1.本技术涉及图像处理技术，尤其涉及一种拍摄控制方法、装置、电子设备及存储介质。
背景技术：
：：2.使用拍摄设备进行拍照/录制的过程中，由于使用场景的不确定性，导致单一的拍摄/录制策略无法满足频繁变化的使用场景。因此引入一种针对不同使用场景来配置拍摄参数或者图像处理参数，称为场景切换。3.对于如下的场景：当用户在白天手持拍摄设备进行录像，从室外(高光/高亮)突然进入到一个没有开灯的室内(暗光/低亮)，当前普遍的策略是通过ae算法，增加图像传感器的曝光时间来控制画面的亮度，使得画面亮度保持在一个比较稳定理想的状态下，从而获得理想的图像质量。4.但ae算法的收敛是需要时间的(一般至少4到5帧)，而图像传感器对于新的配置生效也是需要n+1帧，也就是说一次完整成功的场景切换至少需要5到6帧，在一些较复杂的场景下耗时可能会更久。一旦遇到变化比较频繁且剧烈的场景，就会导致输出的图像质量较差，显示效果不理想。技术实现要素：5.本技术实施例期望提供一种拍摄控制方法、装置、电子设备及存储介质。6.本技术的技术方案是这样实现的：7.第一方面，提供了一种拍摄控制方法，包括：8.获取拍摄场景的环境亮度参数；9.根据所述环境亮度参数确定目标拍摄模式；其中，所述目标拍摄模式包括如下中的至少一项：是否调用自动曝光模块，图像传感器的曝光次数，以及是否调用人工智能模块进行图像处理；10.将拍摄模式切换到所述目标拍摄模式。11.第二方面，提供了一种拍摄控制装置，包括：12.获取单元，用于获取拍摄场景的环境亮度参数；13.确定单元，用于根据所述环境亮度参数确定目标拍摄模式；其中，所述目标拍摄模式包括如下中的至少一项：是否调用自动曝光模块，图像传感器的曝光次数，以及是否调用人工智能模块进行图像处理；14.控制单元，用于将拍摄模式切换到所述目标拍摄模式。15.第三方面，提供了一种电子设备，包括：处理器和配置为存储能够在处理器上运行的计算机程序的存储器，16.其中，所述处理器配置为运行所述计算机程序时，执行前述方法的步骤。17.第四方面，提供了一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，其中，该计算机程序被处理器执行时实现前述方法的步骤。18.本技术实施例中提供了一种拍摄控制方法、装置、电子设备及存储介质，该方法包括：获取拍摄场景的环境亮度参数；根据所述环境亮度参数确定目标拍摄模式；其中，所述目标拍摄模式包括如下中的至少一项：是否调用自动曝光模块，图像传感器的曝光次数，以及是否调用人工智能模块进行图像处理；将拍摄模式切换到所述目标拍摄模式。这样，通过环境亮度参数来表征不同的拍摄场景，根据环境亮度参数确定是否调用自动曝光模块，图像传感器的曝光次数，以及是否调用人工智能模块进行图像处理中，为不同拍摄场景配置匹配的拍摄模式，能够在场景切换过程中提高切换速度，使图像显示效果更佳流畅，不会出现画面跳变现象。19.进一步地，还可以配置用户调整通道，用户可根据自身需求调整某些拍摄场景下对应的拍摄模式，使得拍摄的图像质量与用户需求相匹配，进一步提升图像质量。附图说明20.图1为本技术实施例中拍摄控制方法的第一流程示意图；21.图2为本技术实施例中拍摄控制方法的第二流程示意图；22.图3为本技术实施例中拍摄场景变化示意图；23.图4为本技术实施例中拍摄控制方法的第三流程示意图；24.图5为本技术实施例中显示界面的示意图一；25.图6为本技术实施例中显示界面的示意图二；26.图7为本技术实施例中拍摄控制装置的组成结构示意图；27.图8为本技术实施例中电子设备的组成结构示意图。具体实施方式28.为了能够更加详尽地了解本技术实施例的特点与技术内容，下面结合附图对本技术实施例的实现进行详细阐述，所附附图仅供参考说明之用，并非用来限定本技术实施例。29.图1为本技术实施例中拍摄控制方法的第一流程示意图，如图1所示，该方法具体可以包括：30.步骤101：获取拍摄场景的环境亮度参数；31.