一种拍摄方法及终端技术

本发明专利技术实施例公开了一种拍摄方法及终端，其中该方法包括：获取当前图像并对当前图像进行处理以得到当前对焦位置，该当前对焦位置为人眼位置；根据当前对焦位置进行对焦；接收拍摄指令以获取目标图像。本发明专利技术实施例中，终端通过获取当前图像并对该当前图像进行处理以得到当前对焦位置，并根据当前对焦位置进行对焦，根据拍摄指令获取目标图像。由于当前对焦位置为人眼位置，因此可以快速且准确的对人眼进行对焦，从而提高了所拍摄的目标图像的人眼区域的清晰度。

【技术实现步骤摘要】
一种拍摄方法及终端
本专利技术涉及拍摄
，尤其涉及一种拍摄方法及其终端。
技术介绍
随着拍照技术的快速发展，用户喜欢利用拍照来记录自己、家人、朋友及同事开心的时刻，在拍照的过程中，用户都希望清晰地拍出自己眼睛，这样拍出的图像能够突出重点，并能体现图像中的人物的精神面貌。但在实践中发现，现有的拍照设备不能对人眼进行准确的对焦，拍出的人物图像的人眼区域的清晰度不高。
技术实现思路
本专利技术实施例提供一种拍摄方法及其终端，可快速且准确的对人眼进行对焦，以提高所拍摄的目标图像的人眼区域的清晰度。本专利技术实施例提供了一种拍摄方法，包括：获取当前图像并对所述当前图像进行处理以得到当前对焦位置，所述当前对焦位置为人眼位置；根据所述当前对焦位置对进行对焦；接收拍摄指令以获取目标图像。本专利技术实施例还提供了一种终端，包括:获取单元，用于获取当前图像；处理单元，用于对所述获取单元获取的当前图像进行处理以得到当前对焦位置，所述当前对焦位置为人眼位置；对焦单元，用于根据所述出处理单元得到的当前对焦位置对进行对焦；所述获取单元还用于接收拍摄指令以获取目标图像。本专利技术实施例中，终端通过获取当前图像并对该当前图像进行处理以得到当前对焦位置，并根据该当前对焦位置进行对焦，根据拍摄指令获取目标图像。由于当前对焦位置为人眼位置，因此可以快速且准确的对人眼进行对焦，从而提高了所拍摄的目标图像的人眼区域的清晰度。附图说明为了更清楚地说明本专利技术实施例技术方案，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，下面描述中的附图是本专利技术的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，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是本专利技术一实施例提供的一种拍摄方法的流程示意图；图2是本专利技术另一实施例提供的一种拍摄方法的流程示意图；图3是本专利技术一实施例提供的一种特征模版的示意图；图4是本专利技术一实施例提供的一种子窗口的结构示意图；图5是本专利技术另一实施例提供的一种子窗口的结构示意图；图6是本专利技术另一实施例提供的一种强分类器的结构示意图；图7是目标人脸图像的示意图；图8是经显著性处理后的区域图像示意图；图9是本专利技术一实施例提供的一种终端的结构示意图；图10是本专利技术另一实施例提供的一种终端的结构示意；图11是本专利技术再一实施例提供的一种终端的结构示意。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。应当理解，当在本说明书和所附权利要求书中使用时，术语“包括”和“包含”指示所描述特征、整体、步骤、操作、元素和/或组件的存在，但并不排除一个或多个其它特征、整体、步骤、操作、元素、组件和/或其集合的存在或添加。还应当理解，在此本专利技术说明书中所使用的术语仅仅是出于描述特定实施例的目的而并不意在限制本专利技术。如在本专利技术说明书和所附权利要求书中所使用的那样，除非上下文清楚地指明其它情况，否则单数形式的“一”、“一个”及“该”意在包括复数形式。还应当进一步理解，在本专利技术说明书和所附权利要求书中使用的术语“和/或”是指相关联列出的项中的一个或多个的任何组合以及所有可能组合，并且包括这些组合。如在本说明书和所附权利要求书中所使用的那样，术语“如果”可以依据上下文被解释为“当...时”或“一旦”或“响应于确定”或“响应于检测到”。类似地，短语“如果确定”或“如果检测到[所描述条件或事件]”可以依据上下文被解释为意指“一旦确定”或“响应于确定”或“一旦检测到[所描述条件或事件]”或“响应于检测到[所描述条件或事件]”。具体实现中，本专利技术实施例中描述的终端包括但不限于诸如具有触摸敏感表面(例如，触摸屏显示器和/或触摸板)的移动电话、膝上型计算机或平板计算机之类的其它便携式设备。还应当理解的是，在某些实施例中，所述设备并非便携式通信设备，而是具有触摸敏感表面(例如，触摸屏显示器和/或触摸板)的台式计算机。在接下来的讨论中，描述了包括显示器和触摸敏感表面的终端。然而，应当理解的是，终端可以包括诸如物理键盘、鼠标和/或控制杆的一个或多个其它物理用户接口设备。终端支持各种应用程序，例如以下中的一个或多个：绘图应用程序、演示应用程序、文字处理应用程序、网站创建应用程序、盘刻录应用程序、电子表格应用程序、游戏应用程序、电话应用程序、视频会议应用程序、电子邮件应用程序、即时消息收发应用程序、锻炼支持应用程序、照片管理应用程序、数码相机应用程序、数字摄影机应用程序、web浏览应用程序、数字音乐播放器应用程序和/或数字视频播放器应用程序。可以在终端上执行的各种应用程序可以使用诸如触摸敏感表面的至少一个公共物理用户接口设备。可以在应用程序之间和/或相应应用程序内调整和/或改变触摸敏感表面的一个或多个功能以及终端上显示的相应信息。这样，终端的公共物理架构(例如，触摸敏感表面)可以支持具有对用户而言直观且透明的用户界面的各种应用程序。请参考图1，是本专利技术一实施例提供的拍摄方法的流程示意图，如图所示，该方法可以包括以下步骤：S101、终端获取当前图像并对该当前图像进行处理以得到当前对焦位置，该当前对焦位置为人眼位置。需要说明的是，用户可以通过触控或者语音的方式向终端发送开启拍照应用的指令，终端在接收到用户发送的开启拍照应用指令的时，可以开启拍照应用以获取当前图像，可以对该当前图像进行处理以得到当前对焦位置，该当前对焦位置为人眼位置。具体的，终端可以对该当前图像进行灰度处理以得到灰度图像，并可以对灰度图像进行人脸检测，若检测到人脸图像，则可以对人脸图像进行显著性检测以获得人眼位置；若没有检测到人脸图像，则终端可以直接将当前图像作为目标图像，可以不执行以下步骤。其中，当前图像是指终端接收到开启拍照应用的指令时拍摄的，该当前图像以缓存的形式存储在终端中，可用于获取人眼位置，以便终端可以根据该人眼位置拍出清晰的目标图像，在拍完目标图像后，终端可以将该当前图像删除。另外，上述当前对焦位置可以是多个，也可以是一个，当前对焦位置的数量由当前图像中的人物个数决定，也就是说一个人物对应一个当前对焦位置。上述终端可以是智能手机、照相机、平板电脑，智能可穿戴设备等具有拍照功能的设备，本专利技术实施例不做限定。作为一种可选的实施方式，上述对该当前图像进行处理以得到当前对焦位置，可以包括以下步骤S1011、S1012和S1013。S1011、终端对该当前图像进行灰度处理以获得灰度图像。需要说明的是，终端可以根据当前图像的格式做出相应的灰度处理以获得灰度图像，例如，若终端获取的当前图像是YUV格式，可以通过提取Y通道的图像以获得灰度图像；若终端获取的当前图像是RGB格式，可以通过提取G通道的图像以得到灰度图像。以上两种获取当前图像的灰度图像的方法仅是示意性的，本专利技术实施例对此不做限制。S1012、终端对该灰度图像进行人脸检测以检测出目标人脸图像。需要说明的是，终端可以采用人脸检测方法对该灰度图像进行人脸检测以检测出目标人脸图像，以便进一步获取人眼位置，具体的，人脸检测方法可以包括基于学习的人脸检测方法或基于特征的人脸检测方法等。基于学习的人脸检测方法可以包括基于Adaboost的方法、基于贝叶斯准则的方法、基于人工神经网络的方法(ArtificialNeuralNet本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种拍照方法，其特征在于，包括：获取当前图像并对所述当前图像进行处理以得到当前对焦位置，所述当前对焦位置为人眼位置；根据所述当前对焦位置进行对焦；接收拍摄指令以获取目标图像。

