR ARRANGEMENTS FOR TAKING PHOTOGRAPHS OR FOR PROJECTING OR VIEWING THEM; APPARATUS OR ARRANGEMENTS EMPLOYING ANALOGOUS TECHNIQUES USING WAVES OTHER THAN OPTICAL WAVES; ACCESSORIES THEREFOR
    • G03B2205/00—Adjustment of optical system relative to image or object surface other than for focusing
    • G03B2205/0046—Movement of one or more optical elements for zooming
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06V—IMAGE OR VIDEO RECOGNITION OR UNDERSTANDING
    • G06V40/00—Recognition of biometric, human-related or animal-related patterns in image or video data
    • G06V40/10—Human or animal bodies, e.g. vehicle occupants or pedestrians; Body parts, e.g. hands
    • G06V40/16—Human faces, e.g. facial parts, sketches or expressions
    • G06V40/161—Detection; Localisation; Normalisation

Landscapes

  • Engineering & Computer Science (AREA)
  • Multimedia (AREA)
  • Signal Processing (AREA)
  • Human Computer Interaction (AREA)
  • Physics & Mathematics (AREA)
  • General Physics & Mathematics (AREA)
  • Theoretical Computer Science (AREA)
  • Studio Devices (AREA)

Abstract

전자 장치에 포함된 적어도 하나의 프로세서는 카메라를 실행하고, 상기 카메라의 화각(FOV, field of view) 내에서 제1 객체를 검출하고, 상기 제1 객체를 포함하는 제1 관심 영역(ROI, region of interest)에 기반한 제1 프리뷰 이미지를 제1 배율로 디스플레이에 표시하고, 상기 제1 프리뷰 이미지가 상기 디스플레이에 표시되는 동안, 상기 화각 내에서 제2 객체를 추가로 검출하고, 상기 제1 객체 및 상기 제2 객체를 포함하는 제2 관심 영역에 기반한 제2 프리뷰 이미지를 상기 제1 배율과 다른 제2 배율로 상기 디스플레이에 표시할 수 있다. 이 외에도 명세서를 통해 파악되는 다양한 실시 예가 가능하다.

