图像拍摄方法、装置、存储介质及电子设备制造方法及图纸

本发明专利技术实施例公开了一种图像拍摄方法、装置、存储介质及电子设备。该图像拍摄方法，通过识别画面中的人脸图像；基于人脸图像获取对应的拍摄算法模型，该拍摄算法模型通过对历史拍摄参数进行学习而得到；获取当前画面中人脸图像的姿态信息；根据拍摄算法模型和姿态信息对当前画面进行拍摄，以得到目标图像。该方案可智能地拍摄较佳图像画面，无需用户手动按下快门，提升了所拍摄图像的质量，同时还缩短了拍摄时间，降低了电子设备功耗。

【技术实现步骤摘要】
图像拍摄方法、装置、存储介质及电子设备
本专利技术涉及电子设备
，尤其涉及一种图像拍摄方法、装置、存储介质及电子设备。
技术介绍
现有的电子设备一般具有拍照、摄影功能。随着智能电子设备和计算机视觉技术的高速发展，用户对于智能电子设备的摄像头的需求不仅仅局限在简单的拍照、摄影，而更多倾向于图像处理功能，如智能美颜、风格迁移等技术被越来越多的智能电子设备所普及。
技术实现思路
本专利技术实施例提供一种图像拍摄方法、装置、存储介质及电子设备，可以智能拍摄图像，降低电子设备功耗。第一方面，本专利技术实施例提供一种图像拍摄方法，应用于电子设备，包括：识别画面中的人脸图像；基于所述人脸图像获取对应的拍摄算法模型，所述拍摄算法模型通过对历史拍摄参数进行学习而得到；获取当前画面中人脸图像的姿态信息；根据所述拍摄算法模型和所述姿态信息对当前画面进行拍摄，以得到目标图像。第二方面，本专利技术实施例提供了一种图像拍摄装置，应用于电子设备，包括：识别模块，包括：识别画面中的人脸图像；模型获取模块，用于基于所述人脸图像获取对应的拍摄算法模型，所述拍摄算法模型通过对历史拍摄参数进行学习而得到；姿态获取模块，用于获取当前画面中人脸图像的姿态信息；拍摄模块，用于根据所述拍摄算法模型和所述姿态信息对当前画面进行拍摄，以得到目标图像。第三方面，本专利技术实施例还提供了一种存储介质，所述存储介质中存储有多条指令，所述指令适于由处理器加载以执行上述的图像拍摄方法。第四方面，本专利技术实施例还提供了一种电子设备，包括处理器、存储器，所述处理器与所述存储器电性连接，所述存储器用于存储指令和数据；处理器用于执行上述的图像拍摄方法。本专利技术实施例公开了一种图像拍摄方法、装置、存储介质及电子设备。该图像拍摄方法，通过识别画面中的人脸图像；基于人脸图像获取对应的拍摄算法模型，该拍摄算法模型通过对历史拍摄参数进行学习而得到；获取当前画面中人脸图像的姿态信息；根据拍摄算法模型和姿态信息对当前画面进行拍摄，以得到目标图像。该方案可智能地拍摄较佳图像画面，无需用户手动按下快门，提升了所拍摄图像的质量，同时还缩短了拍摄时间，降低了电子设备功耗。附图说明为了更清楚地说明本专利技术实施例中的技术方案，下面将对实施例描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本专利技术的一些实施例，对于本领域技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。图1是本专利技术实施例提供的电子设备实现深度学习的场景构架示意图。图2是本专利技术实施例提供的图像拍摄方法的一种流程示意图。图3是本专利技术实施例提供的图像拍摄方法的一种应用场景图。图4是本专利技术实施例提供的图像拍摄方法的另一种应用场景图。图5是本专利技术实施例提供的图像拍摄装置的另一种流程示意图。图6是本专利技术实施例提供的图像拍摄装置的一种结构示意图。图7是本专利技术实施例提供的图像拍摄装置的另一种结构示意图。图8是本专利技术实施例提供的图像拍摄装置的又一种结构示意图。图9是本专利技术实施例提供的图像拍摄装置的再一种结构示意图。图10是本专利技术实施例提供的电子设备的一种结构示意图。图11是本专利技术实施例提供的电子设备的另一种结构示意图。具体实施方式下面将结合本专利技术实施例中的附图，对本专利技术实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本专利技术一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本专利技术中的实施例，本领域技术人员在没有作出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本专利技术保护的范围。本专利技术实施例提供一种图像拍摄方法、装置、存储介质及电子设备。以下将分别进行详细说明。请参阅图1，图1为本专利技术实施例提供的电子设备实现深度学习的场景示意图。当用户通过电子设备中的图像拍摄功能对图像进行处理时，电子设备可记录处理过程中的输入输出数据。其中，电子设备中可以包括数据采集统计系统与带回馈调整的预测系统。电子设备可通过数据采集系统获取用户大量的图像分类结果数据，并作出相应的统计，并提取图像的图像特征，基于机器深度学习对所提取到的图像特征进行分析处理。在输入图像时，电子设备通过预测系统预测图像的分类结果。在用户做出最终选择行为后，所述预测系统根据用户行为的最终结果，反向回馈调整各权重项的权值。经过多次的迭代更正以后，使得所述预测系统的各个权重项的权值最终收敛，形成学习得到的数据库。电子设备可以为移动终端，如手机、平板电脑等，也可以为传统的PC(PersonalComputer，个人电脑)等，本专利技术实施例对此不进行限定。在一实施例中，提供一种图像拍摄方法，如图2所示，流程可以如下：101、识别画面中的人脸图像。在一些实施例中，该画面具体可以为电子设备通过摄像头采集的画面。该摄像头可以为数字摄像头，也可为模拟摄像头。数字摄像头可以将图像采集设备产生的模拟图像信号转换成数字信号，进而将其储存在计算机里。模拟摄像头捕捉到的图像信号必须经过特定的图像捕捉卡将模拟信号转换成数字模式，并加以压缩后才可以转换到计算机上运用。数字摄像头可以直接捕捉影像，然后通过串、并口或者USB接口传到计算机里。本申请实施例中，电子设备一般采用数字摄像头，以实时将所采集的画面转换成数据在电子设备的显示界面(即相机的预览框)上实时显示。本申请实施例所提供的图像拍摄方法，主要应用于图像拍摄过程中实现自动拍摄的场景。尤其是自拍时，以手机为例，一般为单手操作，在按压快门按钮的时候会导致手机发生轻微抖动，使得所捕捉到的画面变得模糊，若是摄像头可以自动捕捉画面无需手动按压快门键，则可以获取清晰可观的图像。其中，该画面中包括有一个或多个人物图像，且至少存在一个可识别到的人脸图像。另外，该画面中还可进一步包括景物图像，如建筑物、动植物等。一般来说，人脸识别过程可以包括四个部分：图像摄取、人脸定位、图像预处理、以及人脸识别(身份确认或者身份查找)。在此过程在，可采用的人脸识别算法可以有多种，比如，基于人脸特征点的识别算法(Feature-basedrecognitionalgorithms)、基于整幅人脸图像的识别算法(Appearance-basedrecognitionalgorithms)、基于模板的识别算法(Template-basedrecognitionalgorithms)、利用神经网络进行识别的算法(Recognitionalgorithmsusingneuralnetwork)等等。另外，还有基于光照估计模型理论，其提出了基于Gamma灰度矫正的光照预处理方法，并且在光照估计模型的基础上，进行相应的光照补偿和光照平衡策略；优化的形变统计校正理论，其为基于统计形变的校正理论，优化人脸姿态；独创的实时特征识别理论，该理论侧重于人脸实时数据的中间值处理，从而可以在识别速率和识别效能之间，达到最佳的匹配效果。102、基于人脸图像获取对应的拍摄算法模型，该拍摄算法模型通过对历史拍摄参数进行学习而得到。在本申请实施例中，可针对不同的拍摄对象训练生成不同的拍摄算法模型，针对画面中不同的人脸获取对应的拍摄算法模型并执行以实现智能拍摄。实际应用中，在通过电子设备的摄像头拍摄照片时可记录拍摄参数得设置，其中，拍摄参数具体可以包括但不限于焦距、焦点、曝光值、亮度、对比度、饱和度等等一系列参本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种图像拍摄方法，应用于电子设备，其特征在于，包括：识别画面中的人脸图像；基于所述人脸图像获取对应的拍摄算法模型，所述拍摄算法模型通过对历史拍摄参数进行学习而得到；获取当前画面中人脸图像的姿态信息；根据所述拍摄算法模型和所述姿态信息对当前画面进行拍摄，以得到目标图像。