这里，环境亮度参数用于表征拍摄环境亮暗的参数。示例性的，环境亮度参数可以为环境亮度传感器输出的光照度，单位为勒克斯(lux)。32.步骤102：根据所述环境亮度参数确定目标拍摄模式；其中，所述目标拍摄模式包括如下中的至少一项：是否调用自动曝光模块，所述图像传感器的曝光次数，以及是否调用人工智能模块进行图像处理；33.通过环境亮度参数来表征不同的拍摄场景，根据环境亮度参数确定是否调用自动曝光模块，图像传感器的曝光次数，以及是否调用人工智能模块进行图像处理中，为不同拍摄场景配置匹配的拍摄模式，能够在场景切换过程中提高切换速度，使图像显示效果更佳流畅，不会出现画面跳变现象。34.示例性的，在一些实施例中，所述根据所述环境亮度参数确定目标拍摄模式，包括：根据所述环境亮度参数确定所述拍摄场景的目标环境亮度等级；根据预设的环境亮度等级和拍摄模式的对应关系，确定所述目标环境亮度等级对应的目标拍摄模式。实际应用中，可以将拍摄场景的环境亮度划分为不同亮度等级，以此来区分不同拍摄场景，并为不同亮度等级制定相匹配的拍摄模式。35.示例性的，环境亮度等级可以大致分为以下几个区间：[》300lux]、[300lux～200lux]、[200lux～100lux]、[100lux～50lux]、[50lux～10lux]、[10lux～5lux]、[《5lux]。根据环境亮度参数所在的区间确定环境亮度等级。[0036]预先给每个亮度等级都配置不同的拍摄模式，通过这种详细的亮度等级划分，可以让每个亮度等级的处理都达到最优的效果，以平衡切换速度、图像质量和功耗。[0037]所述目标拍摄模式包括如下中的至少一项：是否调用自动曝光模块，所述图像传感器的曝光次数，以及是否调用人工智能模块进行图像处理；[0038]其中，自动曝光(automaticexposure，ae)模块用于调整图像传感器(sensor)的曝光时间，通过减少(增加)曝光时间来控制画面的亮度，使得画面亮度保持在一个比较稳定理想的状态下，从而获得理想的图像质量。[0039]图像传感器的曝光次数为1时，对拍摄场景执行一次包括采集一帧曝光图像，图像传感器的曝光次数大于1时，需要多帧技术“准同时”输出多帧不同曝光时间的图像，即数字重叠(digitaloverlap，dol)曝光技术，然后做图像融合得到高动态范围(highdynamicrange，hdr)图像。hdr技术一种做法是对同一拍摄场景分别做长曝光、中曝光和短曝光，采集到三帧曝光图像，然后把这三帧图像做融合，最后得到一帧hdr图像。hdr技术也可以对同一拍摄场景进行2次曝光得到2帧曝光图像进行融合，或者进行4次曝光得到2帧曝光图像进行融合，本技术实施例中根据拍摄场景的环境亮度等级灵活选择曝光次数。[0040]示例性的，在一些实施例中，第一环境亮度等级对应第一曝光次数，第二环境亮度等级对应第二曝光次数；其中，所述第一环境亮度等级高于所述第二环境亮度等级，所述第一曝光次数小于或者等于所述第二曝光次数；[0041]可以理解的是，仅考虑环境亮度等级对曝光次数的影响时，环境亮度等级越低曝光次数越多，环境亮度等级越高曝光次数越少。环境亮度等级越高表明拍摄场景的越亮，环境亮度等级越低表明拍摄场景的越暗。在较亮的拍摄场景下，需要减少曝光时间，选择较少的曝光次数来保证图像质量。在较暗的拍摄场景下，需要增加曝光时间，选择较多的曝光次数来保证图像质量。规律是：曝光等级[0042]第三环境亮度等级对应不调用所述人工智能模块进行图像处理，第四环境亮度等级对应调用所述人工智能模块进行图像处理；其中，所述第三环境亮度等级高于所述第四环境亮度等级。[0043]可以理解的是，仅考虑环境亮度等级对是否调用人工智能模块的影响时，环境亮度等级越低越需要调用人工智能模块来提高图像质量。