CN117395504A - 图像的获取方法、装置及存储介质 - Google Patents

Abstract

本公开提供了一种图像的获取方法、装置及存储介质。图像的获取方法该应用于终端，获取方法包括：获取预览图像；通过所述预览图像，确定待拍摄对象处于预设场景时，响应于识别模型和识别传感器未识别出待拍摄对象包括目标物体，根据所述待拍摄对象的状态，确定拍摄模式；根据所确定的拍摄模式拍摄待拍摄对象；其中，目标物体包括使拍摄时造成拍摄图像产生闪烁效果的物体。在本公开示例性的实施例中，该图像的获取方法能够在预设场景下，利用识别模型与识别传感器配合对待拍摄对象中是否存在影响拍照效果的目标物体进行多重识别判断，从而可结合识别结果使用相应的拍摄模式，能够提升拍摄照片质量，提升用户体验。

Description

图像的获取方法、装置及存储介质

技术领域

本公开涉及图像技术领域，尤其涉及图像的获取方法、装置及存储介质。

背景技术

相关技术中，在不同的拍摄场景中，光照强度也会有所不同，相应的，在待拍摄对象中可能会存在影响拍照效果的物体。图像拍摄设备一般会设计有多种拍摄模式，如当拍摄场景为光照强度大的室外环境，且待拍摄对象中存在显示设备时，拍出的照片效果会较差，此时会严重影响用户体验。

发明内容

为克服相关技术中存在的问题，本公开提供一种图像的获取方法、装置及存储介质。

根据本公开实施例的第一方面，提供一种图像的获取方法，应用于终端，所述获取方法包括：

获取预览图像；

通过所述预览图像，确定待拍摄对象处于预设场景时，响应于识别模型和识别传感器未识别出待拍摄对象包括目标物体，根据所述待拍摄对象的状态，确定拍摄模式；根据所确定的拍摄模式拍摄待拍摄对象；

其中，目标物体包括使拍摄时造成拍摄图像产生闪烁效果的物体。

在一些示例性的实施例中，所述获取方法还包括：

响应于所述识别模型未识别出所述待拍摄对象包括所述目标物体，通过所述识别传感器识别所述待拍摄对象是否包括所述目标物体。

在一些示例性的实施例中，所述根据所述待拍摄对象的状态，确定拍摄模式，包括：

在拍摄过程中所述终端的运动速度大于预设阈值时，确定拍摄模式为第一拍摄模式；

在拍摄过程中所述终端的运动速度小于等于所述预设阈值，确定拍摄模式为第二拍摄模式。

在一些示例性的实施例中，当所述识别模型识别出所述待拍摄对象包括目标物体时，或者当所述识别传感器识别出所述待拍摄对象包括目标物体时，使用所述第二拍摄模式拍摄所述待拍摄对象。

在一些示例性的实施例中，所述预设场景为所述预览图像的照度值大于预设照度阈值时的场景。

在一些示例性的实施例中，所述目标物体包括显示设备。

在一些示例性的实施例中，所述识别模型包括卷积神经网络识别模型，所述识别传感器包括闪烁传感器。

本公开的第二方面提供一种图像的获取装置，应用于终端，所述获取装置包括：

获取模块，被配置为获取预览图像；

识别模块，被配置为响应于所述识别模型未识别出所述待拍摄对象包括所述目标物体，通过所述识别传感器识别所述待拍摄对象是否包括所述目标物体；

拍摄模块，被配置为通过所述预览图像，确定待拍摄对象处于预设场景时，响应于识别模型和识别传感器未识别出待拍摄对象包括目标物体，根据所述待拍摄对象的状态，确定拍摄模式；根据所确定的拍摄模式拍摄待拍摄对象；其中，目标物体包括产使拍摄时造成拍摄图像生闪烁效果的物体。

本公开的第三方面提供一种图像的获取装置，包括：

处理器；

用于存储处理器可执行指令的存储器；

其中，所述处理器被配置为执行本公开示例性实施例中所提供的图像的获取方法。

本公开的第四方面提供一种非临时性计算机可读存储介质，当所述存储介质中的指令由图像的获取装置的处理器执行时，使得图像的获取装置能够执行本公开示例性实施例中所提供的图像的获取方法。

本公开的实施例提供的技术方案可以包括以下有益效果：在本公开示例性的实施例中，该图像的获取方法能够在预设场景下，利用识别模型与识别传感器配合对待拍摄对象中是否存在影响拍照效果的目标物体进行多重识别判断，从而可结合识别结果使用相应的拍摄模式，能够提升拍摄照片质量，提升用户体验。

