CN109218615A - 图像拍摄辅助方法、装置、终端和存储介质 - Google Patents

Abstract

本发明实施例公开了一种图像拍摄辅助方法、装置、终端和存储介质。该方法包括：在采用摄像头拍摄图像过程中，确定取景框内展示的用户图像的脸部区域特征；依据所述脸部区域特征确定用户图像的标准脸部姿态；依据所述标准脸部姿态在用户图像上添加姿态辅助标记，供用户依据所述姿态辅助标记进行脸部姿态调整。本发明实施例通过符合用户当前拍摄情况的标准脸部姿态的实时选取以及用户图像中脸部辅助线的灵活生成，提高了用户脸部调整的效率和准确度，从而提高了图像的拍摄质量、效率和用户满意度。

Description

图像拍摄辅助方法、装置、终端和存储介质

技术领域

本发明实施例涉及图像处理技术领域，尤其涉及一种图像拍摄辅助方法、装置、终端和存储介质。

背景技术

随着电子产品的快速发展，具有图像拍摄功能的移动终端得到广泛普及，越来越多的用户通过集成了图像拍摄功能的移动终端，诸如智能手机、平板电脑以及相机等，可以随时随地进行拍摄。

现有技术中，当用户进行人物拍摄时，用户通过拍摄完成的图像或预览图像来判别拍摄效果的优劣。由于广大用户都缺乏摄影专业知识，用户在拍摄过程中可能存在人脸角度或位置等脸部特征不理想，导致拍摄得到的图像效果不佳的情况，从而用户需要多次重复拍摄才能得到理想图像。

因此，现有技术的人物拍摄方式无法使用户快速得到效果较好的拍摄图像，拍摄效率和用户满意度较低。

发明内容

本发明实施例提供了一种图像拍摄辅助方法、装置、终端和存储介质，能够提高图像的拍摄质量、效率和用户满意度。

第一方面，本发明实施例提供了一种图像拍摄辅助方法，包括：

在采用摄像头拍摄图像过程中，确定取景框内展示的用户图像的脸部区域特征；

依据所述脸部区域特征确定用户图像的标准脸部姿态；

依据所述标准脸部姿态在用户图像上添加姿态辅助标记，供用户依据所述姿态辅助标记进行脸部姿态调整。

第二方面，本发明实施例提供了一种图像拍摄辅助装置，包括：

脸部区域特征确定模块，用于在采用摄像头拍摄图像过程中，确定取景框内展示的用户图像的脸部区域特征；

标准脸部姿态确定模块，用于依据所述脸部区域特征确定用户图像的标准脸部姿态；

姿态辅助标记添加模块，用于依据所述标准脸部姿态在用户图像上添加姿态辅助标记，供用户依据所述姿态辅助标记进行脸部姿态调整。

第三方面，本发明实施例提供了一种终端，包括：

一个或多个处理器；

存储器，用于存储一个或多个程序；

当所述一个或多个程序被所述一个或多个处理器执行，使得所述一个或多个处理器实现本发明任意实施例所述的图像拍摄辅助方法。

第四方面，本发明实施例提供了一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，该程序被处理器执行时实现本发明任意实施例所述的图像拍摄辅助方法。

本发明实施例在采用摄像头进行图像拍摄的过程中，通过对取景框内展示的用户图像的脸部区域特征的确定，并依据脸部区域特征确定用户图像的标准脸部姿态，从而依据标准脸部姿态在取景框内展示的用户图像上添加姿态辅助标记，以使用户依据姿态辅助标记进行脸部姿态调整。本发明实施例通过符合用户当前拍摄情况的标准脸部姿态的实时选取以及用户图像中脸部辅助线的灵活生成，提高了用户脸部调整的效率和准确度，从而提高了图像的拍摄质量、效率和用户满意度。

附图说明

图1为本发明实施例一提供的一种图像拍摄辅助方法的流程图；

图2为本发明实施例二提供的一种图像拍摄辅助方法的流程图；

图3为本发明实施例二提供的取景框内展示的用户图像的示例图；

图4为本发明实施例二提供的脸部姿态调整的示例图；

图5为本发明实施例二提供的脸部姿态调整前后的对比图；

图6为本发明实施例三提供的一种图像拍摄辅助装置的结构示意图；

图7为本发明实施例四提供的一种终端的结构示意图。

具体实施方式

下面结合附图和实施例对本发明实施例作进一步的详细说明。可以理解的是，此处所描述的具体实施例仅仅用于解释本发明实施例，而非对本发明的限定。另外还需要说明的是，为了便于描述，附图中仅示出了与本发明实施例相关的部分而非全部结构。