Description

프리뷰 이미지를 제어하는 전자 장치 및 방법{Electronic device controlling preview image and Method thereof}
본 문서에서 개시되는 실시 예들은, 프리뷰 이미지를 제어하는 전자 장치 및 그 방법에 관한 것이다.
최근 휴대용 단말기의 기능이 다양화되고 향상되고 있다. 따라서 사진 촬영이나 동영상 촬영 기능의 향상에 대한 요구도 늘어나고 있고 이에 따라 휴대용 단말기는 다양한 영상 촬영 기능을 수행할 수 있다. 특히, 프리뷰 이미지를 출력함에 있어서 광각 카메라나 망원 카메라를 이용하여 줌 배율을 조절된 이미지를 출력할 수 있다.
사용자가 원하는 피사체의 영상을 촬영하기 위해서 휴대용 단말기를 피사체의 움직임에 맞춰 이동시킬 수 있고, 프리뷰 이미지에 원하는 객체와 배경이 나오도록 줌 배율을 조절하는 기능을 사용할 수 있다.
카메라를 통해 객체를 검출하고, 검출한 객체를 지속적으로 추적하여 초점을 맞춰 이미지를 처리하는 방식이 사용되어 왔다. 다만, 객체가 움직이는 경우 이에 맞게 사용자가 휴대용 단말기의 방향 또는 위치를 조절하여 객체를 프리뷰 이미지에 들어오도록 하거나 객체를 추적하여 프리뷰 이미지를 표시하더라도, 객체가 미세하게 흔들릴 경우 이에 맞춰 프리뷰 이미지도 흔들리게 되어 사용자에게 불편을 초래하였다.
한편, 복수의 객체가 존재하는 경우에도 복수의 객체를 인식하고 초점을 맞추는 것과 같은 다양한 기능이 가능하지만, 복수의 객체의 움직임을 고려하여 줌 배율을 조절하거나 프리뷰 이미지의 위치를 조절할 수 없었다.
본 개시의 다양한 실시 예는, 카메라를 통해 복수의 객체를 검출하는 경우 복수의 객체의 움직임에 따라 프리뷰 이미지의 위치 및 줌 배율을 조절할 수 있게 하는 전자 장치 및 전자 장치의 제어 방법을 제공할 수 있다.
본 문서에 개시되는 일 실시 예에 따른 전자 장치는 카메라, 디스플레이, 및 상기 카메라 및 상기 디스플레이와 전기적으로 연결된 적어도 하나의 프로세서를 포함할 수 있다. 상기 적어도 하나의 프로세서는 상기 카메라를 실행하고, 상기 카메라의 화각(FOV, field of view) 내에서 제1 객체를 검출하고, 상기 제1 객체를 포함하는 제1 관심 영역(ROI, region of interest)에 기반한 제1 프리뷰 이미지를 제1 배율로 상기 디스플레이에 표시하고, 상기 제1 프리뷰 이미지가 상기 디스플레이에 표시되는 동안, 상기 화각 내에서 제2 객체를 추가로 검출하고, 상기 제1 객체 및 상기 제2 객체를 포함하는 제2 관심 영역에 기반한 제2 프리뷰 이미지를 상기 제1 배율과 다른 제2 배율로 상기 디스플레이에 표시할 수 있다.
또한, 본 문서에 개시되는 일 실시 예에 따른 전자 장치의 동작 방법은 카메라를 실행하는 동작, 상기 카메라의 화각(FOV, field of view) 내에서 제1 객체를 검출하는 동작, 상기 제1 객체를 포함하는 제1 관심 영역(ROI, region of interest)에 기반한 제1 프리뷰 이미지를 제1 배율로 디스플레이에 표시하는 동작, 상기 제1 프리뷰 이미지가 상기 디스플레이에 표시되는 동안, 상기 화각 내에서 제2 객체를 추가로 검출하는 동작, 상기 제1 객체 및 상기 제2 객체를 포함하는 제2 관심 영역에 기반한 제2 프리뷰 이미지를 상기 제1 배율과 다른 제2 배율로 상기 디스플레이에 표시하는 동작을 포함할 수 있다.
또한, 본 문서에 개시되는 일 실시 예에 따른 전자 장치는 카메라, 디스플레이, 상기 카메라 및 상기 디스플레이와 전기적으로 연결된 적어도 하나의 프로세서를 포함할 수 있다. 상기 적어도 하나의 프로세서는 M 번째 프레임에서, 상기 카메라를 통해 획득한 이미지 데이터에 기반하여 제1 객체를 검출하고, 상기 제1 객체에 대응되는 제1 객체 영역이 미리 정의된 영역에 포함되는지 판단하고, 상기 제1 객체 영역이 상기 미리 정의된 영역에 포함된 경우 상기 제1 객체 영역을 추적하고, 상기 추적된 제1 객체 영역에 기반하여 제1 관심 영역을 결정하고, 상기 결정된 제1 관심 영역에 기반하여 제1 프리뷰 이미지를 제1 배율로 상기 디스플레이에 표시하고, 상기 M 번째 이후의 프레임인 N 번째 프레임에서, 제2 객체를 추가로 검출한 경우, 상기 제2 객체에 대응되는 제2 객체 영역이 상기 미리 정의된 영역에 포함되는지 판단하고, 상기 제2 객체 영역이 상기 미리 정의된 영역에 포함된 경우, 상기 제2 객체 영역을 추적하고, 상기 추적되는 제1 객체 영역 및 상기 추적되는 제2 객체 영역을 포함하는 제2 관심 영역을 결정하고, 상기 결정된 제2 관심 영역에 기반한 제2 프리뷰 이미지를 상기 제1 배율과 다른 제2 배율로 상기 디스플레이에 표시 할 수 있다.
본 문서에 개시되는 다양한 실시 예들에 따르면, 카메라를 객체에 따라 움직이지 않아도 복수의 객체의 움직임에 기반한 프리뷰 이미지를 제공할 수 있다.
또한 다양한 실시 예에 따르면, 프리뷰 이미지를 적응적으로 변화시켜 부드럽게 변화하는 프리뷰 이미지를 제공할 수 있다.
이 외에, 본 문서를 통해 직접적 또는 간접적으로 파악되는 다양한 효과들이 제공될 수 있다.
도 1은 일 실시 예에 따른 전자 장치를 나타낸다.
도 2는 일 실시 예에 따른 전자 장치에서 프리뷰 이미지를 표시하기 위한 기능을 제어하는 개념을 나타낸다.
도 3은 일 실시 예에 따른 전자 장치에서 시간 경과에 따라 복수의 객체를 검출하는 경우의 시나리오를 간략하게 나타낸다.
도 4는 일 실시 예에 따른 전자 장치에서 복수의 객체를 검출한 경우 프리뷰 이미지를 표시하는 과정을 나타낸다.
도 5는 일 실시 예에 따른 전자 장치에서 객체 영역을 추적하는 프로세스를 나타낸다.
도 6a는 일 실시 예에 따른 전자 장치에서 검출된 객체가 제1 개수(예: 1 개)인 경우, 객체의 움직임에 따라 관심 영역을 변경하는 과정을 나타낸다.
도 6b는 일 실시 예에 따른 전자 장치에서 검출된 객체가 제2 개수(예: 2 개)인 경우, 객체의 움직임에 따라 관심 영역을 변경하는 과정을 나타낸다.
도 7은 일 실시 예에 따른 전자 장치에서 프리뷰 영역을 결정하여 프리뷰 이미지를 출력하는 과정을 나타낸다.
도 8은 일 실시 예에 따른 전자 장치에서 적어도 세 개 이상의 객체를 검출하는 경우 프리뷰 이미지를 제어하는 것을 나타낸다.
도 9는 일 실시 예에 따른 전자 장치에서 반복적인 움직임을 갖는 객체를 검출하는 경우의 처리를 나타낸다.
도 10은 일 실시 예에 따른 전자 장치에서 특정 제스처를 검출한 경우의 프리뷰 처리를 나타낸다.
도 11은 일 실시 예에 따른 전자 장치에서 객체 선택에 따른 사용자 인터페이스를 나타낸다.
도 12는 일 실시 예에 따른 전자 장치에서 디스플레이의 영역 별로 사용자 인터페이스를 표시하는 것을 나타낸다.
도 13은 일 실시 예에 따른 전자 장치에서 디스플레이의 영역 별로 사용자 인터페이스를 표시하는 것을 나타낸다.
도 14는 다양한 실시 예들에 따른 네트워크 환경 내의 전자 장치의 블록도이다.
도 15는 다양한 실시 예들에 따른 카메라 모듈을 예시하는 블럭도이다.
이하, 본 문서의 다양한 실시 예가 첨부된 도면을 참조하여 기재된다. 그러나, 이는 본 문서를 특정한 실시 형태에 대해 한정하려는 것이 아니며, 본 발명의 실시 예의 다양한 변경(modification), 균등물(equivalent), 및/또는 대체물(alternative)을 포함하는 것으로 이해되어야 한다.
도 1은 일 실시 예에 따른 전자 장치를 나타낸다.
도 1을 참고하면, 일 실시 예에 따른 전자 장치(100)의 전면에는 디스플레이(110)가 배치될 수 있다. 일 실시 예에서, 디스플레이(110)는 전자 장치(100)의 전면의 대부분을 차지할 수 있다. 전자 장치(100)의 전면에는 디스플레이(110), 및 디스플레이(110)의 적어도 일부 가장자리를 둘러싸는 베젤(bezel)(120) 영역이 배치될 수 있다. 도 1의 예시에서, 디스플레이(110)는 평면 영역(flat area)(111)과, 평면 영역(111)에서 전자 장치(100)의 측면을 향해 연장되는 곡면 영역(curved area)(112)을 포함할 수 있다. 도 1에서는 일측(예: 좌측)에 대해서만 곡면 영역(112)을 표시하였으나, 반대측에도 동일하게 곡면 영역이 형성되는 것으로 이해될 수 있다. 또한, 도 1의 도시된 전자 장치(100)는 하나의 예시이며, 다양한 실시 예가 가능하다. 예를 들어, 전자 장치(100)의 디스플레이(110)는 곡면 영역(112) 없이 평면 영역(111)만 포함하거나, 양측이 아닌 한쪽 가장자리에만 곡면 영역(112)을 구비할 수 있다. 또한 일 실시 예에서, 곡면 영역은 전자 장치(100)의 후면으로 연장되어, 전자 장치(100)는 추가적인 평면 영역을 구비할 수도 있다.
일 실시 예에서, 디스플레이(110)의 제1 영역(140)에 사용자의 지문 인식을 위한 지문 센서(141)가 포함될 수 있다. 지문 센서(141)는 디스플레이(110)의 아래 층에 배치됨으로써, 사용자에 의해 시인되지 않거나, 시인이 어렵게 배치될 수 있다. 또한, 지문 센서(141) 외에 추가적인 사용자/생체 인증을 위한 센서가 디스플레이(110)의 일부 영역에 배치될 수 있다. 다른 실시 예에서, 사용자/생체 인증을 위한 센서는 베젤(120)의 일 영역에 배치될 수 있다. 예를 들어, 홍채 인증을 위한 IR 센서가 디스플레이(110)의 일 영역을 통해 노출되거나, 베젤(120)의 일 영역을 통해 노출될 수 있다.
일 실시 예에서, 전자 장치(100)의 전면에는 전면 카메라(131)가 배치될 수 있다. 도 1의 실시 예에서는 전면 카메라(131)가 디스플레이(110)의 일 영역을 통해 노출되는 것으로 도시되었으나, 다른 실시 예에서 전면 카메라(131)가 베젤(120)을 통해 노출될 수 있다.
일 실시 예에서, 전자 장치(100)는 하나 이상의 전면 카메라(131)를 포함할 수 있다. 예를 들어, 전자 장치(100)는 제1 전면 카메라 및 제2 전면 카메라와 같이 2개의 전면 카메라를 포함할 수 있다. 일 실시 예에서, 제1 전면 카메라와 제2 전면 카메라는 동등한 사양(예: 화소)을 가지는 동종의 카메라일 수 있으나, 제1 전면 카메라와 제2 전면 카메라는 다른 사양의 카메라로 구현될 수 있다. 전자 장치(100)는 2개의 전면 카메라를 통해 듀얼 카메라와 관련된 기능(예: 3D 촬영, 자동 초점(auto focus) 등)을 지원할 수 있다.
일 실시 예에서, 전자 장치(100)의 후면에는 후면 카메라(132)가 배치될 수 있다. 후면 카메라(132)는 후면 커버(160)의 카메라 영역(130)을 통해 노출될 수 있다. 일 실시 예에서, 전자 장치(100)는 카메라 영역(130)에 배치되는 다수의 후면 카메라를 포함할 수 있다. 예를 들어, 전자 장치(100)는 2개 이상의 후면 카메라를 포함할 수 있다. 예를 들어, 전자 장치(100)는 제1 후면 카메라, 제2 후면 카메라, 및 제3 후면 카메라를 포함할 수 있다. 제1 후면 카메라, 제2 후면 카메라, 및 제3 후면 카메라는 서로 다른 사양을 가질 수 있다. 예를 들어, 제1 후면 카메라와 제2 후면 카메라 및/또는 제3 후면 카메라의 FOV, 화소, 조리개, 광학 줌/디지털 줌 지원 여부, 이미지 흔들림 보정 기능의 지원 여부, 각 카메라에 포함되는 렌즈 세트의 종류 및 배열 등은 서로 다를 수 있다. 예를 들어, 제1 후면 카메라는 일반 카메라이고, 제2 후면 카메라는 와이드 촬영을 위한 카메라, 제3 후면 카메라는 망원 촬영을 위한 카메라일 수 있다. 본 문서에서, 전면 카메라의 기능이나 특성에 대한 설명은 후면 카메라에 대해 적용될 수 있으며, 그 역도 같다.
일 실시 예에서, 카메라 영역(130)에는 플래시(145)와 같이 촬영을 보조하는 각종 하드웨어나 센서가 추가적으로 배치될 수 있다. 예를 들어, 피사체와 전자 장치(100) 사이의 거리를 감지하기 위한 거리 센서(예: TOF 센서) 등이 더 포함될 수 있다.
일 실시 예에서, 전자 장치(100)의 측면부에는 적어도 하나의 물리 키가 배치될 수 있다. 예를 들어, 디스플레이(110)를 ON/OFF하거나 전자 장치(100)의 전원을 ON/OFF하기 위한 제1 기능 키(151)가 전자 장치(100)의 전면을 기준으로 우측 가장자리에 배치될 수 있다. 일 실시 예에서, 전자 장치(100)의 볼륨을 제어하거나 화면 밝기 등을 제어하기 위한 제2 기능 키(152)가 전자 장치(100)의 전면을 기준으로 좌측 가장자리에 배치될 수 있다. 이 외에도 추가적은 버튼이나 키가 전자 장치(100)의 전면이나 후면에도 배치될 수 있다. 예를 들어, 전면의 베젤(120) 중 하단 영역에 특정 기능에 맵핑된 물리 버튼이나 터치 버튼이 배치될 수 있다.
도 1에 도시된 전자 장치(100)는 하나의 예시에 해당하며, 본 문서에 개시된 기술적 사상이 적용되는 장치의 형태를 제한하는 것은 아니다. 본 문서에 개시되는 기술적 사상은, 제1 방향을 향하는 제1 카메라 모듈과, 제1 방향과 다른 방향을 향하는 제2 카메라 모듈을 구비한 다양한 사용자 장치에 적용 가능하다. 예를 들어, 플렉서블 디스플레이(110) 및 힌지 구조를 채용하여, 가로 방향으로 폴딩이 가능하거나 세로 방향으로 폴딩이 가능한 폴더블 전자 장치나, 태블릿 또는 노트북에도 본 문서에 개시되는 기술적 사상이 적용될 수 있다. 또한, 같은 향하는 제1 카메라 모듈과 제2 카메라 모듈이, 장치의 회전, 접힘, 변형 등을 통해 다른 방향을 향하도록 배치되는 것이 가능한 경우에도 본 기술적 사상은 적용될 수 있다.
이하에서는 설명의 편의상 도 1에 도시된 전자 장치(100)를 기준으로 다양한 실시 예를 설명한다.
도 2는 일 실시 예에 따른 전자 장치에서 프리뷰 이미지를 표시하기 위한 기능을 제어하는 개념을 나타낸다. 도 2의 설명에 있어서, 도 1에서 설명된 구성 및/도는 기능은 간략하게 설명되거나 설명이 생략될 수 있다.
도 2를 참고하면, 전자 장치(100)는 프리뷰 이미지를 표시하기 위한 기능들을 지원하기 위해 하드웨어 및/또는 소프트웨어 모듈을 이용할 수 있다. 예를 들어, 프로세서(210)는 메모리(230)에 저장된 명령어들을 실행함으로써 객체 검출 모듈(201), 관심 영역 결정 모듈(203), 프리뷰 영역 결정 모듈(205), 및 촬영 제어 모듈(207)을 구동할 수 있다. 다양한 실시 예에서, 도 2에 도시된 것과 다른 소프트웨어 모듈이 구현될 수 있다. 예를 들어, 적어도 2개의 모듈이 하나의 모듈로 통합되거나, 하나의 모듈이 2개 이상의 모듈로 분할될 수 있다. 또한 하드웨어와 소프트웨어 모듈이 하나의 기능을 분담함으로써 작업 성능을 개선시킬 수 있다. 예를 들어, 전자 장치(100)는 하드웨어로 구현되는 인코더와 소프트웨어 모듈로 구현되는 인코더를 모두 포함할 수 있고, 적어도 하나의 카메라 모듈을 통해 획득되는 데이터의 일부는 하드웨어 인코더에서, 나머지 일부는 소프트웨어 인코더에서 처리할 수 있다.
일 실시 예에서, 객체 검출 모듈(201)은 카메라(220)를 통해 획득된 이미지 데이터의 분석을 통해 객체를 검출할 수 있다. 객체 검출 모듈(201)은 얼굴 검출, 얼굴과 관련된 부분 검출(예: 눈, 코, 입, 귀), 바디 검출, 바디와 관련된 부분 검출(예: 팔, 다리, 목) 및 제스처 검출을 수행할 수 있다. 상기 객체는 사람 뿐만 아니라, 동물을 포함할 수 있고, 인형과 같은 물체도 포함할 수 있다.
일 실시 예에서, 객체 검출 모듈(201)은 다양한 검출 방식을 통해 적어도 하나의 객체를 검출할 수 있다. 객체 검출 모듈(201)은 머신 러닝과 같은 인공 지능을 이용하여 객체를 검출할 수 있다. 예를 들어, 분할(segmentation) 방식을 통해 바디를 검출할 수 있다. 상기 다양한 검출 방식은 특정 방식으로 한정되는 것은 아니고, 기존에 개시된 다양한 방식을 포함할 수 있다.
일 실시 예에서, 객체 검출 모듈(201)은 적어도 필터 기능을 포함할 수 있다. 예를 들어, 객체 검출 모듈(201)은 매 프레임 별 검출된 객체의 변화가 큰 경우, 노이즈 제거 필터 또는 스무딩(smoothing) 필터(예: average 필터)를 적용하여 안정적으로 객체를 검출할 수 있다. 이는 이하 객체 영역 및/또는 관심 영역에서도 적용될 수 있다.
일 실시 예에서, 객체 검출 모듈(201)은 특정 제스처를 검출한 경우, 특정 제스처에 대한 정보를 촬영 제어 모듈(207)로 전달할 수 있다.
일 실시 예에서, 관심 영역 결정 모듈(203)은 검출된 객체에 대응하는 객체 영역을 결정할 수 있다. 관심 영역 결정 모듈(203)은 상기 결정된 객체 영역에 기반하여 관심 영역을 결정할 수 있다. 관심 영역 결정 모듈(203)은 매 프레임마다 상기 객체 영역의 변화를 감지하고, 상기 변화가 임계치 이상일 경우, 관심 영역을 변경(또는 업데이트)할 수 있다.
일 실시 예에서, 프리뷰 영역 결정 모듈(205)은 상기 설정된 관심 영역 중 적어도 하나를 프리뷰 영역으로 결정할 수 있다. 프리뷰 영역은 카메라(220)를 통해 획득된 이미지 데이터에서 프리뷰 이미지로 표시될 영역으로 이해될 수 있다. 프리뷰 영역 결정 모듈(205)은 상기 결정된 프리뷰 영역을 프리뷰 이미지의 해상도 크기에 맞도록 조절할 수 있다.
일 실시 예에서, 촬영 제어 모듈(207)은 카메라와 연관된 UI(user interface)/GUI(graphical UI)를 디스플레이(110)를 통해 사용자에게 제공할 수 있다. 또한 디스플레이(110)에 출력된 UI/GUI를 통해 제공되는 사용자 입력에 응답하여 촬영 동작을 제어할 수 있다. 예를 들어, 촬영 제어 모듈(207)은 사용자로부터 기록(recording) 시작/중지 입력을 획득하고, 획득된 기록 시작/중지 입력을 인코더로 전달할 수 있다. 상기 사용자로부터 획득되는 입력은 음성 인식 기능을 통해 획득되는 입력을 포함하거나 특정 제스처를 검출하는 것을 포함할 수 있다. 예를 들어, 프로세서(210)는 "찍어", "촬영해", 및 "촬영 중지"와 같은 음성을 인식하는 경우, 이에 응답하여 촬영을 시작/중지할 수 있다. 또는, 프로세서(210)는 손바닥을 보이는 제스처를 검출한 경우, 이에 응답하여 촬영을 시작/중지할 수 있다.
일 실시 예에서, 디스플레이(110)는 프로세서(210)에 의해 실행되는 어플리케이션의 실행 화면이나, 메모리(230)에 저장된 이미지 및/또는 동영상과 같은 컨텐츠들을 디스플레이(110)에 표시할 수 있다. 또한 프로세서(210)는 카메라(220)를 통해 획득된 이미지 데이터를 디스플레이(110)에 실시간으로 표시할 수 있다. 디스플레이(110)는 현재 프리뷰 이미지의 해상도에 맞도록 크롭 및/또는 리사이즈된 프리뷰 영역을 프리뷰 이미지로 출력할 수 있다.
일 실시 예에서, 화질 제어 모듈(350)은 제1 카메라 모듈(231) 및/또는 제2 카메라 모듈(232)로부터 획득되는 이미지들에 대한 안정화 작업을 수행할 수 있다. 일 실시 예에서, 안정화 작업은 자동 노출(auto exposure, AE), 자동 초점(auto focus, AF), 및 자동 화이트 밸런스(auto white balance, AWB) 중 적어도 하나를 포함할 수 있다. 또한, 화질 제어 모듈(350)은 자동 노출, 자동 초점, 및/또는 자동 화이트 밸런스 이외에 적절한 화질 조절/튜닝 작업을 통해 획득되는 이미지의 품질을 개선하거나 원하는 효과를 적용할 수 있다.
