用于拍摄图像的方法和装置制造方法及图纸

本申请实施例公开了用于拍摄图像的方法和装置。该方法的一具体实施方式包括：获取图像采集装置实时采集的图像；根据从目标图像中提取出的抽象特征处理所采集的图像；在拍摄界面中展现处理后的图像；响应于获取到拍摄指令，保存当前拍摄界面中展现的图像。该实施方式丰富了图像拍摄方法。

Method and apparatus for photographing images

The embodiment of this application discloses a method and device for taking an image. One specific embodiment of the method includes: acquiring the real-time image collected by the image acquisition device; processing the acquired image according to the abstract features extracted from the target image; displaying the processed image in the photographing interface; and saving the image displayed in the current photographing interface in response to the acquisition of the photographing instruction. The embodiment enriches the image capturing method.

【技术实现步骤摘要】
用于拍摄图像的方法和装置
本申请实施例涉及计算机
，尤其涉及用于拍摄图像的方法和装置。
技术介绍
随着终端技术的快速发展，终端得到用户的广泛使用。例如，相机和手机等终端己被用户广泛使用，用户常常使用手机或相机来进行拍照。目前在拍照过程中，拍摄的预览界面可支持用户进行交互式操作，仅包括焦距、亮度，缩放比例等的调整。
技术实现思路
本申请实施例提出了用于拍摄图像的方法和装置。第一方面，本申请的一些实施例提供了一种用于拍摄图像的方法，该方法包括：获取图像采集装置实时采集的图像；根据从目标图像中提取出的抽象特征处理所采集的图像；在拍摄界面中展现处理后的图像；响应于获取到拍摄指令，保存当前拍摄界面中展现的图像。在一些实施例中，根据从目标图像中提取出的抽象特征处理所采集的图像之前，方法还包括：根据用户的选择操作，从预先设置的备选图像或自定义图像中确定目标图像。在一些实施例中，抽象特征是经由以下步骤提取的：将目标图像输入预先训练的第一卷积神经网络，第一卷积神经网络用于提取图像特征；将第一卷积神经网络中至少一个卷积层输出的矩阵确定为目标图像的抽象特征。在一些实施例中，根据从目标图像中提取出的抽象特征处理所采集的图像，包括：将目标图像输入预先训练的第二卷积神经网络，第二卷积神经网络用于提取图像特征；将第二卷积神经网络中至少一个卷积层输出的矩阵确定为所采集的图像的内容特征；根据抽象特征和内容特征生成处理后的图像。在一些实施例中，根据抽象特征和内容特征生成处理后的图像，包括：获取初始图像；提取初始图像的内容特征和抽象特征；根据所采集的图像的内容特征，和初始图像的内容特征确定第一损失函数；根据从目标图像中提取出的抽象特征和初始图像的抽象特征确定第二损失函数；根据第一损失函数和第二损失函数确定总损失函数；根据总损失函数调整初始图像，得到处理后的图像。在一些实施例中，根据从目标图像中提取出的抽象特征处理所采集的图像，包括：对所采集的图像进行图像分割，得到至少两个子图像；根据从目标图像中提取出的抽象特征处理至少两个子图像中的子图像。在一些实施例中，根据从目标图像中提取出的抽象特征处理至少两个子图像中的子图像，包括：根据用户的选择操作建立目标图像与至少两个子图像中的子图像的对应关系；基于对应关系，根据从目标图像中提取出的抽象特征处理对应的子图像。在一些实施例中，保存当前拍摄界面中展现的图像之后，方法还包括：对保存的图像进行后期处理。第二方面，本申请的一些实施例提供了一种用于拍摄图像的装置，该装置包括：获取单元，被配置成获取图像采集装置实时采集的图像；处理单元，被配置成根据从目标图像中提取出的抽象特征处理所采集的图像；展现单元，被配置成在拍摄界面中展现处理后的图像；保存单元，被配置成响应于获取到拍摄指令，保存当前拍摄界面中展现的图像。