[发明专利]对焦方法、装置、存储介质及电子设备

权利要求书

1.一种对焦方法，其特征在于，包括：

获取携带有对焦区域信息的样本图像，并构建对焦区域预测的样本集；

从预测模型集合中选取五个不同的神经网络模型；

从第一个神经网络模型中提取出数据输入层，从第二个神经网络模型中提取出卷积计算层，从第三个神经网络模型中提取出激励层，从第四个神经网络模型中提取出池化层，从第五个神经网络模型中提取出全向连接层；

将所述数据输入层、所述卷积计算层、所述激励层、所述池化层以及所述全向连接层组合为新的神经网络模型，作为待用预测模型；

根据所述样本集对所述待用预测模型进行训练；

获取待用预测模型的预测准确度或预测时长；

判断所述预测准确度是否达到预设准确度，或所述预测时长是否小于或等于预设时长；

若所述预测准确度达到预设准确度，或所述预测时长小于或等于预设时长，则根据训练后的所述待用预测模型预测预览图像的对焦区域，并根据所述对焦区域对预览图像进行对焦；

若所述预测准确度未达到预设准确度，或所述预设时长大于预设时长，则重新组建待用预测模型，并对重新组建的待用预测模型进行训练，直至重新组建的待用预测模型的预测准确度达到预设准确度，或重新组建的待用预测模型的预测时长小于或等于预设时长。

2.如权利要求1所述的对焦方法，其特征在于，所述根据训练后的所述待用预测模型预测预览图像的对焦区域的步骤包括：

将所述预览图像输入到所述待用预测模型，得到所述待用预测模型输出的，所述预览图像的梯度图；

根据所述梯度图在每个通道上的最大绝对值，生成所述预览图像的候选对焦区域；

对所述候选对焦区域进行二值化处理，得到二值化的候选对焦区域；

根据所述二值化的候选对焦区域的连通区域，得到所述预览图像的对焦区域。

3.如权利要求2所述的对焦方法，其特征在于，所述根据所述二值化的候选对焦区域的连通区域，得到所述预览图像的对焦区域包括：

确定所述二值化的候选对焦区域的连通区域，并获取所述连通区域中各像素点的坐标平均值；

以所述坐标平均值对应的像素点为中心，生成预设形状的对焦区域。

4.如权利要求1-3任一项所述的对焦方法，其特征在于，所述获取携带有对焦区域信息的样本图像的步骤包括：

获取多个拍摄的图像；

确定所述多个图像的对焦区域信息；

将各所述图像与之对应的对焦区域信息关联后作为样本图像。

5.一种对焦装置，其特征在于，包括：

获取模块，用于获取携带有对焦区域信息的样本图像，并构建对焦区域预测的样本集；

选取模块，用于从预测模型集合中选取五个不同的神经网络模型；从第一个神经网络模型中提取出数据输入层，从第二个神经网络模型中提取出卷积计算层，从第三个神经网络模型中提取出激励层，从第四个神经网络模型中提取出池化层，从第五个神经网络模型中提取出全向连接层；将所述数据输入层、所述卷积计算层、所述激励层、所述池化层以及所述全向连接层组合为新的神经网络模型，作为待用预测模型；

训练模块，用于根据所述样本集对所述待用预测模型进行训练；

对焦模块，用于获取待用预测模型的预测准确度或预测时长；判断所述预测准确度是否达到预设准确度，或所述预测时长是否小于或等于预设时长；若所述预测准确度达到预设准确度，或所述预测时长小于或等于预设时长，则根据训练后的所述待用预测模型预测预览图像的对焦区域，并根据所述对焦区域对预览图像进行对焦；若所述预测准确度未达到预设准确度，或所述预设时长大于预设时长，则重新组建待用预测模型，并对重新组建的待用预测模型进行训练，直至重新组建的待用预测模型的预测准确度达到预设准确度，或重新组建的待用预测模型的预测时长小于或等于预设时长。