도 2의 실시 예에서, 객체 검출 모듈(201), 관심 영역 결정 모듈(203), 프리뷰 영역 결정 모듈(205), 및 촬영 제어 모듈(207)에 의해 수행되는 기능은, 프로세서(210)가 메모리(230)에 저장된 명령어들을 실행함으로써 수행되는 것으로 이해될 수 있다. 또한 다양한 실시 예에서, 전자 장치(100)는 본 문서에서 개시되는 다양한 기능과 동작을 수행하기 위해 하나 이상의 하드웨어 처리 회로를 이용할 수 있다. 예를 들어, 모바일 장치에 포함되는 AP(application processor), 카메라 모듈에 탑재되는 ISP(image signaling processor), DDIC, 터치 IC, CP(communication processor), 하드웨어 인코더(encoder) 등이 본 문서에서 개시되는 다양한 실시 예들의 구현을 위해 이용될 수 있다. 또한 도 2에 도시된 하드웨어/소프트웨어 사이의 연결 관계는 설명의 편의를 위한 것이며, 데이터나 명령의 흐름/방향을 제한하지 않는다. 전자 장치(100)에 포함되는 구성요소들은 다양한 전기적/작동적 연결 관계를 가질 수 있다.
도 3은 일 실시 예에 따른 전자 장치에서 시간 경과에 따라 복수의 객체를 검출하는 경우의 시나리오를 간략하게 나타낸다.
일 실시 예에서, 프로세서(210)는 사용자의 촬영 시작에 관한 입력을 획득하고, 이에 응답하여 카메라(220)를 통해 촬영을 시작할 수 있다. 프로세서(210)는 카메라(220)를 통해 이미지 데이터를 획득할 수 있다.
일 실시 예에서, 프로세서(210)는 카메라(220)를 통해 카메라(220) 화각 내에 포함된 제1 객체를 검출할 수 있다. 프로세서(210)는 매 프레임 마다 카메라(220) 화각 내에 포함된 제1 객체를 검출할 수 있다. 프로세서(210)는 검출된 제1 객체에 대응되는 제1 객체 영역을 결정할 수 있다. 프로세서(210)는 정해진 조건을 만족하는 경우, 매 프레임 마다 제1 객체 영역을 추적할 수 있다. 프로세서(210)는 상기 객체 영역에 기반하여 관심 영역을 결정할 수 있다. 프로세서(210)는 매 프레임 마다 객체 영역의 변화를 감지하여 관심 영역을 유지할지, 관심 영역을 변경할지 판단할 수 있다. 프로세서(210)는 유지된 관심 영역 및/또는 변경된 관심 영역에 기반하여 프리뷰 영역을 결정할 수 있다. 프로세서(210)는 상기 결정된 프리뷰 영역을 프리뷰 이미지의 해상도 크기에 맞도록 조절할 수 있다. 프로세서(210)는 상기 조절된 프리뷰 영역을 디스플레이(210)에 제1 프리뷰 이미지로써 표시할 수 있다.
일 실시 예에서, 프로세서(210)는 상기 제1 프리뷰 이미지가 디스플레이(110)에 표시되는 동안, 카메라(220) 화각 내에서 제2 객체를 추가로 검출할 수 있다. 프로세서(210)는 제2 객체에 대응하는 제2 객체 영역을 결정할 수 있다. 프로세서(210)는 정해진 조건을 만족하는 경우, 매 프레임 마다 제2 객체 영역을 추적할 수 있다. 프로세서(210)는 상기 제1 객체 영역 및/또는 상기 제2 객체 영역에 기반하여 관심 영역을 결정할 수 있다. 프로세서(210)는 매 프레임 마다 제1 객체 영역 및/또는 제2 객체 영역의 변화를 감지하여 관심 영역을 유지할지, 관심 영역을 변경할지 판단할 수 있다. 프로세서(210)는 유지된 관심 영역 및/또는 변경된 관심 영역에 기반하여 프리뷰 영역을 결정할 수 있다. 프로세서(210)는 상기 결정된 프리뷰 영역을 프리뷰 이미지의 해상도 크기에 맞도록 조절할 수 있다. 프로세서(210)는 상기 조절된 프리뷰 영역을 디스플레이(210)에 제2 프리뷰 이미지로써 표시할 수 있다.
일 실시 예에서, 프로세서(210)는 상기 제2 프리뷰 이미지가 디스플레이(110)에 표시되는 동안, 카메라(220) 화각 내에서 적어도 제3 객체를 추가로 검출할 수 있다. 프로세서(210)는 제3 객체에 대응하는 제3 객체 영역을 결정할 수 있다. 프로세서(210)는 정해진 조건을 만족하는 경우, 매 프레임 마다 제3 객체 영역을 추적할 수 있다. 프로세서(210)는 카메라(220) 화각 내 미리 정의된 영역에 적어도 세 개 이상의 객체가 포함된다고 판단되는 경우, 줌 아웃을 수행하여 제3 프리뷰 이미지를 디스플레이(110)에 표시할 수 있다.
도 4는 일 실시 예에 따른 전자 장치에서 복수의 객체를 검출한 경우 프리뷰 이미지를 표시하는 과정을 나타낸다.
일 실시 예에 따른 동작 410에서, 프로세서(210)는 카메라(220)를 실행할 수 있다. 프로세서(210)는 사용자의 입력에 응답하여 카메라(220)를 실행할 수 있다. 상기 사용자의 입력은 적어도 가상의 촬영 버튼을 누르는 사용자의 입력, 물리적 촬영 버튼을 누르는 사용자의 입력, 및 음성 인식 기능을 이용한 사용자의 입력 중 하나를 포함할 수 있다.
일 실시 예에서, 프로세서(210)는 카메라(220)를 실행하여 카메라(220) 내의 이미지 센서를 통해 이미지 데이터를 획득할 수 있다. 상기 이미지 데이터는 컬러 필터 어레이를 통해 다양한 컬러 값을 획득할 수 있다. 상기 컬러 필터 어레이는 RGB 컬러 필터 어레이를 포함할 수 있다. 상기 RGB는 하나의 예시에 불과하며, 컬러 필터 어레이는 RGBE(red, green, blue, emerald) 패턴, CYYM(cyan, yellow, magenta) 패턴, CYGM(cyan, yellow, green, magenta) 패턴 혹은 RGBW(red, green, blue, white) 패턴의 컬러 필터 어레이를 포함할 수 있다.
일 실시 예에 따른 동작 420에서, 프로세서(210)는 카메라(220)의 화각 내에서 제1 객체를 검출할 수 있다. 프로세서(210)는 카메라(220)를 통해 획득된 이미지 데이터를 분석하여 제1 객체를 검출할 수 있다. 프로세서(210)는 상기 획득한 이미지 데이터에 기반하여 카메라(220)의 화각 내에서 제1 객체를 검출할 수 있다. 예를 들어, 프로세서(210)는 카메라(220)의 화각 내로 제1 객체가 움직여 들어온 경우에 제1 객체를 검출할 수 있다. 또는 프로세서(210)는 카메라(220)의 촬영 방향이 정지 상태의 제1 객체로 이동한 경우 제1 객체를 검출할 수 있다.
일 실시 예에 따른 동작 430에서, 프로세서(210)는 제1 객체를 포함하는 제1 관심 영역에 기반한 제1 프리뷰 이미지를 제1 배율로 디스플레이(110)에 표시할 수 있다. 프로세서(210)는 검출된 제1 객체에 대응하는 제1 객체 영역을 결정할 수 있다. 프로세서(210)는 제1 객체 영역에 기반하여 제1 관심 영역을 결정하고 제1 관심 영역에 대한 제1 프리뷰 이미지를 제1 배율로 디스플레이(110)에 표시할 수 있다. 예를 들어, 프로세서(210)는 제1 거리에 있는 제1 객체를 검출한 경우, 제1 객체를 확대해서 표시하기 위하여 제1 배율로 프리뷰 이미지를 표시할 수 있다.
일 실시 예에 따른 동작 440에서, 프로세서(210)는 제1 프리뷰 이미지가 디스플레이(110)에 표시되는 동안, 카메라(220)의 화각 내에서 제2 객체를 추가로 검출할 수 있다. 프로세서(210)는 제1 프리뷰 이미지가 디스플레이(110)에 표시되는 동안, 카메라(220)를 통해 획득한 이미지 데이터에 기반하여 제2 객체를 추가로 검출할 수 있다. 예를 들어, 카메라(220)의 화각 내로 제2 객체가 들어오는 경우, 프로세서(210)는 제1 객체와 함께 제2 객체를 검출할 수 있다.
일 실시 예에 따른 동작 450에서, 프로세서(210)는 상기 제1 객체 및 상기 제2 객체를 포함하는 제2 관심 영역에 기반한 제2 프리뷰 이미지를 상기 제1 배율과 다른 제2 배율로 디스플레이(110)에 표시할 수 있다. 프로세서(210)는 제1 객체를 포함하는 제1 관심 영역을 제1 객체 및 제2 객체를 포함하는 제2 관심 영역으로 변경할 수 있다. 프로세서(210)는 제1 객체 및 제2 객체를 포함하는 제2 관심 영역에 기반하여, 제1 객체와 제2 객체가 포함한 제2 프리뷰 이미지를 디스플레이(110)에 표시할 수 있다.
일 실시 예에서, 프로세서(210)는 상기 제2 프리뷰 이미지를 상기 제1 배율과 다른 제2 배율로 디스플레이(110)에 표시할 수 있다. 예를 들어, 프로세서(210)가 제1 객체를 검출하다가 제2 객체를 추가로 검출하는 경우, 제1 객체와 제2 객체를 모두 포함하도록 프리뷰 이미지를 디스플레이(110)에 표시하기 위해 제1 배율보다 낮은 제2 배율로 제2 프리뷰 이미지를 표시할 수 있다.
일 실시 예에서, 프로세서(210)는 상기 검출된 제1 객체 및 상기 검출된 제2 객체가 안정되어 있는지 판단하고, 상기 판단에 기반하여 프리뷰 이미지를 제어할 수 있다. 객체가 안정되어 있는지 판단하는 과정은 이하 도 6a에서 설명되므로 도 4에서 판단 과정은 생략된다. 예를 들어, 카메라(220) 화각 내에 두 명의 사람이 있고, 미리 지정된 영역에 상기 두 명의 사람이 포함된 경우, 프로세서(210)는 이에 기반하여 프리뷰 이미지를 표시할 수 있다. 프로세서(210)는 상기 두 명의 사람 중 한 명이 움직이면 안정되어 있지 않다고 판단하여 줌을 변경하지 않고, 상기 한 명이 프리뷰 이미지 외에 카메라 화각 내에서 안정되면 상기 두 명의 사람을 포함하도록 관심 영역을 변경하고 이에 기반하여 프리뷰 이미지를 출력할 수 있다. 다른 예를 들어, 두 명의 사람이 앉아 있고, 상기 두 명의 사람 중 한 명이 일어나는 경우, 일어나는 중에는 안정되어 있지 않다고 판단하여 줌을 변경하지 않을 수 있다. 프로세서(210)는 상기 한 명이 완전히 일어나서 상기 두 명의 상태가 안정된 상태라고 판단하는 경우 상기 두 명의 사람을 모두 포함하도록 관심 영역을 변경하고 이에 기반하여 프리뷰 이미지를 출력할 수 있다. 다른 예를 들어, 두 명의 사람이 앉아 있다가 상기 두 명의 사람 중 한 명이 카메라(220) 화각 밖으로 벗어나는 경우, 프로세서(210)는 앉아 있는 한 명을 포함하도록 관심 영역을 변경하고, 상기 관심 영역에 기반하여 프리뷰 이미지를 출력할 수 있다. 다른 예를 들어, 두 명의 사람이 앉아 있다가 상기 두 명의 사람이 모두 미리 지정된 영역을 벗어나는 경우, 프로세서(210)는 줌 아웃할 수 있다.
도 5는 일 실시 예에 따른 전자 장치에서 객체 영역을 추적하는 프로세스를 나타낸다. 도 5에 예시된 순서도의 동작 주체는 프로세서(예: 도 2의 프로세서(210)) 또는 이미지 시그널 프로세서)로 이해될 수 있다.
일 실시 예에 따른 동작 510에 있어서, 프로세서(210)는 검출된 객체에 대응되는 객체 영역을 결정할 수 있다. 프로세서(210)는 카메라(220)를 통해 검출된 객체에 대응되는 객체 영역을 결정하고, 상기 객체 영역을 추적할 수 있다. 상기 객체 영역을 검출된 객체를 포함하되, 상기 검출된 객체보다 큰 영역인 마진 영역을 포함할 수 있다. 프로세서(210)는 객체 영역에 마진 영역을 포함시켜 객체의 미세한 떨림과 같은 움직임이 있는 경우, 이를 무시하여 프리뷰 이미지가 흔들리는 것을 방지할 수 있다.
일 실시 예에 따른 동작 520에 있어서, 프로세서(210)는 상기 객체 영역이 화각 내에서 미리 정의된 영역에 포함되는지 판단할 수 있다. 프로세서(210)는 상기 객체 영역의 중심점이 미리 정의된 영역에 포함되고, 상기 객체 영역의 크기가 제1 크기보다 큰지 판단할 수 있다. 예를 들어, 프로세서(210)는 상기 객체 영역의 중심점이 카메라 화각의 중심으로부터 약 70% 범위 내에 포함되는지 판단할 수 있다. 다만, 상기 미리 정의된 영역이 카메라 화각의 중심으로부터 약 70% 이내인 영역으로 예시를 든 것은 일 예시에 불과하며, 상기 미리 정의된 영역은 상기 화각의 중심으로부터 약 50% ~ 약 90% 내에서 다양하게 정의될 수 있다.
일 실시 예에 따른 동작 530에 있어서, 프로세서(210)는 상기 판단에 기반하여 상기 객체 영역을 계속적으로 추적할지 결정할 수 있다. 프로세서(210)는 상기 객체 영역의 크기 및 위치에 기반하여 상기 객체 영역을 계속적으로 추적할지 결정할 수 있다. 예를 들어, 프로세서(210)는 객체 영역의 크기가 작아 추적하기 어렵거나 객체 영역의 위치가 카메라(220) 화각의 외곽 부분에 근접해 있는 경우 객체 영역이 왜곡될 수 있으므로, 상기 객체 영역을 추적하는 것을 중단할 수 있다.
일 실시 예에서, 프로세서(210)는 상기 객체 영역의 중심점이 미리 정의된 영역에 포함되고, 상기 객체 영역의 크기가 제1 크기보다 큰 경우, 상기 객체 영역을 지속적으로 추적하며 검출할 수 있다. 예를 들어, 프로세서(210)는 상기 객체 영역의 중심점이 카메라(220) 화각의 중심으로부터 약 70% 범위 내에 포함되고 객체 영역의 크기가 일정 크기 이상인 경우 상기 객체 영역을 지속적으로 추적하며 검출할 수 있다. 다만, 상기 미리 정의된 영역이 카메라 화각의 중심으로부터 약 70% 이내인 영역으로 예시를 든 것은 일 예시에 불과하며, 상기 미리 정의된 영역은 상기 화각의 중심으로부터 약 50% ~ 약 90% 내에서 다양하게 정의될 수 있다.
일 실시 예에서, 프로세서(210)는 상기 객체 영역의 중심점이 미리 정의된 영역에 포함되지 않거나 상기 객체 영역의 크기가 제1 크기보다 작은 경우, 상기 객체 영역에 대하여 추적하지 않을 수 있다. 예를 들어, 프로세서(210)는 상기 객체 영역의 중심점이 카메라(220) 화각의 중심으로부터 90% 범위 외에 존재하거나 객체 영역의 크기가 일정 크기 이하인 경우 상기 객체 영역을 추적하는 것을 중단할 수 있다.
도 6a는 일 실시 예에 따른 전자 장치에서 검출된 객체가 제1 개수(예: 1 개)인 경우, 객체의 움직임에 따라 관심 영역을 변경하는 과정을 나타낸다. 도 6a에 예시된 순서도의 동작 주체는 프로세서(예: 도 2의 프로세서(210)) 또는 이미지 시그널 프로세서)로 이해될 수 있다.
일 실시 예에 따른 동작 601에 있어서, 프로세서(210)는 객체 영역의 크기 변화 또는 위치 변화가 임계치를 초과한 경우 관심 영역을 변경할 수 있다. 프로세서(210)는 객체 영역에 기반하여 관심 영역을 결정할 수 있고, 객체 영역의 크기 변화 및/또는 위치 변화가 있는 경우 관심 영역을 변경할 수 있다. 다시 말해서, 프로세서(210)는 M 번째 프레임의 객체 영역과 M 번째 이후의 프레임인 N 번째 프레임의 객체 영역들을 비교하여 객체 영역 간 차이가 클 경우, 객체 영역에 기반한 관심 영역을 변경할 수 있다.
Figure pat00001
위의 수식은 상기 객체 영역들을 비교하기 위한 판단 로직이다. 상기 수식을 참조하면, 프로세서(210)는 상기 M 번째 프레임의 객체 영역의 중심, 상기 N 번째 프레임의 객체 영역의 중심을 비교할 수 있다. 프로세서(210)는 상기 M 번째 프레임의 객체 영역의 너비, 상기 N 번째 프레임의 객체 영역의 너비를 비교할 수 있다. 프로세서(210)는 M 번째 프레임의 객체 영역의 높이, 상기 N 번째 프레임의 객체 영역의 높이를 비교할 수 있다. 상기 수식은 OR 조건이며 적어도 하나의 조건을 만족하는 경우, 프로세서(210)는 상기 M 번째 프레임의 객체 영역과 상기 N 번째 프레임의 객체 영역 간 차이가 크다고 판단하여 관심 영역을 변경할 수 있다. 예를 들어, 앉아 있는 사람이 일어나는 경우, 정자세에서 팔을 양 옆으로 펴는 경우 또는 걷는 경우와 같이 움직임이 큰 경우, 프로세서(210)는 관심 영역을 변경할 수 있다.
일 실시 예에서, 프로세서(210)는 객체 영역의 크기에 기반하여 객체 영역의 크기 변화 또는 위치 변화가 임계치를 초과하는지 판단할 수 있다. 다시 말해서, 객체 영역이 제1 픽셀 수만큼 이동하는 경우, 객체 영역이 제1 크기인 경우 관심 영역을 유지하고, 객체 영역이 제1 크기보다 작은 제2 크기인 경우 관심 영역을 변경하는 경우가 있을 수 있다. 예를 들어, 객체 영역의 너비가 w, 높이가 h이고, M 번째 프레임의 객체 영역의 중심과 M+1 번째 프레임의 객체 영역의 중심이 (x, y) 만큼 차이가 있는 경우, x/w가 제1 값보다 큰 경우 또는 y/h가 제2 값보다 큰 경우에 프로세서(210)는 객체 영역의 크기 변화 또는 위치 변화가 임계치를 초과한다고 판단할 수 있다.
일 실시 예에 따른 동작 603에 있어서, 프로세서(210)는 상기 임계치를 초과한 후, 객체의 움직임이 안정되기 전까지 관심 영역을 변경할 수 있다.
일 실시 예에서, 프로세서(210)는 객체의 움직임이 안정되어 있는지 판단할 수 있다.
Figure pat00002
상기 수식은 객체의 움직임이 안정되어 있는지 판단하는 판단 로직이다. 프로세서(210)는 객체 영역의 중심점, 너비, 및 높이의 변화량에 기반하여 객체의 움직임이 안정되어 있는지 판단할 수 있다. 프로세서(210)는 객체의 움직임이 안정되어 있지 않다고 판단한 경우, 객체의 움직임이 안정되기 전까지 관심 영역을 변경할 수 있다.
일 실시 예에서, 프로세서(210)는 관심 영역에 기반하여 프리뷰 이미지를 디스플레이에 표시할 수 있다. 프로세서(210)는 관심 영역을 프리뷰 영역으로 결정하고 상기 결정된 프리뷰 영역에 기반하여 프리뷰 이미지를 디스플레이 할 수 있다. 프로세서(210)는 관심 영역이 변경된 경우, 변경된 관심 영역에 기반하여 프리뷰 영역을 결정하고, 상기 결정된 프리뷰 영역에 기반하여 프리뷰 이미지를 디스플레이 할 수 있다. 이에 관련된 설명은 이하 도 7에 의하여 설명될 수 있다.
도 6b는 일 실시 예에 따른 전자 장치에서 검출된 객체가 제2 개수(예: 2 개)인 경우, 객체의 움직임에 따라 관심 영역을 변경하는 과정을 나타낸다. 다만, 상기 제2 개수의 예는 일 실시 예에 대한 예시일 뿐, 도 6b의 실시 예의 적용은 3개 이상에도 확대될 수 있다. 도 6b에 예시된 순서도의 동작 주체는 프로세서(예: 도 2의 프로세서(210)) 또는 이미지 시그널 프로세서)로 이해될 수 있다.
일 실시 예에 따른 동작 611에서, 프로세서(210)는 객체의 움직임이 안정되어 있는지 판단할 수 있다. 프로세서(210)는 검출된 제2 개수(예: 2개)의 객체의 움직임이 안정되어 있는지 판단할 수 있다. 객체의 움직임이 안정되어 있는지 판단하는 로직은 도 6a의 동작 603의 내용이 적용될 수 있다.
일 실시 예에 따른 동작 613에서, 프로세서(210)는 관심 영역이 변경되기 위한 제1 조건이 만족되는 경우, 관심 영역을 변경할 수 있다. 프로세서(210)는 제2 개수(예: 2개)의 객체가 안정되어 있다고 판단된 후, 관심 영역이 변경되기 위한 제1 조건이 만족되는지 판단할 수 있다. 상기 제1 조건은 객체가 적어도 둘 이상 있는 경우에 적용될 수 있다. 상기 제1 조건은 하기와 같은 여러 예시를 통해 설명된다.
일 실시 예에서, 프로세서(210)는 둘 이상의 객체 중 하나의 객체가 현재의 프리뷰 이미지 밖에 있는 경우 제1 조건이 만족되어 관심 영역을 변경할 수 있다.
일 실시 예에서, 프로세서(210)는 적어도 두 개의 객체가 프리뷰 이미지 안에 있고, 움직임 또는 크기의 변화가 큰 경우 제1 조건이 만족되어 관심 영역을 변경할 수 있다. 예를 들어, 프로세서(210)는 M 번째 프레임의 객체 영역과 M 번째 이후의 프레임인 N 번째 프레임의 객체 영역들을 비교하여 객체 영역 간 차이가 클 경우, 객체 영역에 기반한 관심 영역을 변경할 수 있다. 이에 동작 601의 객체 영역들을 비교하기 위한 판단 로직이 적용될 수 있다. 예를 들어, 현재 프리뷰 이미지 내에서 2명이 앉은 상태로 안정된 상태에서 2명이 일어서서 머리 부분이 화각 밖으로 나간 상태에서 안정되는 경우, 프로세서(210)는 관심 영역을 변경할 수 있다. 다른 예를 들어, 서 있는 2명이 안정된 상태에서 앉아서 안정된 상태로 된 경우 2명의 움직임 또는 크기의 변화가 큰 경우에, 프로세서(210)는 관심 영역을 변경할 수 있다.
