本發(fā)明涉及電子信息、通信領(lǐng)域，具體為一種拍攝方法及系統(tǒng)。

背景技術(shù)：

隨著智能手機的快速發(fā)展，手機拍照功能已成為手機的重要功能之一，也是手機用戶常用的功能之一。智能手機可以通過語音或者手勢完成操作控制，但受到使用場景的限制，如用戶必須說出特定的話語才能被識別，在噪音較大的環(huán)境中無法使用；在某些較為嚴(yán)肅的壞境中，用戶也不便擺出特定的手勢完成拍照，給用戶的使用帶來不便。

現(xiàn)有手機相機控制方式中，無論是語音、手勢還是視線凝視的方式，都無法有效限制相機拍照瞬間人眼處于“閉眼”的概率，用戶為了避免閉眼照片的存在，需要主動保持“睜眼”狀態(tài)，增加用戶的負(fù)擔(dān)，降低了用戶體驗。此外，視線凝視的方法是通過判定規(guī)定時間內(nèi)（通常是1-2s）人眼視點位置處于靜止?fàn)顟B(tài)去觸發(fā)拍照功能的，因此無法拍攝移動中人物，限制了使用場景。針對這些缺點，本發(fā)明通過眨眼的方式操作手機相機，有效限制了閉眼照片的出現(xiàn)；同時，可以拍攝動態(tài)照片，降低了使用場景的限制。

研究表明，正常人平均每分鐘眨眼15-20次，兩次眨眼之間的時間間隔約為3-4秒，人長時間不眨眼會有不適的感覺，正常人在眨眼之后的1-2秒內(nèi)再次眨眼的概率很低。