在一些实施例中，装置还包括：确定单元，被配置成根据用户的选择操作，从预先设置的备选图像或自定义图像中确定目标图像。在一些实施例中，装置还包括：抽象特征提取单元，被配置成：将目标图像输入预先训练的第一卷积神经网络，第一卷积神经网络用于提取图像特征；将第一卷积神经网络中至少一个卷积层输出的矩阵确定为目标图像的抽象特征。在一些实施例中，处理单元，包括：输入子单元，被配置成将目标图像输入预先训练的第二卷积神经网络，第二卷积神经网络用于提取图像特征；确定子单元，被配置成将第二卷积神经网络中至少一个卷积层输出的矩阵确定为所采集的图像的内容特征；生成子单元，被配置成根据抽象特征和内容特征生成处理后的图像。在一些实施例中，生成子单元，进一步被配置成：获取初始图像；提取初始图像的内容特征和抽象特征；根据所采集的图像的内容特征，和初始图像的内容特征确定第一损失函数；根据从目标图像中提取出的抽象特征和初始图像的抽象特征确定第二损失函数；根据第一损失函数和第二损失函数确定总损失函数；根据总损失函数调整初始图像，得到处理后的图像。在一些实施例中，处理单元，包括：分割子单元，被配置成对所采集的图像进行图像分割，得到至少两个子图像；处理子单元，被配置成根据从目标图像中提取出的抽象特征处理至少两个子图像中的子图像。在一些实施例中，处理子单元，进一步被配置成：根据用户的选择操作建立目标图像与至少两个子图像中的子图像的对应关系；基于对应关系，根据从目标图像中提取出的抽象特征处理对应的子图像。在一些实施例中，装置还包括：执行单元，被配置成对保存的图像执行后期处理操作。第三方面，本申请的一些实施例提供了一种设备，包括：一个或多个处理器；存储装置，其上存储有一个或多个程序，当上述一个或多个程序被上述一个或多个处理器执行，使得上述一个或多个处理器实现如第一方面上述的方法。第四方面，本申请的一些实施例提供了一种计算机可读介质，其上存储有计算机程序，该程序被处理器执行时实现如第一方面上述的方法。本申请实施例提供的用于拍摄图像的方法和装置，通过获取图像采集装置实时采集的图像；根据从目标图像中提取出的抽象特征处理所采集的图像；在拍摄界面中展现处理后的图像；响应于获取到拍摄指令，保存当前拍摄界面中展现的图像，丰富了图像拍摄方法。附图说明通过阅读参照以下附图所作的对非限制性实施例所作的详细描述，本申请的其它特征、目的和优点将会变得更明显：图1是本申请的一些可以应用于其中的示例性系统架构图；图2是根据本申请的用于拍摄图像的方法的一个实施例的流程图；图3是根据本申请的用于拍摄图像的方法的又一个实施例的流程图；图4A是根据本申请的用于拍摄图像的方法的应用场景中图像采集装置实时采集的图像的示意图；图4B是根据本申请的用于拍摄图像的方法的应用场景中子图像的示意图；图4C是根据本申请的用于拍摄图像的方法的应用场景中目标图像的示意图；图4D是根据本申请的用于拍摄图像的方法的应用场景的应用场景中处理后的图像的示意图；图5是根据本申请的用于拍摄图像的装置的一个实施例的结构示意图；图6是适于用来实现本申请的一些实施例的服务器或终端的计算机系统的结构示意图。具体实施方式下面结合附图和实施例对本申请作进一步的详细说明。可以理解的是，此处所描述的具体实施例仅仅用于解释相关专利技术，而非对该专利技术的限定。另外还需要说明的是，为了便于描述，附图中仅示出了与有关专利技术相关的部分。需要说明的是，在不冲突的情况下，本申请中的实施例及实施例中的特征可以相互组合。下面将参考附图并结合实施例来详细说明本申请。图1示出了可以应用本申请的用于拍摄图像的方法或用于拍摄图像的装置的实施例的示例性系统架构100。如图1所示，系统架构100可以包括终端设备101、102、103，网络104和服务器105。网络104用以在终端设备101、102、103和服务器105之间提供通信链路的介质。网络104可以包括各种连接类型，例如有线、无线通信链路或者光纤电缆等等。用户可以使用终端设备101、102、103通过网络104与服务器105交互，以接收或发送消息等。终端设备101、102、103上可以安装有各种客户端应用，例如图像采集类应用、图像处理类应用、电子商务类应用、搜索类应用等。终端设备101、102、103可以是硬件，也可以是软件。当终端设备101、102、103为硬件时，可以是具有显示屏的各种电子设备，包括本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种用于拍摄图像的方法，所述方法包括：获取图像采集装置实时采集的图像；根据从目标图像中提取出的抽象特征处理所采集的图像；在拍摄界面中展现处理后的图像；响应于获取到拍摄指令，保存当前拍摄界面中展现的图像。