일 실시 예에서, 프로세서(210)는 현재 프리뷰 이미지 내에 객체가 포함되어 있지 않게 된 경우 제1 조건이 만족되어 최대 줌 아웃 영역으로 관심 영역을 변경할 수 있다.
일 실시 예에서, 관심 영역 변경을 위한 제1 조건이 만족되지 않는 경우, 프로세서(210)는 관심 영역을 추가적으로 변경할 필요가 없고, 관심 영역에 기반하여 프리뷰 이미지를 표시할 수 있다. 관심 영역을 변경하기 위한 제1 조건이 만족되는 경우, 프로세서(210)는 관심 영역을 변경하고, 변경된 관심 영역에 기반하여 프리뷰 이미지를 디스플레이에 표시할 수 있다. 이에 관련된 설명은 이하 도 7에 의하여 설명될 수 있다.
도 7은 일 실시 예에 따른 전자 장치에서 프리뷰 영역을 결정하여 프리뷰 이미지를 출력하는 과정을 나타낸다. 도 7에 예시된 순서도의 동작 주체는 프로세서(예: 도 2의 프로세서(210)) 또는 이미지 시그널 프로세서)로 이해될 수 있다.
일 실시 예에 따른 동작 710에 있어서, 프로세서(210)는 관심 영역을 프리뷰 이미지로 출력될 프리뷰 영역으로 결정할 수 있다. 프로세서(210)는 매 프레임의 관심 영역에 기반하여 매 프레임의 프리뷰 영역을 결정할 수 있다. 프로세서(210)는 도 6a의 동작 601, 동작 603 및/또는 도 6b의 동작 613에 의하여 관심 영역이 변경되는 경우, 변경된 관심 영역을 프리뷰 영역으로 결정할 수 있다.
일 실시 예에 따른 동작 720에 있어서, 프로세서(210)는 상기 프리뷰 영역을 프리뷰 이미지의 비율에 맞게 조절할 수 있다. 프로세서(210)는 프리뷰 이미지를 출력하는 해상도의 크기에 기반하여 상기 프리뷰 영역을 조절할 수 있다. 예를 들어, 상기 설정된 프리뷰 영역의 사이즈가 1:1이고, 프리뷰 이미지를 출력하는 해상도의 크기는 16:9인 경우, 프로세서(210)는 상기 설정된 프리뷰 영역의 사이즈를 16:9로 변경할 수 있다.
일 실시 예에 따른 동작 730에 있어서, 프로세서(210)는 상기 조절된 프리뷰 영역과 현재 프리뷰 이미지의 크기 및 위치에 기반하여 프리뷰 이미지를 출력할 수 있다.
일 실시 예에서, 프로세서(210)는 현재 표시되고 있는 프리뷰 이미지의 위치와 프리뷰 이미지로 표시될 프리뷰 영역의 위치를 비교하여 새로운 프리뷰 이미지를 출력할 수 있다. M 번째 프레임에서, 디스플레이(110)에 표시되고 있는 제1 프리뷰 이미지의 중심점 좌표가 (a, x)이고, M+1 번째 프레임에서의 프리뷰 영역의 중심점 좌표가 (b, y)인 경우, M+1번째 프레임에서 제2 프리뷰 이미지의 중심점 좌표는 상기 제1 프리뷰 이미지와 상기 프리뷰 영역의 사이인 ((a+b)/2, (x+y)/2)일 수 있다. 예를 들어, M 번째 프레임에서 디스플레이(110)에 표시되고 있는 프리뷰 이미지의 중심점 좌표가 (11, 11) 이고, M+1 번째 프레임에서의 프리뷰 영역의 중심점의 좌표가 (19, 19)인 경우, 프로세서(210)는 M+1 번째 프레임에서 중심점의 좌표가 (15, 15)인 프리뷰 이미지를 디스플레이(210)에 표시할 수 있다.
일 실시 예에서, 프로세서(210)는 현재 표시되고 있는 프리뷰 이미지의 크기와 프리뷰 이미지로 표시될 프리뷰 영역의 크기를 비교하여 새로운 프리뷰 이미지를 출력할 수 있다. 프로세서(210)는 M 번째 프레임에서, 디스플레이(110)에 표시되고 있는 제1 프리뷰 이미지의 너비와 높이가 (A, X)이고, M+1 번째 프레임에서의 프리뷰 영역의 너비와 높이가 (B, Y)인 경우, M+1 번째 프레임에서 제2 프리뷰 이미지의 너비와 높이는 ((A+B)/2, (X+Y)/2)일 수 있다.
일 실시 예에서, 프로세서(210)는 출력되는 프리뷰 영역의 최대 이동 거리와 비율의 변화량을 결정할 수 있다.
Figure pat00003
Figure pat00004
위 수식은 매 프레임마다 한 번에 이동할 수 있는 최대 이동 거리 및 비율에 관한 수식이다. 프로세서(210)는 프리뷰 영역의 최대 이동 거리와 비율의 변화량을 결정하고, 이를 초과하는 움직임이 있는 경우 결정된 최대 이동 거리 및/또는 비율의 변화량까지 프리뷰 영역을 제어할 수 있다.
일 실시 예에서, 프로세서(210)는 출력되는 프리뷰 영역의 최대 이동 거리와 비율의 변화량을 제어할 수 있다. 프리뷰 영역의 이동과 확대/축소가 각각 독립적으로 진행되기 때문에, 어느 하나가 완료된 시점부터는 줌 배율 변경과 화면 이동 중 하나의 움직임이 나타나 부자연스러운 프리뷰 이미지의 변화가 나타날 수 있다. 따라서, 프로세서(210)는 줌 배율 변경과 화면 이동이 동시에 완료될 수 있도록, 한 번에 이동하는 거리와 확대/축소하는 비율을 적응적으로 적용할 수 있다.
일 실시 예에서, 프로세서(210)는 검출된 객체가 빠르게 이동하여 변화량이 큰 경우, 최대 이동 거리를 점진적으로 증가시킬 수 있다. 프로세서(210)는 검출된 객체가 느리게 이동하여 변화량이 작은 경우, 최대 이동 거리를 점진적으로 감소시킬 수 있다. 이는 상기 비율의 변화량 조절에도 동일하게 적용될 수 있다.
도 8은 일 실시 예에 따른 전자 장치에서 적어도 세 개 이상의 객체를 검출하는 경우 프리뷰 이미지를 제어하는 것을 나타낸다. 도 8에 예시된 순서도의 동작 주체는 프로세서(예: 도 2의 프로세서(210)) 또는 이미지 시그널 프로세서)로 이해될 수 있다.
일 실시 예에 따른 동작 810에서, 프로세서(210)는 제1 개수(예: 1 개)의 객체 또는 제2 개수(예: 2 개)의 객체를 검출하고 이에 기반하여 프리뷰 이미지를 표시할 수 있다. 프로세서(210)가 제1 개수(예: 1 개)의 객체를 검출하고 이에 기반하여 프리뷰 이미지를 표시하는 내용은 도 4의 동작 420 및/또는 도 4의 430에 의하여 설명될 수 있다. 프로세서(210)가 제2 개수(예: 2 개)의 객체를 검출하고 이에 기반하여 프리뷰 이미지를 표시하는 내용은 도 4의 동작 440 및/또는 도 4의 450에 의하여 설명될 수 있다.
일 실시 예에 따른 동작 820에서, 프로세서(210)는 카메라(220) 화각 내에서 제3 개수(예: 3 개 이상)의 객체를 검출할 수 있다. 예를 들어, 프로세서(210)가 한 개의 객체를 검출하고, 이에 기반하여 프리뷰 이미지를 표시하는 동안, 프로세서(210)는 적어도 둘 이상의 객체를 추가로 검출할 수 있다. 다른 예를 들어, 프로세서(210)가 두 개의 객체를 검출하고, 이에 기반하여 프리뷰 이미지를 표시하는 동안, 프로세서(210)는 적어도 한 개 이상의 객체를 추가로 검출할 수 있다.
일 실시 예에 따른 동작 830에서, 프로세서(210)는 미리 정해진 시간 동안 제3 개수(예: 3 개 이상)의 객체가 지정된 영역에 포함되는지 판단할 수 있다. 프로세서(210)는 미리 정해진 시간 동안 제3 개수(예: 3 개)의 객체의 중심점이 이미지의 지정된 영역에 포함되는지 판단할 수 있다. 다시 말해서, 프로세서(210)는 세 번째로 검출된 객체를 관심 영역에 될 수 있는 유효한 객체인지 판단하기 위하여 미리 정해진 시간 동안 제3 개수(예: 3 개)의 객체의 중심점의 위치를 판단할 수 있다. 상기 미리 정해진 시간은 초 단위 또는 프레임 단위로 계산될 수 있다.
일 실시 예에 따른 동작 840에서, 프로세서(210)는 카메라 화각 범위로 줌 아웃 할 수 있다. 예를 들어, 프로세서(210)는 기본 배율(예: x1.0)로 프리뷰 이미지를 표시할 수 있다. 위와 같은 예시는 전자 장치(100)가 기본(standard) 카메라, 망원(tele) 카메라, 와이드(wide) 카메라, 및 울트라와이드(ultra-wide) 카메라 중 적어도 하나를 포함하는 경우에도 동일하게 적용될 수 있다.
일 실시 예에서, 프로세서(210)는 카메라 화각 범위로 줌 아웃을 할 경우, 몇 배율로 줌 아웃할지 사용자의 설정에 의하여 결정할 수 있다. 예를 들어, 제3 개수(예: 3 개 이상)의 객체가 검출된 경우 x0.8 배율로 프리뷰 이미지를 표시하라는 사용자의 설정에 응답하여, 프로세서(210)는 적어도 세 개 이상의 객체가 검출된 경우 x0.8 배율로 프리뷰 이미지를 디스플레이(110)에 표시할 수 있다.
일 실시 예에서, 프로세서(210)는 제3 개수(예: 3 개 이상)의 객체를 검출하는 경우, 줌 아웃을 수행하되, 제3 개수(예: 3 개 이상)의 객체를 포함하는 관심 영역의 중심이 프리뷰 이미지의 중심에 대응되도록 제어할 수 있다.
도 9는 일 실시 예에 따른 전자 장치에서 반복적인 움직임을 갖는 객체를 검출하는 경우의 처리를 나타낸 것이다. 도 9에 예시된 순서도의 동작 주체는 프로세서(예: 도 2의 프로세서(210)) 또는 이미지 시그널 프로세서)로 이해될 수 있다.
일 실시 예에 따른 동작 910에서, 프로세서(210)는 적어도 하나의 객체의 움직임이 일정 범위 내에서 반복적인지 판단할 수 있다. 프로세서(210)는 적어도 하나의 객체를 검출하고, 상기 객체의 움직임이 일정 시간 동안 반복적인지 판단할 수 있다. 예를 들어, 상기 객체의 움직임이 제1 위치에서 제2 위치로 이동하고, 제2 위치에서 제1 위치로 이동하는 동작을 일정한 시간 동안 반복하는 경우, 프로세서(210)는 상기 객체의 움직임이 반복적인 것이라고 판단할 수 있다. 상기 움직임은 직선적인 움직임 뿐만 아니라 곡선적인 움직임, 원 모양을 그리는 움직임과 같은 다양한 움직임을 포함할 수 있다.
일 실시 예에 따른 동작 920에서, 프로세서(210)는 상기 움직임에 대한 궤적의 크기에 기반하여 관심 영역을 설정할 수 있다. 프로세서(210)는 객체의 움직임에 대한 궤적을 포함한 영역을 관심 영역으로 설정할 수 있다. 예를 들어, 프로세서(210)는 객체가 제1 위치에서 제2 위치로 이동하고, 제2 위치에서 제1 위치로 이동하는 동작을 반복하는 경우, 제1 위치의 제1 객체, 제2 위치의 제1 객체, 및 이동 경로의 제1 객체를 포함하는 영역을 관심 영역으로 설정할 수 있다.
일 실시 예에 따른 동작 930에서, 프로세서(210)는 상기 결정된 관심 영역에 기반한 프리뷰 이미지를 디스플레이(110)에 표시할 수 있다. 상기 결정된 관심 영역에 기반하여 프리뷰 이미지를 표시하는 동작에는 상기 도 4, 도 6a, 도 6b, 및 도 7에서 설명된 내용이 동일하거나 유사하게 적용될 수 있다.
도 10은 일 실시 예에 따른 전자 장치에서 특정 제스처를 검출한 경우의 프리뷰 처리를 나타낸다. 도 10에 예시된 순서도의 동작 주체는 프로세서(예: 도 2의 프로세서(210)) 또는 이미지 시그널 프로세서)로 이해될 수 있다.
일 실시 예에 따른 동작 1010에서, 프로세서(210)는 특정 제스처를 검출할 수 있다. 프로세서(210)는 카메라(220)를 통해 획득된 이미지 데이터를 분석하여 특정 제스처를 검출할 수 있다.
일 실시 예에서, 프로세서(210)는 상기 검출된 제스처가 유효한 제스처인지 판단할 수 있다. 프로세서(210)는 상기 검출된 제스처가 이전 프레임과 비교하여 일정 변화량 이하인 경우 유효한 제스처로 판단할 수 있다. 예를 들어, 프로세서(210)는 상기 검출된 제스처에 대응되는 객체 영역의 변화량이 N 개의 픽셀 수보다 작은 경우 유효한 제스처로 판단할 수 있다. 프로세서(210)는 상기 검출된 제스처가 이전 프레임과 비교하여 일정 시간 지속되는 경우, 유효한 제스처로 판단할 수 있다. 예를 들어, 프로세서(210)는 상기 제스처가 M초 이상 지속되는 경우 유효한 제스처로 판단할 수 있다. 프로세서(201)는 유효한 제스처로 판단한 직후에 제스처가 검출되면 안되는 경우, 일정 시간 이하까지 제스처가 지속된 시간을 초기화할 수 있다.
일 실시 예에서, 프로세서(210)는 제스처의 종류를 검출하면 되기 때문에 입력되는 모든 이미지 데이터를 처리할 필요가 없다. 프로세서(210)는 입력되는 이미지 데이터 중 초당 N~M개의 프레임만을 처리할 수 있다. 예를 들어, N은 5, M은 30 일 수 있다.
일 실시 예에서, 프로세서(210)는 상기 특정 제스처가 메모리(230)에 미리 저장된 제스처와 대응되는지 확인할 수 있다. 상기 메모리(230)에 미리 저장된 제스처는 사용자의 설정에 의하여 삭제, 추가 또는 변경될 수 있다. 프로세서(210)는 상기 특정 제스처가 메모리(230)에 미리 저장된 제스처와 대응되는 경우, 동작 1120을 수행할 수 있다.
일 실시 예에 따른 동작 1020에서, 프로세서(210)는 상기 제스처를 검출한 것에 응답하여 프리뷰 이미지로 출력될 프리뷰 영역을 조절할 수 있다. 프로세서(210)는 검출된 제스처가 메모리(230)에 미리 저장된 제스처와 대응되는 경우, 상기 검출된 제스처에 응답하여 프리뷰 이미지를 제어할 수 있다. 예를 들어, 프로세서(210)는 사용자가 주먹을 쥐는 제스처를 검출하는 경우, 상기 주먹을 쥐는 제스처에 대한 정보에 응답하여, 카메라(220)의 줌 배율이 낮아지도록 제어할 수 있다. 다른 예를 들어, 프로세서(210)는 사용자가 주먹을 펴는 제스처를 검출한 경우, 상기 주먹을 펴는 제스처에 대한 정보에 응답하여 카메라(220)의 줌 배율이 높아지도록 제어할 수 있다. 다른 예를 들어, 프로세서(210)는 사용자가 손가락 또는 손바닥으로 특정 위치를 지목하는 제스처를 검출하는 경우 상기 특정 위치를 지목하는 제스처에 대한 정보에 응답하여 상기 특정 위치로 프리뷰 이미지를 변경할 수 있다.
도 11은 일 실시 예에 따른 전자 장치에서 객체 선택에 따른 사용자 인터페이스를 나타낸다.
도 11을 참조하면, 디스플레이(110)는 카메라(220)를 통해 검출된 객체를 선택할 수 있는 아이콘 및/또는 객체를 무작위로 보여주는 랜덤 아이콘을 디스플레이(110)의 일 영역에 표시할 수 있다. 프로세서(210)는 디스플레이(110)를 통해 수신되는 사용자의 입력을 획득할 수 있다. 프로세서(210)는 디스플레이를 통해 수신되는 사용자의 입력에 응답하여 사용자의 입력에 대응되는 객체를 디스플레이에 표시할 수 있다. 이미지(1109)는 초광각 카메라의 화각에 대응되는 이미지일 수 있다. 제1 프리뷰 이미지(1110)는 광각 카메라의 화각에 대응되는 이미지일 수 있다. 제1 객체(1101), 제2 객체(1103), 제3 객체(1105), 및 제4 객체(1107)는 초광각 카메라의 화각에 포함될 수 있다. 제1 객체(1101), 제2 객체(1103), 및 제3 객체(1105)는 광각 카메라의 화각에 포함될 수 있다.
일 실시 예에서, 제2 프리뷰 이미지(1120)는 제3 객체(1105)를 선택하는 사용자의 입력에 응답하여, 제3 객체(1105)를 표시한 이미지일 수 있다. 제3 프리뷰 이미지(1130)는 제4 객체(1107)를 선택하는 사용자의 입력에 응답하여, 제4 객체(1107)를 표시한 이미지일 수 있다.
도 12는 일 실시 예에 따른 전자 장치에서 디스플레이의 영역 별로 사용자 인터페이스를 표시하는 것을 나타낸다.
도 12를 참조하면 디스플레이(1200)는 플렉서블(flexible) 디스플레이 또는 롤러블(roll-able) 디스플레이일 수 있다. 디스플레이(1200)는 제1 영역(1210), 제2 영역(1220), 및 제3 영역(1230)을 포함할 수 있다. 프로세서(210)는 상기 제1 영역(1210) 내지 상기 제3 영역(1230)을 통해 다양한 사용자 인터페이스를 제공할 수 있다. 상기 제1 영역(1210) 내지 상기 제3 영역(1230)의 위치는 제한되지 않는다. 상기 제1 영역(1210) 내지 상기 제3 영역(1230)의 크기는 다양한 크기로 구성될 수 있다. 상기 제1 영역(1210) 내지 상기 제3 영역(1230)의 위치 및/또는 크기는 사용자의 설정에 의하여 변경될 수 있다.
일 실시 예에서, 프로세서(210)는 디스플레이(1200)의 제1 영역(1210)을 통해 검출된 적어도 하나의 객체를 각각 표시할 수 있다. 프로세서(210)는 제1 영역(1210)을 통해 검출 중인 사람 및/또는 사물 같은 객체를 표시할 수 있다. 예를 들어, 프로세서(210)는 제1 영역(1210)을 통해 검출 중인 제1 객체(1211), 제2 객체(1213), 제3 객체(1215), 및 제4 객체(1217)를 각각 표시할 수 있다.
일 실시 예에서, 프로세서(210)는 디스플레이(1200)의 제2 영역(1220)을 통해 복수의 객체에 기반하여 줌 배율이 조절된 프리뷰 이미지를 표시할 수 있다. 예를 들어, 프로세서(210)는 복수의 객체를 모두 포함하는 관심 영역을 결정하고, 상기 관심 영역에 기반하여 줌 배율을 조절하여 프리뷰 이미지를 표시할 수 있다.
일 실시 예에서, 프로세서(210)는 디스플레이(1200)의 제3 영역(1230)을 통해 촬영에 관련된 사용자 인터페이스를 표시할 수 있다. 예를 들어, 제3 영역(1230)은 촬영 버튼, 카메라 전환 버튼, 카메라 모드 변경 버튼과 같은 다양한 사용자 인터페이스를 표시할 수 있다.
도 13은 일 실시 예에 따른 전자 장치에서 디스플레이의 영역 별로 사용자 인터페이스를 표시하는 것을 나타낸다.
도 13을 참조하면, 디스플레이(1300)는 플렉서블(flexible) 디스플레이 또는 롤러블(roll-able) 디스플레이 디스플레이일 수 있다. 디스플레이(1300)는 제1 영역(1310), 제2 영역(1320), 제3 영역(1330), 및 제4 영역(1340) 중 적어도 하나 이상을 포함할 수 있다. 프로세서(210)는 상기 제1 영역(1310) 내지 상기 제4 영역(1340)을 통해 다양한 사용자 인터페이스를 제공할 수 있다. 상기 제1 영역(1310) 내지 상기 제4 영역(1340)의 위치는 제한되지 않는다. 상기 제1 영역(1310) 내지 상기 제4 영역(1340)의 크기는 다양한 크기로 구성될 수 있다. 상기 제1 영역(1310) 내지 상기 제3 영역(1340)의 위치 및/또는 크기는 사용자의 설정에 의하여 변경될 수 있다.
일 실시 예에서, 프로세서(210)는 디스플레이(1300)의 제1 영역(1310)을 통해 검출된 적어도 하나의 객체를 각각 표시할 수 있다. 프로세서(210)는 제1 영역(1310)을 통해 검출 중인 사람 및/또는 사물 같은 객체를 표시할 수 있다. 예를 들어, 프로세서(210)는 제1 영역(1310)을 통해 검출 중인 제1 객체(1311), 제2 객체(1313), 및 제3 객체(1315)를 각각 표시할 수 있다.
일 실시 예에서, 프로세서(210)는 디스플레이(1300)의 제2 영역(1320)을 통해 카메라(220)를 통해 획득된 이미지 데이터를 프리뷰 이미지로써 표시할 수 있다. 예를 들어, 프로세서(210)는 카메라(220) 화각 내에서 촬영되는 이미지를 제2 영역(1320)을 통해 표시할 수 있다.
일 실시 예에서, 프로세서(210)는 디스플레이(1300)의 제3 영역(1330)을 통해 복수의 객체에 기반하여 줌 배율이 조절된 프리뷰 이미지를 표시할 수 있다. 예를 들어, 프로세서(210)는 복수의 객체를 모두 포함하는 관심 영역을 결정하고, 상기 관심 영역에 기반하여 줌 배율을 조절하여 프리뷰 이미지를 표시할 수 있다.
일 실시 예에서, 프로세서(210)는 디스플레이(1300)의 제4 영역(1340)을 통해 촬영에 관련된 사용자 인터페이스를 표시할 수 있다. 예를 들어, 제4 영역(1340)은 촬영 버튼, 카메라 전환 버튼, 카메라 모드 변경 버튼과 같은 다양한 사용자 인터페이스를 표시할 수 있다.
도 14는 다양한 실시 예들에 따른, 네트워크 환경(1400) 내의 전자 장치(예: 도 1a의 전자 장치(100))(1401)의 블록도이다.