实施例一

图1为本发明实施例一提供的一种图像拍摄辅助方法的流程图，本实施例可适用于对人物进行拍摄的情况，该方法可由一种图像拍摄辅助装置来执行。该方法具体包括如下步骤：

S110、在采用摄像头拍摄图像过程中，确定取景框内展示的用户图像的脸部区域特征。

在本发明具体实施例中，摄像头一般具有视频摄像/传播和静态图像捕捉等基本功能，任何集成摄像头的移动终端或电子设备都可以应用于本实施例中，例如相机、手机以及平板电脑等。移动终端或电子设备借助摄像头采集图像，用户可以通过拍摄界面上的取景框对需要拍摄的对象进行构图，从而拍摄获得取景框内用户所需的图像。相应的，取景框内展示的图像才是执行拍摄指令后获取到的图像，进而在拍摄之前对取景框内展示的图像进行分析即可。

本实施例中，拍摄的对象中至少包括人物，针对人物的脸部拍摄姿态进行分析，目的在于使用户拍摄的脸部姿态达到最佳拍摄状态，提高图像的拍摄效率和质量。具体的，在采用摄像头拍摄图像过程中，确定取景框内展示的用户图像的脸部区域特征。其中，脸部区域特征可以包括用户图像的人脸角度、人脸表情、人脸类型和五官类型中的至少一种，还可以包括性别、年龄以及发型等特征。其中，人脸角度可以是以脸部正对摄像头为准时用户脸部的倾斜或扭转的角度，不同的人脸角度拍摄得到的效果差异很大；人脸表情是指通过眼部肌肉、颜面肌肉和口部肌肉的变化来表现的多种情绪状态，拍摄时可以优选为开心的表情，但人脸表情也可以与拍摄场景相适应，使得整体构图更加和谐；人脸类型；人脸类型可以依据多种分类方法通过人脸轮廓进行确定，例如按照形态法分类可以分为圆形脸型、椭圆形脸型以及方形脸型等多种脸型，不同的人脸类型有其适合的拍摄方式；五官类型可以为五官的分布特征，例如眼睛的位置以及眼间距等，也可以为五官中具体器官的类型，例如大眼睛或高鼻梁等。

本实施例中，可以通过人脸识别、人脸检测、机器学习、神经网络以及特征提取等图像处理和分析方法来确定用户图像的脸部区域特征。例如，可以首先利用人脸检测算法对用户图像进行脸部区域的确定，其次利用人脸识别和特征提取等算法来识别脸部区域中的特征，并进行提取构成用户图像的脸部区域特征。本实施例不对脸部区域特征的确定方式进行限定，任何可以实现脸部区域特征的确定方式都可以应用于本实施例中。

S120、依据脸部区域特征确定用户图像的标准脸部姿态。

在本发明具体实施例中，可以预先获取用户终端中用户喜欢的或者拍摄效果较佳的拍摄图像，或者广泛搜集各种各样或涵盖上述各种脸部区域特征的且拍摄效果较佳的图像，作为待学习的标准图像，通过机器学习或神经网络等算法对待学习的标准图像进行学习，构建脸部姿态库。其中，可以通过人为筛选的方式确定拍摄效果较佳的待学习的标准图像，也可以采用预先构建的人脸打分模型对获取的图像进行打分，若检测到打分结果满足预设的打分阈值，则确定为待学习的标准图像。本实施例不对脸部姿态库的构建方式进行限定，任何可以构建脸部姿态库的方式都可以应用于本实施例中。

此外，为了提高拍摄图像整体的和谐性，本实施例在预先构建脸部姿态库的同时，可以对脸部姿态库中各脸部姿态以外的其他信息进行保存。鉴于完整图像的保存对于终端内存的占用较大，故本实施例可以对各个待学习的标准图像进行躯体特征和场景特征的提取，并将躯体特征和场景特征作为属性信息与对应的脸部姿态进行关联。从而脸部姿态库中各个脸部姿态通过与属性信息的关联，不仅可以限定拍摄效果较佳的脸部姿态，而且可以限定该脸部姿态的适用场景和躯体姿态等。

本实施例依据取景框内展示的用户图像的脸部区域特征，通过特征匹配等方式，从脸部姿态库中确定用户图像的标准脸部姿态。可以理解的是，该确定的标准脸部姿态为符合用户当前拍摄情况的且拍摄效果较佳的脸部姿态，进而可以作为修正用户拍摄时的脸部姿态的依据。具体的，本实施例可以依据脸部区域特征确定至少两个候选脸部姿态；依据用户图像的躯体特征和/或场景特征，从该至少两个候选脸部姿态中选择标准脸部姿态。

