CN116567412A - 变焦跟踪曲线确定方法、装置、计算机设备和存储介质 - Google Patents
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Abstract
本申请涉及一种变焦跟踪曲线确定方法、装置、计算机设备和存储介质。所述方法包括：获取相机的成像数据，所述成像数据包括相机参数以及预测物距；基于所述成像数据计算景深，将参考物距处于所述景深内的相应预设变焦跟踪曲线集合作为曲线搜索范围；基于所述曲线搜索范围进行曲线搜索，确定目标变焦跟踪曲线。采用本方法通过获取预测物距，缩小了变焦跟踪曲线的搜索范围，在经过限定的曲线搜索范围内进行变焦和聚焦操作，可以保证相机变焦变倍全过程的图像清晰度。
Description
技术领域
本申请涉及相机技术领域，特别是涉及一种变焦跟踪曲线确定方法、装置、计算机设备和存储介质。
背景技术
为了使得摄像设备在变焦过程中拍摄的图像保持清晰，需要进行变焦跟踪，也就是使摄像设备中的聚焦电机根据变焦电机位置的变化而同步变化。变焦电机位置决定了光学放大倍数，当光学放大倍数越大时，聚焦电机的焦点变化范围越大，寻找对焦点也就越困难。
相关技术中，在相机启动时进行自动聚集，然后将当前聚焦清晰的变焦跟踪曲线作为相机变倍时的参考曲线，然后启动从广角端到长焦端的变倍放大过程，并生成当前物距相应的聚焦评价值，根据聚焦评价值对参考曲线对应的参考物距进行修正，将修正后的物距作为新的参考物距。这种方法的缺点在于，使用相机启动时聚焦清晰的变焦跟踪曲线作为参考曲线，当相机变焦到长焦端时容易出现虚焦的情况，不能保证相机变焦和聚焦过程的清晰度。
针对相关技术中存在的相机变焦和聚焦过程中清晰度不足的问题，目前还没有提出有效的解决方案。
发明内容
基于此，有必要针对上述技术问题，提供一种能够提高聚焦效率的变焦跟踪曲线确定方法、装置、计算机设备和计算机可读存储介质。
第一方面，本申请提供了一种变焦跟踪曲线确定方法。所述方法包括：
获取相机的成像数据，所述成像数据包括相机参数以及预测物距；
基于所述成像数据计算景深，将参考物距处于所述景深内的相应预设变焦跟踪曲线集合作为曲线搜索范围；
基于所述曲线搜索范围进行曲线搜索，确定目标变焦跟踪曲线。
在其中的一个实施例中，所述基于所述相机参数和所述预测物距计算景深之后包括：检测所述预测物距是否处于所述景深内，若所述预测物距未处于所述景深内，则通过调节光圈尺寸扩大景深，直至所述预测物距处于所述景深内。
在其中的一个实施例中，所述基于所述曲线搜索范围进行曲线搜索，确定目标变焦跟踪曲线包括：获取预测搜索方向；根据所述预测搜索方向在所述曲线搜索范围内切换预设变焦跟踪曲线；根据所述预设变焦跟踪曲线的切换过程，同步改变变焦位置，根据实时的预设变焦跟踪曲线以及实时变焦位置，计算相应的聚焦评价值；根据多个所述聚焦评价值确定目标跟踪曲线。
在其中的一个实施例中，所述获取预测搜索方向包括：获取变焦电机自前二变焦位置移动到前一变焦位置的第一搜索方向；获取变焦电机自前一变焦位置移动到当前变焦位置的第二搜索方向；若所述第二搜索方向与所述第一搜索方向相同，则所述预测搜索方向与所述第二搜索方向相反。
在其中的一个实施例中，所述获取预测搜索方向还包括：获取当前变焦位置；检测当前变焦位置是否位于景深边缘，若是，则所述预测搜索方向与所述第二搜索方向相反。
在其中的一个实施例中，所述获取预测搜索方向还包括：若所述第二搜索方向与所述第一搜索方向相反，则获取前二变焦位置，并基于第一预设变焦跟踪曲线计算所述前二变焦位置对应的前二聚焦评价值；获取前一变焦位置，并基于所述第一搜索方向的物距变化量选取第二预设变焦跟踪曲线计算所述前一变焦位置对应的前一聚焦评价值；获取当前变焦位置，并基于所述第二搜索方向的物距变化量选取第三预设变焦跟踪曲线计算所述当前变焦位置对应的当前聚焦评价值；根据所述前二变焦位置和前二聚焦评价值、前一变焦位置和前一聚焦评价值以及当前变焦位置和当前聚焦评价值确定所述预测搜索方向。
第二方面，本申请还提供了一种变焦跟踪曲线确定装置。所述装置包括：
获取模块，用于获取相机的成像数据，所述成像数据包括相机参数以及预测物距；