도 14를 참조하면, 네트워크 환경(1400)에서 전자 장치(1401)는 제1 네트워크(1498)(예: 근거리 무선 통신 네트워크)를 통하여 전자 장치(1402)와 통신하거나, 또는 제2 네트워크(1499)(예: 원거리 무선 통신 네트워크)를 통하여 전자 장치(1404) 또는 서버(1408)와 통신할 수 있다. 일 실시 예에 따르면, 전자 장치(1401)는 서버(1408)를 통하여 전자 장치(1404)와 통신할 수 있다. 일 실시 예에 따르면, 전자 장치(1401)는 프로세서(1420), 메모리(1430), 입력 모듈(1450), 음향 출력 모듈(1455), 디스플레이 모듈(1460), 오디오 모듈(1470), 센서 모듈(1476), 인터페이스(1477), 연결 단자(1478), 햅틱 모듈(1479), 카메라 모듈(1480), 전력 관리 모듈(1488), 배터리(1489), 통신 모듈(1490), 가입자 식별 모듈(1496), 또는 안테나 모듈(1497)을 포함할 수 있다. 어떤 실시 예에서는, 전자 장치(1401)에는, 이 구성요소들 중 적어도 하나(예: 연결 단자(1478))가 생략되거나, 하나 이상의 다른 구성요소가 추가될 수 있다. 어떤 실시 예에서는, 이 구성요소들 중 일부들(예: 센서 모듈(1476), 카메라 모듈(1480), 또는 안테나 모듈(1497))은 하나의 구성요소(예: 디스플레이 모듈(1460))로 통합될 수 있다.
프로세서(1420)는, 예를 들면, 소프트웨어(예: 프로그램(1440))를 실행하여 프로세서(1420)에 연결된 전자 장치(1401)의 적어도 하나의 다른 구성요소(예: 하드웨어 또는 소프트웨어 구성요소)를 제어할 수 있고, 다양한 데이터 처리 또는 연산을 수행할 수 있다. 일 실시 예에 따르면, 데이터 처리 또는 연산의 적어도 일부로서, 프로세서(1420)는 다른 구성요소(예: 센서 모듈(1476) 또는 통신 모듈(1490))로부터 수신된 명령 또는 데이터를 휘발성 메모리(1432)에 저장하고, 휘발성 메모리(1432)에 저장된 명령 또는 데이터를 처리하고, 결과 데이터를 비휘발성 메모리(1434)에 저장할 수 있다. 일 실시 예에 따르면, 프로세서(1420)는 메인 프로세서(1421)(예: 중앙 처리 장치 또는 어플리케이션 프로세서) 또는 이와는 독립적으로 또는 함께 운영 가능한 보조 프로세서(1423)(예: 그래픽 처리 장치, 신경망 처리 장치(NPU: neural processing unit), 이미지 시그널 프로세서, 센서 허브 프로세서, 또는 커뮤니케이션 프로세서)를 포함할 수 있다. 예를 들어, 전자 장치(1401)가 메인 프로세서(1421) 및 보조 프로세서(1423)를 포함하는 경우, 보조 프로세서(1423)는 메인 프로세서(1421)보다 저전력을 사용하거나, 지정된 기능에 특화되도록 설정될 수 있다. 보조 프로세서(1423)는 메인 프로세서(1421)와 별개로, 또는 그 일부로서 구현될 수 있다.
보조 프로세서(1423)는, 예를 들면, 메인 프로세서(1421)가 인액티브(예: 슬립) 상태에 있는 동안 메인 프로세서(1421)를 대신하여, 또는 메인 프로세서(1421)가 액티브(예: 어플리케이션 실행) 상태에 있는 동안 메인 프로세서(1421)와 함께, 전자 장치(1401)의 구성요소들 중 적어도 하나의 구성요소(예: 디스플레이 모듈(1460), 센서 모듈(1476), 또는 통신 모듈(1490))와 관련된 기능 또는 상태들의 적어도 일부를 제어할 수 있다. 일 실시 예에 따르면, 보조 프로세서(1423)(예: 이미지 시그널 프로세서 또는 커뮤니케이션 프로세서)는 기능적으로 관련 있는 다른 구성요소(예: 카메라 모듈(1480) 또는 통신 모듈(1490))의 일부로서 구현될 수 있다. 일 실시 예에 따르면, 보조 프로세서(1423)(예: 신경망 처리 장치)는 인공지능 모델의 처리에 특화된 하드웨어 구조를 포함할 수 있다. 인공지능 모델은 기계 학습을 통해 생성될 수 있다. 이러한 학습은, 예를 들어, 인공지능이 수행되는 전자 장치(1401) 자체에서 수행될 수 있고, 별도의 서버(예: 서버(1408))를 통해 수행될 수도 있다. 학습 알고리즘은, 예를 들어, 지도형 학습(supervised learning), 비지도형 학습(unsupervised learning), 준지도형 학습(semi-supervised learning) 또는 강화 학습(reinforcement learning)을 포함할 수 있으나, 전술한 예에 한정되지 않는다. 인공지능 모델은, 복수의 인공 신경망 레이어들을 포함할 수 있다. 인공 신경망은 심층 신경망(DNN: deep neural network), CNN(convolutional neural network), RNN(recurrent neural network), RBM(restricted boltzmann machine), DBN(deep belief network), BRDNN(bidirectional recurrent deep neural network), 심층 Q-네트워크(deep Q-networks) 또는 상기 중 둘 이상의 조합 중 하나일 수 있으나, 전술한 예에 한정되지 않는다. 인공지능 모델은 하드웨어 구조 이외에, 추가적으로 또는 대체적으로, 소프트웨어 구조를 포함할 수 있다.
메모리(1430)는, 전자 장치(1401)의 적어도 하나의 구성요소(예: 프로세서(1420) 또는 센서 모듈(1476))에 의해 사용되는 다양한 데이터를 저장할 수 있다. 데이터는, 예를 들어, 소프트웨어(예: 프로그램(1440)) 및, 이와 관련된 명령에 대한 입력 데이터 또는 출력 데이터를 포함할 수 있다. 메모리(1430)는, 휘발성 메모리(1432) 또는 비휘발성 메모리(1434)를 포함할 수 있다.
프로그램(1440)은 메모리(1430)에 소프트웨어로서 저장될 수 있으며, 예를 들면, 운영 체제(1442), 미들 웨어(1444) 또는 어플리케이션(1446)을 포함할 수 있다.
입력 모듈(1450)은, 전자 장치(1401)의 구성요소(예: 프로세서(1420))에 사용될 명령 또는 데이터를 전자 장치(1401)의 외부(예: 사용자)로부터 수신할 수 있다. 입력 모듈(1450)은, 예를 들면, 마이크, 마우스, 키보드, 키(예: 버튼), 또는 디지털 펜(예: 스타일러스 펜)을 포함할 수 있다.
음향 출력 모듈(1455)은 음향 신호를 전자 장치(1401)의 외부로 출력할 수 있다. 음향 출력 모듈(1455)은, 예를 들면, 스피커 또는 리시버를 포함할 수 있다. 스피커는 멀티미디어 재생 또는 녹음 재생과 같이 일반적인 용도로 사용될 수 있다. 리시버는 착신 전화를 수신하기 위해 사용될 수 있다. 일 실시 예에 따르면, 리시버는 스피커와 별개로, 또는 그 일부로서 구현될 수 있다.
디스플레이 모듈(1460)은 전자 장치(1401)의 외부(예: 사용자)로 정보를 시각적으로 제공할 수 있다. 디스플레이 모듈(1460)은, 예를 들면, 디스플레이, 홀로그램 장치, 또는 프로젝터 및 해당 장치를 제어하기 위한 제어 회로를 포함할 수 있다. 일 실시 예에 따르면, 디스플레이 모듈(1460)은 터치를 감지하도록 설정된 터치 센서, 또는 상기 터치에 의해 발생되는 힘의 세기를 측정하도록 설정된 압력 센서를 포함할 수 있다.
오디오 모듈(1470)은 소리를 전기 신호로 변환시키거나, 반대로 전기 신호를 소리로 변환시킬 수 있다. 일 실시 예에 따르면, 오디오 모듈(1470)은, 입력 모듈(1450)을 통해 소리를 획득하거나, 음향 출력 모듈(1455), 또는 전자 장치(1401)와 직접 또는 무선으로 연결된 외부 전자 장치(예: 전자 장치(1402))(예: 스피커 또는 헤드폰)를 통해 소리를 출력할 수 있다.
센서 모듈(1476)은 전자 장치(1401)의 작동 상태(예: 전력 또는 온도), 또는 외부의 환경 상태(예: 사용자 상태)를 감지하고, 감지된 상태에 대응하는 전기 신호 또는 데이터 값을 생성할 수 있다. 일 실시 예에 따르면, 센서 모듈(1476)은, 예를 들면, 제스처 센서, 자이로 센서, 기압 센서, 마그네틱 센서, 가속도 센서, 그립 센서, 근접 센서, 컬러 센서, IR(infrared) 센서, 생체 센서, 온도 센서, 습도 센서, 또는 조도 센서를 포함할 수 있다.
인터페이스(1477)는 전자 장치(1401)가 외부 전자 장치(예: 전자 장치(1402))와 직접 또는 무선으로 연결되기 위해 사용될 수 있는 하나 이상의 지정된 프로토콜들을 지원할 수 있다. 일 실시 예에 따르면, 인터페이스(1477)는, 예를 들면, HDMI(high definition multimedia interface), USB(universal serial bus) 인터페이스, SD카드 인터페이스, 또는 오디오 인터페이스를 포함할 수 있다.
연결 단자(1478)는, 그를 통해서 전자 장치(1401)가 외부 전자 장치(예: 전자 장치(1402))와 물리적으로 연결될 수 있는 커넥터를 포함할 수 있다. 일 실시 예에 따르면, 연결 단자(1478)는, 예를 들면, HDMI 커넥터, USB 커넥터, SD 카드 커넥터, 또는 오디오 커넥터(예: 헤드폰 커넥터)를 포함할 수 있다.
햅틱 모듈(1479)은 전기적 신호를 사용자가 촉각 또는 운동 감각을 통해서 인지할 수 있는 기계적인 자극(예: 진동 또는 움직임) 또는 전기적인 자극으로 변환할 수 있다. 일 실시 예에 따르면, 햅틱 모듈(1479)은, 예를 들면, 모터, 압전 소자, 또는 전기 자극 장치를 포함할 수 있다.
카메라 모듈(1480)은 정지 영상 및 동영상을 촬영할 수 있다. 일 실시 예에 따르면, 카메라 모듈(1480)은 하나 이상의 렌즈들, 이미지 센서들, 이미지 시그널 프로세서들, 또는 플래시들을 포함할 수 있다.
전력 관리 모듈(1488)은 전자 장치(1401)에 공급되는 전력을 관리할 수 있다. 일 실시 예에 따르면, 전력 관리 모듈(1488)은, 예를 들면, PMIC(power management integrated circuit)의 적어도 일부로서 구현될 수 있다.
배터리(1489)는 전자 장치(1401)의 적어도 하나의 구성요소에 전력을 공급할 수 있다. 일 실시 예에 따르면, 배터리(1489)는, 예를 들면, 재충전 불가능한 1차 전지, 재충전 가능한 2차 전지 또는 연료 전지를 포함할 수 있다.
통신 모듈(1490)은 전자 장치(1401)와 외부 전자 장치(예: 전자 장치(1402), 전자 장치(1404), 또는 서버(1408)) 간의 직접(예: 유선) 통신 채널 또는 무선 통신 채널의 수립, 및 수립된 통신 채널을 통한 통신 수행을 지원할 수 있다. 통신 모듈(1490)은 프로세서(1420)(예: 어플리케이션 프로세서)와 독립적으로 운영되고, 직접(예: 유선) 통신 또는 무선 통신을 지원하는 하나 이상의 커뮤니케이션 프로세서를 포함할 수 있다. 일 실시 예에 따르면, 통신 모듈(1490)은 무선 통신 모듈(1492)(예: 셀룰러 통신 모듈, 근거리 무선 통신 모듈, 또는 GNSS(global navigation satellite system) 통신 모듈) 또는 유선 통신 모듈(1494)(예: LAN(local area network) 통신 모듈, 또는 전력선 통신 모듈)을 포함할 수 있다. 이들 통신 모듈 중 해당하는 통신 모듈은 제1 네트워크(1498)(예: 블루투스, WiFi(wireless fidelity) direct 또는 IrDA(infrared data association)와 같은 근거리 통신 네트워크) 또는 제2 네트워크(1499)(예: 레거시 셀룰러 네트워크, 5G 네트워크, 차세대 통신 네트워크, 인터넷, 또는 컴퓨터 네트워크(예: LAN 또는 WAN)와 같은 원거리 통신 네트워크)를 통하여 외부의 전자 장치(1404)와 통신할 수 있다. 이런 여러 종류의 통신 모듈들은 하나의 구성요소(예: 단일 칩)로 통합되거나, 또는 서로 별도의 복수의 구성요소들(예: 복수 칩들)로 구현될 수 있다. 무선 통신 모듈(1492)은 가입자 식별 모듈(1496)에 저장된 가입자 정보(예: 국제 모바일 가입자 식별자(IMSI))를 이용하여 제1 네트워크(1498) 또는 제2 네트워크(1499)와 같은 통신 네트워크 내에서 전자 장치(1401)를 확인 또는 인증할 수 있다.
무선 통신 모듈(1492)은 4G 네트워크 이후의 5G 네트워크 및 차세대 통신 기술, 예를 들어, NR 접속 기술(new radio access technology)을 지원할 수 있다. NR 접속 기술은 고용량 데이터의 고속 전송(eMBB(enhanced mobile broadband)), 단말 전력 최소화와 다수 단말의 접속(mMTC(massive machine type communications)), 또는 고신뢰도와 저지연(URLLC(ultra-reliable and low-latency communications))을 지원할 수 있다. 무선 통신 모듈(1492)은, 예를 들어, 높은 데이터 전송률 달성을 위해, 고주파 대역(예: mmWave 대역)을 지원할 수 있다. 무선 통신 모듈(1492)은 고주파 대역에서의 성능 확보를 위한 다양한 기술들, 예를 들어, 빔포밍(beamforming), 거대 배열 다중 입출력(massive MIMO(multiple-input and multiple-output)), 전차원 다중입출력(FD-MIMO: full dimensional MIMO), 어레이 안테나(array antenna), 아날로그 빔형성(analog beam-forming), 또는 대규모 안테나(large scale antenna)와 같은 기술들을 지원할 수 있다. 무선 통신 모듈(1492)은 전자 장치(1401), 외부 전자 장치(예: 전자 장치(1404)) 또는 네트워크 시스템(예: 제2 네트워크(1499))에 규정되는 다양한 요구사항을 지원할 수 있다. 일 실시 예에 따르면, 무선 통신 모듈(1492)은 eMBB 실현을 위한 Peak data rate(예: 20Gbps 이상), mMTC 실현을 위한 손실 Coverage(예: 164dB 이하), 또는 URLLC 실현을 위한 U-plane latency(예: 다운링크(DL) 및 업링크(UL) 각각 0.5ms 이하, 또는 라운드 트립 1ms 이하)를 지원할 수 있다.
안테나 모듈(1497)은 신호 또는 전력을 외부(예: 외부의 전자 장치)로 송신하거나 외부로부터 수신할 수 있다. 일 실시 예에 따르면, 안테나 모듈(1497)은 서브스트레이트(예: PCB) 위에 형성된 도전체 또는 도전성 패턴으로 이루어진 방사체를 포함하는 안테나를 포함할 수 있다. 일 실시 예에 따르면, 안테나 모듈(1497)은 복수의 안테나들(예: 어레이 안테나)을 포함할 수 있다. 이런 경우, 제1 네트워크(1498) 또는 제2 네트워크(1499)와 같은 통신 네트워크에서 사용되는 통신 방식에 적합한 적어도 하나의 안테나가, 예를 들면, 통신 모듈(1490)에 의하여 상기 복수의 안테나들로부터 선택될 수 있다. 신호 또는 전력은 상기 선택된 적어도 하나의 안테나를 통하여 통신 모듈(1490)과 외부의 전자 장치 간에 송신되거나 수신될 수 있다. 어떤 실시 예에 따르면, 방사체 이외에 다른 부품(예: RFIC(radio frequency integrated circuit))이 추가로 안테나 모듈(1497)의 일부로 형성될 수 있다.
다양한 실시 예에 따르면, 안테나 모듈(1497)은 mmWave 안테나 모듈을 형성할 수 있다. 일 실시 예에 따르면, mmWave 안테나 모듈은 인쇄 회로 기판, 상기 인쇄 회로 기판의 제1 면(예: 아래 면)에 또는 그에 인접하여 배치되고 지정된 고주파 대역(예: mmWave 대역)을 지원할 수 있는 RFIC, 및 상기 인쇄 회로 기판의 제2 면(예: 윗 면 또는 측 면)에 또는 그에 인접하여 배치되고 상기 지정된 고주파 대역의 신호를 송신 또는 수신할 수 있는 복수의 안테나들(예: 어레이 안테나)을 포함할 수 있다.
상기 구성요소들 중 적어도 일부는 주변 기기들간 통신 방식(예: 버스, GPIO(general purpose input and output), SPI(serial peripheral interface), 또는 MIPI(mobile industry processor interface))을 통해 서로 연결되고 신호(예: 명령 또는 데이터)를 상호간에 교환할 수 있다.
일 실시 예에 따르면, 명령 또는 데이터는 제2 네트워크(1499)에 연결된 서버(1408)를 통해서 전자 장치(1401)와 외부의 전자 장치(1404)간에 송신 또는 수신될 수 있다. 외부의 전자 장치(1402, 또는 1404) 각각은 전자 장치(1401)와 동일한 또는 다른 종류의 장치일 수 있다. 일 실시 예에 따르면, 전자 장치(1401)에서 실행되는 동작들의 전부 또는 일부는 외부의 전자 장치들(1402, 1404, 또는 1408) 중 하나 이상의 외부의 전자 장치들에서 실행될 수 있다. 예를 들면, 전자 장치(1401)가 어떤 기능이나 서비스를 자동으로, 또는 사용자 또는 다른 장치로부터의 요청에 반응하여 수행해야 할 경우에, 전자 장치(1401)는 기능 또는 서비스를 자체적으로 실행시키는 대신에 또는 추가적으로, 하나 이상의 외부의 전자 장치들에게 그 기능 또는 그 서비스의 적어도 일부를 수행하라고 요청할 수 있다. 상기 요청을 수신한 하나 이상의 외부의 전자 장치들은 요청된 기능 또는 서비스의 적어도 일부, 또는 상기 요청과 관련된 추가 기능 또는 서비스를 실행하고, 그 실행의 결과를 전자 장치(1401)로 전달할 수 있다. 전자 장치(1401)는 상기 결과를, 그대로 또는 추가적으로 처리하여, 상기 요청에 대한 응답의 적어도 일부로서 제공할 수 있다. 이를 위하여, 예를 들면, 클라우드 컴퓨팅, 분산 컴퓨팅, 모바일 에지 컴퓨팅(MEC: mobile edge computing), 또는 클라이언트-서버 컴퓨팅 기술이 이용될 수 있다. 전자 장치(1401)는, 예를 들어, 분산 컴퓨팅 또는 모바일 에지 컴퓨팅을 이용하여 초저지연 서비스를 제공할 수 있다. 다른 실시 예에 있어서, 외부의 전자 장치(1404)는 IoT(internet of things) 기기를 포함할 수 있다. 서버(1408)는 기계 학습 및/또는 신경망을 이용한 지능형 서버일 수 있다. 일 실시 예에 따르면, 외부의 전자 장치(1404) 또는 서버(1408)는 제2 네트워크(1499) 내에 포함될 수 있다. 전자 장치(1401)는 5G 통신 기술 및 IoT 관련 기술을 기반으로 지능형 서비스(예: 스마트 홈, 스마트 시티, 스마트 카, 또는 헬스 케어)에 적용될 수 있다.
본 문서에 개시된 다양한 실시 예들에 따른 전자 장치는 다양한 형태의 장치가 될 수 있다. 전자 장치는, 예를 들면, 휴대용 통신 장치(예: 스마트폰), 컴퓨터 장치, 휴대용 멀티미디어 장치, 휴대용 의료 기기, 카메라, 웨어러블 장치, 또는 가전 장치를 포함할 수 있다. 본 문서의 실시 예에 따른 전자 장치는 전술한 기기들에 한정되지 않는다.
본 문서의 다양한 실시 예들 및 이에 사용된 용어들은 본 문서에 기재된 기술적 특징들을 특정한 실시 예들로 한정하려는 것이 아니며, 해당 실시 예의 다양한 변경, 균등물, 또는 대체물을 포함하는 것으로 이해되어야 한다. 도면의 설명과 관련하여, 유사한 또는 관련된 구성요소에 대해서는 유사한 참조 부호가 사용될 수 있다. 아이템에 대응하는 명사의 단수 형은 관련된 문맥상 명백하게 다르게 지시하지 않는 한, 상기 아이템 한 개 또는 복수 개를 포함할 수 있다. 본 문서에서, "A 또는 B", "A 및 B 중 적어도 하나", "A 또는 B 중 적어도 하나", "A, B 또는 C", "A, B 및 C 중 적어도 하나", 및 "A, B, 또는 C 중 적어도 하나"와 같은 문구들 각각은 그 문구들 중 해당하는 문구에 함께 나열된 항목들 중 어느 하나, 또는 그들의 모든 가능한 조합을 포함할 수 있다. "제1", "제2", 또는 "첫째" 또는 "둘째"와 같은 용어들은 단순히 해당 구성요소를 다른 해당 구성요소와 구분하기 위해 사용될 수 있으며, 해당 구성요소들을 다른 측면(예: 중요성 또는 순서)에서 한정하지 않는다. 어떤(예: 제1) 구성요소가 다른(예: 제2) 구성요소에, "기능적으로" 또는 "통신적으로"라는 용어와 함께 또는 이런 용어 없이, "커플드" 또는 "커넥티드"라고 언급된 경우, 그것은 상기 어떤 구성요소가 상기 다른 구성요소에 직접적으로(예: 유선으로), 무선으로, 또는 제3 구성요소를 통하여 연결될 수 있다는 것을 의미한다.
