本文涉及終端技術，尤指一種實現(xiàn)拍照的方法和裝置。

背景技術：

目前，用戶在拍照時，有時候拍出來的圖片質(zhì)量不是太好，就需要重新拍攝。為了一次性獲得圖片質(zhì)量較好的圖片，用戶往往采用連拍的方式一次性拍攝多張圖片，從多張圖片中找出一張質(zhì)量最好的圖片。但是，連拍得到的每一張圖片總會有一部分質(zhì)量不好或者不符合用戶心意。

技術實現(xiàn)要素：

為了解決上述問題，本發(fā)明實施例提出了一種實現(xiàn)拍照的方法和裝置，能夠獲得質(zhì)量較好的圖片，以符合用戶心意。

為了達到上述目的，本發(fā)明實施例提出了一種實現(xiàn)拍照的裝置，包括：

獲取模塊，用于接收到連拍指令，在預設時間內(nèi)獲取N張圖片；其中，N為大于或等于2的整數(shù)；

識別模塊，用于分別識別每一張圖片中預先設置的被關注的區(qū)域；

合成模塊，用于將除基礎圖片之外的其他(N-1)張圖片中至少一個被關注的區(qū)域最符合預設條件的圖片和基礎圖片進行合成得到最終圖片；其中，基礎圖片為N張圖片中的任意一張。

可選的，所述合成模塊具體用于：

判斷出除基礎圖片之外的其他(N-1)張圖片中的第i張圖片中至少一個被關注的區(qū)域比基礎圖片中被關注的區(qū)域更符合預設條件，將基礎圖片和第i張圖片進行合成得到新的基礎圖片，并繼續(xù)執(zhí)行判斷第(i+1)張圖片中是否至少一個被關注的區(qū)域比新的基礎圖片中被關注的區(qū)域更符合預設條件的步驟，直到(N-1)張圖片均處理完成。

可選的，所述合成模塊還用于：

當判斷出所述第i張圖片中被關注的區(qū)域均沒有比所述基礎圖片中被關注的區(qū)域更符合預設條件時，繼續(xù)執(zhí)行判斷第(i+1)張圖片中被關注的區(qū)域是否比所述基礎圖片中被關注的區(qū)域更符合預設條件的步驟。

可選的，還包括：

設置模塊，用于接收到設置指令；其中，所述設置指令包括一個或多個所述被關注的區(qū)域；保存所述設置指令中的被關注的區(qū)域；

所述識別模塊具體用于：

分別識別每一張所述圖片中所述設置指令中的被關注的區(qū)域。

可選的，所述被關注的區(qū)域包括以下的任意一個或多個：面部、腿部、手臂。

可選的，當比所述基礎圖片的被關注的區(qū)域更符合預設條件的被關注的區(qū)域包括面部時，所述合成模塊具體用于采用以下方式實現(xiàn)所述判斷出除基礎圖片之外的其他(N-1)張圖片中的第i張圖片中至少一個被關注的區(qū)域比基礎圖片中被關注的區(qū)域更符合預設條件：

判斷出所述第i張圖片中面部處于睜眼狀態(tài)，且所述基礎圖片中面部處于閉眼狀態(tài)；

或者，判斷出所述第i張圖片中面部處于笑臉狀態(tài)，且所述基礎圖片中面部處于非笑臉狀態(tài)；

或者，判斷出所述第i張圖片中面部處于睜眼狀態(tài)和笑臉狀態(tài)，且所述基礎圖片中面部處于閉眼狀態(tài)或非笑臉狀態(tài)；

或者，判斷出所述第i張圖片中面部處于睜眼狀態(tài)和/或笑臉狀態(tài)的數(shù)量大于所述基礎圖片中面部處于睜眼狀態(tài)和/或笑臉狀態(tài)的數(shù)量。

可選的，當比所述基礎圖片的被關注的區(qū)域更符合預設條件的被關注的區(qū)域包括腿部時，所述合成模塊具體用于采用以下方式實現(xiàn)所述判斷出除基礎圖片之外的其他(N-1)張圖片中的第i張圖片中至少一個被關注的區(qū)域比基礎圖片中被關注的區(qū)域更符合預設條件：

判斷出所述第i張圖片中腿部的筆直度大于所述基礎圖片中腿部的筆直度；

或者，判斷出所述第i張圖片中腿部的筆直度大于或等于第一預設閾值的數(shù)量大于所述基礎圖片中腿部的筆直度大于或等于第一預設閾值的數(shù)量。

可選的，當比所述基礎圖片的被關注的區(qū)域更符合預設條件的被關注的區(qū)域包括手臂時，所述合成模塊具體用于采用以下方式實現(xiàn)所述判斷出除基礎圖片之外的其他(N-1)張圖片中的第i張圖片中至少一個被關注的區(qū)域比基礎圖片中被關注的區(qū)域更符合預設條件：

判斷出所述第i張圖片中手臂的筆直度大于所述基礎圖片中手臂的筆直度；

或者，判斷出所述第i張圖片中手臂的筆直度大于或等于第二預設閾值的數(shù)量大于所述基礎圖片中手臂的筆直度大于或等于第二預設閾值的數(shù)量。

本發(fā)明實施例還提出了一種實現(xiàn)拍照的方法，包括：

接收到連拍指令，在預設時間內(nèi)獲取N張圖片；其中，N為大于或等于2的整數(shù)；

分別識別每一張圖片中預先設置的被關注的區(qū)域；

將除基礎圖片之外的其他(N-1)張圖片中至少一個被關注的區(qū)域最符合預設條件的圖片和基礎圖片進行合成得到最終圖片；其中，基礎圖片為N張圖片中的任意一張。

可選的，所述將除基礎圖片之外的其他(N-1)張圖片中至少一個被關注的區(qū)域最符合預設條件的圖片和基礎圖片進行合成得到最終圖片包括：

判斷出除基礎圖片之外的其他(N-1)張圖片中的第i張圖片中至少一個被關注的區(qū)域比基礎圖片中被關注的區(qū)域更符合預設條件，將基礎圖片和第i張圖片進行合成得到新的基礎圖片，并繼續(xù)執(zhí)行判斷第(i+1)張圖片中是否至少一個被關注的區(qū)域比新的基礎圖片中被關注的區(qū)域更符合預設條件的步驟，直到(N-1)張圖片均處理完成。

可選的，該方法還包括：

當判斷出所述第i張圖片中被關注的區(qū)域均沒有比所述基礎圖片中被關注的區(qū)域更符合預設條件時，繼續(xù)執(zhí)行判斷第(i+1)張圖片中被關注的區(qū)域是否比所述基礎圖片中被關注的區(qū)域更符合預設條件的步驟。