应当理解的是，以上的一般描述和后文的细节描述仅是示例性和解释性的，并不能限制本公开。

附图说明

此处的附图被并入说明书中并构成本说明书的一部分，示出了符合本发明的实施例，并与说明书一起用于解释本发明的原理。

图1是根据一示例性实施例示出的一种图像的获取方法的流程图；

图2是根据一示例性实施例示出的一种图像的获取方法的结构框图；

图3是根据一示例性实施例示出的一种图像的获取装置的框图。

具体实施方式

这里将详细地对示例性实施例进行说明，其示例表示在附图中。下面的描述涉及附图时，除非另有表示，不同附图中的相同数字表示相同或相似的要素。以下示例性实施例中所描述的实施方式并不代表与本发明相一致的所有实施方式。相反，它们仅是与如所附权利要求书中所详述的、本发明的一些方面相一致的装置和方法的例子。

在相关技术中，有些图像拍摄设备，例如手机、照相机等，具有普通拍摄模式和运动拍摄模式等多种拍摄模式，但在一些场景下，被拍摄对象中可能存在影响拍照效果的物体，如在光线强度较大的室外场景中，待拍摄对象中若有，例如显示设备等会产生闪烁效果的物体，此时使用运动拍摄模式拍摄的照片质量水平会较差。因此，需要在一些场景中使用适合的拍摄模式进行拍照，来提高用户体验显得尤为重要。

本公开示例性的实施例提供了一种图像的获取方法。该图像的获取方法应用于终端，可对目标物体进行识别，并根据识别结果使用适合的拍摄模式进行拍摄，其中该终端包括图像拍摄设备等；该目标物体是指能够影响拍照效果的物体，主要包括室外的显示设备，比如电子仪表盘，大屏幕，显示器，手机显示屏等会产生闪烁效果的物体。

如图1所示，图1是根据一示例性实施例示出的一种图像的获取方法的流程图，该图像的获取方法包括：

步骤S101，获取预览图像；

步骤S102，通过预览图像，确定待拍摄对象处于预设场景时，响应于识别模型和识别传感器未识别出待拍摄对象包括目标物体，根据待拍摄对象的状态，确定拍摄模式；根据所确定的拍摄模式拍摄待拍摄对象；其中，目标物体包括使拍摄时造成拍摄图像产生闪烁效果的物体。

在本示例性实施例中的图像的获取方法能够通过识别模型和识别传感器进行多重识别，可以准确识别出是否存在目标物体，从而能够结合待拍摄对象的状态，选择出适合的拍摄模式来拍摄待拍摄对象。

在一些示例性实施例中，获取方法还包括：响应于识别模型未识别出待拍摄对象包括目标物体时，通过识别传感器识别待拍摄对象是否包括目标物体。在本示例性实施例中，通过识别模型先进行第一次识别，判断出待拍摄对象中是否具有目标物体，然后在利用识别传感器进行第二次识别。

在本示例性的实施例中，考虑到拍摄场景的复杂性，不同的拍摄场景需配合使用适合的拍摄模式，该图像的获取方法在获取预览图像后，通过预览图像确定待拍摄对象是否处于预设场景，若此时处于预设拍摄场景，则通过识别模型先进行第一次识别，即通过识别模型识别预览图像中待拍摄对象是否包括目标物体；在完成一次识别后，若第一次的识别结果为未识别出待拍摄对象包括目标物体，则进行第二次识别，即若识别模型未识别出待拍摄对象包括目标物体时，通过识别传感器进行识别待拍摄对象是否包括目标物体。该图像的获取方法利用识别模型和识别传感器配合，能够对待拍摄场景进行多重识别，从而可以准确判断出待拍摄场景中是否存在目标物体，提高了识别的准确度。

在完成第一次识别和第二次识别后，若识别传感器未识别出待拍摄对象包括目标物体时，确定终端是否处于运动状态；若是，使用运动拍摄模式拍摄待拍摄对象。该图像的获取方法针对在预设场景下拍照时，通过利用识别模型和识别传感器对待拍摄对象完成识别，并结合终端是否处于运动状态进行综合判断，从而能够为用户选择出适合的拍摄模式进行拍照。

此外，还可以采用先基于识别传感器进行第一次识别，然后再利用识别模型进行第二次识别，其在识别后的具体执行操作与上述方式类似，即无论在哪一次识别过程中识别出具有目标物体后，均可以基于上述的识别结果选择出合适的拍摄模式。