S130、依据标准脸部姿态在用户图像上添加姿态辅助标记，供用户依据姿态辅助标记进行脸部姿态调整。

在本发明具体实施例中，姿态辅助标记是指辅助用户调整至较佳的脸部姿态的标记。姿态辅助标记可以为完整的或者局部的拍摄效果较佳的脸部轮廓，以使用户将脸部调整至该脸部轮廓处，快速精确地定位为效果较佳的脸部姿态；也可以为由用户当前的脸部调整至较佳的脸部姿态的指示性标记，其中指示性标记的起点为用户当前的脸部位置，指示性标记的终点为较佳的脸部位置，指示性标记的长度为用户需要调整的距离，进而用户也可以根据指示性标记快速精确地定位为效果较佳的脸部姿态。

本实施例中，可以依据标准脸部姿态，也可以依据标准脸部姿态和取景框内展示的用户图像的脸部区域特征，生成姿态辅助标记并添加在用户图像上。具体的，依据标准脸部姿态的脸部轮廓和用户图像的脸部区域特征，在用户图像上选择至少两个辅助点；依据至少两个辅助点在用户图像上生成脸部辅助线，供用户依据脸部辅助线进行脸部姿态调整。

本实施例中，在用户调整脸部姿态之后，可以采用预先构建的人脸打分模型对取景框内展示的用户图像进行打分；若检测到用户图像的打分结果满足预设的打分阈值，则执行图像拍摄。或者，若检测到取景框内展示的用户图像的脸部区域特征与标准脸部姿态之间的匹配度大于预设的匹配度阈值，则执行图像拍摄。或者，若检测到取景框内展示的用户图像的脸部区域的轮廓线与脸部辅助线之间的匹配度大于预设的匹配度阈值，则执行图像拍摄。进而通过脸部姿态的调整和拍摄效果的判断，用户可以在一次拍摄或者较少数量的拍摄中获得图像质量较好拍摄效果较佳的图像。

本实施例的技术方案，在采用摄像头进行图像拍摄的过程中，通过对取景框内展示的用户图像的脸部区域特征的确定，并依据脸部区域特征确定用户图像的标准脸部姿态，从而依据标准脸部姿态在取景框内展示的用户图像上添加姿态辅助标记，以使用户依据姿态辅助标记进行脸部姿态调整。本发明实施例通过符合用户当前拍摄情况的标准脸部姿态的实时选取以及用户图像中脸部辅助线的灵活生成，提高了用户脸部调整的效率和准确度，从而提高了图像的拍摄质量、效率和用户满意度。

实施例二

本实施例在上述实施例一的基础上，提供了图像拍摄辅助方法的一个优选实施方式，能够生成符合用户当前拍摄情况的脸部辅助线。图2为本发明实施例二提供的一种图像拍摄辅助方法的流程图，如图2所示，该方法包括以下具体步骤：

S210、在采用摄像头拍摄图像过程中，确定取景框内展示的用户图像的脸部区域特征。

在本发明具体实施例中，拍摄的对象中至少包括人物，针对人物的脸部拍摄姿态进行分析，目的在于使用户拍摄的脸部姿态达到最佳拍摄状态，提高图像的拍摄效率和质量。具体的，在采用摄像头拍摄图像过程中，确定取景框内展示的用户图像的脸部区域特征。其中，脸部区域特征可以包括用户图像的人脸角度、人脸表情、人脸类型和五官类型中的至少一种，还可以包括性别、年龄以及发型等特征。本实施例中可以通过人脸识别、人脸检测、机器学习、神经网络以及特征提取等图像处理和分析方法来确定用户图像的脸部区域特征。

示例性的，图3为取景框内展示的用户图像的示例图。在采用摄像头拍摄图像过程中，确定取景框内展示的用户图像的脸部区域特征。假设确定的脸部区域特征中人脸角度为向右下方低头20度，人脸表情严肃，人脸类型为圆形脸型，五官类型为大眼睛等特征。值得注意的是，上述示例中的特征不局限于类别的划分，不仅可以用具体的类别来描述，在实际应用中还可以采用特征向量等表示方式。

