多视角拍摄方法、装置、电子设备及存储介质制造方法及图纸

本申请公开了一种多视角拍摄方法、装置、电子设备及存储介质，该方法包括获取至少两个摄像头采集的视角画面；根据预先训练的AI模型，分析各所述视角画面的组成元素，并基于各所述视角画面的组成元素生成目标图像。由于AI模型已经预先对海量图像的特征和优点进行了学习训练，也就是说该AI模型具备审美能力，能够对画面的组成元素进行实时分析，因而基于其组合各视角画面所得到的目标图像，富有美感和故事性，提高了摄影质量，同时避免了用户选择摄像头的繁琐，简化流程。简化流程。简化流程。

【技术实现步骤摘要】
多视角拍摄方法、装置、电子设备及存储介质


[0001]本申请一般涉及电子
，具体涉及一种多视角拍摄方法、装置、电子设备及存储介质。

技术介绍

[0002]随着终端技术的飞速发展，具备多摄像头的电子设备越来越多。实际使用的过程中，这些摄像头可以分别具有超广角、广角、长焦和微距等不同用途，多样的镜头为拍摄不同题材的照片提供了硬件条件。
[0003]然而，相关技术至少存在如下问题：将多个摄像头的画面生硬组合，缺乏美感和故事性；并且，由用户进行摄像头的选择，需要专业的背景知识，可操作性弱。