【技术特征摘要】
1.一种拍照方法，其特征在于，包括：获取当前图像并对所述当前图像进行处理以得到当前对焦位置，所述当前对焦位置为人眼位置；根据所述当前对焦位置进行对焦；接收拍摄指令以获取目标图像。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，对所述当前图像进行处理以得到当前对焦位置，包括：对所述当前图像进行灰度处理以获得灰度图像；对所述灰度图像进行人脸检测以检测出目标人脸图像；对所述目标人脸图像进行显著性检测以获得所述当前对焦位置。3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，对所述灰度图像进行人脸检测以检测出目标人脸图像，包括：按照预设缩小比例对所述灰度图像进行缩小以得到第一图像；将所述第一图像进行多次划分以得到多张第二图像，每张所述第二图像包括多个子窗口；根据积分图计算每张所述第二图像中每个子窗口的Haar特征值；根据强分类器及每张所述第二图像得到的Haar特征值检测出多张第一人脸图像；将所述多张第一人脸图像进行合并得到所述目标人脸图像。4.如权利要求2所述的方法，其特征在于，对所述目标人脸图像进行显著性检测以获得所述当前对焦位置具体包括：对所述目标人脸图像进行离散余弦变换及负离散余弦变换以得到区域图像；对比所述目标人脸图像及所述区域图像并结合先验知识得到所述当前对焦位置。5.根据权利要求3或4所述的方法，其特征在于，根据强分类器及每张所述第二图像得到的Haar特征值检测出多张第一人脸图像之前，还包括：初始化训练样本的权值分布，所述训练样本包括人脸样本和非人脸样本；对训练样本进行学习以得到多个弱分类器；计算每一所述弱分类器在所述训练样本上的分类误差率；根据所述分类误差率计算所述弱分类器的系数，所述系数表示每一所述弱分类器在所述强分类器中所占的权值；根据所述系数更新所述训练样本中的权值分布并进行迭代计算，以得到所述强分类器，所述强分类器为每次迭代计算中加权分类误差率最小的所述...

【专利技术属性】
技术研发人员：辛浩然，
申请(专利权)人：深圳市金立通信设备有限公司，
类型：发明
国别省市：广东,44