[发明专利]用于获得图像的方法和执行该方法的电子设备

说明书

公开了由电子设备执行的用于获得图像的方法、电子设备和计算机程序产品。该方法包括：由电子设备的第一相机获得对应于包括被摄体的第一拍摄区域的第一图像，其中，第一相机具有第一视角；由电子设备的第二相机获得对应于包括被摄体的第二拍摄区域的第二图像，其中，第二相机具有大于第一视角的第二视角，并且其中，第二拍摄区域包括第一拍摄区域；基于所获得的第一图像和所获得的第二图像，在电子设备的显示器上显示对应于包括第一拍摄区域的第二拍摄区域的至少一部分的预览图像和代表第一拍摄区域的第一指示符；当显示预览图像和第一指示符时，接收用户输入以获得包括被摄体的第三图像；以及响应于接收到用户输入，获得包括被摄体的第三图像。

本申请是申请日(国际申请日)为2018年10月2日，申请号为201880019872.9，发明名称为“用于提供与拍摄有关的推荐信息的方法和系统”的发明专利申请的分案申请。

技术领域

本公开涉及用于通过使用诸如深度学习的机器学习算法来模拟诸如识别和决策的人脑功能的人工智能(AI)系统、以及AI系统的应用。更具体地，本公开涉及用于通过使用AI系统提供与拍摄有关的推荐信息的方法和装置。

背景技术

与现有的基于规则的智能系统不同，人工智能(AI)系统是一种被配置为通过自学习和自发决策来实现人类水平的智能并且变得更加智能的计算机系统。AI系统使用得越多，其识别率改善得越多以及其理解用户的品味越准确，因此，基于规则的智能系统逐渐被基于深度学习的AI系统所取代。

AI技术包括机器学习(例如，深度学习)和使用机器学习的元素技术。

机器学习是一种自分类和学习输入数据的特性的算法技术，并且元素技术是使用诸如深度学习的机器学习算法来模拟诸如识别和决策的人脑功能的技术，并包括诸如语言理解、视觉理解、推断/预测、知识表示和运动控制的技术领域。

应用AI技术的各个领域如下。语言理解是一种用于识别和应用/处理人类语言/字符的技术，并且包括自然语言处理、机器翻译、对话系统、问题和答案、以及语音识别/合成。视觉理解是一种用于以人类视觉系统的方式识别和处理对象(object)的技术，并且包括对象识别、对象跟踪、图像搜索、人物识别、场景理解、空间理解和图像增强。推断/预测是一种用于判断信息并在逻辑上推断和预测信息的技术，并且包括基于知识/概率的推理、优化预测、基于偏好的规划、以及推荐。知识表示是一种用于将人类体验信息结合到知识数据中的自动化技术，并且包括知识构建(例如，数据生成/分类)和知识管理(例如，数据利用)。运动控制是一种用于控制自主载具(autonomous vehicles)的自动驾驶和机器人的运动的技术，并且包括移动控制(例如，导航、碰撞规避、或驾驶)和操纵控制(例如，行为控制)。

以上信息仅作为背景信息被呈现以帮助理解本公开。关于任何上述内容是否可以适用为关于本公开的现有技术，没有做出确定，也没有做出断言。

发明内容

问题的解决方案

因此，本公开的一个方面是提供用于通过使用被摄体(subject)和被摄体的周围环境信息来提供与拍摄有关的推荐信息(例如，至少一个推荐的拍摄构图(photographingcomposition)、推荐设置值和至少一个推荐的姿势)的方法和系统。

根据本公开的一个方面，提供一种由电子设备执行的用于获得图像的方法，该方法包括：由电子设备的第一相机获得对应于包括被摄体的第一拍摄区域的第一图像，其中，第一相机具有第一视角；由电子设备的第二相机获得对应于包括被摄体的第二拍摄区域的第二图像，其中，第二相机具有大于第一视角的第二视角，并且其中，第二拍摄区域包括第一拍摄区域；基于所获得的第一图像和所获得的第二图像，在电子设备的显示器上显示对应于包括第一拍摄区域的第二拍摄区域的至少一部分的预览图像和代表第一拍摄区域的第一指示符；当显示预览图像和第一指示符时，接收用户输入以获得包括被摄体的第三图像；以及响应于接收到用户输入，获得包括被摄体的第三图像。