引导拍摄构图的方法及装置

1.一种引导拍摄构图的方法，应用于移动终端，其特征在于，该方法包括：进入预览拍摄模式；抽取预览拍摄画面的线条；根据所述抽取的线条判断情景拍摄模式，所述情景拍摄模式包括景物构图拍摄模式、人像构图拍摄模式和运动构图拍摄模式中的一种或其任意组合；根据所述情景拍摄模式和所述抽取的所述预览拍摄画面的线条获取参考构图；根据所述参考构图进行构图提示，引导拍摄构图，包括：比较所述预览拍摄画面的构图与所述参考构图是否一致，如果一致，则按照预览拍摄画面的构图进行构图，如果不一致，则提示拍摄者；其中，当所述情景拍摄模式为景物构图拍摄模式时，步骤比较所述预览拍摄画面的构图与所述参考构图是否一致包括：
当所述移动终端捕获到所述预览拍摄画面并通过图像边沿与轮廓线提取技术提取内部对焦主体与线条，判断是否符合九宫格与黄金分割构图法，如果所述线条与所述对焦主体出现偏差，则所述移动终端给以提示，所述九宫格与黄金分割构图法是指，将水平分界线条，垂直分界线线条，分别放在三分法的约0.618比例线条上，将对焦主体放到水平与垂直分割线的交叉点上。
2.根据权利要求1所述的引导拍摄构图的方法，其特征在于，当所述移动终端捕获到画面内部时，提取画面内色块比例，如果比例低于0.382：0.618的比例数字阈值时，移动终端给以提示。
3.根据权利要求1所述的引导拍摄构图的方法，其特征在于，所述提示为语音提示或画面提示。
4.根据权利要求3所述的引导拍摄构图的方法，其特征在于，画面提示为在移动终端屏幕的预览界面上显示最佳构图的提示图标。
5.一种引导拍摄构图的装置，应用于移动终端，其特征在于，该装置包括：启动预览拍摄模块，用于进入预览拍摄模式；抽取线条模块，用于抽取预览拍摄画面的线条；判断模块，用于根据所述抽取的线条判断情景拍摄模式，所述情景拍摄模式包括景物构图拍摄模式、人像构图拍摄模式和运动构图拍摄模式中的一种或其任意组合；获取参考构图模块，用于根据所述情景拍摄模式和所述抽取的所述预览拍摄画面的线条获取参考构图；引导构图模块，用于根据所述参考构图进行构图提示，引导拍摄构图；
所述引导构图模块包括：比较模块，用于比较所述预览拍摄画面的构图与所述参考构图是否一致，提示模块，用于当所述预览拍摄画面的构图与所述参考构图不一致时，提示拍摄者；其中，所述比较模块具体用于当所述移动终端捕获到所述预览拍摄画面并通过图像边沿与轮廓线提取技术提取内部对焦主体与线条，判断是否符合九宫格与黄金分割构图法，如果所述线条与所述对焦主体出现偏差，则所述移动终端给以提示，所述九宫格与黄金分割构图法是指，将水平分界线条，垂直分界线线条，分别放在三分法的约0.618比例线条上，将对焦主体放到水平与垂直分割线的交叉点上。
6.根据权利要求5所述的引导拍摄构图的装置，其特征在于，当所述移动终端捕获到画面内部时，提取画面内色块比例，如果比例低于0.382：0.618的比例数字阈值时，移动终端给以提示。
7.根据权利要求5所述的引导拍摄构图的装置，其特征在于，所述提示为语音提示或画面提示。
8.一种移动装置，其特征在于，该移动装置包括权利要求5-7任一项所述的引导拍摄构图的装置。

引导拍摄构图的方法及装置\n技术领域\n[0001] 本发明涉及图像处理领域，尤其涉及一种通过拍摄来自动引导最佳构图的方法与装置。\n背景技术\n[0002] 由于拍摄出好的照片往往需要一定的背景知识与技巧及经验的积累，而大多数用户并不完全掌握，从而导致拍出的照片中不是很满意。构图，做为改善拍照效果重要的一点，它不像自动对焦及自动曝光一样可借由相机的内部协助完成，构图技巧更多是一种主观判断，比如对于主体位置，前景后景关系，颜色比重关系等等知识需要拍摄者通过学习相关理论知识并参考别人的相片或听别人的指导最终不断摸索，不断积累提高。\n[0003] 因此，有待于提供一种可以智能快速对用户最佳构图的进行识别、判断，[0004] 指导的方案，使拍摄者快速提高构图技巧，保证图片构图效果满意。现有的一些图像处理技术如边沿归类算法，主动轮廓模型算法，图片处理软件中的一些色彩提取工具与算法均可为本专利所用。\n发明内容\n[0005] 本发明的目的在于提供一种拍摄构图的方法及装置，能够给不具有专业构图拍摄知识的用户提供简单，方面的操作，拍出预设的构图相片。