CN104980625A - 视频转场检测的方法和装置 - Google Patents

Abstract

本申请提供了一种视频转场检测的方法和装置，包括：获取视频流的视频帧图像；使用逐点像素算法获取每一视频帧图像颜色模型HSV空间的直方图；确定当前显示的所述视频流的视频帧图像，将当前显示的视频帧图像的HSV空间的直方图与前一视频帧图像的HSV空间的直方图比较，获得当前显示的视频帧图像与前一视频帧图像的差异值；判断所述差异值是否大于设定阈值，若是，则确定当前显示的视频帧图像为转场帧图像，从而解决了目前人工视频转场效率低的问题。

Description

视频转场检测的方法和装置

技术领域

本申请涉及视频检测领域，特别是涉及一种视频转场检测的方法和装置。

背景技术

在图像/视频处理软件以及高效的节目制作系统中，对视频中的自动转场检测是一种很广泛的需求，在视频软件后期处理中，需要了解节目制作中的每段视频是否有转场以及转场的位置。目前是使用人工的方法去查看每段视频中的转场及其转场的位置，非常费时费力浪费了大量的人力资源，进而使节目制作效率低。

发明内容

本申请提供了一种视频转场检测的方法和装置，以解决目前人工视频转场效率低的问题。

为了解决上述问题，本申请公开了一种视频转场检测的方法，包括：获取视频流的视频帧图像；使用逐点像素算法获取每一视频帧图像颜色模型HSV空间的直方图；确定当前显示的所述视频流的视频帧图像，将当前显示的视频帧图像的HSV空间的直方图与前一视频帧图像的HSV空间的直方图比较，获得当前显示的视频帧图像与前一视频帧图像的差异值；判断所述差异值是否大于设定阈值，若是，则确定当前显示的视频帧图像为转场帧图像。

优选地，所述使用逐点像素算法获取每一视频帧图像颜色模型HSV空间的直方图的步骤包括：计算每一视频帧图像的像素点在RGB色彩空间的直方图；将所述RGB色彩空间的直方图转换为HSV空间的直方图，获得每一视频帧图像HSV空间的直方图。

优选地，所述计算每一视频帧图像的像素点在RGB色彩空间的直方图的步骤之前，还包括：判断当前显示的视频帧图像是否是第一帧，若是，则按照颜色模型HSV空间为视频帧图像分配内存空间。

优选地，将所述转场帧图像以列表形式进行统计。

优选地，所述设定阈值通过以下方式确定：当前显示的视频帧图像与前一视频帧图像的差异值除以视频流的视频帧图像的宽度与视频帧图像的高度和，其中，视频流的所有视频帧图像具有相同的宽度和高度。

为了解决上述问题，本申请还公开了一种视频转场检测的装置，包括：获取模块，用于获取视频流的视频帧图像；直方图模块，用于使用逐点像素算法获取每一视频帧图像颜色模型HSV空间的直方图；比较模块，用于确定当前显示的所述视频流的视频帧图像，将当前显示的视频帧图像的HSV空间的直方图与前一视频帧图像的HSV空间的直方图比较，获得当前显示的视频帧图像与前一视频帧图像的差异值；确定模块，用于判断所述差异值是否大于设定阈值，若是，则确定当前显示的视频帧图像为转场帧图像。

优选的，直方图模块包括：计算子模块，用于计算每一视频帧图像的像素点在RGB色彩空间的直方图；转换子模块，用于将所述RGB色彩空间的直方图转换为HSV空间的直方图，获得每一视频帧图像HSV空间的直方图。

优选地，所述计算子模块之前，还包括：判断模块，用于判断当前显示的视频帧图像是否是第一帧，若是，则按照颜色模型HSV空间为视频帧图像分配内存空间。

优选地，将所述转场帧图像以列表形式进行统计。

优选地，所述设定阈值通过以下方式确定：当前显示的视频帧图像与前一视频帧图像的差异值除以视频流的视频帧图像的宽度与视频帧图像的高度和，其中，视频流的所有视频帧图像具有相同的宽度和高度。

与现有技术相比，本申请包括以下优点：

本申请利用逐点像素算法获取视频帧图像的颜色模型空间的直方图，将当前显示的视频帧图像的HSV空间的直方图与前一视频帧图像的HSV空间的直方图比较，获得当前显示的视频帧图像与前一视频帧图像的差异值，若该差异值大于设定阈值，则确定当前显示的视频帧图像为转场帧图像，通过逐点算法自动计算当前视频帧图像的是否为转场帧图像，而无须人工查看每段视频中的转场及转场的位置，从而节省了人力资源，大大提高了节目的制作效率。

附图说明

图1是本申请实施例一所述一种视频转场检测方法的流程图；

图2是本申请实施例二所述一种视频转场检测方法的流程图；

图3本申请实施例三中的一种视频转场检测装置的结构框图。

具体实施方式

为使本申请的上述目的、特征和优点能够更加明显易懂，下面结合附图和具体实施方式对本申请作进一步详细的说明。

参照图1，其示出了本申请实施例一所述一种视频转场检测的方法，包括：

步骤101：获取视频流的视频帧图像。

步骤102：使用逐点像素算法获取每一视频帧图像颜色模型HSV空间的直方图。

颜色模型(Hue Saturation Value，HSV)是根据颜色的直观特性由A.R.Smith在1978年创建的一种颜色空间,也称六角锥体模型(Hexcone Model)，该模型中颜色的参数分别是：色调(H)，饱和度(S)，亮度(V)。