在一些示例性实施例中，根据待拍摄对象的状态，确定拍摄模式，包括：在拍摄过程中终端的运动速度大于预设阈值时，确定拍摄模式为第一拍摄模式；

在拍摄过程中终端的运动速度小于等于预设阈值，确定拍摄模式为第二拍摄模式。示例性地，第一拍摄模式包括运动拍摄模式，其中运动拍摄模式指的是通过动态调整终端的图像采集设备(如摄像头)的快门速度以降低待拍摄对象引起的模糊，保证图像采集设备采集到清晰图像的拍摄模式，如运动抓拍等。待拍摄对象可以包括运动对象，比如轮滑、奔跑的人物(如小孩)等。第二拍摄模式包括普通拍摄模式，即图像采集设备(如摄像头)的快门速度设定为默认参数，或者设定为与拍摄静止物体时相适配的参数等。在本示例性实施例中，结合对终端的运动速度进行判断，准确地选取出拍摄待拍摄对象时所适合的拍摄模式，从而保证拍摄效果，提高了用户体验度。

在一些示例性的实施例中，该图像的获取方法还包括：当识别模型识别出待拍摄对象包括目标物体时，使用第二拍摄模式拍摄待拍摄对象；和/或，当识别传感器识别出待拍摄对象包括目标物体时，使用第二拍摄模式拍摄待拍摄对象。

当该图像的获取方法确定拍摄对象处于预设场景时，通过识别模型识别预览图像中待拍摄对象是否包括目标物体。当识别模型识别出待拍摄对象包括目标物体时，使用第二拍摄模式拍摄待拍摄对象，此时即可选出该预设场景下适合使用的拍摄模式为第二拍摄模式。

当识别模型未识别出待拍摄对象包括目标物体时，此时还需结合识别传感器进行第二次识别，即通过识别传感器识别待拍摄对象是否包括目标物体。当识别传感器识别出待拍摄对象包括目标物体时，使用第二拍摄模式拍摄待拍摄对象。当识别传感器未识别出待拍摄对象包括目标物体时，确定终端是否处于运动状态，即结合终端是否处于运动状态来使用相应的拍摄模式。其中若终端处于运动状态，则使用第一拍摄模式拍摄待拍摄对象，若终端未处于运动状态，则设备按照当前的拍摄模式进行拍摄或采用第二拍摄模式进行拍摄均可。

本公开示例性的实施例所提供的图像的获取方法在其获取图像的过程中，示例性的以采用将识别模型和识别传感器配合使用的方式进行说明，该图像的获取方法也可以选用更多其他类型的识别模型对待拍摄对象中是否包括目标物体进行识别。

在本示例性的实施例中，该预设场景为预览图像的照度值大于预设照度阈值时的场景。

考虑到受拍摄场景的影响，同一物体在不同的拍摄场景下，会有不同的拍摄效果。例如在室外，光线较强的条件下，或者在室内光线较弱的情况下，拍摄的效果会完全不同。拍摄场景的光照强度则是判断该目标物体是否会影响拍照效果的主要因素。因此，该图像的获取方法是采用光照检测单元对预览图像的照度值进行检测，判断出预览图像的照度值是否大于预设照度阈值。

该图像的获取方法包括：对预览图像的照度值进行检测，并判断出预览图像的照度值是否大于预设照度阈值；若预览图像的照度值大于预设照度阈值，则确定待拍摄对象处于预设场景，通过识别模型识别预览图像中待拍摄对象是否包括目标物体；若识别模型未识别出待拍摄对象包括目标物体时，通过识别传感器识别待拍摄对象是否包括目标物体；若识别传感器未识别出待拍摄对象包括目标物体时，确定终端是否处于运动状态；若是，使用第一拍摄模式拍摄待拍摄对象。

在本示例性的实施例中，目标物体包括显示设备。该显示设备主要包括处于室外的显示设备，比如电子仪表盘，大屏幕，显示器，手机显示屏等。显示设备可能会反光或发光，在室外等光照强度大的场景中采用运动拍摄模式拍摄带有显示设备的待拍摄对象，可能会造成照片拍摄效果不佳，此时便不适合使用运动拍摄模式。该图像的获取方法可以有效避免因采用运动拍摄模式拍摄处于预设场景下且存目标物体的待拍摄对象而造成拍摄照片质量差的问题，提高了用户体验。