S220、依据脸部区域特征确定至少两个候选脸部姿态。

在本发明具体实施例中，可以预先获取用户终端中用户喜欢的或者拍摄效果较佳的拍摄图像，或者广泛搜集各种各样或涵盖上述各种脸部区域特征的且拍摄效果较佳的图像，作为待学习的标准图像，通过机器学习或神经网络等算法对待学习的标准图像进行学习，构建脸部姿态库，且脸部姿态库中各个脸部姿态关联有躯体特征和场景特征等属性信息。进而以脸部区域特征为主，以其他特征为辅。在预先构建的脸部姿态库的基础上，首先依据取景框内展示的用户图像的脸部区域特征，通过与脸部姿态库中各脸部姿态的脸部特征进行特征匹配，从脸部姿态库中选择匹配度较高的至少两个脸部姿态确定为用户图像的候选脸部姿态。可以理解的是，该确定的至少两个候选脸部姿态为符合用户当前脸部区域特征且拍摄效果较佳的脸部姿态。

示例性的，在上述示例中，通过脸部姿态特征的匹配，可以去掉眼睛较小以及圆形脸型以外的脸部姿态，选择与当前用户的脸部区域特征匹配度较高的至少两个脸部姿态作为候选脸部姿态。

S230、依据用户图像的躯体特征和/或场景特征，从至少两个候选脸部姿态中选择标准脸部姿态。

在本发明具体实施例中，脸部姿态库中各个脸部姿态不仅包含脸部本身的特征，而且还关联有躯体特征和场景特征等属性信息。因此在选择的至少两个候选脸部姿态的基础上，为了使得拍摄图像的整体效果更加和谐，还可以依据用户图像的躯体特征和/或整体用户图像中的场景特征，通过与候选脸部姿态关联的属性信息进行匹配，从候选脸部姿态中选择符合当前拍摄情况的候选脸部姿态作为标准脸部姿态。其中，躯体特征可以包括躯体姿势、躯***置以及躯体比例等属性信息，场景特征可以包括室内室外、背景内容以及天气等属性信息。可以理解的是，该确定的标准脸部姿态为符合用户当前拍摄情况的且拍摄效果较佳的脸部姿态，进而可以作为修正用户拍摄时的脸部姿态的依据。

示例性的，在上述示例中，用户拍摄时摆出了叉腰的姿势，且拍摄场景为高山。因此可以依据用户图像的躯体特征和/或场景特征，从候选脸部姿态中选择属性信息相关度较大的作为标准脸部姿态。

S240、依据标准脸部姿态的脸部轮廓和用户图像的脸部区域特征，在用户图像上选择至少两个辅助点。

在本发明具体实施例中，辅助点可以为标准脸部姿态的脸部轮廓和用户图像的脸部区域特征差异较大的点，或者是影响脸部姿态的关键点，该辅助点标注在用户图像上，可以位于标准脸部姿态的脸部轮廓上，也可以位于用户图像的脸部区域上。

S250、依据至少两个辅助点在用户图像上生成脸部辅助线，供用户依据姿态辅助标记进行脸部姿态调整。

在本发明具体实施例中，将至少两个辅助点进行连线，生成脸部辅助线。脸部辅助线可以为完整的或者局部的拍摄效果较佳的脸部轮廓，以使用户将脸部调整至该脸部轮廓处，快速精确地定位为效果较佳的脸部姿态；也可以为由用户当前的脸部调整至较佳的脸部姿态的指示性标记，其中指示性标记的起点为用户当前的脸部位置，指示性标记的终点为较佳的脸部位置，指示性标记的长度为用户需要调整的距离，进而用户也可以根据指示性标记快速精确地定位为效果较佳的脸部姿态。

示例性的，图4为脸部姿态调整的示例图。其中，图4中的图A为调整前用户当前的脸部姿态，图B为标准脸部姿态，图C为添加了脸部辅助线即姿态辅助标记的用户当前的脸部姿态。由图中可以看出，用户当前的脸部姿态确实与标准脸部姿态存在差异。进而依据标准脸部姿态的脸部轮廓和用户图像的脸部区域特征，假设在用户图像上选择辅助点为4101、4102和4103。相应的，依据辅助点在用户图像上生成脸部辅助线4201或4202作为姿态辅助标记。其中，脸部辅助线4201由辅助点4101和4102生成，为当前拍摄场景下相对较优的脸部轮廓，可以为完整的或者局部的脸部轮廓，以使用户将脸部区域逐渐靠近脸部辅助线4201以调整脸部姿态；脸部辅助线4202由辅助点4102和4103生成，为指示用户脸部关键点调整方向和程度的指示性标记，例如图C中以使用户将下巴即关键点4103顺着指示标记4202扭转至辅助点4102处。