技術(shù)實現(xiàn)要素：

本發(fā)明的目的是：提供一種拍攝方法，解決拍攝時“閉眼現(xiàn)象”的缺陷出現(xiàn)的概率較高的問題。

實現(xiàn)上述目的的技術(shù)方案是：一種拍攝方法，應(yīng)用于拍攝系統(tǒng)，包括以下步驟：

S1）獲取并分析眼部的視頻信息；

S2）根據(jù)所述視頻信息，判斷眨眼動作是否完成，若是，則進入步驟S3）；

S3）在眨眼動作頻率基數(shù)內(nèi)完成拍攝；

其中，所述眨眼動作頻率基數(shù)為第一次眨眼動作開始到第二次眨眼動作開始所需的平均間隔時間。

在本發(fā)明一實施例中，所述步驟S1）中包括以下步驟：

S11）獲取眼部的視頻信息中的每一幀圖像信息；

S12）處理眼部的視頻信息中的每一幀圖像信息；

S13）獲得第一幀圖像中的眼球所占的像素個數(shù)N0和每一幀圖像信息中眼球所占的像素個數(shù)Ni。

在本發(fā)明一實施例中，所述步驟S12）中包括以下步驟：

S121）將所得彩色圖像轉(zhuǎn)為灰度圖像；

S122）定義所述灰度圖像中灰度值低于所設(shè)定的閾值T的像素為眼球所在像素。

在本發(fā)明一實施例中，所述步驟S2）中包括以下步驟：

S21）比較像素個數(shù)Ni與像素個數(shù)N0，若像素個數(shù)Ni＜常數(shù)μ*像素個數(shù)N0，判斷所述眨眼動作完成。

在本發(fā)明一實施例中，所述步驟S21）中常數(shù)μ取值范圍為0.1-0.5。

在本發(fā)明一實施例中，所述步驟S3）中包括在延時時間后完成拍攝；

其中，所述延時時間小于所述眨眼動作頻率基數(shù)，所述延時時間為判斷眨眼動作完成到拍攝動作執(zhí)行的預(yù)設(shè)時間。

在本發(fā)明一實施例中，所述步驟S3）中所述延時時間為1s-2s。

在本發(fā)明一實施例中，所述步驟S2）中包括以下步驟，

S21）比較像素個數(shù)Ni與像素個數(shù)N0，若像素個數(shù)Ni＜常數(shù)μ*像素個數(shù)N0，判斷所述眨眼動作完成；

S22）若眨眼動作完成，則將該眨眼動作記為第一次眨眼動作，以及將所述第一次眨眼動作作為拍攝預(yù)指令；

S23）再次讀取攝像頭中在延時時間內(nèi)的視頻信息，按照步驟S11）至步驟S21）進行處理，判定是否存在眨眼動作；

S24）若存在所述眨眼動作，則將該眨眼動作記為第二次眨眼動作，并將第二次眨眼動作作為拍攝預(yù)指令，如此重復(fù)步驟S11）到步驟S23）；

S25）若不存在所述眨眼動作，則以最后一次眨眼動作的拍攝預(yù)指令作為拍攝指令。

本發(fā)明的第二個目的是：提供一種基于眨眼特征的拍攝系統(tǒng)。

實現(xiàn)上述目的的技術(shù)方案是：一種拍攝系統(tǒng)，包括

一攝像頭，用于獲取拍攝對象的視頻信息；

一處理器，攝像頭連接于處理器，所述處理器用于控制該攝像頭；以及

用于處理視頻信息，包括用于提取眼部特征、以及判定眨眼動作是否完成。

在發(fā)明一實施例中，所述基于眨眼特征的拍攝系統(tǒng)還包括一時鐘模塊，用于設(shè)置延時時間。

本發(fā)明的優(yōu)點是：本發(fā)明的拍攝方法及系統(tǒng)，通過統(tǒng)計人眼像素個數(shù)的完成拍照，以達到不受人眼所在位置影響，可以不受拍攝對象是否移動的影響，而能夠拍到“動態(tài)”照片，有效降低了使用場景的限制，給用戶帶來了便利；檢測到眨眼動作后1-2s再啟動拍照，既保證拍到的是用戶完成眨眼之后的穩(wěn)定照片，也離用戶下一次眨眼有足夠的時間，有效降低拍到用戶閉眼照片的概率。

附圖說明

下面結(jié)合附圖和實施例對本發(fā)明作進一步解釋。

圖1是本發(fā)明實施例的拍攝系統(tǒng)模塊示意圖。

圖2為本發(fā)明方法實施例1的拍攝方式的步驟流程圖。

圖3為本發(fā)明方法實施例2的拍攝方式的步驟流程圖。

其中，

1攝像頭；2處理器；

3時鐘模塊。

具體實施方式

以下實施例的說明是參考附加的圖式，用以例示本發(fā)明可用以實施的特定實施例。

實施例，如圖1所示，一種拍攝系統(tǒng)，包括一攝像頭1、一處理器2、一時鐘模塊3。通常情況下，拍攝系統(tǒng)為手機、電腦或者單反相機等。本實施例以手機為例，對上述的拍攝系統(tǒng)作具體的說明。

攝像頭1用于獲取拍攝對象的視頻信息。攝像頭1連接于處理器2，處理器2用于控制該攝像頭1；以及用于處理視頻信息，包括用于提取眨眼特征、以及判定眨眼動作是否完成。時鐘模塊3用于設(shè)置延時時間。

其中，攝像頭1置于手機上，且該攝像頭1附帶有自動識別系統(tǒng)，自動改識別系統(tǒng)用于自動對人臉或者人臉的某些部位進行自動識別，某些部位包括眼部，鼻部等。自動識別系統(tǒng)是為了更方便用戶使用，而且，在識別過程中，攝像頭1能夠自動對人臉進行定位，以及實時調(diào)整焦距。

因此，該自動識別系統(tǒng)必須具有自動變焦模塊，通常情況下，自動變焦模塊利用數(shù)碼變焦或者光學(xué)變焦原理進行。衡量攝像頭1的是否合格的標(biāo)準(zhǔn)通常是通過攝像頭1所拍攝的視頻或圖片的像素決定的，因此，該攝像頭1還連接一數(shù)字信號處理芯片，該數(shù)字信號處理芯片連接于處理器2。一般傳輸速率越高，視頻越流暢，傳輸速率與圖像的分辨率有關(guān)，圖像分辨率越低，傳輸速率越高。