计算模块，用于基于所述成像数据计算景深，将参考物距处于所述景深内的相应预设变焦跟踪曲线集合作为曲线搜索范围；
处理模块，用于基于所述曲线搜索范围进行曲线搜索，确定目标变焦跟踪曲线。
第三方面，本申请还提供了一种计算机设备。所述计算机设备包括存储器和处理器，所述存储器存储有计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时实现以下步骤：
获取相机的成像数据，所述成像数据包括相机参数以及预测物距；
基于所述成像数据计算景深，将参考物距处于所述景深内的相应预设变焦跟踪曲线集合作为曲线搜索范围；
基于所述曲线搜索范围进行曲线搜索，确定目标变焦跟踪曲线。
第四方面，本申请还提供了一种计算机可读存储介质。所述计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现以下步骤：
获取相机的成像数据，所述成像数据包括相机参数以及预测物距；
基于所述成像数据计算景深，将参考物距处于所述景深内的相应预设变焦跟踪曲线集合作为曲线搜索范围；
基于所述曲线搜索范围进行曲线搜索，确定目标变焦跟踪曲线。
第五方面，本申请还提供了一种计算机程序产品。所述计算机程序产品，包括计算机程序，该计算机程序被处理器执行时实现以下步骤：
获取相机的成像数据，所述成像数据包括相机参数以及预测物距；
基于所述成像数据计算景深，将参考物距处于所述景深内的相应预设变焦跟踪曲线集合作为曲线搜索范围；
基于所述曲线搜索范围进行曲线搜索，确定目标变焦跟踪曲线。
上述变焦跟踪曲线确定方法、装置、计算机设备和存储介质，通过获取相机的成像数据，所述成像数据包括相机参数以及预测物距；基于所述成像数据计算景深，将参考物距处于所述景深内的相应预设变焦跟踪曲线集合作为曲线搜索范围；基于所述曲线搜索范围进行曲线搜索，确定目标变焦跟踪曲线。通过预测物距，将预测物距置于能够保证清晰成像的范围内，缩小了变焦跟踪曲线的搜索范围，在限定的范围内进行变焦和聚焦操作，可以保证相机变焦和聚焦全过程的图像清晰度。
附图说明
图1为一个实施例中变焦跟踪曲线确定方法的流程示意图；
图2为一个实施例中的光学成像示意图；
图3为一个实施例中的景深与光圈对应关系的示意图；
图4为一个实施例中的景深调节的示意图；
图5为一个实施例中的景深限位的示意图；
图6为一个实施例中的目标变焦跟踪曲线的逼近示意图；
图7为一个实施例中的相机放大倍率与景深对应关系的示意图；
图8为一个实施例中的相机放大倍率与zoom步长对应关系的示意图；
图9为一个实施例中的凹凸算法的凸性示意图；
图10为另一个实施例中的凹凸算法的凸性示意图；
图11为一个实施例中的凹凸算法的凹性示意图；
图12为另一个实施例中的凹凸算法的凹性示意图；
图13为另一个实施例中的变焦跟踪曲线确定方法的示意图；
图14为一个实施例中的变焦跟踪曲线确定装置的示意图；
图15为一个实施例中计算机设备的内部结构图。
具体实施方式
为了使本申请的目的、技术方案及优点更加清楚明白，以下结合附图及实施例，对本申请进行进一步详细说明。应当理解，此处描述的具体实施例仅仅用以解释本申请，并不用于限定本申请。
随着变焦镜头的广泛应用，变焦跟踪技术已经成为数码相机的一个重要功能，并广泛应用于工业检测、军事安全以及生活休闲等诸方面。变焦跟踪是指在进行变焦操作时，通过变焦镜头的移动来改变***的焦距。在变焦电机移动的过程中，聚焦电机会根据预先标定好的变焦跟踪曲线进行同步跟踪移动，从而实现镜头的聚焦，提高成像的清晰度。
一般的，相机在出厂前，厂家会为相机设置多条预设变焦跟踪曲线，不同的预设变焦跟踪曲线对应着不同的参考物距。预设变焦跟踪曲线表征了在该参考物距下，成像最清晰时的变焦位置与聚焦位置的对应关系。然而，如果初始变焦位置位于广角端附近，则由于各条曲线重合，当变焦电机往长焦端移动时，各条曲线逐渐分离，在没有任何策略的情况下，很难确定一条评估跟踪曲线。相关技术中，往往根据初始聚焦清晰的变焦跟踪曲线作为目标跟踪曲线，但这种方式在相机变焦到长焦端时容易出现虚焦的情况。因此，亟需一种能够保证相机在变焦和聚焦过程中全程保持成像清晰的方案。
在一个实施例中，如图1所示，提供了一种变焦跟踪曲线确定方法，如图1所示，包括以下步骤：