示例性的，在上述示例中，图5为脸部姿态调整前后的对比图，图5左侧为脸部姿态调整前的用户图像，图5右侧为脸部姿态调整后的用户图像。由图中可以看出，通过与标准脸部姿态的比对，生成并添加姿态辅助标记，以使用户依据姿态辅助标记准确调整至拍摄效果较佳的脸部姿态。

S260、依据取景框内展示的用户调整后的用户图像执行图像拍摄。

在本发明具体实施例中，当脸部姿态调整后，可以通过对用户图像拍摄效果的检测来判断是否可以执行图像拍摄，确保拍摄后可以得到拍摄效果较佳的用户图像。

可选的，采用预先构建的人脸打分模型对取景框内展示的用户图像进行打分；若检测到用户图像的打分结果满足预设的打分阈值，则执行图像拍摄。

本实施例中，人脸打分模型是指依据图像中人脸的颜色、五官位置以及表情等特征进行打分的模型，可以依据神经网络等算法训练得到。本实施例预先设置打分阈值，只有打分结果满足打分阈值的取景框内展示的用户图像才能够进行图像拍摄，确保用户获得拍摄效果较佳的图像。

值得注意的是，本实施例中对用户图像进行打分的步骤可以在用户刚刚开始进行拍照时实施，进而依据打分结果，若检测到用户图像的打分结果不满足预设的打分阈值，则执行用于调整人脸姿态的脸部辅助线添加步骤，否则方可直接拍摄。此外，本实施例中对用户图像进行打分的步骤还可以在人脸姿态调整后实施，以判断调整后的用户图像是否满足打分阈值。本实施例不对用户图像的打分步骤的实施顺序进行限定，任何需要判别能否对取景框内当前展示的用户图像进行拍摄的时机或者任何需要对图像进行打分的时机都可以实施该步骤。

可选的，若检测到取景框内展示的用户图像的脸部区域特征与标准脸部姿态之间的匹配度大于预设的匹配度阈值，则执行图像拍摄。

本实施例中，还可以依据取景框内展示的用户图像的脸部区域特征与标准脸部姿态之间的匹配度，通过预先设置匹配度阈值，只有匹配度满足匹配度阈值的取景框内展示的用户图像才能够进行图像拍摄，确保用户获得拍摄效果较佳的图像。

值得注意的是，本实施例中对取景框内展示的用户图像的脸部区域特征与标准脸部姿态匹配度的检测步骤还可以在确定标准脸部姿态时进行，若满足匹配度阈值，则无需后续姿态辅助标记的添加步骤，即可执行图像拍摄。

可选的，若检测到取景框内展示的用户图像的脸部区域的轮廓线与脸部辅助线之间的匹配度大于预设的匹配度阈值，则执行图像拍摄。

本实施例中，当用户依据用户图像上添加的脸部辅助线进行脸部姿态调整后，还可以依据用户图像的脸部区域的轮廓线与脸部辅助线之间的匹配度来判别是否能够进行拍摄。通过预先设置匹配度阈值，只有匹配度满足匹配度阈值的取景框内展示的用户图像才能够进行图像拍摄，确保用户获得拍摄效果较佳的图像。

本实施例的技术方案，在采用摄像头进行图像拍摄的过程中，通过对取景框内展示的用户图像的脸部区域特征的确定，依据脸部区域特征确定候选脸部姿态，并依据用户图像的躯体特征和/或场景特征，从候选脸部姿态中选择用户图像的标准脸部姿态，从而依据标准脸部姿态在取景框内展示的用户图像上确定辅助点，从而生成脸部辅助线作为姿态辅助标记添加至用户图像中，以使用户依据姿态辅助标记进行脸部姿态调整。本发明实施例通过符合用户当前拍摄情况的标准脸部姿态的实时选取以及用户图像中脸部辅助线的灵活生成，提高了用户脸部调整的效率和准确度，从而提高了图像的拍摄质量、效率和用户满意度。

实施例三

图6为本发明实施例三提供的一种图像拍摄辅助装置的结构示意图，本实施例可适用于对人物进行拍摄的情况，该装置可实现本发明任意实施例所述的图像拍摄辅助方法。该装置具体包括：

