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申请/专利权人：深圳市永泰光电有限公司

摘要：本发明公开了一种超广角智能门铃镜头的透视控制方法，涉及光学领域，包括：得到脸部透视轮廓；获取脸部的实际位置；调整门铃镜头的拍摄视角；得到实际脸部的平均尺寸数据库；计算普通镜头下脸部的形变程度，作为第一形变程度；计算得出透视图像的脸部的形变程度，作为第二形变程度；建立景深控制模型；判断第二形变程度超出第一形变程度的部分是否大于预设形变值，对门铃镜头的光圈和焦点位置进行调整，得到目标景深；对透视控制图像进行辅助算法优化，得到优化显示画面。通过调整门铃镜头的拍摄视角，计算得出透视图像的脸部的形变程度，保证门铃镜头重新获取的图像的脸部的形变较小，不会对判断产生干扰。

主权项：1.一种超广角智能门铃镜头的透视控制方法，其特征在于，包括：获取门铃镜头的拍摄位置，获取门铃镜头拍摄的透视图像；对透视图像进行脸部位置的自动识别，得到脸部透视轮廓；基于脸部透视轮廓在透视图像中的位置，获取脸部的实际位置；基于脸部的实际位置和门铃镜头的拍摄位置，调整门铃镜头的拍摄视角，满足于门铃镜头的拍摄视角平行于脸部的实际位置和门铃镜头的拍摄位置的连线；基于大数据，得到实际脸部的平均尺寸数据库；基于实际脸部的平均尺寸数据库，计算普通镜头下脸部的形变程度，作为第一形变程度；基于实际脸部的平均尺寸数据库，计算得出透视图像的脸部的形变程度，作为第二形变程度；建立景深控制模型；判断第二形变程度超出第一形变程度的部分是否大于预设形变值，若否，则不作处理，若是，则基于景深控制模型，对门铃镜头的光圈和焦点位置进行调整，得到目标景深，使用目标景深进行门铃镜头的透视控制，门铃镜头重新进行图像获取，得到透视控制图像；对透视控制图像进行辅助算法优化，得到优化显示画面；所述基于脸部透视轮廓在透视图像中的位置，获取脸部的实际位置包括以下步骤：门铃镜头的视野中选择墙角的三个棱作为x轴、y轴和z轴，建立三维坐标系，墙角的顶点为三维坐标系的原点；获取门铃镜头在三维坐标系中的实际坐标，获取标记点在三维坐标系中的实际坐标；在透视图像中，获取标记点到墙角的顶点的距离，作为第一距离；将标记点到墙角的顶点的实际距离除以第一距离，得到放缩比例；获取脸部透视轮廓的中心位置，作为识别点；在透视图像中过识别点分别作与墙角的三个棱平行的直线，分别与墙角的三个棱交于第一点、第二点和第三点，第一点、第二点和第三点分别在x轴、y轴和z轴上；分别获取第一点、第二点和第三点到墙角的顶点的距离，组合形成识别点在透视图像中的坐标；识别点在透视图像中的坐标与放缩比例相乘，得到识别点的实际坐标，将识别点的实际坐标作为脸部的实际位置；所述计算得出透视图像的脸部的形变程度，作为第二形变程度包括以下步骤：对透视图像的脸部的图像进行识别，得到双眼的位置和鼻子的位置；获取双眼的透视间距，作为第一透视间距，获取双眼到鼻子的透视间距，作为第二透视间距；第二透视间距除以第一透视间距，得到第二形变程度；所述建立景深控制模型包括以下步骤：获取门铃镜头的光圈大小的取值范围，等间距分割光圈大小的取值范围，得到至少一个光圈尺寸点；获取焦点位置的移动范围，等间距分割焦点位置的移动范围，得到至少一个位移点；将至少一个光圈尺寸点和至少一个位移点组合，得到至少一个测试组；在测试组的条件下，获取脸部成像图像；基于实际脸部的平均尺寸数据库，计算得出脸部成像图像的脸部的形变程度，得到第三形变程度，其步骤与计算得出透视图像的脸部的形变程度的步骤一致；对测试组和第三形变程度拟合，得到景深控制函数，其中，测试组中的光圈尺寸点和位移点为自变量，第三形变程度为因变量；所述对门铃镜头的光圈和焦点位置进行调整，得到目标景深包括以下步骤：第一形变程度与预设形变值的二分之一相加，得到目标形变程度；在景深控制模型中，获取与目标形变程度差距最小的第三形变程度，作为目标第三形变程度；将目标第三形变程度代入景深控制函数中，反解出光圈尺寸值和位移值；将门铃镜头的光圈调整至与光圈尺寸值一致，将焦点位置调整至位移值处的位置。

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