步骤S101，获取相机的成像数据，所述成像数据包括相机参数以及预测物距。
具体地，相机是指广义上的成像***，包括但不限于视频会议相机、监控摄像头、数码相机、手机摄像模组、电脑摄像模组等，可实现自动聚焦功能的终端即视为本实施例中的相机。相机参数包括相机的弥散圆直径δ、光圈值F、镜头焦距f等相机光路***的相关参数。预测物距是通过测量技术得到的实际物距的估计值，获取预测物距的过程即辅助聚焦过程。预估目标物距方法有激光测距、飞行时间技术TOF、相位差技术PDAF以及空间标定物距技术等。
步骤S102，基于所述成像数据计算景深，将参考物距处于所述景深内的相应预设变焦跟踪曲线集合作为曲线搜索范围。
具体地，通过成像数据，特别是预测物距，可以限定一个大致的曲线搜索范围，在其中的一个实施例中，可以预测物距为参考，通过预先测量好的预测物距与曲线搜索范围的关系形成对照表置于相机中，基于该对照表确定曲线搜索范围。例如，可以实时计算出景深，通过实时计算的方式确定曲线搜索范围。景深是指摄像机镜头或其他成像器前沿能够获取清晰图像时所测定的被摄目标前后距离范围，包括以被摄目标为界，包括前景深和后景深。光圈、镜头、以及焦平面到被摄目标的距离是影响景深的重要因素。计算得到成像数据的景深之后，可以通过调节相机光圈等手段，使预测物距落入景深范围内。在景深范围内调节物距曲线，可以保证整个变焦跟踪过程的图像清晰度。通过景深限制了进行搜索的预设变焦跟踪曲线对应的参考物距的范围，从而缩小了曲线的搜索范围，提高了曲线搜索效率。
步骤S103，基于所述曲线搜索范围进行曲线搜索，确定目标变焦跟踪曲线。
具体地，确定曲线搜索范围后，基于曲线搜索算法确定目标变焦跟踪曲线。现有的曲线搜索方法，或称变焦跟踪方法主要包括三类，分别是查表法、几何方法以及机器学习方法。查表法是指，在内存中存储各种物距的大量跟踪曲线，通过在存储的曲线中选择最接近的曲线来估计真实迹线。几何方法主要包括几何变焦跟踪GZT、自适应变焦跟踪AZT和简化变焦跟踪RZT；其中，几何变焦跟踪法GZT仅根据近、远目标的两条轨迹曲线，通过线性插值得到轨迹曲线的估计值；自适应变焦跟踪法AZT是GZT的改进方法，该方法同样存储了近物距和远物距两条跟踪曲线，在变焦电机的整个行程内选定一个位置作为线性区和非线性区的分界点，当变焦电机在变倍过程中走到分界点，让变焦电机暂停，然后调用对焦聚焦算法寻找该位置图像最清晰的点，以此来减少跟踪误差；简化变焦跟踪法RZT分别就查表法和GZT方法的不同之处进行了改进，在曲线存储数量方面比查表法有了明显的改进，在非线性区域的跟踪精度方面优于GZT方法。
上述变焦跟踪曲线确定方法中，通过计算物距的估计值得到预测物距，基于预测物距和相机参数计算景深，缩小了变焦跟踪曲线的搜索范围，依照该范围内的变焦跟踪曲线进行变焦和聚焦操作，可以保证全程的图像清晰度。此外，提高了确定目标变焦跟踪曲线的速度，进而提高了目标变焦跟踪曲线的确定效率，提高了聚焦速度。
在其中的一个实施例中，所述根据所述成像数据确定目标变焦跟踪曲线的曲线搜索范围包括：基于所述相机参数和所述预测物距计算景深；将参考物距处于所述景深内的相应预设变焦跟踪曲线集合作为所述曲线搜索范围。
具体地，如图2所示，当相机的镜头对着某一物体聚焦清晰时，在镜头中心所对的位置垂直镜头轴线的同一平面的点都可以在胶片或者接收器上形成相当清晰的图像。在这个平面沿着镜头轴线的前面和后面一定范围的点也可结成眼睛可以接受的较清晰的像点，把这个平面的前面和后面的所有景物的距离叫做相机的景深。
在焦点前后，光线开始聚集和扩散，点的影像变成模糊的，形成一个扩大的圆，这个圆就叫做弥散圆。在现实当中，观赏拍摄的影像是以某种方式(比如投影、放大成照片等等)来观察的，人的肉眼所感受到的影像与放大倍率、投影距离及观看距离有很大的关系，如果弥散圆的直径小于人眼的鉴别能力，在一定范围内实际影像产生的模糊是不能辨认的。这个不能辨认的弥散圆就被称为容许弥散圆，即permissible of confusion。在焦点的前、后各有一个容许弥散圆。景深的计算方法如下：
前景深：
后景深：
景深：
其中，δ为弥散圆直径，F为光圈值，f为焦距，L为对焦距离，即预估物距与像距之和。
