【技術(shù)實(shí)現(xiàn)步驟摘要】
本申請實(shí)施例涉及輔助對焦，特別涉及一種輔助對焦方法、裝置、設(shè)備及存儲介質(zhì)。
技術(shù)介紹
1、相機(jī)的對焦方式可以分為自動對焦和手動對焦。自動對焦可以提高拍攝者的效率和成功率，但也可能失去一些個性和靈活性。手動對焦是通過手動調(diào)節(jié)鏡頭上的對焦環(huán)或屏幕上的對焦刻度，來使畫面中的目標(biāo)清晰可見的一種對焦方式。相比于自動對焦，手動對焦可以根據(jù)拍攝者的意愿和創(chuàng)意來控制對焦效果，也更能適應(yīng)一些特殊的拍攝環(huán)境和需求。
2、峰值對焦作為一種輔助對焦的方法，在手動對焦拍攝時，以特定的色彩增強(qiáng)合焦范圍的輪廓。它通過高亮顯示畫面對比度最高的區(qū)域，幫助攝影師實(shí)時顯示對焦?fàn)顟B(tài)。
3、在安卓應(yīng)用程序中使用opencv和opengl實(shí)現(xiàn)峰值對焦功能。
4、集成opencv和opengl庫：將opencv和opengl庫添加到安卓項(xiàng)目中。使用opencv官方提供的android?sdk和android提供的opengl?es庫，或者使用第三方庫管理工具(如opencv?manager和glsurfaceview)來簡化集成過程。
5、獲取相機(jī)圖像：使用安卓相機(jī)api或第三方相機(jī)庫獲取相機(jī)圖像數(shù)據(jù)。
6、圖像預(yù)處理：使用opencv庫提供的函數(shù)對相機(jī)圖像進(jìn)行預(yù)處理，包括圖像增強(qiáng)、降噪和色彩空間轉(zhuǎn)換等。
7、邊緣檢測：根據(jù)特征點(diǎn)的匹配程度，計(jì)算邊緣概率。使用一些指標(biāo)，如特征點(diǎn)匹配數(shù)量、匹配距離或一致性等，來評估檢測的準(zhǔn)確性。
8、實(shí)時渲染：使用opengl庫提供的函數(shù)和著色器編程，將處理后
9、app調(diào)用sdk速度慢：由于在安卓應(yīng)用程序中使用opencv和opengl需要通過sdk進(jìn)行調(diào)用，這可能會導(dǎo)致一定的性能損失和延遲，同時對焦效率比較低。代碼執(zhí)行不如c++執(zhí)行快：相比于使用原生c++編寫的代碼，通過sdk調(diào)用opencv和opengl的代碼執(zhí)行速度可能會慢一些。這是因?yàn)樵趕dk調(diào)用過程中存在額外的開銷和數(shù)據(jù)傳輸。
技術(shù)實(shí)現(xiàn)思路
1、本申請實(shí)施例提供了一種輔助對焦方法、裝置、設(shè)備及存儲介質(zhì)，可用于提高峰值對焦的效率和準(zhǔn)確率，并減少額外的開銷和數(shù)據(jù)傳輸。技術(shù)方案如下：
2、一方面，本申請實(shí)施例提供一種輔助對焦方法，所述方法包括：
3、將獲取的預(yù)覽圖像數(shù)據(jù)傳遞至預(yù)先添加的峰值對焦節(jié)點(diǎn)，所述峰值對焦節(jié)點(diǎn)為預(yù)先添加于硬件抽象層的camx的chi內(nèi)的節(jié)點(diǎn)；
4、調(diào)用所述峰值對焦節(jié)點(diǎn)內(nèi)集成的opencl庫在gpu上對所述預(yù)覽圖像數(shù)據(jù)進(jìn)行峰值對焦處理，得到峰值對焦后的圖像數(shù)據(jù)；
5、將所述峰值對焦后的圖像數(shù)據(jù)發(fā)送至圖像預(yù)覽節(jié)點(diǎn)，以顯示輔助對焦后的圖像。