[0044]示例性的，在一些实施例中，所述人工智能模块包括第一神经网络模型和第二神经网络模型；所述人工智能模块基于所述第一神经网络模型对预设的第五环境亮度等级下拍摄到的图像进行优化处理；所述人工智能模块基于所述第二神经网络模型对预设的第六环境亮度等级下拍摄到的图像进行优化处理；其中，所述第五环境亮度等级和所述第六环境亮度等级为所述第四环境亮度等级中不同的环境亮度等级。[0045]可以理解的是，人工智能模块(artificialintelligence，ai)是基于神经网络模型进行图像处理以提高图像质量。当拍摄场景的光线条件较差时为了保证图像质量，可以选择调用ai模块来提高图像质量。进一步地，还可以为不同亮度等级训练不同的神经网络模型，环境亮度等级越低表明拍摄场景的越暗，图像传感器采集的图像质量越差，对神经网络模型的要求越高，反之要求越低，通过设置不同的神经网络模型在图像质量和功耗之间进行平衡。[0046]进一步地，所述方法还包括：获取第五环境亮度等级下的训练样本图像；利用第五环境亮度等级下的训练样本图像训练神经网络模型，得到第一神经网络模型；获取第六环境亮度等级下的训练样本图像；利用第六环境亮度等级下的训练样本图像训练神经网络模型，得到第二神经网络模型。[0047]示例性的，在一些实施例中，同时考虑环境亮度等级对曝光次数和是否调用人工智能模块的影响时，若不调用人工智能模块，也遵循环境亮度等级越低曝光次数越多，环境亮度等级越高曝光次数越少的规律，若调用人工智能模块，可以先选择降低曝光次数，再遵循环境亮度等级越低曝光次数越多，环境亮度等级越高曝光次数越少的规律。[0048]示例性的，环境亮度等级可以大致分为以下几个区间：[》300lux]、[300lux～200lux]、[200lux～100lux]、[100lux～50lux]、[50lux～10lux]、[10lux～5lux]、[《5lux]。环境亮度等级和拍摄模式的对应关系如下：[0049]a)300lux以上：不调用ai模块，sensor采用1dol，仅仅调用ae模块来进行场景切换。[0050]b)300lux～200lux：不调用ai模块，进行dol切换，将1dol切换到2dol并配合调用ae模块来进行场景切换。在该场景下，sensor采用2dol并配合调用ae模块来进行场景切换，相比于sensor采用1dol并配合调用ae模块来进行场景切换，ae算法的收敛时间更短，场景切换速度更快。[0051]c)200lux～100lux：不调用ai模块，进行dol切换，从2dol切换到3dol，并配合调用ae模块来进行场景切换。在该场景下，sensor采用3dol并配合调用ae模块来进行场景切换，相比于sensor采用2dol并配合调用ae模块来进行场景切换，ae算法的收敛时间更短，场景切换速度更快。其中，[》300lux]、[300lux～200lux]和[200lux～100lux]可以理解为不调用ai模块的第三环境亮度等级，在这三个环境亮度等级下，随着环境亮度等级的降低，选择曝光次数越多。[0052]d)100lux～50lux：此亮度环境以下，环境光已经比较低了，单纯的配置sensor已经无法在短时间内完成切换了，所以此场景下ai模块启用极夜(supernight，sn)模型(一种专门针对暗光场景下训练的神经网络模型)进行图像处理，采用1dol，配合调用ae模块就可以快速的完成无缝切换了。使用ae模块仅仅只是改变图像亮度，无法提升细节的图像质量，本技术是实施例将ae模块与ai模块和dol切换结合到一起，可以提高切换速度并有效的提升图像质量。[0053]e)50lux～10lux：启用sn模型，并且将sensor切换到2dol，再配合上调用ae模块来完成场景切换。[0054]f)10lux～5lux：启用sn模型，并且将sensor切换到3dol，再调用ae模块来完成场景切换。其中，sn模型可以理解为第一神经网络模型，第五环境亮度等级包括：[100lux～50lux]、[50lux～10lux]和[10lux～5lux]三个环境亮度等级。