본 문서의 다양한 실시 예들에서 사용된 용어 "모듈"은 하드웨어, 소프트웨어 또는 펌웨어로 구현된 유닛을 포함할 수 있으며, 예를 들면, 로직, 논리 블록, 부품, 또는 회로와 같은 용어와 상호 호환적으로 사용될 수 있다. 모듈은, 일체로 구성된 부품 또는 하나 또는 그 이상의 기능을 수행하는, 상기 부품의 최소 단위 또는 그 일부가 될 수 있다. 예를 들면, 일 실시 예에 따르면, 모듈은 ASIC(application-specific integrated circuit)의 형태로 구현될 수 있다.
본 문서의 다양한 실시 예들은 기기(machine)(예: 전자 장치(1401)) 의해 읽을 수 있는 저장 매체(storage medium)(예: 내장 메모리(1436) 또는 외장 메모리(1438))에 저장된 하나 이상의 명령어들을 포함하는 소프트웨어(예: 프로그램(1440))로서 구현될 수 있다. 예를 들면, 기기(예: 전자 장치(1401))의 프로세서(예: 프로세서(1420))는, 저장 매체로부터 저장된 하나 이상의 명령어들 중 적어도 하나의 명령을 호출하고, 그것을 실행할 수 있다. 이것은 기기가 상기 호출된 적어도 하나의 명령어에 따라 적어도 하나의 기능을 수행하도록 운영되는 것을 가능하게 한다. 상기 하나 이상의 명령어들은 컴파일러에 의해 생성된 코드 또는 인터프리터에 의해 실행될 수 있는 코드를 포함할 수 있다. 기기로 읽을 수 있는 저장 매체는, 비일시적(non-transitory) 저장 매체의 형태로 제공될 수 있다. 여기서, ‘비일시적’은 저장 매체가 실재(tangible)하는 장치이고, 신호(signal)(예: 전자기파)를 포함하지 않는다는 것을 의미할 뿐이며, 이 용어는 데이터가 저장 매체에 반영구적으로 저장되는 경우와 임시적으로 저장되는 경우를 구분하지 않는다.
일 실시 예에 따르면, 본 문서에 개시된 다양한 실시 예들에 따른 방법은 컴퓨터 프로그램 제품(computer program product)에 포함되어 제공될 수 있다. 컴퓨터 프로그램 제품은 상품으로서 판매자 및 구매자 간에 거래될 수 있다. 컴퓨터 프로그램 제품은 기기로 읽을 수 있는 저장 매체(예: compact disc read only memory(CD-ROM))의 형태로 배포되거나, 또는 어플리케이션 스토어(예: 플레이 스토어TM)를 통해 또는 두 개의 사용자 장치들(예: 스마트 폰들) 간에 직접, 온라인으로 배포(예: 다운로드 또는 업로드)될 수 있다. 온라인 배포의 경우에, 컴퓨터 프로그램 제품의 적어도 일부는 제조사의 서버, 어플리케이션 스토어의 서버, 또는 중계 서버의 메모리와 같은 기기로 읽을 수 있는 저장 매체에 적어도 일시 저장되거나, 임시적으로 생성될 수 있다.
다양한 실시 예들에 따르면, 상기 기술한 구성요소들의 각각의 구성요소(예: 모듈 또는 프로그램)는 단수 또는 복수의 개체를 포함할 수 있으며, 복수의 개체 중 일부는 다른 구성요소에 분리 배치될 수도 있다. 다양한 실시 예들에 따르면, 전술한 해당 구성요소들 중 하나 이상의 구성요소들 또는 동작들이 생략되거나, 또는 하나 이상의 다른 구성요소들 또는 동작들이 추가될 수 있다. 대체적으로 또는 추가적으로, 복수의 구성요소들(예: 모듈 또는 프로그램)은 하나의 구성요소로 통합될 수 있다. 이런 경우, 통합된 구성요소는 상기 복수의 구성요소들 각각의 구성요소의 하나 이상의 기능들을 상기 통합 이전에 상기 복수의 구성요소들 중 해당 구성요소에 의해 수행되는 것과 동일 또는 유사하게 수행할 수 있다. 다양한 실시 예들에 따르면, 모듈, 프로그램 또는 다른 구성요소에 의해 수행되는 동작들은 순차적으로, 병렬적으로, 반복적으로, 또는 휴리스틱하게 실행되거나, 상기 동작들 중 하나 이상이 다른 순서로 실행되거나, 생략되거나, 또는 하나 이상의 다른 동작들이 추가될 수 있다.
도 15는 다양한 실시 예들에 따른, 카메라 모듈(1480)(예: 도 2의 카메라(220))을 예시하는 블럭도(1500)이다. 도 15를 참조하면, 카메라 모듈(1480)은 렌즈 어셈블리(1510), 플래쉬(1520), 이미지 센서(1530), 이미지 스태빌라이저(1540), 메모리(1550)(예: 버퍼 메모리), 또는 이미지 시그널 프로세서(1560)를 포함할 수 있다. 렌즈 어셈블리(1510)는 이미지 촬영의 대상인 피사체로부터 방출되는 빛을 수집할 수 있다. 렌즈 어셈블리(1510)는 하나 또는 그 이상의 렌즈들을 포함할 수 있다. 일 실시 예에 따르면, 카메라 모듈(1480)은 복수의 렌즈 어셈블리(1510)들을 포함할 수 있다. 이런 경우, 카메라 모듈(1480)은, 예를 들면, 듀얼 카메라, 360도 카메라, 또는 구형 카메라(spherical camera)를 형성할 수 있다. 복수의 렌즈 어셈블리(1510)들 중 일부는 동일한 렌즈 속성(예: 화각, 초점 거리, 자동 초점, f 넘버(f number), 또는 광학 줌)을 갖거나, 또는 적어도 하나의 렌즈 어셈블리는 다른 렌즈 어셈블리의 렌즈 속성들과 다른 하나 이상의 렌즈 속성들을 가질 수 있다. 렌즈 어셈블리(1510)는, 예를 들면, 광각 렌즈 또는 망원 렌즈를 포함할 수 있다.
플래쉬(1520)는 피사체로부터 방출 또는 반사되는 빛을 강화하기 위하여 사용되는 빛을 방출할 수 있다. 일 실시 예에 따르면, 플래쉬(1520)는 하나 이상의 발광 다이오드들(예: RGB(red-green-blue) LED, white LED, infrared LED, 또는 ultraviolet LED), 또는 xenon lamp를 포함할 수 있다. 이미지 센서(1530)는 피사체로부터 방출 또는 반사되어 렌즈 어셈블리(1510)를 통해 전달된 빛을 전기적인 신호로 변환함으로써, 상기 피사체에 대응하는 이미지를 획득할 수 있다. 일 실시 예에 따르면, 이미지 센서(1530)는, 예를 들면, RGB 센서, BW(black and white) 센서, IR 센서, 또는 UV 센서와 같이 속성이 다른 이미지 센서들 중 선택된 하나의 이미지 센서, 동일한 속성을 갖는 복수의 이미지 센서들, 또는 다른 속성을 갖는 복수의 이미지 센서들을 포함할 수 있다. 이미지 센서(1530)에 포함된 각각의 이미지 센서는, 예를 들면, CCD(charged coupled device) 센서 또는 CMOS(complementary metal oxide semiconductor) 센서를 이용하여 구현될 수 있다.
이미지 스태빌라이저(1540)는 카메라 모듈(1480) 또는 이를 포함하는 전자 장치(1401)의 움직임에 반응하여, 렌즈 어셈블리(1510)에 포함된 적어도 하나의 렌즈 또는 이미지 센서(1530)를 특정한 방향으로 움직이거나 이미지 센서(1530)의 동작 특성을 제어(예: 리드 아웃(read-out) 타이밍을 조정 등)할 수 있다. 이는 촬영되는 이미지에 대한 상기 움직임에 의한 부정적인 영향의 적어도 일부를 보상하게 해 준다. 일 실시 예에 따르면, 이미지 스태빌라이저(1540)는, 일 실시 예에 따르면, 이미지 스태빌라이저(1540)는 카메라 모듈(1480)의 내부 또는 외부에 배치된 자이로 센서(미도시) 또는 가속도 센서(미도시)를 이용하여 카메라 모듈(1480) 또는 전자 장치(1401)의 그런 움직임을 감지할 수 있다. 일 실시 예에 따르면, 이미지 스태빌라이저(1540)는, 예를 들면, 광학식 이미지 스태빌라이저로 구현될 수 있다. 메모리(1550)는 이미지 센서(1530)를 통하여 획득된 이미지의 적어도 일부를 다음 이미지 처리 작업을 위하여 적어도 일시 저장할 수 있다. 예를 들어, 셔터에 따른 이미지 획득이 지연되거나, 또는 복수의 이미지들이 고속으로 획득되는 경우, 획득된 원본 이미지(예: Bayer-patterned 이미지 또는 높은 해상도의 이미지)는 메모리(1550)에 저장이 되고, 그에 대응하는 사본 이미지(예: 낮은 해상도의 이미지)는 표시 장치(1460)를 통하여 프리뷰 될 수 있다. 이후, 지정된 조건이 만족되면(예: 사용자 입력 또는 시스템 명령) 메모리(1550)에 저장되었던 원본 이미지의 적어도 일부가, 예를 들면, 이미지 시그널 프로세서(1560)에 의해 획득되어 처리될 수 있다. 일 실시 예에 따르면, 메모리(1550)는 메모리(1430)의 적어도 일부로, 또는 이와는 독립적으로 운영되는 별도의 메모리로 구성될 수 있다.
이미지 시그널 프로세서(1560)는 이미지 센서(1530)를 통하여 획득된 이미지 또는 메모리(1550)에 저장된 이미지에 대하여 하나 이상의 이미지 처리들을 수행할 수 있다. 상기 하나 이상의 이미지 처리들은, 예를 들면, 깊이 지도(depth map) 생성, 3차원 모델링, 파노라마 생성, 특징점 추출, 이미지 합성, 또는 이미지 보상(예: 노이즈 감소, 해상도 조정, 밝기 조정, 블러링(blurring), 샤프닝(sharpening), 또는 소프트닝(softening)을 포함할 수 있다. 추가적으로 또는 대체적으로, 이미지 시그널 프로세서(1560)는 카메라 모듈(1480)에 포함된 구성 요소들 중 적어도 하나(예: 이미지 센서(1530))에 대한 제어(예: 노출 시간 제어, 또는 리드 아웃 타이밍 제어 등)를 수행할 수 있다. 이미지 시그널 프로세서(1560)에 의해 처리된 이미지는 추가 처리를 위하여 메모리(1550)에 다시 저장되거나 카메라 모듈(1480)의 외부 구성 요소(예: 메모리(1430), 표시 장치(1460), 전자 장치(1402), 전자 장치(1404), 또는 서버(1408))로 제공될 수 있다. 일 실시 예에 따르면, 이미지 시그널 프로세서(1560)는 프로세서(1420)의 적어도 일부로 구성되거나, 프로세서(1420)와 독립적으로 운영되는 별도의 프로세서로 구성될 수 있다. 이미지 시그널 프로세서(1560)가 프로세서(1420)와 별도의 프로세서로 구성된 경우, 이미지 시그널 프로세서(1560)에 의해 처리된 적어도 하나의 이미지는 프로세서(1420)에 의하여 그대로 또는 추가의 이미지 처리를 거친 후 표시 장치(1460)를 통해 표시될 수 있다.
일 실시 예에 따르면, 전자 장치(1401)는 각각 다른 속성 또는 기능을 가진 복수의 카메라 모듈(1480)들을 포함할 수 있다. 이런 경우, 예를 들면, 상기 복수의 카메라 모듈(1480)들 중 적어도 하나는 광각 카메라이고, 적어도 다른 하나는 망원 카메라일 수 있다. 유사하게, 상기 복수의 카메라 모듈(1480)들 중 적어도 하나는 전면 카메라이고, 적어도 다른 하나는 후면 카메라일 수 있다.
다양한 실시 예에서, 전자 장치(100)는 카메라(220), 디스플레이(110), 카메라(220) 및 디스플레이(110)와 전기적으로 연결된 적어도 하나의 프로세서(예: 도 2의 프로세서(210))를 포함할 수 있다.
일 실시 예에서, 상기 적어도 하나의 프로세서(예: 도 2의 프로세서(210))는 카메라(220)를 실행하고, 상기 카메라의 화각(FOV, field of view) 내에서 제1 객체를 검출하고, 상기 제1 객체를 포함하는 제1 관심 영역(ROI, region of interest)에 기반한 제1 프리뷰 이미지를 제1 배율로 디스플레이(110)에 표시하고, 상기 제1 프리뷰 이미지가 디스플레이(110)에 표시되는 동안, 상기 화각 내에서 제2 객체를 추가로 검출하고, 상기 제1 객체 및 상기 제2 객체를 포함하는 제2 관심 영역에 기반한 제2 프리뷰 이미지를 상기 제1 배율과 다른 제2 배율로 디스플레이(110)에 표시할 수 있다.
일 실시 예에서, 상기 적어도 하나의 프로세서(예: 도 2의 프로세서(210))는 상기 제1 객체의 움직임 및 상기 제2 객체의 움직임이 안정된 경우, 상기 제1 객체 및 상기 제2 객체를 포함하는 제2 관심 영역에 기반한 프리뷰 이미지를 디스플레이(110)에 표시할 수 있다.
일 실시 예에서, 상기 적어도 하나의 프로세서(예: 도 2의 프로세서(210))는 상기 제1 객체에 대응되는 제1 객체 영역 및 상기 제2 객체에 대응되는 제2 객체 영역 중 적어도 하나의 객체 영역의 중심이 상기 화각 내의 미리 정의된 영역에 포함된 경우, 적어도 하나의 객체를 추적할 수 있다.
일 실시 예에서, 상기 적어도 하나의 프로세서(예: 도 2의 프로세서(210))는 상기 화각 내에서 제3 객체를 추가로 검출하고, 상기 제3 객체가 미리 정의된 영역에 포함된 경우, 줌 아웃을 수행하여 제3 프리뷰 이미지를 표시할 수 있다.
일 실시 예에서, 상기 적어도 하나의 프로세서(예: 도 2의 프로세서(210))는 상기 추가로 검출된 제3 객체가 미리 정해진 시간 동안 상기 정의된 영역에 포함되지 않는 경우, 상기 제1 객체 및 상기 제2 객체에 기반하여 프리뷰 이미지를 표시
일 실시 예에서, 상기 적어도 하나의 프로세서(예: 도 2의 프로세서(210))는 적어도 하나의 객체의 움직임이 일정 범위 내에서 반복적인지 판단하고, 상기 움직임에 대한 궤적의 크기에 기반하여 관심 영역을 결정하고, 상기 결정된 관심 영역에 기반한 프리뷰 이미지를 상기 디스플레이에 표시할 수 있다.
일 실시 예에서, 상기 적어도 하나의 프로세서(예: 도 2의 프로세서(210))는 상기 제1 객체 및 상기 제2 객체 중 적어도 하나가 상기 카메라의 화각을 벗어난 경우, 화각을 벗어난 객체를 제외한 나머지 객체에 기반하여 제4 프리뷰 이미지를 표시할 수 있다.
일 실시 예에서, 상기 적어도 하나의 프로세서(예: 도 2의 프로세서(210))는 특정 제스처를 검출한 경우, 상기 제스처에 응답하여 프리뷰 이미지로 출력될 영역을 조절할 수 있다.
일 실시 예에서, 상기 적어도 하나의 프로세서(예: 도 2의 프로세서(210))는 상기 디스플레이의 제1 영역에 상기 제2 관심 영역에 기반한 제2 프리뷰 이미지를 표시하고, 상기 디스플레이의 제2 영역에 상기 검출된 제1 객체에 대한 이미지 및 상기 검출된 제2 객체에 대한 이미지를 표시할 수 있다.
일 실시 예에서, 상기 적어도 하나의 프로세서(예: 도 2의 프로세서(210))는 M 번째 프레임에서 검출된 객체에 대응하는 제3 객체 영역과 M 번째 이후의 프레임인 N 번째 프레임에서 검출된 객체에 대응하는 제4 객체 영역을 비교할 수 있다. 상기 적어도 하나의 프로세서(예: 도 2의 프로세서(210))는 상기 비교에 기반하여 객체 영역의 크기의 변화량 및 위치의 변화량 중 적어도 하나가 임계치 이상인 경우 관심 영역을 변경할 수 있다.
다양한 실시 예에서, 전자 장치(100)의 동작 방법은 카메라(220)를 실행하는 동작, 카메라(220)의 화각(FOV, field of view) 내에서 제1 객체를 검출하는 동작, 상기 제1 객체를 포함하는 제1 관심 영역(ROI, region of interest)에 기반한 제1 프리뷰 이미지를 제1 배율로 디스플레이(110)에 표시하는 동작, 상기 제1 프리뷰 이미지가 디스플레이(110)에 표시되는 동안, 상기 화각 내에서 제2 객체를 추가로 검출하는 동작, 상기 제1 객체 및 상기 제2 객체를 포함하는 제2 관심 영역에 기반한 제2 프리뷰 이미지를 상기 제1 배율과 다른 제2 배율로 디스플레이(110)에 표시하는 동작을 포함할 수 있다.
일 실시 예에서, 전자 장치(100)의 동작 방법은 상기 제1 객체의 움직임 및 상기 제2 객체의 움직임이 안정된 경우, 상기 제1 객체 및 상기 제2 객체를 포함하는 제2 관심 영역에 기반한 프리뷰 이미지를 상기 디스플레이에 표시하는 동작을 포함할 수 있다.
일 실시 예에서, 전자 장치(100)의 동작 방법은 상기 제1 객체에 대응되는 제1 객체 영역 및 상기 제2 객체에 대응되는 제2 객체 영역 중 적어도 하나의 객체 영역의 중심이 상기 화각 내의 미리 정의된 영역에 포함된 경우, 적어도 하나의 객체를 추적하는 동작을 포함할 수 있다.
일 실시 예에서, 전자 장치(100)의 동작 방법은 적어도 하나의 객체의 움직임이 일정 범위 내에서 반복적인지 판단하는 동작, 상기 움직임에 대한 궤적의 크기에 기반하여 관심 영역을 결정하는 동작, 상기 결정된 관심 영역에 기반한 프리뷰 이미지를 디스플레이(110)에 표시하는 동작을 포함할 수 있다.
일 실시 예에서, 전자 장치(100)의 동작 방법은 상기 제1 객체 및 상기 제2 객체 중 적어도 하나가 카메라(220)의 화각을 벗어난 경우, 화각을 벗어난 객체를 제외한 나머지 객체에 기반하여 제4 프리뷰 이미지를 표시하는 동작을 포함할 수 있다.
일 실시 예에서, 전자 장치(100)의 동작 방법은 M 번째 프레임에서 검출된 객체에 대응하는 제3 객체 영역과 M 번째 이후의 프레임인 N 번째 프레임에서 검출된 객체에 대응하는 제4 객체 영역을 비교하는 동작, 상기 비교에 기반하여 객체 영역의 크기의 변화량 및 위치의 변화량 중 적어도 하나가 임계치 이상인 경우 관심 영역을 변경하는 동작을 포함할 수 있다.
다양한 실시 예에서, 적어도 하나의 프로세서(예: 도 2의 프로세서(210))는 M 번째 프레임에서, 카메라(220)를 통해 획득한 이미지 데이터에 기반하여 제1 객체를 검출하고, 상기 제1 객체에 대응되는 제1 객체 영역이 미리 정의된 영역에 포함되는지 판단하고, 상기 제1 객체 영역이 상기 미리 정의된 영역에 포함된 경우 상기 제1 객체 영역을 추적하고, 상기 추적된 제1 객체 영역에 기반하여 제1 관심 영역을 결정하고, 상기 결정된 제1 관심 영역에 기반하여 제1 프리뷰 이미지를 제1 배율로 디스플레이(110)에 표시하고, 상기 M 번째 이후의 프레임인 N 번째 프레임에서, 제2 객체를 추가로 검출한 경우, 상기 제2 객체에 대응되는 제2 객체 영역이 상기 미리 정의된 영역에 포함되는지 판단하고, 상기 제2 객체 영역이 상기 미리 정의된 영역에 포함된 경우, 상기 제2 객체 영역을 추적하고, 상기 추적되는 제1 객체 영역 및 상기 추적되는 제2 객체 영역을 포함하는 제2 관심 영역을 결정하고, 상기 결정된 제2 관심 영역에 기반한 제2 프리뷰 이미지를 상기 제1 배율과 다른 제2 배율로 디스플레이(110)에 표시 할 수 있다.
일 실시 예에서, 상기 적어도 하나의 프로세서(예: 도 2의 프로세서(210))는 상기 화각 내에서 제3 객체를 추가로 검출하고, 상기 제3 객체가 미리 정의된 영역에 포함된 경우, 줌 아웃을 수행하여 제3 프리뷰 이미지를 표시할 수 있다.
일 실시 예에서, 상기 적어도 하나의 프로세서(예: 도 2의 프로세서(210))는 적어도 하나의 객체의 움직임이 일정 범위 내에서 반복적인지 판단하고, 상기 움직임에 대한 궤적의 크기에 기반하여 관심 영역을 결정하고, 상기 결정된 관심 영역에 기반한 프리뷰 이미지를 디스플레이(110)에 표시할 수 있다.
일 실시 예에서, 상기 적어도 하나의 프로세서(예: 도 2의 프로세서(210))는 디스플레이(110)의 제1 영역에 상기 제2 관심 영역에 기반한 제2 프리뷰 이미지를 표시하고, 디스플레이(110)의 제2 영역에 상기 검출된 제1 객체에 대한 이미지 및 상기 검출된 제2 객체에 대한 이미지를 표시하고, 디스플레이(110)의 제3 영역에 카메라(220)를 통해 획득된 이미지 데이터를 기본 배율로 프리뷰 이미지로써 표시할 수 있다.