在本示例性的实施例中，通过识别模型对待拍摄对象进行识别，可以判断在待拍摄对象中是否存在目标物体，识别模型包括卷积神经网络识别模型。在本示例性实施例中，通过拍摄预设数量的与待拍摄对象所处相同场景或类似场景的图片，以及待拍摄对象中不存在目标物体的图片，一起作为训练的数据集；使用卷积神经网络识别模型CNN(Convolutional Neural Network)，比如YOLO(目标检测模型)等，对数据集中的图片进行训练，其中卷积神经网络识别模型的输入是：图片，模型的输出是：场景中是否存在目标物体，以及目标物体存在的可信度，经训练后得到该识别模型；在得到该识别模型后，通过SNPE(Qualcomm Snapdragon Neural Processing Engine，神经网络处理引擎)等工具进行量化/优化等操作后，部署到手机或相机等设备的NPU(neural-network processingunits，嵌入式神经网络处理器)上。

识别传感器包括闪烁传感器。该图像的获取方法在确定待拍摄对象处于预设场景后，通过卷积神经网络识别模型识别预览图像中待拍摄对象是否包括目标物体；若卷积神经网络识别模型未识别出待拍摄对象包括目标物体时，基于闪烁传感器识别待拍摄对象是否包括目标物体；若基于闪烁传感器也未识别出待拍摄对象包括目标物体时，确定终端是否处于运动状态；若是，使用第一拍摄模式拍摄待拍摄对象。

卷积神经网络识别模型可以检测是否存在目标物体，其通过在场景中拍摄第一预设数量的存在目标物体的图片和第二预设数量的无目标物体的图片，一起作为训练的数据集；对数据集的图片进行训练。模型的输入是图片，模型的输出是：场景中是否存在目标物体，以及存在的可信度。训练好的卷积神经网络识别模型，可以部署到拍摄设备上。

当识别模型未识别出待拍摄对象包括目标物体时，还可以通过闪烁传感器进行再次识别。当目标物体包括显示设备时，显示设备被点亮时，会以预设的刷新频率进行刷新，呈现闪烁发光体的状态，闪烁传感器可以感知这一状态，以检测出待拍摄对象是否包括目标物体。

在一些示例性的实施例中，当识别模型和识别传感器均未检测出目标物体时，认为待拍摄对象不包括目标物体，根据终端的运动拍摄模式，拍摄待拍摄对象。根据待拍摄对象的状态，确定拍摄模式，包括：确定终端的运动速度。如，在确定终端的运动速度时，基于运动检测算法来实现。该运动检测算法采用传统的运动检测算法即可。比如，光流运动检测算法等。该光流运动检测算法采用的是检测连续的两帧中的特征点的运动矢量，当运动矢量超过一定阈值即可判断存在运动。

在本公开示例性的实施例中，分别通过识别模型，(如，卷积神经网络识别模型)和识别传感器(如，闪烁传感器)识别待拍摄对象，以能准确确定待拍摄对象是否包括目标物体。当确定未包括目标物体时，终端的拍摄方式可以适用于运动拍摄模式，因此，可以确定终端是否处于运动状态；若是，使用运动拍摄模式拍摄待拍摄对象。该图像的获取方法针对在预设场景下拍照时，通过利用识别模型和识别传感器对待拍摄对象完成识别，并结合终端是否处于运动状态进行综合判断，从而能够为用户选择出适合的拍摄模式进行拍照。

本公开提供了一种图像的获取装置，应用于终端。如图2所示，图2是根据一示例性实施例示出的一种图像的获取装置。该获取装置200包括：

获取模块201，被配置为获取预览图像；

识别模块202，被配置为响应于识别模型未识别出待拍摄对象包括目标物体，通过识别传感器识别待拍摄对象是否包括目标物体；

拍摄模块203，被配置为被配置为通过预览图像，确定待拍摄对象处于预设场景时，响应于识别模型和识别传感器未识别出待拍摄对象包括目标物体，根据待拍摄对象的状态，确定拍摄模式；根据所确定的拍摄模式拍摄待拍摄对象；其中，目标物体包括使拍摄时造成拍摄图像产生闪烁效果的物体。

该图像的获取装置在运动拍摄模式下，通过卷积神经网络识别模型，再配合通用的闪烁传感器检测的方法，来检测画面中是否存在目标物体，来解决运动拍摄模式下室外场景的目标物体影响拍照质量的问题。