\n[0006] 本发明提供了一种引导拍摄构图的方法，该方法包括：\n[0007] 进入预览拍摄模式；\n[0008] 抽取所述预览拍摄画面的线条；\n[0009] 根据所述抽取的线条判断情景拍摄模式；\n[0010] 根据所述情景拍摄模式和所述抽取的线条获取参考构图；\n[0011] 根据所述参考构图进行构图提示，引导拍摄构图。\n[0012] 优选的，所述情景拍摄模式包括景物构图拍摄模式、人像构图拍摄模式、运动构图拍摄模式中的任一种或其任意组合。\n[0013] 优选的，所述根据所述参考构图进行构图提示，引导拍摄构图包括：\n[0014] 比较所述预览拍摄画面的构图与所述参考构图是否一致，如果一致，则按照预览拍摄画面的构图进行构图，如果不一致，则提示拍摄者。\n[0015] 优选的，所述提示为语音提示或画面提示。\n[0016] 优选的，画面提示为在移动终端屏幕的预览界面上显示最佳构图的提示图标。\n[0017] 本发明还提供了一种引导拍摄构图的装置，该装置包括：\n[0018] 启动预览拍摄模块，用于进入预览拍摄模式；\n[0019] 抽取线条模块，用于抽取所述预览拍摄画面的线条；\n[0020] 判断模块，用于根据所述抽取的线条判断情景拍摄模式；\n[0021] 获取参考构图模块，用于根据所述情景拍摄模式和所述抽取的线条获取参考构图；\n[0022] 引导构图模块，用于根据所述参考构图进行构图提示，引导拍摄构图。\n[0023] 优选的，所述拍摄模式包括景物构图拍摄模式、人像构图拍摄模式、运动构图拍摄模式中的任一种或其任意组合。\n[0024] 优选的，所述引导构图模块包括：\n[0025] 比较模块，用于比较所述预览拍摄画面的构图与所述参考构图是否一致，[0026] 提示模块，用于当所述预览拍摄画面的构图与所述参考构图不一致时，提示拍摄者；\n[0027] 返回模块，用于当所述预览拍摄画面的构图与所述参考构图不一致，且拍摄者调整构图时，重新进入预览拍摄模块；\n[0028] 构图模块，用于按照预览拍摄画面或参考构图进行构图。\n[0029] 优选的，所述提示为语音提示或画面提示。\n[0030] 本发明还提供了一种移动装置，该移动装置包括如上所述的引导拍摄构图的装置。\n[0031] 本发明的有益效果在于：本发明利用移动终端拍照系统内的系统设置标准，当拍摄对象的构图没有达到设定的推荐标准时，则移动终端会智能化的通过语言提醒或图标提醒拍摄者改变构图，以改变达到相应的设置标准，从而拍出构图完美的图片。因此，采用本发明实例提供的技术方案解决了大多数拍摄者因为欠审美与构图能力，不知道如何合理的构图，比如对于拍照主体的位置，色彩比例关系，空间的比例等等，当拍照者拍摄时由终端摄像头的预设标准值和摄像画面捕获的值进行对比，自动提醒用户调整构图，以便拍摄出完美的画面。\n附图说明\n[0032] 图1是本发明提供的拍摄构图方法的流程图；\n[0033] 图2是本发明提供的一个拍摄构图方法的实施例的流程图；\n[0034] 图3是本发明提供的拍摄构图装置的结构框图；\n[0035] 图4是本发明提供的一个实施例的拍摄构图装置的结构框图；\n[0036] 图5是发明实施例提供的线条对比方法示意图；\n[0037] 图6a是发明实施例提供的色彩对比深色(或冷色)与浅色(或暖色)各占0.5：0.5比例，画面从视觉角度不平衡示意图；\n[0038] 图6b是发明实施例提供的色彩对比深色(或冷色)与浅色(或暖色)占0.382：0.618比例，画面从视觉角度平衡示意图；\n[0039] 图7是发明提供的实施例人物位置对比方法示意图；\n[0040] 图8是发明提供的实施例运动位置对比模块对比方法示意图；\n[0041] 图9是发明提供的实施例边沿人像变形判断模块对比方法示意图；\n[0042] 图10是在广角镜头拍摄图像的边沿区域识别出人脸的示意图；\n[0043] 图11是以人脸识别后位置为参考自动进行图像重新构图并截图输出的示意图。\n具体实施方式\n[0044] 下面结合具体的实施例及附图对的技术方案进行详细的描述，以使其更加清楚。\n以下实施例仅为了描述本发明所列举的较为详细的实施例，并不作为对本发明的限定。