【技术特征摘要】
1.一种图像拍摄方法，应用于电子设备，其特征在于，包括：识别画面中的人脸图像；基于所述人脸图像获取对应的拍摄算法模型，所述拍摄算法模型通过对历史拍摄参数进行学习而得到；获取当前画面中人脸图像的姿态信息；根据所述拍摄算法模型和所述姿态信息对当前画面进行拍摄，以得到目标图像。2.如权利要求1所述的图像拍摄方法，其特征在于，获取当前画面中的人脸姿态信息的步骤，包括：确定画面中人脸图像的面部特征点；根据所述面部特征点生成面部特征向量；获取所述面部特征向量与预设面部特征向量之间的差异值；根据所述差异值获取所述人脸图像的姿态信息。3.如权利要求1所述的图像拍摄方法，其特征在于，根据所述拍摄算法模型和所述姿态信息对当前画面进行拍摄的步骤，包括：判断所述姿态信息是否满足预设条件；若是，则基于所述拍摄算法模型对当前画面进行拍摄。4.如权利要求3所述的图像拍摄方法，其特征在于，所述姿态信息包括偏转角度和表情特征；判断所述姿态信息是否满足预设条件的步骤，包括：判断所述偏转角度是否处于预设偏转角度范围内；若是，则将所述表情特征与样本表情特征是否匹配；若所述表情特征与样本表情特征匹配，则判定所述姿态信息是否满足预设条件。5.如权利要求1-4任一项所述的图像拍摄方法，其特征在于，在识别画面中的人脸图像之前，所述方法还包括：从历史拍摄参数中获取目标拍摄参数，所述目标拍摄参数为被标记的图像被拍摄时所对应的拍摄参数；根据所述目标拍摄参数生成训练样本；基于所述训练样本对预设算法模型进行训练，得到拍摄算法模型。6.一种图像拍摄装置，应用于电子设备，其特征在于，包括：识别模块，包括：识别画面中的人脸图像；模型获取模块，用于基于所述人脸图像获取对应的拍摄算法模型，所述拍摄算法模型通过对历史拍摄参数进行学习而得到；姿态获取模块，用于获取当...

【专利技术属性】
技术研发人员：陈岩，刘耀勇，
申请(专利权)人：广东欧珀移动通信有限公司，
类型：发明
国别省市：广东,44