可選的，該方法之前還包括：

接收到設置指令；其中，所述設置指令包括一個或多個所述被關注的區(qū)域；

保存所述設置指令中的被關注的區(qū)域；

所述分別識別每一張圖片中預先設置的被關注的區(qū)域包括：

分別識別每一張所述圖片中所述設置指令中的被關注的區(qū)域。

可選的，所述被關注的區(qū)域包括以下的任意一個或多個：面部、腿部、手臂。

可選的，當比所述基礎圖片的被關注的區(qū)域更符合預設條件的被關注的區(qū)域包括面部時，所述判斷出除基礎圖片之外的其他(N-1)張圖片中的第i張圖片中至少一個被關注的區(qū)域比基礎圖片中被關注的區(qū)域更符合預設條件包括：

判斷出所述第i張圖片中面部處于睜眼狀態(tài)，且所述基礎圖片中面部處于閉眼狀態(tài)；

或者，判斷出所述第i張圖片中面部處于笑臉狀態(tài)，且所述基礎圖片中面部處于非笑臉狀態(tài)；

或者，判斷出所述第i張圖片中面部處于睜眼狀態(tài)和笑臉狀態(tài)，且所述基礎圖片中面部處于閉眼狀態(tài)或非笑臉狀態(tài)；

或者，判斷出所述第i張圖片中面部處于睜眼狀態(tài)和/或笑臉狀態(tài)的數(shù)量大于所述基礎圖片中面部處于睜眼狀態(tài)和/或笑臉狀態(tài)的數(shù)量。

可選的，當比所述基礎圖片的被關注的區(qū)域更符合預設條件的被關注的區(qū)域包括腿部時，所述判斷出除基礎圖片之外的其他(N-1)張圖片中的第i張圖片中至少一個被關注的區(qū)域比基礎圖片中被關注的區(qū)域更符合預設條件包括：

判斷出所述第i張圖片中腿部的筆直度大于所述基礎圖片中腿部的筆直度；

或者，判斷出所述第i張圖片中腿部的筆直度大于或等于第一預設閾值的數(shù)量大于所述基礎圖片中腿部的筆直度大于或等于第一預設閾值的數(shù)量。

可選的，當比所述基礎圖片的被關注的區(qū)域更符合預設條件的被關注的區(qū)域包括手臂時，所述判斷出除基礎圖片之外的其他(N-1)張圖片中的第i張圖片中至少一個被關注的區(qū)域比基礎圖片中被關注的區(qū)域更符合預設條件包括：

判斷出所述第i張圖片中手臂的筆直度大于所述基礎圖片中手臂的筆直度；

或者，判斷出所述第i張圖片中手臂的筆直度大于或等于第二預設閾值的數(shù)量大于所述基礎圖片中手臂的筆直度大于或等于第二預設閾值的數(shù)量。

與相關技術相比，本發(fā)明實施例包括：接收到連拍指令，在預設時間內(nèi)獲取N張圖片；分別識別每一張圖片中預先設置的被關注的區(qū)域；將除基礎圖片之外的其他(N-1)張圖片中至少一個被關注的區(qū)域最符合預設條件的圖片和基礎圖片進行合成得到最終圖片；其中，基礎圖片為N張圖片中的任意一張。通過本發(fā)明實施例的方案，從多張圖片中將至少一個被關注的區(qū)域最符合預設條件的圖片和基礎圖片進行合成，得到的最終圖片質(zhì)量較好，從而更符合用戶心意。

附圖說明

下面對本發(fā)明實施例中的附圖進行說明，實施例中的附圖是用于對本發(fā)明的進一步理解，與說明書一起用于解釋本發(fā)明，并不構成對本發(fā)明保護范圍的限制。

圖1為實現(xiàn)本發(fā)明各個實施例的移動終端的硬件結構示意圖；

圖2為如圖1所示的移動終端的無線通信系統(tǒng)示意圖；

圖3為本發(fā)明第一實施例實現(xiàn)拍照的方法的流程圖；

圖4為本發(fā)明第一實施例用戶設置被關注的區(qū)域的界面的示意圖；

圖5為本發(fā)明第一實施例識別被關注的區(qū)域的示意圖；

圖6為本發(fā)明第一實施例計算腿部和手臂的筆直度的示意圖；

圖7為本發(fā)明第二實施例實現(xiàn)拍照的裝置的結構組成示意圖。

本發(fā)明目的的實現(xiàn)、功能特點及優(yōu)點將結合實施例，參照附圖做進一步說明。

具體實施方式

為了便于本領域技術人員的理解，下面結合附圖對本發(fā)明作進一步的描述，并不能用來限制本發(fā)明的保護范圍。需要說明的是，在不沖突的情況下，本申請中的實施例及實施例中的各種方式可以相互組合。

應當理解，此處所描述的具體實施例僅僅用以解釋本發(fā)明，并不用于限定本發(fā)明。

現(xiàn)在將參考附圖描述實現(xiàn)本發(fā)明各個實施例的移動終端。在后續(xù)的描述中，使用用于表示元件的諸如“模塊”、“部件”或“單元”的后綴僅為了有利于本發(fā)明的說明，其本身并沒有特定的意義。因此，"模塊"與"部件"可以混合地使用。

移動終端可以以各種形式來實施。例如，本發(fā)明中描述的終端可以包括諸如移動電話、智能電話、筆記本電腦、數(shù)字廣播接收器、PDA(個人數(shù)字助理)、PAD(平板電腦)、PMP(便攜式多媒體播放器)、導航裝置等等的移動終端以及諸如數(shù)字TV、臺式計算機等等的固定終端。下面，假設終端是移動終端。然而，本領域技術人員將理解的是，除了特別用于移動目的的元件之外，根據(jù)本發(fā)明的實施方式的構造也能夠應用于固定類型的終端。

圖1為實現(xiàn)本發(fā)明各個實施例的移動終端的硬件結構示意。

移動終端100可以包括無線通信單元110、A/V(音頻/視頻)輸入單元120、用戶輸入單元130、輸出單元150、存儲器160、接口單元170、控制器180和電源單元190等等。圖1示出了具有各種組件的移動終端，但是應理解的是，并不要求實施所有示出的組件?？梢蕴娲貙嵤└嗷蚋俚慕M件。將在下面詳細描述移動終端的元件。

無線通信單元110通常包括一個或多個組件，其允許移動終端100與無線通信系統(tǒng)或網(wǎng)絡之間的無線電通信。例如，無線通信單元可以包括移動通信模塊112。

移動通信模塊112將無線電信號發(fā)送到基站(例如，接入點、節(jié)點B等等)、外部終端以及服務器中的至少一個和/或從其接收無線電信號。這樣的無線電信號可以包括語音通話信號、視頻通話信號、或者根據(jù)文本和/或多媒體消息發(fā)送和/或接收的各種類型的數(shù)據(jù)。