[0055]g)5lux以下：在此场景下，环境光已经弱到大部分的切换策略无法快速完成了，所以在此场景下ai模块启用极暗(ultradark，ud)模型(一种专门针对此极暗场景训练的神经网络模型)，并将sensor切换到2dol，再配合调用ae模块，这样三种策略结合在一起，可以在短时间内完成场景的切换。其中，ud模型可以为第二神经网络模型，第六环境亮度等级包括：5lux以下。[0056]示例性的，在一些实施例中，环境亮度等级发生改变时，根据预设的环境亮度等级和拍摄模式的对应关系，确定所述目标环境亮度等级对应的目标拍摄模式。[0057]步骤104：将拍摄模式切换到所述目标拍摄模式。[0058]示例性的，目标拍摄模式的运行过程，包括：调用自动曝光(automaticexposure，ae)模块确定所述图像传感器的曝光时间；基于所述曝光时间和所述曝光次数控制所述图像传感器采集至少一帧拍摄图像；调用图像信号处理模块(imagesignalprocessor，isp)对所述至少一帧拍摄图像进行图像处理；[0059]当目标拍摄模式包括调用人工智能模块进行图像处理时，所述将拍摄模式切换到所述目标拍摄模式还包括：调用人工智能模块对所述图像信号处理模块的输出图像进行图像处理。[0060]示例性的，调用ae模块确定图像传感器的曝光时间的流程如下：[0061]1、isp计算每一帧图像的亮度统计值；[0062]2、调用ae模块根据亮度统计值计算出一个可能的曝光时间并配置给sensor；[0063]3、sensor会在采集下一帧图像是应用上一步计算出的曝光时间；[0064]4、重复以上123步骤，直到ae算法收敛，得到一个稳定的曝光时间，在当前拍摄场景下sensor使用该曝光时间采集图像。[0065]需要说明的是，当拍摄场景变化时，即环境亮度等级变化时，执行场景切换调用ae模块重复以上1234步骤，得到新的拍摄场景下的曝光时间。[0066]示例性的，所述基于所述曝光时间和所述曝光次数控制所述图像传感器采集至少一帧拍摄图像，包括：曝光次数为一次时，根据曝光时间控制图像传感器进行一次曝光采集一帧图像；曝光次数为至少两次时，根据曝光时间得到至少两次曝光对应的曝光时间；根据至少两次曝光时间控制图像传感器进行至少两次曝光采集至少两帧图像。[0067]示例性的，曝光次数为至少两次时，调用isp对至少两帧拍摄图像进行融合，得到hdr图像。[0068]需要说明的是，当前拍摄模式与目标拍摄模式不同时，将当前拍摄模式切换到目标拍摄模式。示例性的，用户手持手机进行拍摄从300lux以上的拍摄场景进入到300lux～200lux的拍摄场景时，将拍摄模式从1dol和调用ae模块，切换为2dol和调用ae模块。[0069]采用上述技术方案，将拍摄场景的环境亮度划分为不同亮度等级，以此来区分不同拍摄场景，并为不同等级制定相匹配的拍摄模式，相比于仅采用ae算法进行场景切换，本技术实施例配合了曝光次数和ai模块的选择，能够在场景切换过程中提高切换速度，保证图像质量。[0070]为了能更加体现本技术的目的，在本技术上述实施例的基础上，进行进一步的举例说明，如图2所示，该方法具体包括：[0071]步骤201：获取第一亮度传感器采集的第一环境亮度参数，以及第二亮度传感器采集的第二环境亮度参数；其中，所述第一亮度传感器和所述第二亮度传感器的位置朝向相反；[0072]这里，电子设备(例如，手机，平板电脑，智能手表等)包括前置摄像装置和后置摄像装置，第一亮度传感器与前置摄像装置位于同侧，作为前置摄像头的亮度传感器用于实现前置摄像头的拍摄，第二亮度传感器与后置摄像装置位于同侧，作为后置摄像头的亮度传感器用于实现后置摄像头的拍摄。实际应用中，摄像装置可以为前置摄像装置或者后置摄像装置。[0073]图3为本技术实施例中拍摄场景变化示意图，如图3所示，用户手持电子设备利用后置摄像装置进行拍摄时，通常情况下，后置摄像装置朝向拍摄对象，前置摄像装置朝向用户，前后置亮度传感器的采集环境亮度参数有所差别。