关于上述实施例中的装置，其中各个模块执行操作的具体方式已经在有关该方法的实施例中进行了详细描述，此处将不做详细阐述说明。

图3是根据一示例性实施例示出的一种用于图像的获取装置1000的框图。例如，装置1000可以是移动电话(手机)，计算机，数字广播终端，消息收发设备，游戏控制台，平板设备，医疗设备，健身设备，个人数字助理等。

参照图3，装置1000可以包括以下一个或多个组件：处理组件1002，存储器1004，电力组件1006，多媒体组件1008，音频组件1010，输入/输出(I/O)的接口1012，传感器组件1014，以及通信组件1016。

处理组件1002通常控制装置1000的整体操作，诸如与显示，电话呼叫，数据通信，相机操作和记录操作相关联的操作。处理组件1002可以包括一个或多个处理器1020来执行指令，以完成上述的方法的全部或部分步骤。此外，处理组件1002可以包括一个或多个模块，便于处理组件1002和其他组件之间的交互。例如，处理组件1002可以包括多媒体模块，以方便多媒体组件1008和处理组件1002之间的交互。

存储器1004被配置为存储各种类型的数据以支持在设备1000的操作。这些数据的示例包括用于在装置1000上操作的任何应用程序或方法的指令，联系人数据，电话簿数据，消息，图片，视频等。存储器1004可以由任何类型的易失性或非易失性存储设备或者它们的组合实现，如静态随机存取存储器(SRAM)，电可擦除可编程只读存储器(EEPROM)，可擦除可编程只读存储器(EPROM)，可编程只读存储器(PROM)，只读存储器(ROM)，磁存储器，快闪存储器，磁盘或光盘。

电力组件1006为装置1000的各种组件提供电力。电力组件1006可以包括电源管理***，一个或多个电源，及其他与为装置1000生成、管理和分配电力相关联的组件。

多媒体组件1008包括在所述装置1000和用户之间的提供一个输出接口的屏幕。在一些实施例中，屏幕可以包括液晶显示器(LCD)和触摸面板(TP)。如果屏幕包括触摸面板，屏幕可以被实现为触摸屏，以接收来自用户的输入信号。触摸面板包括一个或多个触摸传感器以感测触摸、滑动和触摸面板上的手势。所述触摸传感器可以不仅感测触摸或滑动动作的边界，而且还检测与所述触摸或滑动操作相关的持续时间和压力。在一些实施例中，多媒体组件1008包括一个前置摄像头和/或后置摄像头。当设备1000处于操作模式，如拍摄模式或视频模式时，前置摄像头和/或后置摄像头可以接收外部的多媒体数据。每个前置摄像头和后置摄像头可以是一个固定的光学透镜***或具有焦距和光学变焦能力。

音频组件1010被配置为输出和/或输入音频信号。例如，音频组件1010包括一个麦克风(MIC)，当装置1000处于操作模式，如呼叫模式、记录模式和语音识别模式时，麦克风被配置为接收外部音频信号。所接收的音频信号可以被进一步存储在存储器1004或经由通信组件1016发送。在一些实施例中，音频组件1010还包括一个扬声器，用于输出音频信号。

I/O接口1012为处理组件1002和***接口模块之间提供接口，上述***接口模块可以是键盘，点击轮，按钮等。这些按钮可包括但不限于：主页按钮、音量按钮、启动按钮和锁定按钮。

传感器组件1014包括一个或多个传感器，用于为装置1000提供各个方面的状态评估。例如，传感器组件1014可以检测到设备1000的打开/关闭状态，组件的相对定位，例如所述组件为装置1000的显示器和小键盘，传感器组件1014还可以检测装置1000或装置1000一个组件的位置改变，用户与装置1000接触的存在或不存在，装置1000方位或加速/减速和装置1000的温度变化。传感器组件1014可以包括接近传感器，被配置用来在没有任何的物理接触时检测附近物体的存在。传感器组件1014还可以包括光传感器，如CMOS或CCD图像传感器，用于在成像应用中使用。在一些实施例中，该传感器组件1014还可以包括加速度传感器，陀螺仪传感器，磁传感器，压力传感器或温度传感器。

通信组件1016被配置为便于装置1000和其他设备之间有线或无线方式的通信。装置1000可以接入基于通信标准的无线网络，如WiFi，2G或3G，或它们的组合。在一个示例性实施例中，通信组件1016经由广播信道接收来自外部广播管理***的广播信号或广播相关信息。在一个示例性实施例中，所述通信组件1016还包括近场通信(NFC)模块，以促进短程通信。例如，在NFC模块可基于射频识别(RFID)技术，红外数据协会(IrDA)技术，超宽带(UWB)技术，蓝牙(BT)技术和其他技术来实现。