在其中的一个实施例中，所述基于所述相机参数和所述预测物距计算景深之后包括：检测所述预测物距是否处于所述景深内，若所述预测物距未处于所述景深内，则通过调节光圈尺寸扩大景深，直至所述预测物距处于所述景深内。
具体地，光圈、镜头以及拍摄物的距离是影响景深的重要因素：如图3所示，光圈大小与景深深度成反比。光圈越大，或者说光圈值F越小，景深越浅；光圈越小，或者说光圈的F值越大，景深越深。镜头焦距越长景深越浅，主体越远，景深越深。通过控制景深进行变焦跟踪曲线的限位，光圈大小是控制景深最为有效的调节因素。如图4所示，在预估物距超出景深范围时，可以适当调整光圈，扩大景深范围，使预测物距落在景深范围内，这就实现了对变焦和聚焦过程的限位。当预测物距处于景深范围内时，目标变焦跟踪曲线的搜索范围如图5所示，图5中沿垂直方向，自上而下的预设变焦跟踪曲线对应的参考物距逐渐增大，通过确定前景深对应的预设变焦跟踪曲线和后景深对应的预设变焦跟踪曲线，可以确定，目标变焦跟踪曲线位于这两条预设变焦跟踪曲线之间，缩小了目标变焦跟踪曲线的曲线搜索范围，有利于提高确定目标变焦跟踪曲线的搜索精度和搜索效率。
在其中的一个实施例中，所述基于所述曲线搜索范围进行曲线搜索，确定目标变焦跟踪曲线包括：获取预测搜索方向；根据所述预测搜索方向在所述曲线搜索范围内切换预设变焦跟踪曲线；根据所述预设变焦跟踪曲线的切换过程，同步改变变焦位置，根据实时的预设变焦跟踪曲线以及实时变焦位置，计算相应的聚焦评价值；根据多个所述聚焦评价值确定目标跟踪曲线。
具体地，预测搜索方向是指寻找目标变焦跟踪曲线的方向。在确定曲线搜索范围后，可根据计算机算法在该范围内进行搜索，例如按照参考物距由近及远或由远及近的方向逐个切换目标变焦跟踪曲线，直至找到聚焦评价值最高的目标变焦跟踪曲线为止，其中，聚焦评价值即FV值，该值表征了图像的清晰度或对比度。优选的，预测搜索方向还可根据算法逐帧进行调整，通过调节搜索方向和每帧的变焦步长，更快且更精确的找到目标变焦跟踪曲线。
在其中的一个实施例中，在确定的景深限位范围内，切换变焦跟踪曲线，在保证图像清晰度的同时，逐步逼近对比度最高的变焦跟踪曲线，即确定被摄物体的实际物距。优选的，采用凹凸算法进行逼近，逼近过程如图6所示，在搜索清晰度最高位置时，切换变焦跟踪曲线的方式为连续两次前景或后景方向搜索后，必须反向搜索一次，这样才能充分利用凹凸算法，凹凸算法仅需两次反向搜索就可以完成一次计算，确定目标变焦跟踪曲线所在的方向。在算法执行过程中，如图7所示，由于景深受放大倍率影响较大，景深会随着相机放大倍率的增大而快速降低，因此，需要对相机每帧的变焦步长进行调节。如图8所示，每帧变焦步长，即zoom步长先快速减小，进而缓慢减小。
在其中的一个实施例中，所述获取预测搜索方向包括：获取变焦电机自前二变焦位置移动到前一变焦位置的第一搜索方向；获取变焦电机自前一变焦位置移动到当前变焦位置的第二搜索方向；若所述第二搜索方向与所述第一搜索方向相同，则所述预测搜索方向与所述第二搜索方向相反。
在其中的一个实施例中，所述获取预测搜索方向还包括：获取当前变焦位置；检测当前变焦位置是否位于景深边缘，若是，则所述预测搜索方向与所述第二搜索方向相反。具体地，本实施例的预设搜索方向确定方式可以保证整个搜索过程中图像清晰度在可接受范围内，保证变焦和聚焦过程中图像的全程清晰。
在其中的一个实施例中，所述获取预测搜索方向还包括：若所述第二搜索方向与所述第一搜索方向相反，则获取前二变焦位置，并基于第一预设变焦跟踪曲线计算所述前二变焦位置对应的前二聚焦评价值；获取前一变焦位置，并基于所述第一搜索方向的物距变化量选取第二预设变焦跟踪曲线计算所述前一变焦位置对应的前一聚焦评价值；获取当前变焦位置，并基于所述第二搜索方向的物距变化量选取第三预设变焦跟踪曲线计算所述当前变焦位置对应的当前聚焦评价值；根据所述前二变焦位置和前二聚焦评价值、前一变焦位置和前一聚焦评价值以及当前变焦位置和当前聚焦评价值确定所述预测搜索方向。
具体地，通过凹凸算法确定预测搜索方向。如图9，其中凹凸0点为前二变焦位置对应的点，凹凸1点为前一变焦位置对应的点，凹凸2点为当前变焦位置的对应的点。记Px为变焦位置，即zoom位置；Vx为聚焦评价值，即FV值。根据凹凸0点和凹凸2点可推算凹凸1点的预估FV值，预估FV值的计算公式如下：