[0074]步骤202：计算所述第一环境亮度参数和所述第二环境亮度参数的差值；[0075]第一环境亮度参数和第二环境亮度参数的差值δl＝l1-l2。实际应用中，δl可以是无符号的绝对值，也可以有符号的数值。[0076]如图3所示，当差值δl是无符号的绝对值，用户手持电子设备从亮的场景进入到暗的场景，在δl从大变小并趋于0，用户手持电子设备从亮的场景进入到暗的场景，在δl从大变小并趋于0。[0077]当差值δl为可以有符号的数值，用户手持电子设备从亮的场景进入到暗的场景，在δl从大变小并趋于0，用户手持电子设备从亮的场景进入到暗的场景，在δl从小变大并趋于0。[0078]步骤203：当所述差值大于第一阈值，且所述差值不断减小时，将拍摄模式切换到预设的第一拍摄模式；[0079]示例性的，所述第一拍摄模式包括调用自动曝光模块，所述图像传感器的曝光次数为2次，不调用所述人工智能模块进行图像处理。[0080]可以理解的是，切换到第一拍摄模式可以理解为一种提前的切换操作，若拍摄场景剧烈变化时，但拍摄模式还不满足切换条件时此时可以先将拍摄模式切换到第一拍摄模式，当拍摄场景稳定后再根据环境亮度参数确定目标环境亮度等级，再将拍摄模式从第一拍摄模式切换到目标拍摄模式，使图像显示效果更佳流畅，不会出现画面跳变。[0081]第一拍摄模式也可以理解为当前拍摄模式到目标拍摄模式之间的一种中间拍摄模式。如果前后置光亮度传感器得到的亮度差值较大，且亮度差值正在不断的变小(包括由亮变暗和由暗变亮)时，则表明当前场景可能是一个剧烈变化的场景。利用前后置亮度传感器采集环境亮度参数，能够检测变化剧烈的场景，对于这类场景，将拍摄模式先切换到第一拍摄模式，再切换到目标拍摄模式，解决了直接切换到目标拍摄模时带来的图像亮度突变显示效果不流畅的问题。[0082]步骤204：当所述差值小于第二阈值时，根据所述第一环境亮度参数和/或第二环境亮度参数确定所述目标环境亮度等级；[0083]其中，所述第一阈值大于所述第二阈值。实际应用中，第一阈值远大于第二阈值，第一阈值用于判断拍摄场景是否变化剧烈，第二阈值用于判断拍摄场景是否趋于稳定，当差值小于第二阈值，表明拍摄场景趋于稳定，可以确定拍摄场景的目标环境亮度等级，进而切换到与拍摄场景匹配的目标拍摄模式。[0084]示例性的，第一阈值为300lux，500lux，700lux等，第二阈值为50lux、30lux等。[0085]示例性的，在一些实施例中，当启动前置摄像装置进行拍摄时，根据第一环境亮度参数确定目标环境亮度等级；当启动后置摄像装置进行拍摄时，根据第二环境亮度参数确定目标环境亮度等级；计算第一环境亮度参数和第二环境亮度参数的平均值，根据平局值确定目标环境亮度等级；或者，计算第一环境亮度参数和第二环境亮度参数的加权值，根据加权值确定目标环境亮度等级。[0086]步骤205：根据预设的环境亮度等级和拍摄模式的对应关系，确定所述目标环境亮度等级对应的目标拍摄模式；[0087]其中，所述拍摄模式包括：调用自动曝光模块，所述图像传感器的曝光次数，以及是否调用人工智能模块进行图像处理；[0088]步骤206：将拍摄模式切换到所述目标拍摄模式。[0089]为了能更加体现本技术的目的，在本技术上述实施例的基础上，进行进一步的举例说明，如图4所示，该方法具体包括：[0090]步骤401：根据拍摄场景的环境亮度参数确定所述拍摄场景的目标环境亮度等级；[0091]步骤402：根据预设的环境亮度等级和拍摄模式的对应关系，确定所述目标环境亮度等级对应的目标拍摄模式；[0092]其中，所述目标拍摄模式包括如下中的至少一项：是否调用自动曝光模块，图像传感器的曝光次数，以及是否调用人工智能模块进行图像处理。