處理器2是內(nèi)置于客戶端中，其中，處理器2包括了攝像頭1的驅(qū)動模塊、視頻處理模塊。驅(qū)動模塊是為了控制攝像頭1，視頻處理模塊用于處理攝像頭1所拍攝的視頻或圖像信息。

方法實施例1

下面結(jié)合具體的拍攝方法，詳細(xì)說明上述的拍攝系統(tǒng)。

如圖2所示，一種拍攝方法，應(yīng)用于拍攝系統(tǒng)，包括以下步驟。

S0）設(shè)置拍攝參數(shù)，所述拍攝參數(shù)包括延時時間、眨眼動作頻率基數(shù)。

具體的，在步驟S0）中，延時時間、眨眼動作頻率基數(shù)、常數(shù)μ是開發(fā)商

或者用戶指定的，一般來說，延時時間設(shè)置為1s-2s，所述延時時間為判斷眨眼動作完成到拍攝動作執(zhí)行的預(yù)設(shè)時間。所述眨眼動作頻率基數(shù)為第一次眨眼動作開始到第二次眨眼動作開始所需的平均間隔時間。眨眼動作頻率基數(shù)以3s-4s為基準(zhǔn)，常數(shù)μ取值范圍為0.1-0.5。

在設(shè)置時，通常先把上述的拍攝參數(shù)預(yù)置于手機中的各個對應(yīng)的功能模塊中，如將延時時間、眨眼動作頻率基數(shù)預(yù)設(shè)在處理器2中，處理器2將拍攝參數(shù)相互關(guān)聯(lián)，包括將所述延時時間關(guān)聯(lián)到時鐘模塊3。

S1）獲取并分析眼部的視頻信息。在該步驟中，主要是利用手機對對象進行拍攝。拍攝時，用戶首先打開手機，并打開攝像應(yīng)用，在攝像應(yīng)用的界面選擇“眨眼功能”。拍攝時，攝像頭1通過自動識別系統(tǒng)的自動變焦模塊對所拍攝的人臉進行定位定焦，攝像頭1定位定焦后，根據(jù)用戶的指令或者自動則獲取所拍攝對象的視頻信息。

本實施例中，視頻獲取時，有兩種執(zhí)行方式，第一種為自動獲取視頻，當(dāng)攝像頭1定位到人臉后，自動定焦，當(dāng)處理器2判斷攝像頭1定焦完成，則下發(fā)獲取視頻或圖片的指令至驅(qū)動模塊，驅(qū)動模塊控制攝像頭1獲取視頻信息，第二種為用戶手動觸發(fā)視頻獲取按鈕，即相當(dāng)于下發(fā)視頻獲取指令，處理器2接收到該視頻獲取指令后，驅(qū)動模塊控制攝像頭1進行視頻獲取。這兩種視頻獲取方式，用戶可自主選擇，增加了用戶的體驗，而第一種視頻獲取方式，更加簡單，便于操作。

所述步驟S1）中包括以下步驟。

S11）獲取眼部的視頻信息每一幀圖像信息。

此時，根據(jù)上述的視頻信息，處理器2中的視頻處理模塊對上述的視頻信息進行處理，處理時，將上述視頻信息按照每一幀進行處理，處理時，同時獲取每一幀圖像信息。

在該步驟中，處理器2中寫入有處理該視頻信息的程序代碼，按照該程序代碼提取視頻信息中每一幀的圖像，從每一幀的圖像中提取該圖像信息。在本步驟中，首先從攝像頭獲取的視頻中的第一幀開始一幀一幀的按順序獲取，然后將每獲取一幀狀態(tài)和參數(shù)保存至數(shù)據(jù)庫或存儲器中。如利用opencv方法獲取，或利用JAVA等方式獲取，對此不再贅述。

S12）處理眼部的視頻信息中每一幀圖像信息。處理眼部的視頻信息中每

一幀圖像信息，可選擇如下的處理方式。

S121）將所得彩色圖像轉(zhuǎn)為灰度圖像。在將該彩色圖像轉(zhuǎn)換為灰度圖像時，采用的算法多種多樣，如浮點算法，整數(shù)方法，移位方法，平均值法，僅取綠色法等等，對灰度圖像的處理方式，本實施例中不作具體的限定。如首先讀取步驟S11）中的每一幀的圖像文件，獲取圖像文件的尺寸參數(shù)，繪制直方圖，對每個圖像中的像素進行歸一化處理。