\n[0045] 本发明通过根据摄像时一些特定的构图法则在拍照风景，建筑，人物时对现有位置，颜色对比等进行对比判断，如发现偏差，则通过语言提示或界面提醒的方式，提示拍摄者调整在预览界面中位置与构图，以便拍出完美的相片。\n[0046] 参见图1，本发明提供的引导拍摄构图的方法，该方法包括：\n[0047] 步骤S101:进入预览拍摄模式。\n[0048] 步骤S102:抽取预览拍摄画面的线条。\n[0049] 步骤S103:根据抽取的线条判断情景拍摄模式。\n[0050] 情景拍摄模式包括景物构图拍摄模式、人像构图拍摄模式、运动构图拍摄模式中的任一种或其任意组合。\n[0051] 步骤S104:根据情景拍摄模式和抽取的线条获取参考构图。\n[0052] 步骤S105:根据参考构图进行构图提示，引导拍摄构图。\n[0053] 提示为语音提示或画面提示。\n[0054] 画面提示为在移动终端屏幕的预览界面上显示最佳构图的提示图标。\n[0055] 参考构图只是供拍摄者参考，拍摄者可以不按参考构图拍摄。\n[0056] 参见图2，根据参考构图进行构图提示，引导拍摄构图包括：\n[0057] 步骤S1051:比较预览拍摄画面的构图与参考构图是否一致，如果不一致，则执行步骤S1052：提示拍摄者。\n[0058] 参见图3，本发明提供的引导拍摄构图的装置100，该装置包括：\n[0059] 启动预览拍摄模块，用于进入预览拍摄模式。\n[0060] 抽取线条模块102，用于抽取预览拍摄画面的线条。\n[0061] 判断模块103，用于根据抽取的线条判断情景拍摄模式。\n[0062] 拍摄模式包括景物构图拍摄模式、人像构图拍摄模式、运动构图拍摄模式中的任一种或其任意组合。\n[0063] 获取参考构图模块104，用于根据情景拍摄模式和抽取的线条获取参考构图；\n[0064] 引导构图模块105，用于根据参考构图进行构图提示，引导拍摄构图。\n[0065] 参见图4，引导构图模块105包括：\n[0066] 比较模块1051，用于比较预览拍摄画面的构图与参考构图是否一致。\n[0067] 提示模块1052，用于当预览拍摄画面的构图与参考构图不一致时，提示拍摄者。\n[0068] 提示为语音提示或画面提示。\n[0069] 本发明还提供了一种移动装置，该移动装置包括如上的引导拍摄构图的装置。\n[0070] 下面以参考构图为最佳构图为例，对本发明做进一步的说明。\n[0071] 步骤S101:进入预览拍摄模式。\n[0072] 在步骤S101中，移动终端拍摄头部或拍摄画面。\n[0073] 在本发明实施例中，在步骤S101之前还包括：预先设置移动终端内置的最佳构图的相关标准值。预先设置移动终端最佳构图相关标准值主要包括但不限于以下内容：预先设置构图的九宫格线或黄金分割线对比标准值；预先设置的颜色比重对比标准值；预先设置的人像位置对比标准值，预先设置的广角人像位置标准值等，\n[0074] 步骤S102:抽取预览拍摄画面的线条。\n[0075] 步骤S103:根据抽取的线条判断情景拍摄模式。\n[0076] 情景拍摄模式包括景物构图拍摄模式、人像构图拍摄模式、运动构图拍摄模式中的任一种或其任意组合。\n[0077] 步骤S104:根据情景拍摄模式和抽取的线条获取最佳构图。\n[0078] 判断最佳构图的方法包括：\n[0079] 将捕获的预览拍摄画面信息使用图像边沿与轮廓线提取技术提取线条边沿，计算各种边沿间距比例，按照九宫格构图或黄金分割比例0.618对比，是否处于最佳构图比例视觉。\n[0080] 将捕获的预览拍摄画面进行图像色彩分析技术提取色块信息，根据构图对比模块美学色彩比例比较，是否深色与浅色，暖色调与冷色调等之间在黄金分割比例0.618平衡比例。\n[0081] 将捕获的预览拍摄画面进行图像处理与人脸识别，如出现识别的人脸，则根据人脸在整个图像中位置判断人像是否处于九宫格构图或黄金分割比例最佳构图位置。\n[0082] 将捕获的预览拍摄画面进行人脸识别处理，如出现识别的人脸，则使用图像边沿与轮廓线提取技术，判断人脸四周是否有遮挡物或重叠物，以避免在拍照中出现类似“头上长树”的干扰人像的失败构图。\n[0083] 将捕获的预览拍摄画面进行图像处理，如发现快速运动物体，根据构图对比模块中运动物体在运动方向提前量进行比较，是否处于最佳构图比例视觉。