[0093]步骤403：将拍摄模式切换到所述目标拍摄模式，并控制显示装置显示在所述目标拍摄模式下生成的第一图像；[0094]步骤404：控制所述显示装置显示在第二拍摄模式下生成的第二图像；[0095]目标拍摄模式是根据拍摄场景的环境亮度等级匹配到的一种拍摄模式，第二拍摄模式可以理解为与目标拍摄模式不同的一种拍摄模式，在显示界面除了显示目标拍摄模式下生成的第一图像，还可以显示其他拍摄模式下生成的第二图像，用户可以结合自身喜好来修改该亮度等级对应的拍摄模式，让用户也可以参与到场景切换的过程中来，使得当前拍摄场景下的图像效果与用户需求相匹配。[0096]实际应用中，显示界面可以显示一种拍摄模式下生成的图像，也可以显示多种拍摄模式下生成的图像。[0097]示例性的，在一些实施例中，所述控制所述显示装置显示在第二拍摄模式下生成的第二图像，包括：控制所述显示装置显示用于调整拍摄模式的调整图标；获取用户针对所述调整图标的调整操作时，得到所述第二拍摄模式，并控制所述显示装置显示在所述第二拍摄模式下生成的第二图像。[0098]也就是说，为了方便用于调整拍摄模式，可以将不同拍摄模式以图像化进行显示，用户通过操作调整图标来切换拍摄模式，从而选择心仪的拍摄模式。[0099]图5为本技术实施例中显示界面的示意图一，如图5所示，在显示装置的显示界面上显示滑动条，用户通过拖动滑动条来切换拍摄模式，相应的显示界面上会同步显示拍摄模式下对应的图像，用户根据图像显示效果选择是否修改当前等级下对应的拍摄模式。[0100]在显示界面可以同时显示多种拍摄模式下对应的图像，进行显示效果对比，以帮助用户从中选择心仪的拍摄模式。图6为本技术实施例中显示界面的示意图二，如图6所示，在显示装置的显示界面显示了当前拍摄场景在同一时刻在6种拍摄模式下生成的图像。[0101]步骤405：获取用户针对所述第二拍摄模式的确认操作时，将所述第二拍摄模式作为所述对应关系中所述目标环境亮度等级对应的拍摄模式。[0102]需要说明的是，用户对拍摄模式的调整不仅限于拍照或录像过程中，当用户通过相册对照片或视频进行调整时，可以同样的记录下用户对拍摄模式的调整操作并保存，在以后的拍照录像中可以参考之前的用户选择，为用户制定个性化的拍摄模式。[0103]本技术实施例中提供的拍摄控制方法应用于具备拍摄功能的电子设备，电子设备可以包括诸如手机、平板电脑、笔记本电脑、掌上电脑、个人数字助理(personaldigitalassistant，pda)、便捷式媒体播放器(portablemediaplayer，pmp)、可穿戴设备、相机等。[0104]综上所述，本技术实施例提供的拍摄控制方法具备以下优点：[0105]1、切换时间短，dol切换配合调用ae模块，可以加快场景切换速度。[0106]2、图像质量更高，使用ae算法仅仅只是改变图像亮度，无法提升细节的图像质量，将ae模块与ai模块和dol切换结合到一起，可以提高切换速度并有效的提升图像质量。同时又加上了可以由用户选择的ui界面，让图像更符合用户的喜好。[0107]3、优化功耗，传统的单一策略在一些场景下功耗过大。本技术实施例为不同亮度等级选择不同拍摄模式，将每种拍摄模式的功能发挥到极致，以平衡切换速度、图像质量和功耗。[0108]4、场景过度更加平滑，通过将场景切换分成了不同亮度等级，而每个亮度等级之间使用的拍摄模式差异很小，相较于在差异较大的拍摄模式之间切换的方案，本技术实施例通过多个等级实现无缝切换，使得整个场景切换的过程更加的平滑。[0109]为实现本技术实施例的方法，基于同一发明构思本技术实施例还提供了一种拍摄控制装置，如图7所示，该拍摄控制装置70包括：[0110]获取单元701，用于获取拍摄场景的环境亮度参数；[0111]确定单元702，用于根据所述环境亮度参数确定目标拍摄模式；其中，所述目标拍摄模式包括如下中的至少一项：是否调用自动曝光模块，图像传感器的曝光次数，以及是否调用人工智能模块进行图像处理；[0112]控制单元703，用于将拍摄模式切换到所述目标拍摄模式。[0113]在一些实施例中，确定单元702，用于根据所述环境亮度参数确定所述拍摄场景的目标环境亮度等级；根据预设的环境亮度等级和拍摄模式的对应关系，确定所述目标环境亮度等级对应的目标拍摄模式。