技术实现思路

[0004]鉴于相关技术中的上述缺陷或不足，期望提供一种多视角拍摄方法、装置、电子设备及存储介质，能够调用多个摄像头进行拍照，并自动组合视角画面，得到富有美感和故事性的图像，提高摄影质量，同时无需用户选择摄像头。
[0005]第一方面，本申请提供一种多视角拍摄方法，所述方法包括：
[0006]获取至少两个摄像头采集的视角画面；
[0007]根据预先训练的AI模型，分析各所述视角画面的组成元素，并基于各所述视角画面的组成元素生成目标图像。
[0008]第二方面，本申请提供一种多视角拍摄装置，所述装置包括：
[0009]获取模块，配置用于获取至少两个摄像头采集的视角画面；
[0010]生成模块，配置用于根据预先训练的AI模型，分析各所述视角画面的组成元素，并基于各所述视角画面的组成元素生成目标图像。
[0011]第三方面，本申请提供一种电子设备，所述电子设备包括处理器和存储器，所述存储器中存储有至少一条指令、至少一段程序、代码集或指令集，所述指令、所述程序、所述代码集或所述指令集由所述处理器加载并执行以实现如第一方面所述的多视角拍摄方法的步骤。
[0012]第四方面，本申请提供一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质存储有一个或者多个程序，所述一个或者多个程序可被一个或者多个处理器执行，以实现如第一方面所述的多视角拍摄方法的步骤。
[0013]从以上技术方案可以看出，本申请实施例具有以下优点：
[0014]本申请实施例提供了一种多视角拍摄方法、装置、电子设备及存储介质，由于AI模型已经预先对海量图像的特征和优点进行了学习训练，也就是说该AI模型具备审美能力，能够对画面的组成元素进行实时分析，因而基于其组合各视角画面所得到的目标图像，富有美感和故事性，提高了摄影质量，同时避免了用户选择摄像头的繁琐，简化流程。
附图说明
[0015]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：
[0016]图1为本申请实施例提供的一种多视角拍摄方法的基本流程示意图；
[0017]图2为本申请实施例提供的一种版式划分的示意图；
[0018]图3为本申请实施例提供的一种目标版式的场景示例；
[0019]图4为本申请实施例提供的另一种目标版式的场景示例；
[0020]图5为本申请实施例提供的一种多视角拍摄方法的示例；
[0021]图6为本申请实施例提供的一种近景版式的示意图；
[0022]图7为本申请实施例提供的一种远景版式的示意图；
[0023]图8为本申请实施例提供的另一种远景版式的示意图；
[0024]图9为本申请实施例提供的一种多视角拍摄装置的结构示意图；
[0025]图10为本申请实施例提供的另一种多视角拍摄装置的结构示意图；
[0026]图11为本申请实施例提供的又一种多视角拍摄装置的结构示意图；
[0027]图12为本申请实施例提供的一种电子设备的结构框图。
具体实施方式
[0028]为了使本
的人员更好地理解本申请方案，下面将结合本申请实施例中的附图，对本申请实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅是本申请一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本申请中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其它实施例，都属于本申请保护的范围。
[0029]本申请的说明书和权利要求书及上述附图中的术语“第一”、“第二”、“第三”、“第四”等(如果存在)是用于区别类似的对象，而不必用于描述特定的顺序或先后次序。应该理解这样使用的数据在适当情况下可以互换，以便描述的本申请的实施例能够以除了在这里图示或描述的那些以外的顺序实施。
[0030]此外，术语“包括”和“具有”以及它们的任何变形，意图在于覆盖不排他的包含，例如，包含了一系列步骤或模块的过程、方法、系统、产品或设备不必限于清楚地列出的那些步骤或模块，而是可包括没有清楚地列出的或对于这些过程、方法、产品或设备固有的其它步骤或模块。
[0031]为了便于理解和说明，下面通过图1至图12详细的阐述本申请实施例提供的多视角拍摄方法、装置、电子设备及存储介质。
[0032]请参考图1，其为本申请实施例提供的一种多视角拍摄方法的基本流程示意图。该方法包括以下步骤：
[0033]S101，获取至少两个摄像头采集的视角画面。
[0034]比如，当至少两个摄像头包括第一摄像头和第二摄像头时，本申请实施例获取第一摄像头采集的第一视角画面和第二摄像头采集的第二视角画面，该第二视角画面对应的拍摄模式与第一视角画面对应的拍摄模式不同。
[0035]需要说明的是，摄像头可以包括但不限于主摄像头和副摄像头。其中，主摄像头和副摄像头的视角不同，比如主摄像头为广角摄像头，其对应的拍摄模式为广角模式，即广角
摄像头的视角画面中包含的组成元素多样，例如近处的人物和远处的山峰等；再如副摄像头为微距摄像头，其对应的拍摄模式为微距模式，即相对于广角摄像头的视角画面而言，微距摄像头的视角画面中所包含的组成元素较少，例如只有近处的人物等。另外，至少两个摄像头采集的视角画面可以为相同视角，比如两个摄像头都为广角摄像头，也可以为不同视角，比如一个摄像头为广角摄像头，另一个摄像头为微距摄像头，本申请实施例对此不进行限定。
[0036]实际使用时，主摄像头负责主要成像，而各副摄像头用于辅助成像。比如，超广角副摄像头在拍摄时能带来更广的视野，配合简单的构图就能在拍摄风景和人像时达到非常好的效果；长焦副摄像头通过更大的固定焦段，来实现拍摄更远物体的目的；微距副摄像头通过更小的预设焦距来达到拍摄细小物体的功能。本申请实施例通过调用多个摄像头采集不同视角画面，获得拍摄对象的细节更多，成像更加清晰和细腻。
[0037]在一些可选的实施例中，获取至少两个摄像头采集的视角画面之前，本申请实施例响应用户的操作指令，以第一摄像头在成像显示区域中显示的拍摄对象为基准，自动调节除第一摄像头之外的至少一个第二摄像头对该拍摄对象对焦拍摄，可选地，可以自动调节至少一个第二摄像头的光轴汇聚于该拍摄对象的一点，以使至少一个第二摄像头的焦点对准该拍摄对象；其中，第一摄像头为用户指定的摄像头。其中，本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种多视角拍摄方法，其特征在于，所述方法包括：获取至少两个摄像头采集的视角画面；根据预先训练的AI模型，分析各所述视角画面的组成元素，并基于各所述视角画面的组成元素生成目标图像。2.根据权利要求1所述的多视角拍摄方法，其特征在于，所述AI模型通过如下步骤训练而成：获取样本图像集合，所述样本图像集合包括至少两张样本图像及与所述样本图像关联的标签，所述标签包括所述样本图像的构图方式和光影色彩搭配方式中的至少一种；分别提取各所述样本图像的组成元素，并建立所述样本图像的组成元素与所述标签的映射关系。3.根据权利要求1至2中任意一项所述的多视角拍摄方法，其特征在于，所述AI模型包括神经网络模型，所述神经网络模型包括卷积神经网络模型或者循环神经网络模型中的任意一种。4.根据权利要求1所述的多视角拍摄方法，其特征在于，所述根据预先训练的AI模型，分析各所述视角画面的组成元素，并基于各所述视角画面的组成元素生成目标图像，包括：根据所述AI模型中构图方式和/或光影色彩搭配方式，筛选各所述视角画面的组成元素；对经过组成元素筛选的各所述视角画面进行合成处理，得到所述目标图像。5.根据权利要求4所述的多视角拍摄方法，其特征在于，所述合成处理的操作包括变焦、裁剪、背景虚化、调整画面参数或者添加素材中的任意一种或多种。6.根据权利要求1所述的多视角拍摄方法，其特征在于，所述至少两个摄像头包括第一摄像头和第二摄像头，所述获取至少两个摄像头采集的视角画面之前，所述方法还包括：响应用户的操作指令，以第一摄像头在成像显示区域中显示的拍摄对象为基准，自动调节除所述第一摄像头之外的至少一个所述第二摄像头对所述拍摄对象对焦拍摄，其中所述第一摄像头为用户指定的摄像头。7.根据权利要求6所述的多视角拍摄方法，其特征在于，当所述至少两个摄像头采集的视角画面包括所述第一摄像头采集的第一视角画面和所述第二摄像头采集的第二视角画面，所述第二视角画面对应的拍摄模式与所述第一视角画面对应的拍摄模式不...

【专利技术属性】
技术研发人员：桂清利，
申请(专利权)人：北京小米移动软件有限公司，
类型：发明
国别省市：