[发明专利]拍摄方法、装置、移动终端及计算机可读取存储介质

权利要求书

1.一种拍摄方法，其特征在于，所述方法包括：

基于卷积神经网络获取当前画面的最佳拍摄位置；

根据所述最佳拍摄位置，获取从所述当前画面的当前位置到所述最佳拍摄位置的引导信息。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，基于卷积神经网络获取当前画面的最佳拍摄位置，包括：

基于卷积神经网络获取所述当前画面的构图种类；

根据所述构图种类，生成所述当前画面的最佳拍摄位置。

3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，基于卷积神经网络获取所述当前画面的构图种类，包括：

基于卷积神经网络获取所述当前画面的构图相对于预设构图的相似概率；

判断所述相似概率是否大于预设阈值；

若所述相似概率大于所述预设阈值，将所述预设构图的种类作为所述当前画面的构图种类输出。

4.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，根据所述构图种类，生成所述当前画面的最佳拍摄位置，包括：

判断所述构图种类中是否存在偏好种类；

若所述构图种类中存在偏好种类，根据所述偏好种类，生成所述当前画面的最佳拍摄位置。

5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：

获取用户偏好信息；

基于所述用户偏好信息，在预设构图种类中设定偏好种类。

6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，获取用户偏好信息，包括：

获取历史拍摄数据中出现次数最多的构图种类；

基于所述历史拍摄数据中出现次数最多的构图种类，生成用户偏好信息。

7.根据权利要求6所述的方法，其特征在于，在获取历史拍摄数据中出现次数最多的构图种类之后，所述方法还包括：

判断所述历史拍摄数据中出现次数最多的构图种类是否从属于所述预设构图种类；

若所述历史拍摄数据中出现次数最多的构图种类不从属于所述预设构图种类，将所述历史拍摄数据中出现次数最多的构图种类作为样本集，对所述卷积神经网络进行训练。

8.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，根据所述最佳拍摄位置，获取从所述当前画面的当前位置到所述最佳拍摄位置的引导信息，包括：

获取所述最佳拍摄位置以及所述当前位置的位置坐标；

基于所述位置坐标，获取所述当前位置到所述最佳拍摄位置的向量；

基于所述向量，生成所述当前位置到所述最佳拍摄位置的引导信息。

9.一种拍摄装置，其特征在于，所述装置包括：

获取模块，用于基于卷积神经网络获取当前画面的最佳拍摄位置；

引导模块，用于根据所述最佳拍摄位置，获取从所述当前画面的当前位置到所述最佳拍摄位置的引导信息。

10.一种移动终端，其特征在于，包括显示器、存储器以及处理器，所述显示器和所述存储器耦接到所述处理器，所述存储器存储指令，当所述指令由所述处理器执行时，所述处理器执行如权利要求1-8任一项所述的方法。

11.一种具有处理器可执行的程序代码的计算机可读取存储介质，其特征在于，所述程序代码使所述处理器执行如权利要求1-8任一项所述的方法。