脸部区域特征确定模块610，用于在采用摄像头拍摄图像过程中，确定取景框内展示的用户图像的脸部区域特征；

标准脸部姿态确定模块620，用于依据所述脸部区域特征确定用户图像的标准脸部姿态；

姿态辅助标记添加模块630，用于依据所述标准脸部姿态在用户图像上添加姿态辅助标记，供用户依据所述姿态辅助标记进行脸部姿态调整。

可选的，所述标准脸部姿态确定模块620，包括：

候选脸部姿态确定单元，用于依据所述脸部区域特征确定至少两个候选脸部姿态；

标准脸部姿态选择单元，用于依据用户图像的躯体特征和/或场景特征，从所述至少两个候选脸部姿态中选择标准脸部姿态。

可选的，所述姿态辅助标记添加模块630，包括：

辅助点选择单元，用于依据所述标准脸部姿态的脸部轮廓和所述用户图像的脸部区域特征，在所述用户图像上选择至少两个辅助点；

脸部辅助线生成单元，用于依据所述至少两个辅助点在所述用户图像上生成脸部辅助线。

可选的，所述脸部区域特征包括用户图像的人脸角度、人脸表情、人脸类型和五官类型中的至少一种。

进一步的，所述装置还包括打分模块640；所述打分模块640具体用于：

采用预先构建的人脸打分模型对取景框内展示的用户图像进行打分；

若检测到用户图像的打分结果满足预设的打分阈值，则执行图像拍摄。

进一步的，所述装置还包括匹配模块650；所述匹配模块650具体用于：

在所述依据所述标准脸部姿态在用户图像上添加姿态辅助标记之后，若检测到取景框内展示的用户图像的脸部区域特征与所述标准脸部姿态之间的匹配度大于预设的匹配度阈值，则执行图像拍摄。

可选的，所述匹配模块650具体还用于：

在所述依据所述至少两个辅助点在所述用户图像上生成脸部辅助线之后，若检测到取景框内展示的用户图像的脸部区域的轮廓线与所述脸部辅助线之间的匹配度大于预设的匹配度阈值，则执行图像拍摄。

本实施例的技术方案，通过各个功能模块之间的相互配合，实现了脸部区域特征的确定、候选脸部姿态的确定、标准脸部姿态的选择、辅助点的确定、脸部辅助线的生成、姿态辅助标记的添加、人脸图像的打分、脸部姿态的匹配以及脸部辅助线的匹配等功能。本发明实施例通过符合用户当前拍摄情况的标准脸部姿态的实时选取以及用户图像中脸部辅助线的灵活生成，提高了用户脸部调整的效率和准确度，从而提高了图像的拍摄质量、效率和用户满意度。

实施例四

图7为本发明实施例四提供的一种终端的结构示意图，图7示出了适于用来实现本发明实施例实施方式的示例性终端的框图。图7显示的终端仅仅是一个示例，不应对本发明实施例的功能和使用范围带来任何限制。

图7显示的终端12仅仅是一个示例，不应对本发明实施例的功能和使用范围带来任何限制。

如图7所示，终端12以通用计算终端的形式表现。终端12的组件可以包括但不限于：一个或者多个处理器16，***存储器28，连接不同***组件(包括***存储器28和处理器16)的总线18。

总线18表示几类总线结构中的一种或多种，包括存储器总线或者存储器控制器，***总线，图形加速端口，处理器或者使用多种总线结构中的任意总线结构的局域总线。举例来说，这些体系结构包括但不限于工业标准体系结构(ISA)总线，微通道体系结构(MAC)总线，增强型ISA总线、视频电子标准协会(VESA)局域总线以及***组件互连(PCI)总线。

终端12典型地包括多种计算机***可读介质。这些介质可以是任何能够被终端12访问的可用介质，包括易失性和非易失性介质，可移动的和不可移动的介质。

***存储器28可以包括易失性存储器形式的计算机***可读介质，例如随机存取存储器(RAM)30和/或高速缓存存储器32。终端12可以进一步包括其它可移动/不可移动的、易失性/非易失性计算机***存储介质。仅作为举例，存储***34可以用于读写不可移动的、非易失性磁介质(图7未显示，通常称为“硬盘驱动器”)。尽管图7中未示出，可以提供用于对可移动非易失性磁盘(例如“软盘”)读写的磁盘驱动器，以及对可移动非易失性光盘(例如CD-ROM,DVD-ROM或者其它光介质)读写的光盘驱动器。在这些情况下，每个驱动器可以通过一个或者多个数据介质接口与总线18相连。***存储器28可以包括至少一个程序产品，该程序产品具有一组(例如至少一个)程序模块，这些程序模块被配置以执行本发明实施例各实施例的功能。