A/V輸入單元120用于接收音頻或視頻信號。A/V輸入單元120可以包括相機121，相機121對在視頻捕獲模式或圖像捕獲模式中由圖像捕獲裝置獲得的靜態(tài)圖片或視頻的圖像數(shù)據(jù)進行處理。處理后的圖像幀可以顯示在顯示單元151上。經(jīng)相機121處理后的圖像幀可以存儲在存儲器160(或其它存儲介質(zhì))中或者經(jīng)由無線通信單元110進行發(fā)送，可以根據(jù)移動終端的構造提供兩個或更多相機121。

用戶輸入單元130可以根據(jù)用戶輸入的命令生成鍵輸入數(shù)據(jù)以控制移動終端的各種操作。用戶輸入單元130允許用戶輸入各種類型的信息，并且可以包括鍵盤、鍋仔片、觸摸板(例如，檢測由于被接觸而導致的電阻、壓力、電容等等的變化的觸敏組件)、滾輪、搖桿等等。特別地，當觸摸板以層的形式疊加在顯示單元151上時，可以形成觸摸屏。

接口單元170用作至少一個外部裝置與移動終端100連接可以通過的接口。例如，外部裝置可以包括有線或無線頭戴式耳機端口、外部電源(或電池充電器)端口、有線或無線數(shù)據(jù)端口、存儲卡端口、用于連接具有識別模塊的裝置的端口、音頻輸入/輸出(I/O)端口、視頻I/O端口、耳機端口等等。識別模塊可以是存儲用于驗證用戶使用移動終端100的各種信息并且可以包括用戶識別模塊(UIM)、客戶識別模塊(SIM)、通用客戶識別模塊(USIM)等等。另外，具有識別模塊的裝置(下面稱為"識別裝置")可以采取智能卡的形式，因此，識別裝置可以經(jīng)由端口或其它連接裝置與移動終端100連接。接口單元170可以用于接收來自外部裝置的輸入(例如，數(shù)據(jù)信息、電力等等)并且將接收到的輸入傳輸?shù)揭苿咏K端100內(nèi)的一個或多個元件或者可以用于在移動終端和外部裝置之間傳輸數(shù)據(jù)。

另外，當移動終端100與外部底座連接時，接口單元170可以用作允許通過其將電力從底座提供到移動終端100的路徑或者可以用作允許從底座輸入的各種命令信號通過其傳輸?shù)揭苿咏K端的路徑。從底座輸入的各種命令信號或電力可以用作用于識別移動終端是否準確地安裝在底座上的信號。輸出單元150被構造為以視覺、音頻和/或觸覺方式提供輸出信號(例如，音頻信號、視頻信號、警報信號、振動信號等等)。輸出單元150可以包括顯示單元151等等。

顯示單元151可以顯示在移動終端100中處理的信息。例如，當移動終端100處于電話通話模式時，顯示單元151可以顯示與通話或其它通信(例如，文本消息收發(fā)、多媒體文件下載等等)相關的用戶界面(UI)或圖形用戶界面(GUI)。當移動終端100處于視頻通話模式或者圖像捕獲模式時，顯示單元151可以顯示捕獲的圖像和/或接收的圖像、示出視頻或圖像以及相關功能的UI或GUI等等。

同時，當顯示單元151和觸摸板以層的形式彼此疊加以形成觸摸屏時，顯示單元151可以用作輸入裝置和輸出裝置。顯示單元151可以包括液晶顯示器(LCD)、薄膜晶體管LCD(TFT-LCD)、有機發(fā)光二極管(OLED)顯示器、柔性顯示器、三維(3D)顯示器等等中的至少一種。這些顯示器中的一些可以被構造為透明狀以允許用戶從外部觀看，這可以稱為透明顯示器，典型的透明顯示器可以例如為TOLED(透明有機發(fā)光二極管)顯示器等等。根據(jù)特定想要的實施方式，移動終端100可以包括兩個或更多顯示單元(或其它顯示裝置)，例如，移動終端可以包括外部顯示單元(未示出)和內(nèi)部顯示單元(未示出)。觸摸屏可用于檢測觸摸輸入壓力以及觸摸輸入位置和觸摸輸入面積。

存儲器160可以存儲由控制器180執(zhí)行的處理和控制操作的軟件程序等等，或者可以暫時地存儲己經(jīng)輸出或?qū)⒁敵龅臄?shù)據(jù)(例如，電話簿、消息、靜態(tài)圖像、視頻等等)。而且，存儲器160可以存儲關于當觸摸施加到觸摸屏時輸出的各種方式的振動和音頻信號的數(shù)據(jù)。

存儲器160可以包括至少一種類型的存儲介質(zhì)，所述存儲介質(zhì)包括閃存、硬盤、多媒體卡、卡型存儲器(例如，SD或DX存儲器等等)、隨機訪問存儲器(RAM)、靜態(tài)隨機訪問存儲器(SRAM)、只讀存儲器(ROM)、電可擦除可編程只讀存儲器(EEPROM)、可編程只讀存儲器(PROM)、磁性存儲器、磁盤、光盤等等。而且，移動終端100可以與通過網(wǎng)絡連接執(zhí)行存儲器160的存儲功能的網(wǎng)絡存儲裝置協(xié)作。

控制器180通?？刂埔苿咏K端的總體操作。例如，控制器180執(zhí)行與語音通話、數(shù)據(jù)通信、視頻通話等等相關的控制和處理?？刂破?80可以執(zhí)行模式識別處理，以將在觸摸屏上執(zhí)行的手寫輸入或者圖片繪制輸入識別為字符或圖像。

電源單元190在控制器180的控制下接收外部電力或內(nèi)部電力并且提供操作各元件和組件所需的適當?shù)碾娏Α?/p>

這里描述的各種實施方式可以以使用例如計算機軟件、硬件或其任何組合的計算機可讀介質(zhì)來實施。對于硬件實施，這里描述的實施方式可以通過使用特定用途集成電路(ASIC)、數(shù)字信號處理器(DSP)、數(shù)字信號處理裝置(DSPD)、可編程邏輯裝置(PLD)、現(xiàn)場可編程門陣列(FPGA)、處理器、控制器、微控制器、微處理器、被設計為執(zhí)行這里描述的功能的電子單元中的至少一種來實施，在一些情況下，這樣的實施方式可以在控制器180中實施。對于軟件實施，諸如過程或功能的實施方式可以與允許執(zhí)行至少一種功能或操作的單獨的軟件模塊來實施。軟件代碼可以由以任何適當?shù)木幊陶Z言編寫的軟件應用程序(或程序)來實施，軟件代碼可以存儲在存儲器160中并且由控制器180執(zhí)行。