其中V1计为凹凸1点的预估FV值，V2为当前聚焦评价值，V0为前二聚焦评价值，P2为当前聚焦位置，P0为前二聚焦位置，P1为前一聚焦位置。计算得到预估FV值后，将前一聚焦位置对应的预估FV值与前一聚焦位置对应的实际测试FV值V1实进行比对，确定本次检测的凸性和凹性。凸性如图9和图10所示，V1实>V1计，表明凹凸1点的搜索方向是正确的，预测搜索方向继续沿凹凸1点所指向的方向前进。凹性如图11和图12所示，V1实<V1计，表明凹凸1点的搜索方向是错误的，预测搜索方向沿凹凸1点所指向方向的相反方向前进。
根据凹凸算法，可以不断逼近目标变焦跟踪曲线，最终在目标变焦跟踪曲线附近甚至命中目标变焦跟踪曲线，达到变焦跟踪过程中全程清晰的效果。
在其中的一个实施例中，如图13所示，提供了一种变焦跟踪曲线确定方法，该方法包括：辅助聚焦预估目标物距，计算景深范围。若已经到景深范围边缘，则下一次试探方向与前一次方向相反，试探方向是指相邻的三个检测位置中，位于中间的检测位置所指向的方向；若前一次搜索方向和后一次搜索方向相反，则进行凹凸算法研判下一次试探方向，其中，搜索方向是指当前检测位置即将移动的方向；若已经连续两次试探方向一致，则下一试探方向与前一次方向相反。
本实施例的变焦跟踪曲线确定方法，依据辅助聚焦预估目标物距并计算景深范围，在景深范围内无极调整物距曲线，保证了变焦跟踪的图像清晰度。此外，利用凹凸算法逐渐逼近实际物距曲线，保证变焦跟踪过程中全程清晰。另外，本实施例的变焦跟踪曲线确定方法，不仅适用于视频会议领域，同样适用于安防等领域的变焦镜头控制。
应该理解的是，虽然如上所述的各实施例所涉及的流程图中的各个步骤按照箭头的指示依次显示，但是这些步骤并不是必然按照箭头指示的顺序依次执行。除非本文中有明确的说明，这些步骤的执行并没有严格的顺序限制，这些步骤可以以其它的顺序执行。而且，如上所述的各实施例所涉及的流程图中的至少一部分步骤可以包括多个步骤或者多个阶段，这些步骤或者阶段并不必然是在同一时刻执行完成，而是可以在不同的时刻执行，这些步骤或者阶段的执行顺序也不必然是依次进行，而是可以与其它步骤或者其它步骤中的步骤或者阶段的至少一部分轮流或者交替地执行。
基于同样的发明构思，本申请实施例还提供了一种用于实现上述所涉及的变焦跟踪曲线确定方法的变焦跟踪曲线确定装置。该装置所提供的解决问题的实现方案与上述方法中所记载的实现方案相似，故下面所提供的一个或多个变焦跟踪曲线确定装置实施例中的具体限定可以参见上文中对于变焦跟踪曲线确定方法的限定，在此不再赘述。
在一个实施例中，如图14所示，提供了一种变焦跟踪曲线确定装置，包括：获取模块10、计算模块20和处理模块30，其中：
获取模块10，用于获取相机的成像数据，所述成像数据包括相机参数以及预测物距。
计算模块20，用于基于所述成像数据计算景深，将参考物距处于所述景深内的相应预设变焦跟踪曲线集合作为曲线搜索范围。
处理模块30，用于基于所述曲线搜索范围进行曲线搜索，确定目标变焦跟踪曲线。
计算模块20，还用于检测所述预测物距是否处于所述景深内，若所述预测物距未处于所述景深内，则通过调节光圈尺寸扩大景深，直至所述预测物距处于所述景深内。
处理模块30，还用于获取预测搜索方向；根据所述预测搜索方向切换预设变焦跟踪曲线；根据所述预设变焦跟踪曲线的切换过程，同步改变变焦位置，根据实时的预设变焦跟踪曲线以及实时变焦位置，计算相应的聚焦评价值；根据多个所述聚焦评价值确定目标跟踪曲线。
处理模块30，还用于获取变焦电机自前二变焦位置移动到前一变焦位置的第一搜索方向；获取变焦电机自前一变焦位置移动到当前变焦位置的第二搜索方向；若所述第二搜索方向与所述第一搜索方向相同，则所述预测搜索方向与所述第二搜索方向相反。
处理模块30，还用于获取当前变焦位置；检测当前变焦位置是否位于景深边缘，若是，则所述预测搜索方向与所述第二搜索方向相反。
处理模块30，还用于若所述第二搜索方向与所述第一搜索方向相反，则获取前二变焦位置，并基于第一预设变焦跟踪曲线计算所述前二变焦位置对应的前二聚焦评价值；获取前一变焦位置，并基于所述第一搜索方向的物距变化量选取第二预设变焦跟踪曲线计算所述前一变焦位置对应的前一聚焦评价值；获取当前变焦位置，并基于所述第二搜索方向的物距变化量选取第三预设变焦跟踪曲线计算所述当前变焦位置对应的当前聚焦评价值；根据所述前二变焦位置和前二聚焦评价值、前一变焦位置和前一聚焦评价值以及当前变焦位置和当前聚焦评价值确定所述预测搜索方向。