[0114]在一些实施例中，第一环境亮度等级对应第一曝光次数，第二环境亮度等级对应第二曝光次数；其中，所述第一环境亮度等级高于所述第二环境亮度等级，所述第一曝光次数小于或者等于所述第二曝光次数；[0115]第三环境亮度等级对应不调用所述人工智能模块进行图像处理，第四环境亮度等级对应调用所述人工智能模块进行图像处理；其中，所述第三环境亮度等级高于所述第四环境亮度等级。[0116]在一些实施例中，所述人工智能模块包括第一神经网络模型和第二神经网络模型；[0117]所述人工智能模块基于所述第一神经网络模型对预设的第五环境亮度等级下拍摄到的图像进行优化处理；[0118]所述人工智能模块基于所述第二神经网络模型对预设的第六环境亮度等级下拍摄到的图像进行优化处理；[0119]其中，所述第五环境亮度等级和所述第六环境亮度等级为所述第四环境亮度等级中不同的环境亮度等级。[0120]在一些实施例中，获取单元701，用于获取第一亮度传感器采集的第一环境亮度参数，以及第二亮度传感器采集的第二环境亮度参数；其中，所述第一亮度传感器和所述第二亮度传感器的位置朝向相反；[0121]确定单元702，用于当所述第一环境亮度参数和所述第二环境亮度参数的差值大于第一阈值，且所述差值不断减小时，触发控制单元703将拍摄模式切换到预设的第一拍摄模式；[0122]确定单元702，用于当所述第一环境亮度参数和所述第二环境亮度参数的差值小于第二阈值时，根据所述第一环境亮度参数和/或第二环境亮度参数确定所述目标环境亮度等级，其中，所述第一阈值大于所述第二阈值。[0123]在一些实施例中，所述第一拍摄模式包括调用自动曝光模块，所述图像传感器的曝光次数为2次，不调用所述人工智能模块进行图像处理。[0124]在一些实施例中，控制单元703，还用于控制显示装置显示在所述目标拍摄模式下生成的第一图像；控制所述显示装置显示在第二拍摄模式下生成的第二图像；获取用户针对所述第二拍摄模式的确认操作时，将所述第二拍摄模式作为所述对应关系中所述目标环境亮度等级对应的拍摄模式。[0125]在一些实施例中，控制单元703，用于控制所述显示装置显示用于调整拍摄模式的调整图标；获取用户针对所述调整图标的调整操作时，得到所述第二拍摄模式，并控制所述显示装置显示在所述第二拍摄模式下生成的第二图像。[0126]基于上述拍摄控制装置中各单元的硬件实现，本技术实施例还提供了一种电子设备，如图8所示，该电子设备80包括：处理器801和配置为存储能够在处理器上运行的计算机程序的存储器802；[0127]其中，处理器801配置为运行计算机程序时，执行前述实施例中的方法步骤。[0128]当然，实际应用时，如图8所示，该电子设备中的各个组件通过总线系统803耦合在一起。可理解，总线系统803用于实现这些组件之间的连接通信。总线系统803除包括数据总线之外，还包括电源总线、控制总线和状态信号总线。但是为了清楚说明起见，在图中将各种总线都标为总线系统803。[0129]在实际应用中，上述处理器可以为特定用途集成电路(asic，applicationspecificintegratedcircuit)、数字信号处理装置(dspd，digitalsignalprocessingdevice)、可编程逻辑装置(pld，programmablelogicdevice)、现场可编程门阵列(field－programmablegatearray，fpga)、控制器、微控制器、微处理器中的至少一种。可以理解地，对于不同的设备，用于实现上述处理器功能的电子器件还可以为其它，本技术实施例不作具体限定。[0130]上述存储器可以是易失性存储器(volatilememory)，例如随机存取存储器(ram，random-accessmemory)；或者非易失性存储器(non-volatilememory)，例如只读存储器(rom，read-onlymemory)，快闪存储器(flashmemory)，硬盘(hdd，harddiskdrive)或固态硬盘(ssd，solid-statedrive)；或者上述种类的存储器的组合，并向处理器提供指令和数据。