Claims (20)

  1. 전자 장치에 있어서,
    카메라;
    디스플레이; 및
    상기 카메라 및 상기 디스플레이와 전기적으로 연결된 적어도 하나의 프로세서를 포함하고,
    상기 적어도 하나의 프로세서는:
    상기 카메라를 실행하고,
    상기 카메라의 화각(FOV, field of view) 내에서 제1 객체를 검출하고,
    상기 제1 객체를 포함하는 제1 관심 영역(ROI, region of interest)에 기반한 제1 프리뷰 이미지를 제1 배율로 상기 디스플레이에 표시하고,
    상기 제1 프리뷰 이미지가 상기 디스플레이에 표시되는 동안, 상기 화각 내에서 제2 객체를 추가로 검출하고,
    상기 제1 객체 및 상기 제2 객체를 포함하는 제2 관심 영역에 기반한 제2 프리뷰 이미지를 상기 제1 배율과 다른 제2 배율로 상기 디스플레이에 표시하는, 전자 장치.
  2. 청구항 1에 있어서,
    상기 적어도 하나의 프로세서는 상기 제1 객체의 움직임 및 상기 제2 객체의 움직임이 안정된 경우, 상기 제1 객체 및 상기 제2 객체를 포함하는 제2 관심 영역에 기반한 프리뷰 이미지를 상기 디스플레이에 표시하는, 전자 장치.
  3. 제 1항에 있어서,
    상기 적어도 하나의 프로세서는 상기 제1 객체에 대응되는 제1 객체 영역 및 상기 제2 객체에 대응되는 제2 객체 영역 중 적어도 하나의 객체 영역의 중심이 상기 화각 내의 미리 정의된 영역에 포함된 경우, 적어도 하나의 객체를 추적하는, 전자 장치.
  4. 청구항 1에 있어서,
    상기 적어도 하나의 프로세서는 상기 화각 내에서 제3 객체를 추가로 검출하고, 상기 제3 객체가 미리 정의된 영역에 포함된 경우, 줌 아웃을 수행하여 제3 프리뷰 이미지를 표시하는, 전자 장치.
  5. 청구항 4에 있어서,
    상기 적어도 하나의 프로세서는 상기 추가로 검출된 제3 객체가 미리 정해진 시간 동안 상기 정의된 영역에 포함되지 않는 경우, 상기 제1 객체 및 상기 제2 객체에 기반하여 프리뷰 이미지를 표시하는, 전자 장치.
  6. 청구항 1에 있어서,
    상기 적어도 하나의 프로세서는 적어도 하나의 객체의 움직임이 일정 범위 내에서 반복적인지 판단하고,
    상기 움직임에 대한 궤적의 크기에 기반하여 관심 영역을 결정하고,
    상기 결정된 관심 영역에 기반한 프리뷰 이미지를 상기 디스플레이에 표시하는, 전자 장치.
  7. 청구항 1에 있어서,
    상기 적어도 하나의 프로세서는 상기 제1 객체 및 상기 제2 객체 중 적어도 하나가 상기 카메라의 화각을 벗어난 경우, 화각을 벗어난 객체를 제외한 나머지 객체에 기반하여 제4 프리뷰 이미지를 표시하는, 전자 장치.
  8. 청구항 1에 있어서,
    상기 적어도 하나의 프로세서는 특정 제스처를 검출한 경우, 상기 제스처에 응답하여 프리뷰 이미지로 출력될 영역을 조절하는, 전자 장치.
  9. 청구항 1에 있어서,
    상기 적어도 하나의 프로세서는 상기 디스플레이의 제1 영역에 상기 제2 관심 영역에 기반한 제2 프리뷰 이미지를 표시하고, 상기 디스플레이의 제2 영역에 상기 검출된 제1 객체에 대한 이미지 및 상기 검출된 제2 객체에 대한 이미지를 표시하는, 전자 장치.
  10. 청구항 1에 있어서,
    상기 적어도 하나의 프로세서는 M 번째 프레임에서 검출된 객체에 대응하는 제3 객체 영역과 M 번째 이후의 프레임인 N 번째 프레임에서 검출된 객체에 대응하는 제4 객체 영역을 비교하고,
    상기 비교에 기반하여 객체 영역의 크기의 변화량 및 위치의 변화량 중 적어도 하나가 임계치 이상인 경우 관심 영역을 변경하는, 전자 장치.
  11. 전자 장치의 동작 방법에 있어서,
    카메라를 실행하는 동작;
    상기 카메라의 화각(FOV, field of view) 내에서 제1 객체를 검출하는 동작;
    상기 제1 객체를 포함하는 제1 관심 영역(ROI, region of interest)에 기반한 제1 프리뷰 이미지를 제1 배율로 디스플레이에 표시하는 동작;
    상기 제1 프리뷰 이미지가 상기 디스플레이에 표시되는 동안, 상기 화각 내에서 제2 객체를 추가로 검출하는 동작;
    상기 제1 객체 및 상기 제2 객체를 포함하는 제2 관심 영역에 기반한 제2 프리뷰 이미지를 상기 제1 배율과 다른 제2 배율로 상기 디스플레이에 표시하는 동작을 포함하는 방법.
  12. 청구항 11에 있어서,
    상기 제1 객체의 움직임 및 상기 제2 객체의 움직임이 안정된 경우, 상기 제1 객체 및 상기 제2 객체를 포함하는 제2 관심 영역에 기반한 프리뷰 이미지를 상기 디스플레이에 표시하는 동작을 포함하는 방법.
  13. 청구항 11에 있어서,
    상기 제1 객체에 대응되는 제1 객체 영역 및 상기 제2 객체에 대응되는 제2 객체 영역 중 적어도 하나의 객체 영역의 중심이 상기 화각 내의 미리 정의된 영역에 포함된 경우, 적어도 하나의 객체를 추적하는 동작을 포함하는 방법.
  14. 청구항 11에 있어서,
    적어도 하나의 객체의 움직임이 일정 범위 내에서 반복적인지 판단하는 동작;
    상기 움직임에 대한 궤적의 크기에 기반하여 관심 영역을 결정하는 동작;
    상기 결정된 관심 영역에 기반한 프리뷰 이미지를 상기 디스플레이에 표시하는 동작을 포함하는 방법.
  15. 청구항 11에 있어서,
    상기 제1 객체 및 상기 제2 객체 중 적어도 하나가 상기 카메라의 화각을 벗어난 경우, 화각을 벗어난 객체를 제외한 나머지 객체에 기반하여 제4 프리뷰 이미지를 표시하는 동작을 포함하는 방법.
  16. 청구항 11에 있어서,
    M 번째 프레임에서 검출된 객체에 대응하는 제3 객체 영역과 M 번째 이후의 프레임인 N 번째 프레임에서 검출된 객체에 대응하는 제4 객체 영역을 비교하는 동작;
    상기 비교에 기반하여 객체 영역의 크기의 변화량 및 위치의 변화량 중 적어도 하나가 임계치 이상인 경우 관심 영역을 변경하는 동작을 포함하는 방법.
  17. 전자 장치에 있어서,
    카메라;
    디스플레이; 및
    상기 카메라 및 상기 디스플레이와 전기적으로 연결된 적어도 하나의 프로세서를 포함하고,
    상기 적어도 하나의 프로세서는:
    M 번째 프레임에서, 상기 카메라를 통해 획득한 이미지 데이터에 기반하여 제1 객체를 검출하고,
    상기 제1 객체에 대응되는 제1 객체 영역이 미리 정의된 영역에 포함되는지 판단하고,
    상기 제1 객체 영역이 상기 미리 정의된 영역에 포함된 경우 상기 제1 객체 영역을 추적하고,
    상기 추적된 제1 객체 영역에 기반하여 제1 관심 영역을 결정하고,
    상기 결정된 제1 관심 영역에 기반하여 제1 프리뷰 이미지를 제1 배율로 상기 디스플레이에 표시하고,
    상기 M 번째 이후의 프레임인 N 번째 프레임에서, 제2 객체를 추가로 검출한 경우, 상기 제2 객체에 대응되는 제2 객체 영역이 상기 미리 정의된 영역에 포함되는지 판단하고,
    상기 제2 객체 영역이 상기 미리 정의된 영역에 포함된 경우, 상기 제2 객체 영역을 추적하고,
    상기 추적되는 제1 객체 영역 및 상기 추적되는 제2 객체 영역을 포함하는 제2 관심 영역을 결정하고,
    상기 결정된 제2 관심 영역에 기반한 제2 프리뷰 이미지를 상기 제1 배율과 다른 제2 배율로 상기 디스플레이에 표시하는, 전자 장치.
  18. 청구항 17에 있어서,
    상기 적어도 하나의 프로세서는 상기 화각 내에서 제3 객체를 추가로 검출하고, 상기 제3 객체가 미리 정의된 영역에 포함된 경우, 줌 아웃을 수행하여 제3 프리뷰 이미지를 표시하는, 전자 장치.
  19. 청구항 17에 있어서,
    상기 적어도 하나의 프로세서는 적어도 하나의 객체의 움직임이 일정 범위 내에서 반복적인지 판단하고,
    상기 움직임에 대한 궤적의 크기에 기반하여 관심 영역을 결정하고,
    상기 결정된 관심 영역에 기반한 프리뷰 이미지를 상기 디스플레이에 표시하는, 전자 장치.
  20. 청구항 17에 있어서,
    상기 적어도 하나의 프로세서는 상기 디스플레이의 제1 영역에 상기 제2 관심 영역에 기반한 제2 프리뷰 이미지를 표시하고, 상기 디스플레이의 제2 영역에 상기 검출된 제1 객체에 대한 이미지 및 상기 검출된 제2 객체에 대한 이미지를 표시하고, 상기 디스플레이의 제3 영역에 카메라를 통해 획득된 이미지 데이터를 기본 배율로 프리뷰 이미지로써 표시하는, 전자 장치
KR1020200097615A 2020-08-04 2020-08-04 프리뷰 이미지를 제어하는 전자 장치 및 방법 KR20220017298A (ko)