直方图中的数据都是统计而来，描述了该图像中关于颜色的数量特征，可以反映图像颜色的统计分布和基本色调；直方图只包含了该图像中某一颜色值出现的频数，任一幅图像都能唯一的给出一幅与它对应的直方图，但不同的图像可能有相同的颜色分布，从而就具有相同的直方图，因此直方图与图像是一对多的关系；如将图像划分为若干个子区域，所有子区域的直方图之和等于全图直方图，一般情况下，由于图像上的背景物体颜色和前景物体颜色分布明显不同，从而在直方图上会出现双峰特性。

步骤103：确定当前显示的所述视频流的视频帧图像，将当前显示的视频帧图像的HSV空间的直方图与前一视频帧图像的HSV空间的直方图比较，获得当前显示的视频帧图像与前一视频帧图像的差异值。

例如：视频帧图像共计10个视频帧图像，当前显示的视频帧图像为第2视频帧图像，则将第2视频帧图像的HSV空间的直方图与第1视频帧图像的HSV空间的直方图进行比较，获得第2视频帧图像的HSV空间的直方图与第1视频帧图像的HSV空间的直方图的差异值。

步骤104：判断所述差异值是否大于设定阈值，若是，则执行步骤105，若否，则执行步骤106。

其中，阈值的设定可以由本领域技术人员采用任意适当方式进行设定，如可以采用人工经验设定阈值，或者针对历史数据的差异值设定阈值，还可以采用下文中所述的方式设定，本申请对此不作限制。

差异值大于设定阈值是说明当前显示的视频帧图像与前一视频帧图像的内容发生了较大的变化，也即该当前显示的视频帧图像发生了转场。

转场是指段落与段落、场景与场景之间的过渡或转换。

步骤105：确定当前显示的视频帧图像为转场帧图像，结束本次流程。

步骤106：确定当前显示的视频帧图像为非转场帧图像，结束本次流程。

通过本实施例，利用逐点像素算法获取视频帧图像的颜色模型空间的直方图，将当前显示的视频帧图像的HSV空间的直方图与前一视频帧图像的HSV空间的直方图比较，获得当前显示的视频帧图像与前一视频帧图像的差异值，若该差异值大于设定阈值，则确定当前显示的视频帧图像为转场帧图像，通过逐点算法自动计算当前视频帧图像的是否为转场帧图像，而无须人工查看每段视频中的转场及转场的位置，从而节省了人力资源，大大提高了节目的制作效率。

参照图2，示出了本申请实施例二中的一种视频转场检测方法的流程图。

本实施例中，一种视频转场检测方法，包括：

步骤201：输入视频流的视频帧图像。

步骤202：判断当前显示的视频帧图像是否是第一帧，若是，则执行步骤204，若否，则执行步骤203。

若当前显示的视频帧图像是第一帧，则可以为视频帧图像进行连续的内存空间分配，并初始化该内存空间为0。

步骤203：对当前显示的视频帧图像不分配内存空间，结束本次流程。

步骤204：按照颜色模型HSV空间为视频帧图像分配一定大小的内存空间。

步骤205：计算每一视频帧图像的像素点在RGB色彩空间的直方图。

RGB色彩模式(Red Green Blue，RGB)是工业界的一种颜色标准，是通过对红(R)、绿(G)、蓝(B)三个颜色通道的变化以及它们相互之间的叠加来得到各式各样的颜色的，RGB即是代表红、绿、蓝三个通道的颜色，这个标准几乎包括了人类视力所能感知的所有颜色，是目前运用最广的颜色系统之一。

步骤206：将所述RGB色彩空间的直方图转换为HSV空间的直方图，获得每一视频帧图像HSV空间的直方图。

上述过程中，对RGB色彩空间的直方图转换为HSV空间的直方图可以由本领域技术人员根据实际情况采用适当方式实现，如，将RGB色彩空间的直方图转换为HSV空间的直方图时，可以利用高斯函数进行转换，或者，根据待处理的RGB彩色图像提取得到像素的颜色向量，通过所述像素的颜色向量进行计算得到H通道值、S通道值和V通道值，由所述H通道值、S通道值和V通道值形成HSV色彩空间；将RGB色彩空间的直方图转换为HSV空间的直方图也可采用类似方式进行，本申请对此不作限制。

步骤207：计算当前显示的视频帧图像与前一视频帧图像的差异值。

步骤208：判断所述差异值是否大于设定阈值，若是，则执行步骤210，若否，则执行步骤209。

所述设定阈值通过以下方式确定：当前显示的视频帧图像与前一视频帧图像的差异值除以视频流的视频帧图像的宽度与视频帧图像的高度和，其中，视频流的所有视频帧图像具有相同的宽度和高度。