至此，己經(jīng)按照其功能描述了移動終端。下面，為了簡要起見，將描述諸如折疊型、直板型、擺動型、滑動型移動終端等等的各種類型的移動終端中的滑動型移動終端作為示例。因此，本發(fā)明能夠應用于任何類型的移動終端，并且不限于滑動型移動終端。

如圖1中所示的移動終端100可以被構造為利用經(jīng)由幀或分組發(fā)送數(shù)據(jù)的諸如有線和無線通信系統(tǒng)以及基于衛(wèi)星的通信系統(tǒng)來操作。

現(xiàn)在將參考圖2描述其中根據(jù)本發(fā)明的移動終端能夠操作的通信系統(tǒng)。

這樣的通信系統(tǒng)可以使用不同的空中接口和/或物理層。例如，由通信系統(tǒng)使用的空中接口包括例如頻分多址(FDMA)、時分多址(TDMA)、碼分多址(CDMA)和通用移動通信系統(tǒng)(UMTS)(特別地，長期演進(LTE))、全球移動通信系統(tǒng)(GSM)等等。作為非限制性示例，下面的描述涉及CDMA通信系統(tǒng)，但是這樣的教導同樣適用于其它類型的系統(tǒng)。

參考圖2，CDMA無線通信系統(tǒng)可以包括多個移動終端100、多個基站(BS)270、基站控制器(BSC)275和移動交換中心(MSC)280。MSC280被構造為與公共電話交換網(wǎng)絡(PSTN)290形成接口。MSC280還被構造為與可以經(jīng)由回程線路耦接到基站270的BSC275形成接口。回程線路可以根據(jù)若干己知的接口中的任一種來構造，所述接口包括例如E1/T1、ATM，IP、PPP、幀中繼、HDSL、ADSL或xDSL。將理解的是，如圖2中所示的系統(tǒng)可以包括多個BSC2750。

每個BS270可以服務一個或多個分區(qū)(或區(qū)域)，由多向天線或指向特定方向的天線覆蓋的每個分區(qū)放射狀地遠離BS270?；蛘?，每個分區(qū)可以由用于分集接收的兩個或更多天線覆蓋。每個BS270可以被構造為支持多個頻率分配，并且每個頻率分配具有特定頻譜(例如，1.25MHz,5MHz等等)。

分區(qū)與頻率分配的交叉可以被稱為CDMA信道。BS270也可以被稱為基站收發(fā)器子系統(tǒng)(BTS)或者其它等效術語。在這樣的情況下，術語"基站"可以用于籠統(tǒng)地表示單個BSC275和至少一個BS270。基站也可以被稱為"蜂窩站"?；蛘?，特定BS270的各分區(qū)可以被稱為多個蜂窩站。

如圖2中所示，廣播發(fā)射器(BT)295將廣播信號發(fā)送給在系統(tǒng)內(nèi)操作的移動終端100。如圖1中所示的廣播接收模塊111被設置在移動終端100處以接收由BT295發(fā)送的廣播信號。在圖2中，示出了幾個全球定位系統(tǒng)(GPS)衛(wèi)星300。衛(wèi)星300幫助定位多個移動終端100中的至少一個。

在圖2中，描繪了多個衛(wèi)星300，但是理解的是，可以利用任何數(shù)目的衛(wèi)星獲得有用的定位信息。如圖1中所示的GPS模塊115通常被構造為與衛(wèi)星300配合以獲得想要的定位信息。替代GPS跟蹤技術或者在GPS跟蹤技術之外，可以使用可以跟蹤移動終端的位置的其它技術。另外，至少一個GPS衛(wèi)星300可以選擇性地或者額外地處理衛(wèi)星DMB傳輸。

作為無線通信系統(tǒng)的一個典型操作，BS270接收來自各種移動終端100的反向鏈路信號。移動終端100通常參與通話、消息收發(fā)和其它類型的通信。特定基站270接收的每個反向鏈路信號被在特定BS270內(nèi)進行處理。獲得的數(shù)據(jù)被轉發(fā)給相關的BSC275。BSC提供通話資源分配和包括BS270之間的軟切換過程的協(xié)調(diào)的移動管理功能。BSC275還將接收到的數(shù)據(jù)路由到MSC280，其提供用于與PSTN290形成接口的額外的路由服務。類似地，PSTN290與MSC280形成接口，MSC與BSC275形成接口，并且BSC275相應地控制BS270以將正向鏈路信號發(fā)送到移動終端100。

基于上述移動終端硬件結構以及通信系統(tǒng)，提出本發(fā)明方法各個實施例。

如圖3所示，本發(fā)明第一實施例提出一種實現(xiàn)拍照的方法，包括：

步驟300、接收到連拍指令，在預設時間內(nèi)獲取N張圖片。

本步驟中，N為大于或等于2的整數(shù)。

本步驟中，連拍指令可以來自于用戶，也可以來自于其他設備。

步驟301、分別識別每一張圖片中預先設置的被關注的區(qū)域。

可選的，被關注的區(qū)域包括以下的任意一個或多個：面部、腿部、手臂。

可選的，該方法之前還包括：

接收到設置指令；其中，設置指令包括一個或多個被關注的區(qū)域；

保存設置指令中的被關注的區(qū)域；

分別識別每一張圖片中預先設置的被關注的區(qū)域包括：

分別識別每一張圖片中設置指令中的被關注的區(qū)域。

其中，設置指令可以來自于用戶，也可以來自于其他設備。

也就是說，被關注的區(qū)域可以在每次拍照之前設置，也可以一次性設置好，后續(xù)拍照均按照設置的被關注的區(qū)域進行圖片處理，被關注的區(qū)域可以由用戶設置，也可以設置成默認值。

圖4為用戶設置被關注的區(qū)域的界面的示意圖。如圖4所示，可以采用下拉列表的形式來顯示可設置的被關注的區(qū)域，這樣，用戶就可以從列表中選擇想要關注的區(qū)域。當然，用戶也可以采用手動輸入的方式來設置被關注的區(qū)域，本發(fā)明對此不作限定。

本步驟中，在分別識別每一張圖片中預先設置的被關注的區(qū)域時，可以采用以下兩種方法中的一種進行識別，當然也可以采用其他的識別方法進行識別，本發(fā)明實施例對此不作限定。

第一種，先確定N張圖片中的任意一張為基礎圖片，識別基礎圖片中的被關注的區(qū)域，將包含識別到的一個被關注的區(qū)域的第一區(qū)域提取出來，再分別從除基礎圖片之外的其他(N-1)張圖片的每一張圖片中提取與第一區(qū)域相對應的第二區(qū)域，最后從第二區(qū)域中識別被關注的區(qū)域。

