1.一种照片选择的方法，其特征在于，所述方法包括：智能设备通过所述智能设备上的双摄像头连续拍摄得到的N张照片；

对于所述N张照片中的每张照片，所述智能设备根据所述照片的景深对应的跨度值和所述照片中包含的像素点的亮度值，确定所述照片的特征值；

所述智能设备根据确定出的特征值，从所述N张照片中，选择至少一张照片，并在所述智能设备的屏幕上显示所述至少一张照片；

其中，对于所述N张照片中的每张照片，所述智能设备根据所述照片的景深对应的跨度值和所述照片中包含的像素点的亮度值，确定所述照片的特征值，包括：所述智能设备根据所述N张照片中每张照片包含的像素点的亮度值，将所述N张照片进行排序，确定出每张照片在所述N张照片中排序位置对应的排序值；

对于所述N张照片中的每张照片，所述智能设备根据所述照片的景深对应的跨度值和所述照片对应的排序值，确定出所述特征值。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，对于所述N张照片中的每张照片，所述智能设备根据所述照片的景深对应的跨度值和所述照片对应的排序值，确定出所述特征值，包括：对于所述N张照片中的每张照片，所述智能设备将所述照片的景深对应的跨度值和所述照片对应的排序值之和，确定为所述特征值；或对于所述N张照片中的每张照片，所述智能设备将所述照片的景深对应的跨度值和所述照片对应的排序值之积，确定为所述特征值。

3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述智能设备根据所述N张照片中每张照片包含的像素点的亮度值，将所述N张照片进行排序，确定出每张照片在所述N张照片中排序位置对应的排序值，包括：所述智能设备根据所述照片中包含的像素点的亮度值，确定出用于表征像素点的亮度的直方图；

所述智能设备根据所述直方图，确定出所述照片的像素点的亮度的正态分布的方差；

所述智能设备确定出所述方差与标准正态分布的方差的差值；

所述智能设备将所述N张照片按照所述差值从大到小的顺序进行排序，确定出每张照片在所述N张照片中排序位置对应的排序值。

4.根据权利要求1～3中任一项所述的方法，其特征在于，所述智能设备根据确定出的特征值，从所述N张照片中，选择至少一张照片，包括：所述智能设备根据确定出的特征值，从所述N张照片中，选择出特征值最大的照片；或所述智能设备根据确定出的特征值，从所述N张照片中，选择出特征值最小的照片。

5.一种照片选择的装置，其特征在于，所述装置包括：获取模块，用于通过智能设备上的双摄像头连续拍摄得到的N张照片；

确定模块，用于对于所述N张照片中的每张照片，根据所述照片的景深对应的跨度值和所述照片中包含的像素点的亮度值，确定所述照片的特征值；

选择模块，用于根据确定出的特征值，从所述N张照片中，选择至少一张照片，并在智能设备的屏幕上显示所述至少一张照片；

其中，所述确定模块具体用于：

根据所述N张照片中每张照片包含的像素点的亮度值，将所述N张照片进行排序，确定出每张照片在所述N张照片中排序位置对应的排序值；

对于所述N张照片中的每张照片，根据所述照片的景深对应的跨度值和所述照片对应的排序值，确定出所述特征值。

6.根据权利要求5所述的装置，其特征在于，所述确定模块具体用于：对于所述N张照片中的每张照片，将所述照片的景深对应的跨度值和所述照片对应的排序值之和，确定为所述特征值；或对于所述N张照片中的每张照片，将所述照片的景深对应的跨度值和所述照片对应的排序值之积，确定为所述特征值。

7.根据权利要求6所述的装置，其特征在于，所述确定模块具体还用于：根据所述照片中包含的像素点的亮度值，确定出用于表征像素点的亮度的直方图；

根据所述直方图，确定出所述照片的像素点的亮度的正态分布的方差；

确定出所述方差与标准正态分布的方差的差值；

将所述N张照片按照所述差值从大到小的顺序进行排序，确定出每张照片在所述N张照片中排序位置对应的排序值。

8.根据权利要求5～7中任一项所述的装置，其特征在于，所述选择模块具体用于：根据确定出的特征值，从所述N张照片中，选择出特征值最大的照片；或根据确定出的特征值，从所述N张照片中，选择出特征值最小的照片。