[发明专利]拍照模式的生成方法、装置和计算机可读存储介质

权利要求书

1.一种拍照模式的生成方法，其特征在于，包括：

获取场景的预览流；

根据所述场景的预览流，从多个算法功能中预测应用于所述场景的至少一个算法功能和所述至少一个算法功能的功能参数，其中所述算法功能用于对所述预览流进行图像或视频的算法处理；

组装所预测的所述至少一个算法功能和所述至少一个算法功能的功能参数，以生成针对所述场景的拍照模式。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述场景的预览流，从多个算法功能中预测应用于所述场景的至少一个算法功能和所述至少一个算法功能的功能参数，包括：

确定所述多个算法功能中每个算法功能和对应的功能参数的置信度；

根据所述置信度预测应用于所述场景的至少一个算法功能和所述至少一个算法功能的功能参数。

3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述确定所述多个算法功能中每个算法功能和对应的功能参数的置信度，包括：

确定所述每个算法功能的第一置信度，以及所述每个算法功能的每个功能参数的第二置信度；或者，

确定算法功能和功能参数的组合的置信度。

4.根据权利要求1至3中任一项所述的方法，其特征在于，所述组装所预测的所述至少一个算法功能和所述至少一个算法功能的功能参数，以生成针对所述场景的拍照模式，包括：

根据算法功能和功能参数的互斥信息，组装所述至少一个算法功能和所述至少一个算法功能的功能参数。

5.根据权利要求1至3中任一项所述的方法，其特征在于，还包括：

训练用于进行所述预测的预测模型。

6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，所述预测模型是针对每个算法功能和所述算法功能的功能参数训练的二分类器或神经网络模型。

7.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，所述预测模型是针对多个算法功能和所述算法功能的功能参数训练的一个神经网络模型。

8.根据权利要求1至3中任一项所述的方法，其特征在于，所述获取场景的预览流还包括：从所述场景的预览流中获取所述场景的特征。

9.根据权利要求8所述的方法，其特征在于，在根据所述场景的预览流，从多个算法功能中预测应用于所述场景的至少一个算法功能和所述至少一个算法功能的功能参数之前，还包括：

根据所述场景的特征，将所述场景与云端所保存的图片进行匹配，以从所述云端所保存的图片中查找匹配所述场景的图片；

将云端所保存的所述匹配所述场景的图片所对应的算法功能和所述算法功能的功能参数作为所述所预测的所述至少一个算法功能和所述至少一个算法功能的功能参数。

10.一种拍照模式的生成装置，其特征在于，包括：

获取模块，用于获取场景的预览流；

预测模块，用于根据所述场景的预览流，从多个算法功能中预测应用于所述场景的至少一个算法功能和所述至少一个算法功能的功能参数，其中所述算法功能用于对所述预览流进行图像或视频的算法处理；

组装模块，用于组装所预测的所述至少一个算法功能和所述至少一个算法功能的功能参数，以生成针对所述场景的拍照模式。

11.根据权利要求10所述的装置，其特征在于，所述预测模块还用于确定所述多个算法功能中每个算法功能和对应的功能参数的置信度；

根据所述置信度预测应用于所述场景的至少一个算法功能和所述至少一个算法功能的功能参数。

12.根据权利要求11所述的装置，其特征在于，所述预测模块具体用于确定所述每个算法功能的第一置信度，以及所述每个算法功能的每个功能参数的第二置信度；或者，所述预测模块具体用于确定算法功能和功能参数的组合的置信度。