6、另一方面，本申請實(shí)施例提供一種輔助對焦裝置，所述裝置包括：
7、圖像數(shù)據(jù)傳遞模塊，用于將獲取的預(yù)覽圖像數(shù)據(jù)傳遞至預(yù)先添加的峰值對焦節(jié)點(diǎn)，所述峰值對焦節(jié)點(diǎn)為預(yù)先添加于硬件抽象層的camx的chi內(nèi)的節(jié)點(diǎn)；
8、峰值對焦數(shù)據(jù)獲取模塊，用于調(diào)用所述峰值對焦節(jié)點(diǎn)內(nèi)集成的opencl庫在gpu上對所述預(yù)覽圖像數(shù)據(jù)進(jìn)行峰值對焦處理，得到峰值對焦后的圖像數(shù)據(jù)；
9、對焦圖像預(yù)覽模塊，用于將所述峰值對焦后的圖像數(shù)據(jù)發(fā)送至圖像預(yù)覽節(jié)點(diǎn)，以顯示輔助對焦后的圖像。
10、再一方面，本申請實(shí)施例提供了一種相機(jī)，所述相機(jī)的硬件抽象層的camx的chi內(nèi)增設(shè)有峰值對焦節(jié)點(diǎn)，其中，
11、所述相機(jī)在進(jìn)行輔助對焦時，執(zhí)行上述任一項(xiàng)所述的方法。
12、再一方面，本申請實(shí)施例提供一種計(jì)算機(jī)設(shè)備，所述計(jì)算機(jī)設(shè)備包括處理器和存儲器，所述存儲器中存儲有至少一條指令、至少一段程序、代碼集或指令集，所述至少一條指令、所述至少一段程序、所述代碼集或指令集由所述處理器加載并執(zhí)行以實(shí)現(xiàn)上述方面所述的方法。
13、又一方面，本申請實(shí)施例提供一種計(jì)算機(jī)可讀存儲介質(zhì)，所述存儲介質(zhì)中存儲有至少一條指令、至少一段程序、代碼集或指令集，所述至少一條指令、所述至少一段程序、所述代碼集或指令集由處理器加載并執(zhí)行以實(shí)現(xiàn)上述方面所述的方法。
14、又一方面，本申請實(shí)施例提供一種計(jì)算機(jī)程序產(chǎn)品，當(dāng)該計(jì)算機(jī)程序產(chǎn)品被執(zhí)行時，其用于執(zhí)行上述方面所述的方法。
15、本申請實(shí)施例提供的技術(shù)方案中，通過將獲取的預(yù)覽圖像數(shù)據(jù)傳遞至預(yù)先添加的峰值對焦節(jié)點(diǎn)，峰值對焦節(jié)點(diǎn)為預(yù)先添加于硬件抽象層的camx的chi內(nèi)的節(jié)點(diǎn)。調(diào)用峰值對焦節(jié)點(diǎn)內(nèi)集成的opencl庫在gpu上對預(yù)覽圖像數(shù)據(jù)進(jìn)行峰值對焦處理，得到峰值對焦后的圖像數(shù)據(jù)。將峰值對焦后的圖像數(shù)據(jù)圖像預(yù)覽節(jié)點(diǎn)，以顯示輔助對焦后的圖像。本申請實(shí)施例通過在硬件抽象層的chi內(nèi)添加峰值對焦節(jié)點(diǎn)，該峰值對焦節(jié)點(diǎn)內(nèi)集成的opencl庫可以在gpu上對預(yù)覽圖像數(shù)據(jù)進(jìn)行峰值對焦，相較于人工對焦的方式，能夠提高峰值對焦的效率和準(zhǔn)確率。同時，相較于在安卓應(yīng)用程序中使用opencv和opengl需要通過sdk進(jìn)行調(diào)用，可能會導(dǎo)致一定的性能損失和延遲的情況，可以減少額外的開銷和數(shù)據(jù)傳輸。
本文檔來自技高網(wǎng)...【技術(shù)保護(hù)點(diǎn)】
1.一種輔助對焦方法，其特征在于，所述方法包括：