當被關注的區(qū)域有多個時，第一區(qū)域和第二區(qū)域也分別有多個。

例如，圖5為本發(fā)明實施例識別被關注的區(qū)域的示意圖。如圖5所示，假設圖片的大小為200×400，圖片中有一個人，那么能識別到面部一個，手臂兩個，分別為手臂1和手臂2，腿部兩個，分別為腿部1和腿部2；如果被關注的區(qū)域包括面部、腿部和手臂，則可以從基礎圖片中提取出三個第一區(qū)域，分別為第一區(qū)域1、第一區(qū)域2和第一區(qū)域3；其中，第一區(qū)域1為基礎圖片上第50行到第100行，第70列到第120列之間的區(qū)域，第一區(qū)域2為基礎圖片上第110行到第220行，第10列到第180列之間的區(qū)域，第一區(qū)域3為基礎圖片上第230行到第360行，40列到第140列之間的區(qū)域。

當圖片中有多個人時，第一區(qū)域1應包括識別到的所有人的面部，第一區(qū)域2應包括識別到的所有人的手臂，第一區(qū)域3應包括識別到的所有人的腿部。

那么，第二區(qū)域1的位置應該與第一區(qū)域1的位置相同；第二區(qū)域2的位置應該與第一區(qū)域2的位置相同；第二區(qū)域3的位置應該與第一區(qū)域3的位置相同。

其中，為了提高處理速度，可以將連拍過程中得到的第一張圖片作為基礎圖片，這樣在得到第一張圖片后，就可以開始對圖片進行處理，從而圖片處理和拍照過程可以并行進行，提高了處理速度。

第二種，分別識別每一張圖片中的被關注的區(qū)域。

其中，具體如何識別圖片中的面部可以采用本領域技術人員的熟知技術實現(xiàn)，并不用于限定本發(fā)明的保護范圍，這里不再贅述。

可以采用深度學習的方法來識別圖片中的腿部和手臂，即預先采集多個腿部和手臂的圖片，對圖片進行學習得到腿部和手臂的特征信息，然后根據(jù)學習得到的特征信息來識別圖片中的腿部和手臂。

步驟302、將除基礎圖片之外的其他(N-1)張圖片中至少一個被關注的區(qū)域最符合預設條件的圖片和基礎圖片進行合成得到最終圖片。

本步驟中，基礎圖片為N張圖片中的任意一張。

其中，為了提高處理速度，可以將連拍過程中得到的第一張圖片作為基礎圖片，這樣在得到第一張圖片后，就可以開始對圖片進行處理，從而圖片處理和拍照過程可以并行進行，提高了處理速度。

本步驟中，可以采用以下三種方法合成最終圖片。

第一種，分別將基礎圖片中的每一個被關注的區(qū)域和其他(N-1)張圖片中對應的被關注的區(qū)域進行比對，從其他(N-1)張圖片中對應的被關注的區(qū)域中選擇出最符合預設條件的被關注的區(qū)域，再將最符合預設條件的被關注的區(qū)域與基礎圖片的被關注的區(qū)域進行比對，如果最符合預設條件的被關注的區(qū)域比基礎圖片的被關注的區(qū)域更符合預設條件，則將基礎圖片的被關注的區(qū)域替換為最符合預設條件的被關注的區(qū)域。

第二種，分別將基礎圖片中的每一個被關注的區(qū)域和其他(N-1)張圖片中對應的被關注的區(qū)域進行比對，從其他(N-1)張圖片和基礎圖片中對應的被關注的區(qū)域中選擇出最符合預設條件的被關注的區(qū)域，判斷出最符合預設條件的被關注的區(qū)域不是基礎圖片的被關注的區(qū)域，則將基礎圖片的被關注的區(qū)域替換為最符合預設條件的被關注的區(qū)域。

第三種，分別將基礎圖片中的每一個被關注的區(qū)域和其他(N-1)張圖片中的每一張圖片中對應的被關注的區(qū)域進行比對，如果其他(N-1)張圖片中的某一張圖片的被關注的區(qū)域比基礎圖片的被關注的區(qū)域更符合預設條件，則將基礎圖片的被關注的區(qū)域替換為該圖片的被關注的圖片得到新的基礎圖片，再繼續(xù)將新的基礎圖片和其他圖片進行比對。

下面以第三種方法為例進行詳細說明，其他兩種方法中被關注的區(qū)域的比對過程類似，這里不再贅述。

可選的，將除基礎圖片之外的其他(N-1)張圖片中至少一個被關注的區(qū)域最符合預設條件的圖片和基礎圖片進行合成得到最終圖片包括：

判斷出除基礎圖片之外的其他(N-1)張圖片中的第i張圖片中至少一個被關注的區(qū)域比基礎圖片中被關注的區(qū)域更符合預設條件，將基礎圖片和第i張圖片進行合成得到新的基礎圖片，并繼續(xù)執(zhí)行判斷第(i+1)張圖片中是否至少一個被關注的區(qū)域比新的基礎圖片中被關注的區(qū)域更符合預設條件的步驟，直到(N-1)張圖片均處理完成。

其中，當采用第一種識別方法識別被關注的區(qū)域時，將基礎圖片和第i張圖片進行合成得到新的基礎圖片包括：

將基礎圖片中的第一區(qū)域替換為第i張圖片中與第一區(qū)域相對應的第二區(qū)域。

如果第一區(qū)域和第二區(qū)域均包含有多個，那么只替換比第一區(qū)域更符合預設條件的第二區(qū)域。如圖5所示，如果被關注的區(qū)域包括面部、腿部和手臂三個，且第一區(qū)域1比第二區(qū)域1更符合預設條件，而第二區(qū)域2比第一區(qū)域2更符合預設條件，第二區(qū)域3比第一區(qū)域3更符合預設條件，那么，就將基礎圖片的第一區(qū)域2替換為第i張圖片的第二區(qū)域2，將基礎圖片的第一區(qū)域3替換為第i張圖片的第二區(qū)域3得到新的基礎圖片。

當采用第二種識別方法識別被關注的區(qū)域時，將基礎圖片和第i張圖片進行合成得到新的基礎圖片包括：

將基礎圖片中與包含第i張圖片的被關注的區(qū)域的區(qū)域位置相同的區(qū)域替換為包含第i張圖片的被關注的區(qū)域的區(qū)域。

如果被關注的區(qū)域有多個，則只替換比基礎圖片的被關注的區(qū)域更符合預設條件的區(qū)域。

可選的，當比基礎圖片的被關注的區(qū)域更符合預設條件的被關注的區(qū)域包括面部時，判斷出除基礎圖片之外的其他(N-1)張圖片中的第i張圖片中被關注的區(qū)域至少一個比基礎圖片中被關注的區(qū)域更符合預設條件包括：