在示例性实施例中，装置1000可以被一个或多个应用专用集成电路(ASIC)、数字信号处理器(DSP)、数字信号处理设备(DSPD)、可编程逻辑器件(PLD)、现场可编程门阵列(FPGA)、控制器、微控制器、微处理器或其他电子元件实现，用于执行上述方法。

在示例性实施例中，还提供了一种包括指令的非临时性计算机可读存储介质，例如包括指令的存储器1004，上述指令可由装置1000的处理器1020执行以完成上述方法。例如，所述非临时性计算机可读存储介质可以是ROM、随机存取存储器(RAM)、CD-ROM、磁带、软盘和光数据存储设备等。

一种非临时性计算机可读存储介质，当存储介质中的指令由图像的获取装置的处理器执行时，使得图像的获取装置能够执行本公开示例性的实施例所提供的图像的获取方法。

本领域技术人员在考虑说明书及实践这里公开的发明后，将容易想到本发明的其它实施方案。本申请旨在涵盖本发明的任何变型、用途或者适应性变化，这些变型、用途或者适应性变化遵循本发明的一般性原理并包括本公开未公开的本技术领域中的公知常识或惯用技术手段。说明书和实施例仅被视为示例性的，本发明的真正范围和精神由下面的权利要求指出。

应当理解的是，本发明并不局限于上面已经描述并在附图中示出的精确结构，并且可以在不脱离其范围进行各种修改和改变。本发明的范围仅由所附的权利要求来限制。

Claims (10)

1.一种图像拍摄方法，其特征在于，所述拍摄方法包括：

获取预览图像；

通过所述预览图像，确定待拍摄对象处于预设场景时，响应于识别模型和识别传感器未识别出待拍摄对象包括目标物体，根据所述待拍摄对象的状态，确定拍摄模式；根据所确定的拍摄模式拍摄待拍摄对象；

其中，目标物体包括使拍摄时造成拍摄图像产生闪烁效果的物体。

2.根据权利要求1所述的图像拍摄方法，其特征在于，所述获取方法还包括：

响应于所述识别模型未识别出所述待拍摄对象包括所述目标物体，通过所述识别传感器识别所述待拍摄对象是否包括所述目标物体。

3.根据权利要求1或2所述的图像的拍摄方法，其特征在于，所述根据所述待拍摄对象的状态，确定拍摄模式，包括：

在拍摄过程中所述终端的运动速度大于预设阈值时，确定拍摄模式为第一拍摄模式；

在拍摄过程中所述终端的运动速度小于等于所述预设阈值，确定拍摄模式为第二拍摄模式。

4.根据权利要求3所述的图像的获取方法，其特征在于，当所述识别模型识别出所述待拍摄对象包括目标物体时，或者当所述识别传感器识别出所述待拍摄对象包括目标物体时，使用所述第二拍摄模式拍摄所述待拍摄对象。

5.根据权利要求1所述的图像的获取方法，其特征在于，所述预设场景为所述预览图像的照度值大于预设照度阈值时的场景。

6.根据权利要求1所述的图像的获取方法，其特征在于，所述目标物体包括显示设备。

7.根据权利要求1所述的图像的获取方法，其特征在于，所述识别模型包括卷积神经网络识别模型，所述识别传感器包括闪烁传感器。

8.一种图像的获取装置，应用于终端，其特征在于，所述获取装置包括：

获取模块，被配置为获取预览图像；

拍摄模块，被配置为通过所述预览图像，确定待拍摄对象处于预设场景时，响应于识别模型和识别传感器未识别出待拍摄对象包括目标物体，根据所述待拍摄对象的状态，确定拍摄模式；根据所确定的拍摄模式拍摄待拍摄对象；其中，目标物体包括使拍摄时造成拍摄图像产生闪烁效果的物体。

9.一种图像的获取装置，其特征在于，包括：

处理器；

用于存储处理器可执行指令的存储器；

其中，所述处理器被配置为执行权利要求1-7任一所述的图像的获取方法。

10.一种非临时性计算机可读存储介质，当所述存储介质中的指令由图像的获取装置的处理器执行时，使得图像的获取装置能够执行权利要求1-7任一所述的图像的获取方法。