\n[0084] 预览拍摄画面的同时判断焦距是否处于广角模式，如处于广角，由于广角模式边沿变形特性，如进一步在画面边沿附近识别出的人脸，可能造成人脸变形，则给以拍照者提醒将主体偏移画面边沿。\n[0085] 最佳构图只是供拍摄者参考，拍摄者可以不按最佳构图拍摄。\n[0086] 步骤S105:根据最佳构图进行构图提示，引导拍摄构图。\n[0087] 下面对本发明用到的一些方法进行说明。\n[0088] 九宫格与黄金分割构图法，参见图5，是一种根据黄金分割点约0.618的数学美学理论法则为依据，将水平分界线条，垂直分界线线条，分别放在三分法的约0.618比例线条上，将主体的焦点尽量放到水平与垂直分割线的交叉点106上，所以根据这个美学原理，当移动终端摄像头捕获到画面并通过图像边沿与轮廓线提取技术提取内部对焦主体与线条\n107，判断是否按照九宫格与黄金分割构图法，如果出现线条与对焦主体出现偏差，移动终端给以图标(闪烁或动画)108或语音智能的提醒，轮廓线向九宫格与黄金分割线靠近的提醒。\n[0089] 色彩比重对比法。参见图6a和图6b，根据美学色彩比例，深色(或暖色调)110与浅色109(或冷色调)之间如果完全按1：1分配在画面中会造成色差比重视觉不平衡，以由于深色110比重大所以面积需要小，浅色109比重小所以需面积小，而只有深色或浅色比重按黄金分割比例111，即0.382：0.618时就会达到一种画面的色彩美学平衡。当移动终端摄像头捕获到画面内部时提取画面内色块比例，如果比例低于0.382：0.618的比例数字阈值时，移动终端给以图标或语音智能的提醒。\n[0090] 以下为在人像构图拍摄模式中得出参考构图的具体方法：\n[0091] 人像位置判断法。参见图7，将捕获的拍摄画面人脸识别处理，当捕获识别到人脸时111，则根据人脸来判断人物的远近与所处的画面位置，同时根据九宫格与黄金分割构图法0.618的一些构图法则判断条件，来判断人物是否处于一个比较合适构图位置，比如112黄金分割交叉点上。\n[0092] 人像遮挡判断法，参见图8，将捕获的拍摄画面处理如识别出的人脸113，通过图像边沿与轮廓线提取技术判断人像四周是否有遮挡物或重叠物114，以避免在拍照中出现类似“头上长树”的干扰人像的失败构图。\n[0093] 广角模式人像位置判断法，参见图10，如处于广角，由于广角模式边沿变形特性，如在画面边沿附近识别出的人脸，则可能是用户站位过偏，可能造成人像变形116，给以拍照者提醒，调整拍摄位置或者要求被拍着改边位置。\n[0094] 参见图11，是以人脸识别后位置为参考自动进行图像重新构图并截图输出的示意图。\n[0095] 以下为在运动构图拍摄模式中得出参考构图的具体方法：\n[0096] 运动物体最佳位置构图判断法。参见图9，摄像头捕获的画面中运动的物体，为了保证拍摄构图的美观与，需要在运动方向上预留一定提前量空间，通过对移动物体的位移的判断，当提前量位置位于横向构图0.618的区域115时给予图标或语音智能的提醒最佳构图位置。\n[0097] 综上所述，本发明实施例是利用构图对比模块中相关构图法则标准值，若拍照画面构图没有达到预定的标准，则移动终端会自动智能化的图标提醒或语音提醒使用者调整构图达到预期的最佳拍摄效果，因此，采用本发明实施例提高的技术方案解决了绝大多数摄影对于拍摄构图技巧不足的现状，通过拍摄构图的自动引导，可以使拍摄者快速掌握相关拍摄技巧，拍出高质量相片。\n[0098] 本领域普通技术人员可以理解实现上述实施例方法中的全部或部分步骤可以通过程序指令相关的硬件来完成，所属的程序可以存储于一计算机可读取存储介质中，存储介质，如ROM/RAM，磁盘、光盘等。\n[0099] 本发明提供的技术发方案解决了绝大多数摄影对于拍摄构图技巧不足的现状，通过拍摄构图的自动引导，可以使拍摄者快速掌握相关拍摄技巧，拍出高质量相片。\n[0100] 说明\n[0101] 1、图像边缘检测是图像处理和计算机视觉中的基本问题，边缘检测的目的是标识数字图像中亮度变化明显的点。图像属性中的显著变化通常反映了属性的重要事件和变化。这些包括(i)深度上的不连续、(ii)表面方向不连续、(iii)物质属性变化和(iv)场景照明变化。边缘检测是图像处理和计算机视觉中，尤其是特征提取中的一个研究领域。