判斷出第i張圖片中面部處于睜眼狀態(tài)，且基礎圖片中面部處于閉眼狀態(tài)；

或者，判斷出第i張圖片中面部處于笑臉狀態(tài)，且基礎圖片中面部處于非笑臉狀態(tài)；

或者，判斷出第i張圖片中面部處于睜眼狀態(tài)和笑臉狀態(tài)，且基礎圖片中面部處于閉眼狀態(tài)或非笑臉狀態(tài)；

或者，判斷出第i張圖片中面部處于睜眼狀態(tài)和/或笑臉狀態(tài)的數(shù)量大于基礎圖片中面部處于睜眼狀態(tài)和/或笑臉狀態(tài)的數(shù)量。

其中，非笑臉狀態(tài)可以是哭臉狀態(tài)。

具體如何識別圖片中面部處于睜眼狀態(tài)還是閉眼狀態(tài)，或者識別圖片中面部處于笑臉狀態(tài)還是非笑臉狀態(tài)可以采用本領域技術人員的熟知技術實現(xiàn)，并不用于限定本發(fā)明的保護范圍，這里不再贅述。

可選的，當比基礎圖片的被關注的區(qū)域更符合預設條件的被關注的區(qū)域包括腿部時，判斷出除基礎圖片之外的其他(N-1)張圖片中的第i張圖片中被關注的區(qū)域至少一個比基礎圖片中被關注的區(qū)域更符合預設條件包括：

判斷出第i張圖片中腿部的筆直度大于基礎圖片中腿部的筆直度；

或者，判斷出第i張圖片中腿部的筆直度大于或等于第一預設閾值的數(shù)量大于基礎圖片中腿部的筆直度大于或等于第一預設閾值的數(shù)量。

其中，在識別到腿部的輪廓后，可以提取腿部的中心線，將腿部的中心線與預設直線做比對得到腿部的筆直度，例如可以取腿部的中心線和預設直線的均方誤差的倒數(shù)作為腿部的筆直度，當然，也可以采用其他的方法來計算腿部的筆直度，本發(fā)明實施例對此不作限定。

由于每個人的腿部有兩個，可以分別計算每一個腿部的筆直度，然后計算兩個腿部的筆直度的平均值，或者取筆直度較小的值作為最終的筆直度，也可以采用其他的方式來做評判標準，本發(fā)明實施例對此不作限定。

當圖片中包含有多個人時，可以預先設置第一預設閾值，該第一預設閾值可以由用戶進行設置，也可以設置為默認值。然后計算圖片中腿部的筆直度大于或等于第一預設閾值的數(shù)量，數(shù)量多的即認為是更符合預設條件。

可選的，當比基礎圖片的被關注的區(qū)域更符合預設條件的被關注的區(qū)域包括手臂時，判斷出除基礎圖片之外的其他(N-1)張圖片中的第i張圖片中被關注的區(qū)域比基礎圖片中被關注的區(qū)域更符合預設條件包括：

判斷出第i張圖片中手臂的筆直度大于基礎圖片中手臂的筆直度；

或者，判斷出第i張圖片中手臂的筆直度大于或等于第二預設閾值的數(shù)量大于基礎圖片中手臂的筆直度大于或等于第二預設閾值的數(shù)量。

其中，在識別到手臂的輪廓后，可以提取手臂的中心線，將手臂的中心線與預設直線做比對得到手臂的筆直度，例如可以取手臂的中心線和預設直線的均方誤差的倒數(shù)作為手臂的筆直度，當然，也可以采用其他的方法來計算手臂的筆直度，本發(fā)明實施例對此不作限定。

由于每個人的手臂有兩個，可以分別計算每一個手臂的筆直度，然后計算兩個手臂的筆直度的平均值，或者取筆直度較小的值作為最終的筆直度，也可以采用其他的方式來做評判標準，本發(fā)明實施例對此不作限定。

當圖片中包含有多個人時，可以預先設置第二預設閾值，該第二預設閾值可以由用戶進行設置，也可以設置為默認值。然后計算圖片中手臂的筆直度大于或等于第二預設閾值的數(shù)量，數(shù)量多的即認為是更符合預設條件。

可選的，該方法還包括：

當判斷出第i張圖片中被關注的區(qū)域均沒有比基礎圖片中被關注的區(qū)域更符合預設條件時，繼續(xù)執(zhí)行判斷第(i+1)張圖片中被關注的區(qū)域是否比基礎圖片中被關注的區(qū)域更符合預設條件的步驟。

通過本發(fā)明實施例的方案，從多張圖片中將至少一個被關注的區(qū)域最符合預設條件的圖片和基礎圖片進行合成，得到的最終圖片質(zhì)量較好，從而更符合用戶心意。

參見圖7，本發(fā)明第二實施例還提出了一種實現(xiàn)拍照的裝置，包括：

獲取模塊，用于接收到連拍指令，在預設時間內(nèi)獲取N張圖片；其中，N為大于或等于2的整數(shù)；

識別模塊，用于分別識別每一張圖片中預先設置的被關注的區(qū)域；

合成模塊，用于將除基礎圖片之外的其他(N-1)張圖片中至少一個被關注的區(qū)域最符合預設條件的圖片和基礎圖片進行合成得到最終圖片；其中，基礎圖片為N張圖片中的任意一張。

其中，獲取模塊可以通過圖1的用戶輸入單元130、照相機121和控制器180實現(xiàn)，識別模塊和合成模塊可以設置在圖1的控制器180中。

識別模塊在分別識別每一張圖片中預先設置的被關注的區(qū)域時，可以采用以下兩種方法中的一種進行識別，當然也可以采用其他的識別方法進行識別，本發(fā)明實施例對此不作限定。

第一種，識別模塊先確定N張圖片中的任意一張為基礎圖片，識別基礎圖片中的被關注的區(qū)域，將包含識別到的一個被關注的區(qū)域的第一區(qū)域提取出來，再分別從除基礎圖片之外的其他(N-1)張圖片的每一張圖片中提取與第一區(qū)域相對應的第二區(qū)域，最后從第二區(qū)域中識別被關注的區(qū)域。