上述变焦跟踪曲线确定装置中的各个模块可全部或部分通过软件、硬件及其组合来实现。上述各模块可以硬件形式内嵌于或独立于计算机设备中的处理器中，也可以以软件形式存储于计算机设备中的存储器中，以便于处理器调用执行以上各个模块对应的操作。
在一个实施例中，提供了一种计算机设备，该计算机设备可以是终端，其内部结构图可以如图15所示。该计算机设备包括通过***总线连接的处理器、存储器、通信接口、显示屏和输入装置。其中，该计算机设备的处理器用于提供计算和控制能力。该计算机设备的存储器包括非易失性存储介质、内存储器。该非易失性存储介质存储有操作***和计算机程序。该内存储器为非易失性存储介质中的操作***和计算机程序的运行提供环境。该计算机设备的通信接口用于与外部的终端进行有线或无线方式的通信，无线方式可通过WIFI、移动蜂窝网络、NFC(近场通信)或其他技术实现。该计算机程序被处理器执行时以实现一种变焦跟踪曲线确定方法。该计算机设备的显示屏可以是液晶显示屏或者电子墨水显示屏，该计算机设备的输入装置可以是显示屏上覆盖的触摸层，也可以是计算机设备外壳上设置的按键、轨迹球或触控板，还可以是外接的键盘、触控板或鼠标等。
本领域技术人员可以理解，图15中示出的结构，仅仅是与本申请方案相关的部分结构的框图，并不构成对本申请方案所应用于其上的计算机设备的限定，具体的计算机设备可以包括比图中所示更多或更少的部件，或者组合某些部件，或者具有不同的部件布置。
在一个实施例中，提供了一种计算机设备，包括存储器和处理器，存储器中存储有计算机程序，该处理器执行计算机程序时实现以下步骤：
获取相机的成像数据，所述成像数据包括相机参数以及预测物距；
基于所述成像数据计算景深，将参考物距处于所述景深内的相应预设变焦跟踪曲线集合作为曲线搜索范围；
基于所述曲线搜索范围进行曲线搜索，确定目标变焦跟踪曲线。
在一个实施例中，还提供了一种计算机设备，包括存储器和处理器，存储器中存储有计算机程序，该处理器执行程序时实现上述各方法实施例中的步骤。
在一个实施例中，提供了一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，计算机程序被处理器执行时实现以下步骤：
获取相机的成像数据，所述成像数据包括相机参数以及预测物距；
基于所述成像数据计算景深，将参考物距处于所述景深内的相应预设变焦跟踪曲线集合作为曲线搜索范围；
基于所述曲线搜索范围进行曲线搜索，确定目标变焦跟踪曲线。
在一个实施例中，该计算机程序被处理器执行时还用于实现上述各方法实施例中的步骤。
在一个实施例中，提供了一种计算机程序产品，包括计算机程序，该计算机程序被处理器执行时实现以下步骤：
获取相机的成像数据，所述成像数据包括相机参数以及预测物距；
基于所述成像数据计算景深，将参考物距处于所述景深内的相应预设变焦跟踪曲线集合作为曲线搜索范围；
基于所述曲线搜索范围进行曲线搜索，确定目标变焦跟踪曲线。
在一个实施例中，所述计算机程序被处理器执行时实现上述各方法实施例中的步骤。
需要说明的是，本申请所涉及的用户信息(包括但不限于用户设备信息、用户个人信息等)和数据(包括但不限于用于分析的数据、存储的数据、展示的数据等)，均为经用户授权或者经过各方充分授权的信息和数据。
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流程，是可以通过计算机程序来指令相关的硬件来完成，所述的计算机程序可存储于一非易失性计算机可读取存储介质中，该计算机程序在执行时，可包括如上述各方法的实施例的流程。其中，本申请所提供的各实施例中所使用的对存储器、数据库或其它介质的任何引用，均可包括非易失性和易失性存储器中的至少一种。非易失性存储器可包括只读存储器(Read-OnlyMemory，ROM)、磁带、软盘、闪存、光存储器、高密度嵌入式非易失性存储器、阻变存储器(ReRAM)、磁变存储器(Magnetoresistive Random Access Memory，MRAM)、铁电存储器(Ferroelectric Random Access Memory，FRAM)、相变存储器(Phase Change Memory，PCM)、石墨烯存储器等。