具有一组(至少一个)程序模块42的程序/实用工具40，可以存储在例如***存储器28中，这样的程序模块42包括但不限于操作***、一个或者多个应用程序、其它程序模块以及程序数据，这些示例中的每一个或某种组合中可能包括网络环境的实现。程序模块42通常执行本发明实施例所描述的实施例中的功能和/或方法。

终端12也可以与一个或多个外部设备14(例如键盘、指向设备、显示器24等)通信，还可与一个或者多个使得用户能与该终端12交互的设备通信，和/或与使得该终端12能与一个或多个其它计算终端进行通信的任何设备(例如网卡，调制解调器等等)通信。这种通信可以通过输入/输出(I/O)接口22进行。并且，终端12还可以通过网络适配器20与一个或者多个网络(例如局域网(LAN)，广域网(WAN)和/或公共网络，例如因特网)通信。如图所示，网络适配器20通过总线18与终端12的其它模块通信。应当明白，尽管图中未示出，可以结合终端12使用其它硬件和/或软件模块，包括但不限于：微代码、设备驱动器、冗余处理器、外部磁盘驱动阵列、RAID***、磁带驱动器以及数据备份存储***等。

处理器16通过运行存储在***存储器28中的程序，从而执行各种功能应用以及数据处理，例如实现本发明实施例所提供的图像拍摄辅助方法。

实施例五

本发明实施例五还提供一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序(或称为计算机可执行指令)，该程序被处理器执行时用于执行一种图像拍摄辅助方法，该方法包括：

在采用摄像头拍摄图像过程中，确定取景框内展示的用户图像的脸部区域特征；

依据所述脸部区域特征确定用户图像的标准脸部姿态；

依据所述标准脸部姿态在用户图像上添加姿态辅助标记，供用户依据所述姿态辅助标记进行脸部姿态调整。

本发明实施例的计算机存储介质，可以采用一个或多个计算机可读的介质的任意组合。计算机可读介质可以是计算机可读信号介质或者计算机可读存储介质。计算机可读存储介质例如可以是——但不限于——电、磁、光、电磁、红外线、或半导体的***、装置或器件，或者任意以上的组合。计算机可读存储介质的更具体的例子(非穷举的列表)包括：具有一个或多个导线的电连接、便携式计算机磁盘、硬盘、随机存取存储器(RAM)、只读存储器(ROM)、可擦式可编程只读存储器(EPROM或闪存)、光纤、便携式紧凑磁盘只读存储器(CD-ROM)、光存储器件、磁存储器件、或者上述的任意合适的组合。在本文件中，计算机可读存储介质可以是任何包含或存储程序的有形介质，该程序可以被指令执行***、装置或者器件使用或者与其结合使用。

计算机可读的信号介质可以包括在基带中或者作为载波一部分传播的数据信号，其中承载了计算机可读的程序代码。这种传播的数据信号可以采用多种形式，包括但不限于电磁信号、光信号或上述的任意合适的组合。计算机可读的信号介质还可以是计算机可读存储介质以外的任何计算机可读介质，该计算机可读介质可以发送、传播或者传输用于由指令执行***、装置或者器件使用或者与其结合使用的程序。

计算机可读介质上包含的程序代码可以用任何适当的介质传输，包括——但不限于无线、电线、光缆、RF等等，或者上述的任意合适的组合。

可以以一种或多种程序设计语言或其组合来编写用于执行本发明实施例操作的计算机程序代码，所述程序设计语言包括面向对象的程序设计语言—诸如Java、Smalltalk、C++，还包括常规的过程式程序设计语言—诸如”C”语言或类似的程序设计语言。程序代码可以完全地在用户计算机上执行、部分地在用户计算机上执行、作为一个独立的软件包执行、部分在用户计算机上部分在远程计算机上执行、或者完全在远程计算机或终端上执行。在涉及远程计算机的情形中，远程计算机可以通过任意种类的网络——包括局域网(LAN)或广域网(WAN)—连接到用户计算机，或者，可以连接到外部计算机(例如利用因特网服务提供商来通过因特网连接)。

注意，上述仅为本发明的较佳实施例及所运用技术原理。本领域技术人员会理解，本发明不限于这里所述的特定实施例，对本领域技术人员来说能够进行各种明显的变化、重新调整和替代而不会脱离本发明的保护范围。因此，虽然通过以上实施例对本发明实施例进行了较为详细的说明，但是本发明实施例不仅仅限于以上实施例，在不脱离本发明构思的情况下，还可以包括更多其他等效实施例，而本发明的范围由所附的权利要求范围决定。

