本发明涉及摄像技术领域,特别涉及一种基于人形追踪的实时拍摄装置及控制方法。
背景技术:
实时拍摄设备,例如,主播摄像头、直播摄像头、及普通摄像头等,目前功能和发展方向局限于更高分辨率,增加美颜效果,减少传输延迟,增加补光灯辅助措施,无法随着被拍摄者移动,或跟随被拍摄者拍摄,在歌舞类直播时,往往主播要适应摄像头的视角,无法大范围的移动,或者,需要专业摄影师实时手工调整摄像设备。
技术实现要素:
针对现有技术存在的问题,本发明提供一种基于人形追踪的实时拍摄装置及控制方法。
首先,本发明提供一种基于人形追踪的实时拍摄装置,其包括:摄像单元、云台控制驱动器、人形识别单元、人形坐标反馈控制单元;
所述摄像单元包括摄像头,上下调节、左右调节的两云台,及控制两云台转动的两电机,该摄像单元获取图像信息传输给人形识别单元;
所述云台控制驱动器用于驱动电机,并获取电机转动反馈量;
所述人形识别单元获取图像信息,并对其处理分析,识别图像信息中的人形物体,并根据移动窗口位置得到人形物体的坐标;
所述人形坐标反馈控制单元获取人形物体的坐标,比较与摄像单元摄像头视角坐标系的差异量,反馈给云台控制驱动器驱动摄像单元实现人形跟踪。
作为本发明一优选实施方案,所述人形识别单元采用opencvhog算法识别图像信息中的人形物体。
作为本发明一优选实施方案,所述上下调节云台上下转动170°,左右调节的云台左右转动355°。
本发明还提供一种基于人形追踪的实时拍摄控制方法,包括以下步骤:
s1、摄像单元获取图像信息并反馈给人形识别单元;
s2、人形识别单元处理分析获取的图像信息,识别出图像信息中的人形物体,并根据移动窗口位置得到人形物体的坐标;
s3、人形坐标反馈控制单元获取人形物体的坐标,比较与摄像单元摄像头视角坐标系的差异量,反馈给云台控制驱动器驱动摄像单元实现人形跟踪。
作为本发明一优选实施方案,步骤s3中,所述差异量为比较与摄像单元摄像头视角坐标系的中心坐标的差异量,其实现算法为:
水平转动角α=k1*x;
垂直转动角γ=k2*y;
其中,k1、k2为根据摄像头视角调整的校准系数,x、y为人形物体的坐标。
作为本发明一优选实施方案,还包括以下步骤:
s4、当人形识别算法单元计算出现短暂人形消失时,会记录消失坐标,并在坐标附近形成新的识别区,当人形再次出现后继续重复跟踪过程。
作为本发明一优选实施方案,所述人形识别单元采用opencvhog算法识别图像信息中的人形物体。
采用本发明的技术方案,具有以下有益效果:
通过基于人形追踪的摄像装置,例如,网络主播摄像头,克服了现有主播摄像头固定视角,主播无法大范围活动带来的空间限制,更加智能有效的应用在唱跳类直播活动中。
附图说明
图1为本发明摄像装置组成框图;
图2为本发明中摄像单元一实施例结构示意图;
图3为本发明中摄像单元视角的坐标系;
图4为本发明控制方法的流程图。
具体实施方式
以下结合附图和具体实施例,对本发明进一步说明。
参照图1与图2所示,本发明提供一种基于人形追踪的实时拍摄装置,其包括:摄像单元10、云台控制驱动器20、人形识别单元30、人形坐标反馈控制单元40;
所述摄像单元10包括摄像头105,上下调节、左右调节的两云台101/102,及控制两云台转动的两电机103/104,该摄像单元获取图像信息传输给人形识别单元;
所述云台控制驱动器20用于驱动电机103/104,并获取电机转动反馈量;
所述人形识别单元30获取图像信息,并对其处理分析,识别图像信息中的人形物体,并根据移动窗口位置得到人形物体的坐标;
所述人形坐标反馈控制单元40获取人形物体的坐标,比较与摄像单元摄像头视角坐标系的差异量,反馈给云台控制驱动器驱动摄像单元实现人形跟踪。
其中,所述人形识别单元30采用opencvhog算法识别图像信息中的人形物体。
所述上下调节云台101上下转动170°,左右调节的云台102左右转动355°。
本发明还提供一种基于人形追踪的实时拍摄控制方法,包括以下步骤:
s1、摄像单元获取图像信息并反馈给人形识别单元;
s2、人形识别单元处理分析获取的图像信息,识别出图像信息中的人形物体,并根据移动窗口位置得到人形物体的坐标;
其中,所述人形识别单元采用opencvhog算法识别图像信息中的人形物体,其坐标系按照图3建立,假设人形物体的坐标为(x=50,y=-20)。
s3、人形坐标反馈控制单元获取人形物体的坐标,比较与摄像单元摄像头视角坐标系的差异量,反馈给云台控制驱动器驱动摄像单元实现人形跟踪;
其中,所述差异量为比较与摄像单元摄像头视角坐标系的中心坐标的差异量,其实现算法为:
水平转动角α=k1*x;
垂直转动角γ=k2*y;
其中,k1、k2为根据摄像头视角调整的校准系数,x、y为人形物体的坐标。
s4、当人形识别算法单元计算出现短暂人形消失时,会记录消失坐标,并在坐标附近形成新的识别区,当人形再次出现后继续重复跟踪过程。
该步骤为人形容错:当人形识别算法单元计算出现短暂人形消失时,会记录消失坐标,并在坐标附近形成新的识别区,当人形再次出现后继续重复跟踪过程。
举例过程如:原本在(x=-10,y=50)处发现人形,可是到下一帧发现此坐标人形消失。此时人形识别算法运算单元会记录之前坐标(x=-10,y=50),再接下来的连续10帧着重对这个坐标附近进行hog算法识别。如果持续10帧都没有重新识别到人形,则重新开始对整个画面进行人形识别和追踪,以提高追踪的稳定性。
以上所述仅为本发明的优选实施例,并非因此限制本发明的专利范围,凡是在本发明的发明构思下,利用本发明说明书及附图内容所作的等效结构变换,或直接/间接运用在其他相关的技术领域均包括在本发明的专利保护范围内。