[0131]实际应用中，上述装置可以是电子设备，也可以是应用于电子设备的芯片。在本技术中，该装置可以通过或软件、或硬件、或软件与硬件相结合的方式，实现多个单元的功能，使该装置可以执行如上述任一实施例所提供的拍摄控制方法。且该装置的各技术方案的技术效果可以参考拍摄控制方法中相应的技术方案的技术效果，本技术对此不再一一赘述。[0132]在示例性实施例中，本技术实施例还提供了一种计算机可读存储介质，例如包括计算机程序的存储器，计算机程序可由电子设备的处理器执行，以完成前述方法的步骤。[0133]本技术实施例还提供了一种计算机程序产品，包括计算机程序指令。[0134]可选的，该计算机程序产品可应用于本技术实施例中的电子设备，并且该计算机程序指令使得计算机执行本技术实施例的各个方法中由电子设备实现的相应流程，为了简洁，在此不再赘述。[0135]本技术实施例还提供了一种计算机程序。[0136]可选的，该计算机程序可应用于本技术实施例中的电子设备，当该计算机程序在计算机上运行时，使得计算机执行本技术实施例的各个方法中由电子设备实现的相应流程，为了简洁，在此不再赘述。[0137]应当理解，在本技术实施例中，涉及到用户信息等相关的数据，当本技术实施例运用到具体产品或技术中时，需要获得用户许可或者同意，且相关数据的收集、使用和处理需要遵守相关国家和地区的相关法律法规和标准。[0138]应当理解，在本技术使用的术语是仅仅出于描述特定实施例的目的，而非旨在限制本技术。在本技术和所附权利要求书中所使用的单数形式的“一种”、“所述”和“该”也旨在包括多数形式，除非上下文清楚地表示其他含义。还应当理解，本文中使用的术语“和/或”是指并包含一个或多个相关联的列出项目的任何或所有可能组合。本技术中表述“具有”、“可以具有”、“包括”和“包含”、或者“可以包括”和“可以包含”在本文中可以用于指示存在对应的特征(例如，诸如数值、功能、操作或组件等元素)，但不排除附加特征的存在。[0139]应当理解，尽管在本技术可能采用术语第一、第二、第三等来描述各种信息，但这些信息不应限于这些术语。这些术语仅用来将同一类型的信息彼此区分开，不必用于描述特定的顺序或先后次序。例如，在不脱离本发明范围的情况下，第一信息也可以被称为第二信息，类似地，第二信息也可以被称为第一信息。[0140]本技术实施例所记载的技术方案之间，在不冲突的情况下，可以任意组合。[0141]在本技术所提供的几个实施例中，应该理解到，所揭露的方法、装置和设备，可以通过其它的方式实现。以上所描述的实施例仅仅是示意性的，例如，单元的划分，仅仅为一种逻辑功能划分，实际实现时可以有另外的划分方式，如：多个单元或组件可以结合，或可以集成到另一个系统，或一些特征可以忽略，或不执行。另外，所显示或讨论的各组成部分相互之间的耦合、或直接耦合、或通信连接可以是通过一些接口，设备或单元的间接耦合或通信连接，可以是电性的、机械的或其它形式的。[0142]上述作为分离部件说明的单元可以是、或也可以不是物理上分开的，作为单元显示的部件可以是、或也可以不是物理单元，即可以位于一个地方，也可以分布到多个网络单元上；可以根据实际的需要选择其中的部分或全部单元来实现本实施例方案的目的。[0143]另外，在本技术各实施例中的各功能单元可以全部集成在一个处理单元中，也可以是各单元分别单独作为一个单元，也可以两个或两个以上单元集成在一个单元中；上述集成的单元既可以采用硬件的形式实现，也可以采用硬件加软件功能单元的形式实现。[0144]以上所述，仅为本技术的具体实施方式，但本技术的保护范围并不局限于此，任何熟悉本
技术领域：
：的技术人员在本技术揭露的技术范围内，可轻易想到变化或替换，都应涵盖在本技术的保护范围之内。当前第1页12当前第1页12