【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及人工智能，尤其涉及一种基于人工智能的相机自动调整方法以及相关装置。
技术介绍
1、随着多摄像头布局的进步，使得相机可以实现更高质量的图像捕捉、广角视野和更复杂的景深控制，并自动优化拍摄设置和场景识别，简化用户操作并提高拍摄效果。但是，在实际应用场景中用户不知道如何摆姿势，进而导致用户得到的拍摄图像不满意，从而减少了拍摄兴趣，因此，亟需一种相机自动调整方法达到帮助用户摆姿势进而迅速获得满意的图像效果的目的。
技术实现思路
1、本专利技术实施例的主要目的在于提供一种基于人工智能的相机自动调整方法以及相关装置，旨在解决实际应用中用户不知道如何摆姿势，进而导致用户得到的拍摄图像不满意，从而减少了拍摄兴趣的问题。
2、第一方面，本专利技术实施例提供一种基于人工智能的相机自动调整方法，包括：
3、收集公开平台中目标用户对应的第一公开图像，并对所述第一公开图像进行场景分析获得所述第一公开图像对应的场景类型；
4、利用所述场景类型对所述第一公开图像进行场景聚类，获得场景图像集；
5、确定目标对象在目标地区对应的第一区域图像，并从所述场景图像集中确定所述第一区域图像对应的目标图像集；
6、对所述目标图像集中的每一个第二公开图像进行姿势识别获得每个所述第二公开图像对应的初始姿势和姿势位置；
7、将所述初始姿势和所述姿势位置与所述第一区域图像进行融合，获得第二区域图像；
8、确定所述第二区域图像对应的图像质
9、根据所述目标区域图像确定目标姿势和目标位置，并将所述目标姿势根据所述目标位置在所述相机中进行显示，获得所述相机对应的初始成像效果；
10、计算所述目标区域图像和所述第一区域图像之间的参数差异，进而根据所述参数差异和所述初始成像效果对所述相机进行调整，获得所述目标对象对应的目标图像。
11、第二方面，本专利技术实施例提供一种基于人工智能的相机自动调整装置，包括：
12、数据分析模块，用于收集公开平台中目标用户对应的第一公开图像，并对所述第一公开图像进行场景分析获得所述第一公开图像对应的场景类型；
13、数据聚类模块，用于利用所述场景类型对所述第一公开图像进行场景聚类，获得场景图像集；
14、数据获取模块，用于确定目标对象在目标地区对应的第一区域图像，并从所述场景图像集中确定所述第一区域图像对应的目标图像集；
15、姿势分析模块，用于对所述目标图像集中的每一个第二公开图像进行姿势识别获得每个所述第二公开图像对应的初始姿势和姿势位置；
16、数据融合模块，用于将所述初始姿势和所述姿势位置与所述第一区域图像进行融合，获得第二区域图像；
17、质量分析模块，用于确定所述第二区域图像对应的图像质量，并根据所述图像质量确定所述目标对象对应的目标区域图像；
18、数据显示模块，用于根据所述目标区域图像确定目标姿势和目标位置，并将所述目标姿势根据所述目标位置在所述相机中进行显示，获得所述相机对应的初始成像效果；
19、相机调整模块，用于计算所述目标区域图像和所述第一区域图像之间的参数差异，进而根据所述参数差异和所述初始成像效果对所述相机进行调整，获得所述目标对象对应的目标图像。
20、第三方面，本专利技术实施例还提供一种终端设备，终端设备包括处理器、存储器、存储在存储器上并可被处理器执行的计算机程序以及用于实现处理器和存储器之间的连接通信的数据总线，其中计算机程序被处理器执行时，实现如本专利技术说明书提供的任一项基于人工智能的相机自动调整方法的步骤。
21、第四方面，本专利技术实施例还提供一种存储介质，用于计算机可读存储，其特征在于，存储介质存储有一个或者多个程序，一个或者多个程序可被一个或者多个处理器执行，以实现如本专利技术说明书提供的任一项基于人工智能的相机自动调整方法的步骤。
22、本专利技术实施例提供一种基于人工智能的相机自动调整方法以及相关装置，该方法通过场景分析和聚类，可以有效地对目标用户的第一公开图像进行分类和整理，有助于理解目标用户的拍摄风格，进而从场景图像集中获得目标对象对应的目标图像集，从而通过对目标图像集中的第二公开图像进行姿势识别从而获得初始姿势和姿势位置，从而确定目标对象可参考的姿势信息，进而将初始姿势和姿势位置与第一区域图像进行融合获得第二区域图像，从而判断确定第二区域图像对应的图像质量，并根据图像质量确定目标对象对应的目标区域图像；根据目标区域图像确定目标姿势和目标位置，从而确定目标对象拍摄时所需的姿势信息和位置信息，并将目标姿势根据目标位置在相机中进行显示，获得相机对应的初始成像效果；计算目标区域图像和第一区域图像之间的参数差异，进而根据参数差异和初始成像效果对相机进行调整，获得目标对象对应的目标图像，进而帮助目标对象能够快速获得拍摄姿势和拍摄位置，进而能够有效提升目标对象的成像效果，从而大大提高目标对象的拍摄满意度，并解决了实际应用中用户不知道如何摆姿势，进而导致用户得到的拍摄图像不满意，从而减少了拍摄兴趣的问题。
本文档来自技高网...【技术保护点】
1.一种基于人工智能的相机自动调整方法，其特征在于，所述方法包括：
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述对所述第一公开图像进行场景分析获得所述第一公开图像对应的场景类型，包括：
3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述对所述目标图像集中的每一个第二公开图像进行姿势识别获得每个所述第二公开图像对应的初始姿势和姿势位置，包括：
4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述将所述初始姿势和所述姿势位置与所述第一区域图像进行融合，获得第二区域图像，包括：
5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述确定所述第二区域图像对应的图像质量，包括：
6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，所述确定图像评价模型，包括：
7.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述参数差异和所述初始成像效果对所述相机进行调整，获得所述目标对象对应的目标图像，包括：
8.一种基于人工智能的相机自动调整装置，其特征在于，包括：
9.一种终端设备，其特征在于，所述终端设备包括处理器、存储器；p>
10.一种计算机存储介质，用于计算机存储，其特征在于，所述计算机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，以实现权利要求1至7中任一项所述的基于人工智能的相机自动调整方法的步骤。
...【技术特征摘要】
1.一种基于人工智能的相机自动调整方法，其特征在于，所述方法包括：
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述对所述第一公开图像进行场景分析获得所述第一公开图像对应的场景类型，包括：
3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述对所述目标图像集中的每一个第二公开图像进行姿势识别获得每个所述第二公开图像对应的初始姿势和姿势位置，包括：
4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述将所述初始姿势和所述姿势位置与所述第一区域图像进行融合，获得第二区域图像，包括：
5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述确定所述第二区域图像对应的图像质量，包括：
【专利技术属性】
技术研发人员：丁美竹，张广杰，
申请(专利权)人：珠海市枫逸科技有限公司，
类型：发明
国别省市：
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