易失性存储器可包括随机存取存储器(Random Access Memory，RAM)或外部高速缓冲存储器等。作为说明而非局限，RAM可以是多种形式，比如静态随机存取存储器(Static Random Access Memory，SRAM)或动态随机存取存储器(Dynamic RandomAccess Memory，DRAM)等。本申请所提供的各实施例中所涉及的数据库可包括关系型数据库和非关系型数据库中至少一种。非关系型数据库可包括基于区块链的分布式数据库等，不限于此。本申请所提供的各实施例中所涉及的处理器可为通用处理器、中央处理器、图形处理器、数字信号处理器、可编程逻辑器、基于量子计算的数据处理逻辑器等，不限于此。
以上实施例的各技术特征可以进行任意的组合，为使描述简洁，未对上述实施例中的各个技术特征所有可能的组合都进行描述，然而，只要这些技术特征的组合不存在矛盾，都应当认为是本说明书记载的范围。
以上所述实施例仅表达了本申请的几种实施方式，其描述较为具体和详细，但并不能因此而理解为对本申请专利范围的限制。应当指出的是，对于本领域的普通技术人员来说，在不脱离本申请构思的前提下，还可以做出若干变形和改进，这些都属于本申请的保护范围。因此，本申请的保护范围应以所附权利要求为准。
Claims (10)
1.一种变焦跟踪曲线确定方法，其特征在于，所述方法包括：
获取相机的成像数据，所述成像数据包括相机参数以及预测物距；
基于所述成像数据计算景深，将参考物距处于所述景深内的相应预设变焦跟踪曲线集合作为曲线搜索范围；
基于所述曲线搜索范围进行曲线搜索，确定目标变焦跟踪曲线。
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于所述相机参数和所述预测物距计算景深之后包括：
检测所述预测物距是否处于所述景深内，若所述预测物距未处于所述景深内，则通过调节光圈尺寸扩大景深，直至所述预测物距处于所述景深内。
3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于所述曲线搜索范围进行曲线搜索，确定目标变焦跟踪曲线包括：
获取预测搜索方向；
根据所述预测搜索方向在所述曲线搜索范围内切换预设变焦跟踪曲线；
根据所述预设变焦跟踪曲线的切换过程，同步改变变焦位置，根据实时的预设变焦跟踪曲线以及实时变焦位置，计算相应的聚焦评价值；
根据多个所述聚焦评价值确定目标跟踪曲线。
4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述获取预测搜索方向包括：
获取变焦电机自前二变焦位置移动到前一变焦位置的第一搜索方向；
获取变焦电机自前一变焦位置移动到当前变焦位置的第二搜索方向；
若所述第二搜索方向与所述第一搜索方向相同，则所述预测搜索方向与所述第二搜索方向相反。
5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述获取预测搜索方向还包括：
获取当前变焦位置；
检测当前变焦位置是否位于景深边缘，若是，则所述预测搜索方向与所述第二搜索方向相反。
6.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述获取预测搜索方向还包括：
若所述第二搜索方向与所述第一搜索方向相反，则获取前二变焦位置，并基于第一预设变焦跟踪曲线计算所述前二变焦位置对应的前二聚焦评价值；
获取前一变焦位置，并基于所述第一搜索方向的物距变化量选取第二预设变焦跟踪曲线计算所述前一变焦位置对应的前一聚焦评价值；
获取当前变焦位置，并基于所述第二搜索方向的物距变化量选取第三预设变焦跟踪曲线计算所述当前变焦位置对应的当前聚焦评价值；
根据所述前二变焦位置和前二聚焦评价值、前一变焦位置和前一聚焦评价值以及当前变焦位置和当前聚焦评价值确定所述预测搜索方向。
7.一种变焦跟踪曲线确定装置，其特征在于，所述装置包括：
获取模块，用于获取相机的成像数据，所述成像数据包括相机参数以及预测物距；