2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的方法，其特征在于，所述調(diào)用所述峰值對焦節(jié)點(diǎn)內(nèi)集成的OpenCL庫在GPU上對所述預(yù)覽圖像數(shù)據(jù)進(jìn)行峰值對焦處理，得到峰值對焦后的圖像數(shù)據(jù)，包括：
3.根據(jù)權(quán)利要求2所述的方法，其特征在于，所述對所述預(yù)覽圖像數(shù)據(jù)進(jìn)行邊緣檢測及邊緣像素點(diǎn)的RGB值調(diào)整處理，得到所述峰值對焦后的圖像數(shù)據(jù)，包括：
4.根據(jù)權(quán)利要求3所述的方法，其特征在于，所述調(diào)用所述OpenCL庫使用所述GPU資源計(jì)算所述預(yù)覽圖像數(shù)據(jù)中每個像素點(diǎn)的梯度幅值，包括：
5.根據(jù)權(quán)利要求3所述的方法，其特征在于，所述根據(jù)所述梯度幅值和預(yù)先設(shè)置的梯度幅值閾值，得到所述預(yù)覽圖像數(shù)據(jù)中的邊緣像素點(diǎn)，包括：
6.根據(jù)權(quán)利要求3所述的方法，其特征在于，所述對所述邊緣像素點(diǎn)的RGB值進(jìn)行調(diào)整，得到所述峰值對焦后的圖像數(shù)據(jù)，包括：
7.一種輔助對焦裝置，其特征在于，所述裝置包括：
8.一種相機(jī)，其特征在于，所述相機(jī)的硬件抽象層的Camx的CHI內(nèi)增設(shè)有峰值對焦節(jié)點(diǎn)，其中，
10.一種計(jì)算機(jī)可讀存儲介質(zhì)，其特征在于，所述存儲介質(zhì)中存儲有至少一條指令、至少一段程序、代碼集或指令集，所述至少一條指令、所述至少一段程序、所述代碼集或指令集由處理器加載并執(zhí)行以實(shí)現(xiàn)如權(quán)利要求1至6中任一項(xiàng)所述的方法。
...【技術(shù)特征摘要】
1.一種輔助對焦方法，其特征在于，所述方法包括：
2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的方法，其特征在于，所述調(diào)用所述峰值對焦節(jié)點(diǎn)內(nèi)集成的opencl庫在gpu上對所述預(yù)覽圖像數(shù)據(jù)進(jìn)行峰值對焦處理，得到峰值對焦后的圖像數(shù)據(jù)，包括：
3.根據(jù)權(quán)利要求2所述的方法，其特征在于，所述對所述預(yù)覽圖像數(shù)據(jù)進(jìn)行邊緣檢測及邊緣像素點(diǎn)的rgb值調(diào)整處理，得到所述峰值對焦后的圖像數(shù)據(jù)，包括：
4.根據(jù)權(quán)利要求3所述的方法，其特征在于，所述調(diào)用所述opencl庫使用所述gpu資源計(jì)算所述預(yù)覽圖像數(shù)據(jù)中每個像素點(diǎn)的梯度幅值，包括：
5.根據(jù)權(quán)利要求3所述的方法，其特征在于，所述根據(jù)所述梯度幅值和預(yù)先設(shè)置的梯度幅值閾值，得到所述預(yù)覽圖像數(shù)據(jù)中的邊緣像素點(diǎn)，包括：
6.根據(jù)權(quán)利要求3所述的方法，其特征在于，所...
【專利技術(shù)屬性】
技術(shù)研發(fā)人員：郭澤群，
申請(專利權(quán))人：重慶創(chuàng)通聯(lián)達(dá)智能技術(shù)有限公司，
類型：發(fā)明
國別省市：
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