【技术实现步骤摘要】
花朵开花过程的拍摄方法、装置、电子设备及存储介质
[0001]本申请涉及拍摄领域,尤其涉及一种花朵开花过程的拍摄方法、装置、电子设备及存储介质。
技术介绍
[0002]花朵的绽放过程唯美,而花朵绽放的过程通常比较缓慢,人们无法通过眼睛观察到花朵绽放瞬间的细微变化。摄影爱好者们热衷于采用延时摄影方法拍摄花朵绽放的唯美瞬间,但是目前采用的延时摄影方法不够智能。
技术实现思路
[0003]本申请实施例提供了一种花朵开花过程的拍摄方法、装置、电子设备及存储介质,可以实现智能拍摄花朵的开花过程。
[0004]第一方面,本申请实施例提供了一种花朵开花过程的拍摄方法,包括:确定目标拍摄花朵的品种及花期;根据所述目标拍摄花朵的品种及花期,从数据库中查找与所述目标拍摄花朵的品种及花期对应的目标延时拍摄参数;其中,所述数据库中包括多种不同品种的花朵以及各个品种的花朵的不同花期各自对应的延时拍摄参数;根据所述目标延时拍摄参数调整相机的拍摄参数;基于调整后的拍摄参数采集所述目标拍摄花朵的图像。
[0005]在一些可能 ...
【技术保护点】
【技术特征摘要】
1.一种花朵开花过程的拍摄方法,其特征在于,包括:确定目标拍摄花朵的品种及花期;根据所述目标拍摄花朵的品种及花期,从数据库中查找与所述目标拍摄花朵的品种及花期对应的目标延时拍摄参数;其中,所述数据库中包括多种不同品种的花朵以及各个品种的花朵的不同花期各自对应的延时拍摄参数;根据所述目标延时拍摄参数调整相机的拍摄参数;基于调整后的拍摄参数采集所述目标拍摄花朵的图像。2.如权利要求1所述的方法,其特征在于,所述确定目标拍摄花朵的品种及花期包括:采集目标拍摄植物的图像;其中,所述目标拍摄植物包括所述目标拍摄花朵;将所述目标拍摄植物的图像输入到神经网络模型中,输出所述目标拍摄花朵的品种及花期;其中,所述神经网络模型由多张已知品种及花期的拍摄植物的图像训练得到。3.如权利要求2所述的方法,其特征在于,所述确定目标拍摄花朵的品种及花期之前,所述方法还包括:训练所述神经网络模型。4.如权利要求3所述的方法,其特征在于,所述训练所述神经网络模型包括:获取样本数据集;所述样本数据集包括多张拍摄植物的图像以及各个所述图像对应的品种及花期;将所述样本数据集随机分为训练组和实验组;将所述训练组的数据输入所述神经网络模型;通过前向传播计算预测值和后向传播更新所述神经网络模型的参数;将所述实验组输入所述神经网络模型;评估所述神经网络模型的预测性能;若所述预测性能的精准度小于预设精准度,则执行所述通过后向传播更新所述神经网络模型的参数。5.如权利要求1所述的方法,其特征在于,所述目标延时拍摄参数包括拍摄频率;所述花期包括:初花期、盛花期及落花期。6.如权利要求5所述的方法,其特征在于,同一品种的花朵...
【专利技术属性】
技术研发人员:邹玉玲,
申请(专利权)人:深圳市天和荣科技有限公司,
类型:发明
国别省市:
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