计算模块，用于基于所述成像数据计算景深，将参考物距处于所述景深内的相应预设变焦跟踪曲线集合作为曲线搜索范围；
处理模块，用于基于所述曲线搜索范围进行曲线搜索，确定目标变焦跟踪曲线。
8.一种计算机设备，包括存储器和处理器，所述存储器存储有计算机程序，其特征在于，所述处理器执行所述计算机程序时实现权利要求1至6中任一项所述的方法的步骤。
9.一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，所述计算机程序被处理器执行时实现权利要求1至6中任一项所述的方法的步骤。
10.一种计算机程序产品，包括计算机程序，其特征在于，该计算机程序被处理器执行时实现权利要求1至6中任一项所述的方法的步骤。
Priority Applications (1)
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|---|---|---|---|
| CN202310328382.XA CN116567412A (zh) | 2023-03-27 | 2023-03-27 | 变焦跟踪曲线确定方法、装置、计算机设备和存储介质 |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
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| CN202310328382.XA CN116567412A (zh) | 2023-03-27 | 2023-03-27 | 变焦跟踪曲线确定方法、装置、计算机设备和存储介质 |
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|---|---|
| CN116567412A true CN116567412A (zh) | 2023-08-08 |
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ID=87490529
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| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| CN202310328382.XA Pending CN116567412A (zh) | 2023-03-27 | 2023-03-27 | 变焦跟踪曲线确定方法、装置、计算机设备和存储介质 |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
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Cited By (1)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN117097984A (zh) * | 2023-09-26 | 2023-11-21 | 武汉华工激光工程有限责任公司 | 一种基于标定和复合搜索的相机自动对焦方法及*** |
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2023
- 2023-03-27 CN CN202310328382.XA patent/CN116567412A/zh active Pending
Cited By (2)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN117097984A (zh) * | 2023-09-26 | 2023-11-21 | 武汉华工激光工程有限责任公司 | 一种基于标定和复合搜索的相机自动对焦方法及*** |
| CN117097984B (zh) * | 2023-09-26 | 2023-12-26 | 武汉华工激光工程有限责任公司 | 一种基于标定和复合搜索的相机自动对焦方法及*** |
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