之所以要將該彩色圖像轉(zhuǎn)換為灰度圖像，是為了更方便獲取圖像中的像素以及對該像素進行比較和判別，降低處理器運算難度。

S122）定義灰度圖像中灰度值低于所設(shè)定的閾值T的像素為眼球所在像素。

在上述步驟S12）中，在該步驟中，對灰度圖像進行處理的過程包括對人

臉進行檢測的步驟，并將人臉圖像中灰度值低于某閾值T的像素定義為眼球所在像素，獲得眼球所占的像素個數(shù)N。其中，閾值T也是處理器1中預(yù)設(shè)的定值范圍。閾值T根據(jù)現(xiàn)有的圖像處理技術(shù)等綜合得出的具有代表性的一閾值。

在上述步驟中，在定義閾值T后，處理器2對每一幀圖像中的各個部分進

行灰度值的計算，在計算完灰度值后，按照預(yù)定的閾值T，對每一幀圖像中各個部分的灰度值進行判別，區(qū)分出圖像中那部分的灰度值大于或等于該閾值T，那部分的灰度值低于該閾值T，以此，計算出低于該閾值T的像素個數(shù)，和，大于或等于該閾值T的像素個數(shù)。

S13）獲得視頻中第一幀圖像中的眼球所占的像素個數(shù)N0和視頻中每一幀

圖像中眼球所占的像素個數(shù)Ni。按照步驟S12）中的方法，來實現(xiàn)本步驟。

在上述步驟中，眼球所占的像素個數(shù)N₀是根據(jù)灰度值來判斷并獲取的。

所述步驟S2）中包括以下步驟。

S2）判斷眨眼特征中眨眼動作是否完成，若是，則進入步驟S3）。

S21）比較像素個數(shù)Ni與像素個數(shù)N₀，其中，對于第一幀圖像，通過上述

過程后得到其眼球像素個數(shù)計為N₀，將此值作為初始值。此后用相同方法獲得后續(xù)第i幀的眼球像素個數(shù)Ni。

若像素個數(shù)Ni＜常數(shù)μ*像素個數(shù)N₀，判斷眨眼特征中眨眼動作完成。所

述步驟S21）中常數(shù)μ取值范圍為0.1-0.5。本實施例中優(yōu)選為0.3。

上述步驟為攝像頭1完成視頻獲取和處理的步驟，在上述步驟中，常數(shù)μ的選擇是根據(jù)眨眼動作大量數(shù)據(jù)分析而得。在完成上述步驟后，則進行最后拍攝步驟：S3）在眨眼動作頻率基數(shù)內(nèi)完成拍攝。

所述步驟S3）中包括在延時時間后完成拍攝。其中，延時時間小于眨眼動

作頻率基數(shù)。所述步驟S3）中延時時間為1s-2s。

具體的，在確認(rèn)眨眼動作完成后，延時1s-2s，然后完成拍照。當(dāng)人眼處于睜開和關(guān)閉狀態(tài)時，人眼所占像素個數(shù)差異明顯，而通過統(tǒng)計人眼像素個數(shù)的完成拍照，達到不受人眼所在位置影響，因此可以拍照“動態(tài)”照片，降低了使用場景的限制，給用戶帶來了便利。檢測到眨眼動作后1-2s再啟動拍照，既保證拍到的是用戶完成眨眼之后的穩(wěn)定照片，也離用戶下一次眨眼有足夠的時間，有效降低拍到用戶閉眼照片的概率。