當被關注的區(qū)域有多個時，第一區(qū)域和第二區(qū)域也分別有多個。

例如，圖5為本發(fā)明實施例識別被關注的區(qū)域的示意圖。如圖5所示，假設圖片的大小為200×400，圖片中有一個人，那么能識別到面部一個，手臂兩個，分別為手臂1和手臂2，腿部兩個，分別為腿部1和腿部2；如果被關注的區(qū)域包括面部、腿部和手臂，則可以從基礎圖片中提取出三個第一區(qū)域，分別為第一區(qū)域1、第一區(qū)域2和第一區(qū)域3；其中，第一區(qū)域1為基礎圖片上第50行到第100行，第70列到第120列之間的區(qū)域，第一區(qū)域2為基礎圖片上第110行到第220行，第10列到第180列之間的區(qū)域，第一區(qū)域3為基礎圖片上第230行到第360行，40列到第140列之間的區(qū)域。

當圖片中有多個人時，第一區(qū)域1應包括識別到的所有人的面部，第一區(qū)域2應包括識別到的所有人的手臂，第一區(qū)域3應包括識別到的所有人的腿部。

那么，第二區(qū)域1的位置應該與第一區(qū)域1的位置相同；第二區(qū)域2的位置應該與第一區(qū)域2的位置相同；第二區(qū)域3的位置應該與第一區(qū)域3的位置相同。

其中，為了提高處理速度，識別模塊可以將連拍過程中得到的第一張圖片作為基礎圖片，這樣在得到第一張圖片后，就可以開始對圖片進行處理，從而圖片處理和拍照過程可以并行進行，提高了處理速度。

第二種，識別模塊分別識別每一張圖片中的被關注的區(qū)域。

其中，識別模塊具體如何識別圖片中的面部可以采用本領域技術人員的熟知技術實現(xiàn)，并不用于限定本發(fā)明的保護范圍，這里不再贅述。

識別模塊可以采用深度學習的方法來識別圖片中的腿部和手臂，即預先采集多個腿部和手臂的圖片，對圖片進行學習得到腿部和手臂的特征信息，然后根據(jù)學習得到的特征信息來識別圖片中的腿部和手臂。

合成模塊可以采用以下三種方法合成最終圖片。

第一種，合成模塊分別將基礎圖片中的每一個被關注的區(qū)域和其他(N-1)張圖片中對應的被關注的區(qū)域進行比對，從其他(N-1)張圖片中對應的被關注的區(qū)域中選擇出最符合預設條件的被關注的區(qū)域，再將最符合預設條件的被關注的區(qū)域與基礎圖片的被關注的區(qū)域進行比對，如果最符合預設條件的被關注的區(qū)域比基礎圖片的被關注的區(qū)域更符合預設條件，則將基礎圖片的被關注的區(qū)域替換為最符合預設條件的被關注的區(qū)域。

第二種，合成模塊分別將基礎圖片中的每一個被關注的區(qū)域和其他(N-1)張圖片中對應的被關注的區(qū)域進行比對，從其他(N-1)張圖片和基礎圖片中對應的被關注的區(qū)域中選擇出最符合預設條件的被關注的區(qū)域，判斷出最符合預設條件的被關注的區(qū)域不是基礎圖片的被關注的區(qū)域，則將基礎圖片的被關注的區(qū)域替換為最符合預設條件的被關注的區(qū)域。

第三種，合成模塊分別將基礎圖片中的每一個被關注的區(qū)域和其他(N-1)張圖片中的每一張圖片中對應的被關注的區(qū)域進行比對，如果其他(N-1)張圖片中的某一張圖片的被關注的區(qū)域比基礎圖片的被關注的區(qū)域更符合預設條件，則將基礎圖片的被關注的區(qū)域替換為該圖片的被關注的圖片得到新的基礎圖片，再繼續(xù)將新的基礎圖片和其他圖片進行比對。

下面以第三種方法為例進行詳細說明，其他兩種方法中被關注的區(qū)域的比對過程類似，這里不再贅述。

可選的，合成模塊具體用于：

判斷出除基礎圖片之外的其他(N-1)張圖片中的第i張圖片中至少一個被關注的區(qū)域比基礎圖片中被關注的區(qū)域更符合預設條件，將基礎圖片和第i張圖片進行合成得到新的基礎圖片，并繼續(xù)執(zhí)行判斷第(i+1)張圖片中是否至少一個被關注的區(qū)域比新的基礎圖片中被關注的區(qū)域更符合預設條件的步驟，直到(N-1)張圖片均處理完成。

其中，當識別模塊采用第一種識別方法識別被關注的區(qū)域時，合成模塊具體用于采用以下方式實現(xiàn)將基礎圖片和第i張圖片進行合成得到新的基礎圖片：

將基礎圖片中的第一區(qū)域替換為第i張圖片中與第一區(qū)域相對應的第二區(qū)域。

如果第一區(qū)域和第二區(qū)域均包含有多個，那么合成模塊只替換比第一區(qū)域更符合預設條件的第二區(qū)域。如圖5所示，如果被關注的區(qū)域包括面部、腿部和手臂三個，且第一區(qū)域1比第二區(qū)域1更符合預設條件，而第二區(qū)域2比第一區(qū)域2更符合預設條件，第二區(qū)域3比第一區(qū)域3更符合預設條件，那么，就將基礎圖片的第一區(qū)域2替換為第i張圖片的第二區(qū)域2，將基礎圖片的第一區(qū)域3替換為第i張圖片的第二區(qū)域3得到新的基礎圖片。

當識別模塊采用第二種識別方法識別被關注的區(qū)域時，合成模塊具體用于采用以下方式實現(xiàn)將基礎圖片和第i張圖片進行合成得到新的基礎圖片：

將基礎圖片中與包含第i張圖片的被關注的區(qū)域的區(qū)域位置相同的區(qū)域替換為包含第i張圖片的被關注的區(qū)域的區(qū)域。

如果被關注的區(qū)域有多個，則合成模塊只替換比基礎圖片的被關注的區(qū)域更符合預設條件的區(qū)域。

可選的，合成模塊還用于：

當判斷出第i張圖片中被關注的區(qū)域均沒有比基礎圖片中被關注的區(qū)域更符合預設條件時，繼續(xù)執(zhí)行判斷第(i+1)張圖片中被關注的區(qū)域是否比基礎圖片中被關注的區(qū)域更符合預設條件的步驟。

可選的，還包括：

設置模塊，用于接收到設置指令；其中，設置指令包括一個或多個被關注的區(qū)域；保存設置指令中的被關注的區(qū)域；

識別模塊具體用于：

分別識別每一張圖片中設置指令中的被關注的區(qū)域。

其中，設置模塊可以通過圖1的用戶輸入單元130和控制器180實現(xiàn)。

也就是說，被關注的區(qū)域可以在每次拍照之前設置，也可以一次性設置好，后續(xù)拍照均按照設置的被關注的區(qū)域進行圖片處理，被關注的區(qū)域可以由用戶設置，也可以設置成默認值。