Priority Applications (4)

Application Number Priority Date Filing Date Title
KR1020200097615A KR20220017298A (ko) 2020-08-04 2020-08-04 프리뷰 이미지를 제어하는 전자 장치 및 방법
PCT/KR2021/009579 WO2022030838A1 (ko) 2020-08-04 2021-07-23 프리뷰 이미지를 제어하는 전자 장치 및 방법
EP21852368.6A EP4187896A4 (en) 2020-08-04 2021-07-23 ELECTRONIC DEVICE AND PREVIEW IMAGE CONTROL METHOD
US18/164,068 US20230188845A1 (en) 2020-08-04 2023-02-03 Electronic device and method for controlling preview image

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
KR1020200097615A KR20220017298A (ko) 2020-08-04 2020-08-04 프리뷰 이미지를 제어하는 전자 장치 및 방법

Publications (1)

Publication Number Publication Date
KR20220017298A true KR20220017298A (ko) 2022-02-11

Family

ID=80117485

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
KR1020200097615A KR20220017298A (ko) 2020-08-04 2020-08-04 프리뷰 이미지를 제어하는 전자 장치 및 방법

Country Status (4)

Country Link
US (1) US20230188845A1 (ko)
EP (1) EP4187896A4 (ko)
KR (1) KR20220017298A (ko)
WO (1) WO2022030838A1 (ko)

Cited By (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
KR102462837B1 (ko) * 2022-07-14 2022-11-04 주식회사 에이스엘이디 원/근거리 객체를 자동추적 및 인식하기 위한 인공지능 영상 촬영 시스템 및 그 구동방법
WO2024005333A1 (ko) * 2022-06-30 2024-01-04 삼성전자 주식회사 카메라를 포함하는 전자 장치 및 방법
WO2024025086A1 (ko) * 2022-07-29 2024-02-01 삼성전자 주식회사 상호작용에 기반하여 이미지를 표시하기 위한 전자 장치 및 방법

Family Cites Families (7)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP4687451B2 (ja) * 2005-12-27 2011-05-25 カシオ計算機株式会社 撮像装置、及びスルー画像表示方法
JP5448868B2 (ja) * 2010-01-19 2014-03-19 キヤノン株式会社 撮像装置および撮像装置の制御方法
KR101850158B1 (ko) * 2012-02-16 2018-04-19 삼성전자주식회사 휴대 단말기에서 이미지를 출력하는 장치 및 방법
KR102618495B1 (ko) * 2015-01-18 2023-12-29 삼성전자주식회사 영상 처리 장치 및 방법
KR102541173B1 (ko) * 2016-10-04 2023-06-08 엘지전자 주식회사 단말기 및 그 제어 방법
US10360732B2 (en) * 2017-03-23 2019-07-23 Intel Corporation Method and system of determining object positions for image processing using wireless network angle of transmission
JP2019134438A (ja) * 2019-02-28 2019-08-08 株式会社ニコン 画像処理装置、撮像装置及び画像処理プログラム

Cited By (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
WO2024005333A1 (ko) * 2022-06-30 2024-01-04 삼성전자 주식회사 카메라를 포함하는 전자 장치 및 방법
KR102462837B1 (ko) * 2022-07-14 2022-11-04 주식회사 에이스엘이디 원/근거리 객체를 자동추적 및 인식하기 위한 인공지능 영상 촬영 시스템 및 그 구동방법
WO2024025086A1 (ko) * 2022-07-29 2024-02-01 삼성전자 주식회사 상호작용에 기반하여 이미지를 표시하기 위한 전자 장치 및 방법

Also Published As

Publication number Publication date
WO2022030838A1 (ko) 2022-02-10
EP4187896A4 (en) 2024-01-03
EP4187896A1 (en) 2023-05-31
US20230188845A1 (en) 2023-06-15

Similar Documents

Publication Publication Date Title
US20230188845A1 (en) Electronic device and method for controlling preview image
US20230188831A1 (en) Electronic device and method for generating image by applying effect to subject and background
US20230209193A1 (en) Image stabilization method and electronic device therefor
US20230262318A1 (en) Method for taking photograph by using plurality of cameras, and device therefor
KR20220090158A (ko) 관심 객체를 이용하여 비디오를 편집하는 전자 장치 및 그 동작 방법
KR20220102401A (ko) 전자 장치 및 그의 동작 방법
KR20220006753A (ko) 영상을 제공하는 방법 및 이를 지원하는 전자 장치
KR20210138483A (ko) 영상 촬영 가이드를 제공하는 방법 또는 장치
KR20230033994A (ko) 복수의 카메라를 포함하는 전자 장치 및 그 동작 방법
KR20220130481A (ko) 카메라 모듈의 화각을 이용하여 이미지를 촬영하는 전자 장치 및 방법
KR20220151451A (ko) 복수의 카메라를 포함하는 전자 장치 및 그 동작 방법
US20230316453A1 (en) Electronic device including flexible display, and preview control method thereof
US11877072B2 (en) Image capturing method using plurality of cameras, and electronic device
KR20230060304A (ko) 복수의 렌즈들을 구비하는 전자 장치 및 그 제어 방법
KR20220102491A (ko) 화각을 조정할 수 있는 전자 장치 및 그 동작 방법
KR20210154594A (ko) 초점 조절 기능을 포함하는 전자 장치 및 방법
KR20220049354A (ko) 이미지의 왜곡을 보정하는 방법 및 그 전자 장치
KR20220156336A (ko) 이미지 센서 및 동적 비전 센서를 포함하는 전자 장치 및 그 동작 방법
KR20220014150A (ko) 이미지 센서와 이미지 시그널 프로세서를 포함하는 전자 장치 및 그의 방법
KR20220153366A (ko) 이미지 왜곡을 보정하는 방법 및 그 전자 장치
KR20240051782A (ko) 카메라를 이용하여 영상을 획득하는 전자 장치 및 그 동작 방법
KR20220031345A (ko) 카메라를 포함하는 전자 장치
KR20230035866A (ko) 연속된 촬영 입력을 처리하는 전자 장치 및 그의 동작 방법
KR20220129885A (ko) 촬영 제어 방법 및 장치
KR20220157196A (ko) 이미지 처리 방법 및 그 전자 장치