方法實施例2

如圖3所示，本實施例與實施例1的區(qū)別在于，在判斷眨眼特征中眨眼動作是否完成的步驟S2）中，還包括在第一次判斷眨眼動作完成后，將第一次眨眼動作作為拍攝預(yù)指令，之后再次從攝像頭讀取在延時時間內(nèi)的視頻信息，按照步驟S11）至步驟S21）進行處理，之后判定是否存在眨眼動作，若存在，則記為第二次眨眼動作，并將第二次眨眼動作作為拍攝預(yù)指令，如此重復(fù)延時時間內(nèi)的視頻信息中是否存在眨眼動作，當(dāng)從攝像頭中獲取的延時時間（1-2s）的視頻中，不存在眨眼動作時，則以最后一次眨眼動的拍攝預(yù)指令作為拍攝指令，處理器通過該拍攝指令控制攝像頭完成拍攝。

本實施例具體的步驟為：S0）設(shè)置拍攝參數(shù)，所述拍攝參數(shù)包括延時時間、眨眼動作頻率基數(shù)。

在步驟S0）中，延時時間、眨眼動作頻率基數(shù)、常數(shù)μ是開發(fā)商

或者用戶指定的，一般來說，延時時間設(shè)置為1s-2s，所述延時時間為判斷眨眼動作完成到拍攝動作執(zhí)行的預(yù)設(shè)時間。所述眨眼動作頻率基數(shù)為第一次眨眼動作開始到第二次眨眼動作開始所需的平均間隔時間。眨眼動作頻率基數(shù)以3s-4s為基準(zhǔn)，常數(shù)μ取值范圍為0.1-0.5。

在設(shè)置時，通常先把上述的拍攝參數(shù)預(yù)置于手機中的各個對應(yīng)的功能模塊中，如將延時時間、眨眼動作頻率基數(shù)預(yù)設(shè)在處理器2中，處理器2將拍攝參數(shù)相互關(guān)聯(lián)，包括將所述延時時間關(guān)聯(lián)到時鐘模塊3。

S1）獲取并分析眼部的視頻信息。在該步驟中，主要是利用手機對對象進行拍攝。拍攝時，用戶首先打開手機，并打開攝像應(yīng)用，在攝像應(yīng)用的界面選擇“眨眼功能”。拍攝時，攝像頭1通過自動識別系統(tǒng)的自動變焦模塊對所拍攝的人臉進行定位定焦，攝像頭1定位定焦后，根據(jù)用戶的指令或者自動則獲取所拍攝對象的視頻信息。

本實施例中，視頻獲取時，有兩種執(zhí)行方式，第一種為自動獲取視頻，當(dāng)攝像頭1定位到人臉后，自動定焦，當(dāng)處理器2判斷攝像頭1定焦完成，則下發(fā)獲取視頻或圖片的指令至驅(qū)動模塊，驅(qū)動模塊控制攝像頭1獲取視頻信息，第二種為用戶手動觸發(fā)視頻獲取按鈕，即相當(dāng)于下發(fā)視頻獲取指令，處理器2接收到該視頻獲取指令后，驅(qū)動模塊控制攝像頭1進行視頻獲取。這兩種視頻獲取方式，用戶可自主選擇，增加了用戶的體驗，而第一種視頻獲取方式，更加簡單，便于操作。

所述步驟S1）中包括以下步驟。

S11）獲取眼部的視頻信息每一幀圖像信息。

此時，根據(jù)上述的視頻信息，處理器2中的視頻處理模塊對上述的視頻信息進行處理，處理時，將上述視頻信息按照每一幀進行處理，處理時，同時獲取每一幀圖像信息。

在該步驟中，處理器2中寫入有處理該視頻信息的程序代碼，按照該程序代碼提取視頻信息中每一幀的圖像，從每一幀的圖像中提取該圖像信息。在本步驟中，首先從攝像頭獲取的視頻中的第一幀開始一幀一幀的按順序獲取，然后將每獲取一幀狀態(tài)和參數(shù)保存至數(shù)據(jù)庫或存儲器中。如利用opencv方法獲取，或利用JAVA等方式獲取，對此不再贅述。

S12）處理眼部的視頻信息中每一幀圖像信息。處理眼部的視頻信息中每

一幀圖像信息，可選擇如下的處理方式。

S121）將所得彩色圖像轉(zhuǎn)為灰度圖像。在將該彩色圖像轉(zhuǎn)換為灰度圖像時，采用的算法多種多樣，如浮點算法，整數(shù)方法，移位方法，平均值法，僅取綠色法等等，對灰度圖像的處理方式，本實施例中不作具體的限定。如首先讀取步驟S11）中的每一幀的圖像文件，獲取圖像文件的尺寸參數(shù)，繪制直方圖，對每個圖像中的像素進行歸一化處理。