目前可用的检测算法包括一阶：RobertsCross算子,Prewitt算子,Sobel算子,Canny算子，罗盘算子，二阶：Marr-Hildreth,在梯度方向的二阶导数过零点。目前，Canny算子(或者这个算子的变体)是最常用的边缘检测方法。\n[0102] Roberts算子是一种利用局部差分算子寻找边缘的算子。\n[0103] Sobel算子是一种用于边缘检测算子，主要是一阶微分算子，在技术上它是以离散型的差分算子，用来运算图像亮度函数的梯度的近似值，\n[0104] Prewitt算子该算子与Sobel算子类似，只是权值有所变化，但两者实现起来功能还是有差距的，Sobel要比Prewitt更能准确检测图像边缘。\n[0105] Canny算子是一个具有滤波，增强，检测的多阶段的优化算子，在进行处理前，Canny算子先利用高斯平滑滤波器来平滑图像以除去噪声，Canny分割算法采用一阶偏导的有限差分来计算梯度幅值和方向，在处理过程中，Canny算子还将经过一个非极大值抑制的过程，最后Canny算子还采用两个阈值来连接边缘。\n[0106] Marr-Hildreth算子即称拉普拉斯高斯算子，也称LOG算子。该算子结合了拉普拉斯和高斯两种算子，它把高斯平滑滤波器和拉普拉斯锐化器结合起来，充分利用了高斯函数具有良好的滤波性能的作用，能对图像进行很好的滤波，去除噪声再进行边缘检测。\n[0107] 参考文献如下：\n[0108] Canny,J.,A Computational Approach To Edge Detection,IEEE Trans.Pattern Analysis and Machine Intelligence,8:679-714,1986.[0109] 坎迪.琼，一种边缘检测的计算方法，国际顶级刊物TPAMI电气和电子工程师协会图像分析与智能机器机构1986年期刊\n[0110] Lindeberg,Tony"Edge detection and ridge detection with automatic scale selection",International Journal of Computer Vision,30,2,pp117--154,\n1998.\n[0111] 林德贝尔格,托尼(自动尺度选择的边缘及山脊线检测)国际期刊计算机视界30,\n2,pp117--154,1998.\n[0112] 2、图像的颜色特征是最直观的视觉特征，它包含丰富的信息含量，所以它也就成为应用最广泛的一种特征提取技术，主要的方法有颜色直方图法，累计直方图发，主色调法，颜色矩和颜色布局法等等。\n[0113] 颜色直方图用以反映图像颜色的组成分布，即各种颜色出现的概率。\n[0114] Swain(斯维因)和Ballard(巴拉德)最先提出了应用颜色直方图进行图像特征提取的方法。\n[0115] 参考文献如下：\n[0116] Swain MJ,Ballard DH.Color indexing[J].International Journal of Computer Vision,1991,7(1)\n[0117] 斯维因，巴拉德颜色索引[J]。国际计算机视觉期刊1991\n[0118] 3、颜色矩是一种有效的颜色特征，该方法利用线性代数中矩的概念，将图像[0119] 中的颜色分布用其矩表示，由Stricker(斯特里克)和Orengo(奥伦戈)提[0120] 出。参考文献如下：\n[0121] Stricker M,Orengo M.Similarity of color images[J].Proc.SPIE Storage and Retrieval for Image and Video Databases,1995。\n[0122] 斯特里克,奥伦戈。彩色图像的相似性,引用SPIE存储和检索对图像和视频数据库，1995。\n[0123] 以上所述实施例仅表达了本发明的几种实施方式，其描述较为具体和详细，但并不能因此而理解为对本发明范围的限制。应当指出的是，对于本领域的普通技术人员来说，在不脱离本发明构思的前提下，还可以做出若干变形和改进，这些都属于本发明的保护范围。因此，本发明的保护范围应以所附权利要求为准。