圖4為用戶設置被關注的區(qū)域的界面的示意圖。如圖4所示，可以采用下拉列表的形式來顯示可設置的被關注的區(qū)域，這樣，用戶就可以從列表中選擇想要關注的區(qū)域。當然，用戶也可以采用手動輸入的方式來設置被關注的區(qū)域，本發(fā)明對此不作限定。

可選的，被關注的區(qū)域包括以下的任意一個或多個：面部、腿部、手臂。

可選的，當比基礎圖片的被關注的區(qū)域更符合預設條件的被關注的區(qū)域包括面部時，合成模塊具體用于采用以下方式實現(xiàn)判斷出除基礎圖片之外的其他(N-1)張圖片中的第i張圖片中至少一個被關注的區(qū)域比基礎圖片中被關注的區(qū)域更符合預設條件：

判斷出第i張圖片中面部處于睜眼狀態(tài)，且基礎圖片中面部處于閉眼狀態(tài)；

或者，判斷出第i張圖片中面部處于笑臉狀態(tài)，且基礎圖片中面部處于非笑臉狀態(tài)；

或者，判斷出第i張圖片中面部處于睜眼狀態(tài)和笑臉狀態(tài)，且基礎圖片中面部處于閉眼狀態(tài)或非笑臉狀態(tài)；

或者，判斷出第i張圖片中面部處于睜眼狀態(tài)和/或笑臉狀態(tài)的數(shù)量大于基礎圖片中面部處于睜眼狀態(tài)和/或笑臉狀態(tài)的數(shù)量。

其中，非笑臉狀態(tài)可以是哭臉狀態(tài)。

具體如何識別圖片中面部處于睜眼狀態(tài)還是閉眼狀態(tài)，或者識別圖片中面部處于笑臉狀態(tài)還是非笑臉狀態(tài)可以采用本領域技術人員的熟知技術實現(xiàn)，并不用于限定本發(fā)明的保護范圍，這里不再贅述。

可選的，當比基礎圖片的被關注的區(qū)域更符合預設條件的被關注的區(qū)域包括腿部時，合成模塊具體用于采用以下方式實現(xiàn)判斷出除基礎圖片之外的其他(N-1)張圖片中的第i張圖片中至少一個被關注的區(qū)域比基礎圖片中被關注的區(qū)域更符合預設條件：

判斷出第i張圖片中腿部的筆直度大于基礎圖片中腿部的筆直度；

或者，判斷出第i張圖片中腿部的筆直度大于或等于第一預設閾值的數(shù)量大于基礎圖片中腿部的筆直度大于或等于第一預設閾值的數(shù)量。

其中，在識別到腿部的輪廓后，可以提取腿部的中心線，將腿部的中心線與預設直線做比對得到腿部的筆直度，例如可以取腿部的中心線和預設直線的均方誤差的倒數(shù)作為腿部的筆直度，當然，也可以采用其他的方法來計算腿部的筆直度，本發(fā)明實施例對此不作限定。

由于每個人的腿部有兩個，可以分別計算每一個腿部的筆直度，然后計算兩個腿部的筆直度的平均值，或者取筆直度較小的值作為最終的筆直度，也可以采用其他的方式來做評判標準，本發(fā)明實施例對此不作限定。

當圖片中包含有多個人時，可以預先設置第一預設閾值，該第一預設閾值可以由用戶進行設置，也可以設置為默認值。然后計算圖片中腿部的筆直度大于或等于第一預設閾值的數(shù)量，數(shù)量多的即認為是更符合預設條件。

可選的，當比基礎圖片的被關注的區(qū)域更符合預設條件的被關注的區(qū)域包括手臂時，合成模塊具體用于采用以下方式實現(xiàn)判斷出除基礎圖片之外的其他(N-1)張圖片中的第i張圖片中至少一個被關注的區(qū)域比基礎圖片中被關注的區(qū)域更符合預設條件：

判斷出第i張圖片中手臂的筆直度大于基礎圖片中手臂的筆直度；

或者，判斷出第i張圖片中手臂的筆直度大于或等于第二預設閾值的數(shù)量大于基礎圖片中手臂的筆直度大于或等于第二預設閾值的數(shù)量。

其中，在識別到手臂的輪廓后，可以提取手臂的中心線，將手臂的中心線與預設直線做比對得到手臂的筆直度，例如可以取手臂的中心線和預設直線的均方誤差的倒數(shù)作為手臂的筆直度，當然，也可以采用其他的方法來計算手臂的筆直度，本發(fā)明實施例對此不作限定。

由于每個人的手臂有兩個，可以分別計算每一個手臂的筆直度，然后計算兩個手臂的筆直度的平均值，或者取筆直度較小的值作為最終的筆直度，也可以采用其他的方式來做評判標準，本發(fā)明實施例對此不作限定。

當圖片中包含有多個人時，可以預先設置第二預設閾值，該第二預設閾值可以由用戶進行設置，也可以設置為默認值。然后計算圖片中手臂的筆直度大于或等于第二預設閾值的數(shù)量，數(shù)量多的即認為是更符合預設條件。

需要說明的是，在本文中，術語“包括”、“包含”或者其任何其他變體意在涵蓋非排他性的包含，從而使得包括一系列要素的過程、方法、物品或者裝置不僅包括那些要素，而且還包括沒有明確列出的其他要素，或者是還包括為這種過程、方法、物品或者裝置所固有的要素。在沒有更多限制的情況下，由語句“包括一個……”限定的要素，并不排除在包括該要素的過程、方法、物品或者裝置中還存在另外的相同要素。

上述本發(fā)明實施例序號僅僅為了描述，不代表實施例的優(yōu)劣。

通過以上的實施方式的描述，本領域的技術人員可以清楚地了解到上述實施例方法可借助軟件加必需的通用硬件平臺的方式來實現(xiàn)，當然也可以通過硬件，但很多情況下前者是更佳的實施方式?；谶@樣的理解，本發(fā)明的技術方案本質(zhì)上或者說對現(xiàn)有技術做出貢獻的部分可以以軟件產(chǎn)品的形式體現(xiàn)出來，該計算機軟件產(chǎn)品存儲在一個存儲介質(zhì)(如ROM/RAM、磁碟、光盤)中，包括若干指令用以使得一臺終端設備(可以是手機，計算機，服務器，空調(diào)器，或者網(wǎng)絡設備等)執(zhí)行本發(fā)明各個實施例所述的方法。

以上僅為本發(fā)明的優(yōu)選實施例，并非因此限制本發(fā)明的專利范圍，凡是利用本發(fā)明說明書及附圖內(nèi)容所作的等效結構或等效流程變換，或直接或間接運用在其他相關的技術領域，均同理包括在本發(fā)明的專利保護范圍內(nèi)。