【技术特征摘要】
1.一种用于拍摄图像的方法，所述方法包括：获取图像采集装置实时采集的图像；根据从目标图像中提取出的抽象特征处理所采集的图像；在拍摄界面中展现处理后的图像；响应于获取到拍摄指令，保存当前拍摄界面中展现的图像。2.根据权利要求1所述的方法，其中，所述根据从目标图像中提取出的抽象特征处理所采集的图像之前，所述方法还包括：根据用户的选择操作，从预先设置的备选图像或自定义图像中确定目标图像。3.根据权利要求1所述的方法，其中，所述抽象特征是经由以下步骤提取的：将所述目标图像输入预先训练的第一卷积神经网络，所述第一卷积神经网络用于提取图像特征；将所述第一卷积神经网络中至少一个卷积层输出的矩阵确定为所述目标图像的抽象特征。4.根据权利要求1所述的方法，其中，所述根据从目标图像中提取出的抽象特征处理所采集的图像，包括：将所述目标图像输入预先训练的第二卷积神经网络，所述第二卷积神经网络用于提取图像特征；将所述第二卷积神经网络中至少一个卷积层输出的矩阵确定为所采集的图像的内容特征；根据所述抽象特征和所述内容特征生成处理后的图像。5.根据权利要求4所述的方法，其中，所述根据所述抽象特征和所述内容特征生成处理后的图像，包括：获取初始图像；提取初始图像的内容特征和抽象特征；根据所采集的图像的内容特征，和所述初始图像的内容特征确定第一损失函数；根据从所述目标图像中提取出的抽象特征和所述初始图像的抽象特征确定第二损失函数；根据所述第一损失函数和所述第二损失函数确定总损失函数；根据所述总损失函数调整所述初始图像，得到处理后的图像。6.根据权利要求1-5中任一项所述的方法，其中，所述根据从目标图像中提取出的抽象特征处理所采集的图像，包括：对所采集的图像进行图像分割，得到至少两个子图像；根据从目标图像中提取出的抽象特征处理所述至少两个子图像中的子图像。7.根据权利要求6所述的方法，其中，所述根据从目标图像中提取出的抽象特征处理所述至少两个子图像中的子图像，包括：根据用户的选择操作建立目标图像与所述至少两个子图像中的子图像的对应关系；基于所述对应关系，根据从目标图像中提取出的抽象特征处理对应的子图像。8.根据权利要求1所述的方法，其中，所述保存当前拍摄界面中展现的图像之后，所述方法还包括：对保存的图像执行后期处理操作。9.一种用于拍摄图像的装置，所述装置包括：获取单元，被配置成获取图像采集装置实时采集的图像；处理单元，被配置成根据从目标图像中提取出的抽象特征处...

【专利技术属性】
技术研发人员：李伟，吴龙海，吴初锚，
申请(专利权)人：三星电子中国研发中心，三星电子株式会社，
类型：发明
国别省市：江苏,32