之所以要將該彩色圖像轉(zhuǎn)換為灰度圖像，是為了更方便獲取圖像中的像素以及對該像素進行比較和判別，降低處理器運算難度。

S122）定義灰度圖像中灰度值低于所設(shè)定的閾值T的像素為眼球所在像素。

在上述步驟S12）中，在該步驟中，對灰度圖像進行處理的過程包括對人

臉進行檢測的步驟，并將人臉圖像中灰度值低于某閾值T的像素定義為眼球所在像素，獲得眼球所占的像素個數(shù)N。其中，閾值T也是處理器1中預(yù)設(shè)的定值范圍。閾值T根據(jù)現(xiàn)有的圖像處理技術(shù)等綜合得出的具有代表性的一閾值。

在上述步驟中，在定義閾值T后，處理器2對每一幀圖像中的各個部分進

行灰度值的計算，在計算完灰度值后，按照預(yù)定的閾值T，對每一幀圖像中各個部分的灰度值進行判別，區(qū)分出圖像中那部分的灰度值大于或等于該閾值T，那部分的灰度值低于該閾值T，以此，計算出低于該閾值T的像素個數(shù)，和，大于或等于該閾值T的像素個數(shù)。

S13）獲得視頻中第一幀圖像中的眼球所占的像素個數(shù)N0和視頻中每一幀

圖像中眼球所占的像素個數(shù)Ni。按照步驟S12）中的方法，來實現(xiàn)本步驟。

在上述步驟中，眼球所占的像素個數(shù)N₀是根據(jù)灰度值來判斷并獲取的。

所述步驟S2）中包括以下步驟。

S2）判斷眨眼特征中眨眼動作是否完成，若是，則進入步驟S3）。

S21）比較像素個數(shù)Ni與像素個數(shù)N₀，其中，對于第一幀圖像，通過上述

過程后得到其眼球像素個數(shù)計為N₀，將此值作為初始值。此后用相同方法獲得后續(xù)第i幀的眼球像素個數(shù)Ni。

若像素個數(shù)Ni＜常數(shù)μ*像素個數(shù)N₀，判斷眨眼特征中眨眼動作是否完

成。所述步驟S21）中常數(shù)μ取值范圍為0.1-0.5。本實施例中優(yōu)選為0.3。

S22）若眨眼動作完成，則將該眨眼動作記為第一次眨眼動作，以及將所述第一次眨眼動作作為拍攝預(yù)指令。

S23）再次讀取攝像頭中在延時時間內(nèi)的視頻信息，按照步驟S11）至步驟S21）進行處理，判定是否存在眨眼動作。

S24）若存在，則記為第二次眨眼動作，并將第二次眨眼動作作為拍攝預(yù)指令，如此重復(fù)步驟S11）到步驟S23）。

S25）若不存在眨眼動作時，則以最后一次眨眼動的拍攝預(yù)指令作為拍攝指令。

上述步驟為攝像頭1完成視頻獲取和處理的步驟，在上述步驟中，常數(shù)μ的選擇是根據(jù)眨眼動作大量數(shù)據(jù)分析而得。在完成上述步驟后，則進行最后拍攝步驟：S3）在眨眼動作頻率基數(shù)內(nèi)完成拍攝。

所述步驟S3）中包括在延時時間后完成拍攝。其中，延時時間小于眨眼動

作頻率基數(shù)。所述步驟S3）中延時時間為1s-2s。延時時間是為了確認(rèn)眨眼動作完成，保證在拍攝過程中，不會出現(xiàn)眨眼動作，提高拍攝圖像的質(zhì)量。

以上僅為本發(fā)明的較佳實施例而已，并不用以限制本發(fā)明，凡在本發(fā)明的精神和原則之內(nèi)所作的任何修改、等同替換和改進等，均應(yīng)包含在本發(fā)明的保護范圍之內(nèi)。