Claims (15)

1.一种图像拍摄辅助方法，其特征在于，包括：

在采用摄像头拍摄图像过程中，确定取景框内展示的用户图像的脸部区域特征；

依据所述脸部区域特征确定用户图像的标准脸部姿态；

依据所述标准脸部姿态在用户图像上添加姿态辅助标记，供用户依据所述姿态辅助标记进行脸部姿态调整。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述依据所述脸部区域特征确定用户图像的标准脸部姿态，包括：

依据所述脸部区域特征确定至少两个候选脸部姿态；

依据用户图像的躯体特征和/或场景特征，从所述至少两个候选脸部姿态中选择标准脸部姿态。

3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述依据所述标准脸部姿态在用户图像上添加姿态辅助标记，包括：

依据所述标准脸部姿态的脸部轮廓和所述用户图像的脸部区域特征，在所述用户图像上选择至少两个辅助点；

依据所述至少两个辅助点在所述用户图像上生成脸部辅助线。

4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述脸部区域特征包括用户图像的人脸角度、人脸表情、人脸类型和五官类型中的至少一种。

5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：

采用预先构建的人脸打分模型对取景框内展示的用户图像进行打分；

若检测到用户图像的打分结果满足预设的打分阈值，则执行图像拍摄。

6.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，在所述依据所述标准脸部姿态在用户图像上添加姿态辅助标记之后，还包括：

若检测到取景框内展示的用户图像的脸部区域特征与所述标准脸部姿态之间的匹配度大于预设的匹配度阈值，则执行图像拍摄。

7.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，在所述依据所述至少两个辅助点在所述用户图像上生成脸部辅助线之后，还包括：

若检测到取景框内展示的用户图像的脸部区域的轮廓线与所述脸部辅助线之间的匹配度大于预设的匹配度阈值，则执行图像拍摄。

8.一种图像拍摄辅助装置，其特征在于，包括：

脸部区域特征确定模块，用于在采用摄像头拍摄图像过程中，确定取景框内展示的用户图像的脸部区域特征；

标准脸部姿态确定模块，用于依据所述脸部区域特征确定用户图像的标准脸部姿态；

姿态辅助标记添加模块，用于依据所述标准脸部姿态在用户图像上添加姿态辅助标记，供用户依据所述姿态辅助标记进行脸部姿态调整。

9.根据权利要求8所述的装置，其特征在于，所述标准脸部姿态确定模块，包括：

候选脸部姿态确定单元，用于依据所述脸部区域特征确定至少两个候选脸部姿态；

标准脸部姿态选择单元，用于依据用户图像的躯体特征和/或场景特征，从所述至少两个候选脸部姿态中选择标准脸部姿态。

10.根据权利要求8所述的装置，其特征在于，所述姿态辅助标记添加模块，包括：

辅助点选择单元，用于依据所述标准脸部姿态的脸部轮廓和所述用户图像的脸部区域特征，在所述用户图像上选择至少两个辅助点；

脸部辅助线生成单元，用于依据所述至少两个辅助点在所述用户图像上生成脸部辅助线。

11.根据权利要求8所述的装置，其特征在于，所述装置还包括打分模块；所述打分模块具体用于：

采用预先构建的人脸打分模型对取景框内展示的用户图像进行打分；

若检测到用户图像的打分结果满足预设的打分阈值，则执行图像拍摄。

12.根据权利要求8所述的装置，其特征在于，所述装置还包括匹配模块；所述匹配模块具体用于：

在所述依据所述标准脸部姿态在用户图像上添加姿态辅助标记之后，若检测到取景框内展示的用户图像的脸部区域特征与所述标准脸部姿态之间的匹配度大于预设的匹配度阈值，则执行图像拍摄。

13.根据权利要求10所述的装置，其特征在于，所述装置还包括匹配模块；所述匹配模块具体用于：

在所述依据所述至少两个辅助点在所述用户图像上生成脸部辅助线之后，若检测到取景框内展示的用户图像的脸部区域的轮廓线与所述脸部辅助线之间的匹配度大于预设的匹配度阈值，则执行图像拍摄。

14.一种终端，其特征在于，包括：

一个或多个处理器；

存储器，用于存储一个或多个程序；

当所述一个或多个程序被所述一个或多个处理器执行，使得所述一个或多个处理器实现如权利要求1至8中任一项所述的图像拍摄辅助方法。

15.一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，其特征在于，该程序被处理器执行时实现如权利要求1至8中任一项所述的图像拍摄辅助方法。