步骤209：确定当前显示的视频帧图像为非转场帧图像，结束本次流程。

步骤210：确定当前显示的视频帧图像为转场帧图像，结束本次流程。

通过上述过程，将输入视频流中的下一视频帧图像，重复执行步骤203-210，从而判断出视频流中的所有转场帧图像，一种视频流中转场帧图像可以如下表一所示：。

表一：

场景	帧	时码
			0	51	00:00:02:01
1	233	00:00:09:08
			2	370	00:00:14:20
3	634	00:00:25:09
			4	1206	00:00:48:06
5	1299	00:00:51:24
			6	1347	00:00:53:22

表一是使用本申请的方法统计出的输入视频流中的所有转场帧图像的以及转场位置和转场的时码。

在后期节目制作中，会显示出转场帧图像，以及前一视频帧图像与后一视频帧图像，以方便于进行判断和节目制作，并且视频中的所有转场帧图像以列表形式进行统计，以便于用户后续查看。

通过本实施例，利用逐点像素算法获取视频帧图像的颜色模型空间的直方图，将当前显示的视频帧图像的HSV空间的直方图与前一视频帧图像的HSV空间的直方图比较，获得当前显示的视频帧图像与前一视频帧图像的差异值，若该差异值大于设定阈值，则确定当前显示的视频帧图像为转场帧图像，通过逐点算法自动计算当前视频帧图像的是否为转场帧图像，而无须人工查看每段视频中的转场及转场的位置，从而节省了人力资源，大大提高了节目的制作效率。

需要说明的是，对于前述的方法实施例，为了简单描述，故将其都表述为一系列的动作组合，但是本领域技术人员应该知悉，本申请并不受所描述的动作顺序的限制，因为依据本申请，某些步骤可以采用其他顺序或者同时进行。其次，本领域技术人员也应该知悉，说明书中所描述的实施例均属于优选实施例，所涉及的动作并不一定是本申请所必需的。

基于上述方法实施例的说明，本申请还提供了相应的装置实施例，来实现上述方法实施例所述的内容。

参照图3，其示出了本申请实施例三所述一种视频转场检测的装置的结构图，具体可以包括：获取模块301，用于获取视频流的视频帧图像。

直方图模块302，用于使用逐点像素算法获取每一视频帧图像颜色模型HSV空间的直方图。

比较模块303，用于确定当前显示的所述视频流的视频帧图像，将当前显示的视频帧图像的HSV空间的直方图与前一视频帧图像的HSV空间的直方图比较，获得当前显示的视频帧图像与前一视频帧图像的差异值。

确定模块304，用于判断所述差异值是否大于设定阈值，若是，则确定当前显示的视频帧图像为转场帧图像。

优选地，直方图模块包括：计算子模块，用于计算每一视频帧图像的像素点在RGB色彩空间的直方图。

转换子模块，用于将所述RGB色彩空间的直方图转换为HSV空间的直方图，获得每一视频帧图像HSV空间的直方图。

优选地，所述计算子模块之前，还包括：判断模块，用于判断当前显示的视频帧图像是否是第一帧，若是，则按照颜色模型HSV空间为视频帧图像分配内存空间。

优选地，将所述转场帧图像以列表形式进行统计。

优选地，所述设定阈值通过以下方式确定：当前显示的视频帧图像与前一视频帧图像的差异值除以视频流的视频帧图像的宽度与视频帧图像的高度和，其中，视频流的所有视频帧图像具有相同的宽度和高度。

综上所述，本申请实施例一种视频转场检测的装置主要包括以下优点：

本申请利用逐点像素算法获取视频帧图像的颜色模型空间的直方图，将当前显示的视频帧图像的HSV空间的直方图与前一视频帧图像的HSV空间的直方图比较，获得当前显示的视频帧图像与前一视频帧图像的差异值，若该差异值大于设定阈值，则确定当前显示的视频帧图像为转场帧图像，通过逐点算法自动计算当前视频帧图像的是否为转场帧图像，而无须人工查看每段视频中的转场及转场的位置，从而节省了人力资源，大大提高了节目的制作效率。

对于上述装置实施例而言，由于其与方法实施例基本相似，所以描述的比较简单，相关之处参见方法实施例的部分说明即可。

本说明书中的各个实施例均采用递进的方式描述，每个实施例重点说明的都是与其他实施例的不同之处，各个实施例之间相同相似的部分互相参见即可。

以上对本申请所提供的一种视频转场检测的方法和装置，进行了详细介绍，本文中应用了具体个例对本申请的原理及实施方式进行了阐述，以上实施例的说明只是用于帮助理解本申请的方法及其核心思想；同时，对于本领域的一般技术人员，依据本申请的思想，在具体实施方式及应用范围上均会有改变之处，综上所述，本说明书内容不应理解为对本申请的限制。

Claims (10)

1.一种视频转场检测的方法，其特征在于，包括：

获取视频流的视频帧图像；

使用逐点像素算法获取每一视频帧图像颜色模型HSV空间的直方图；

确定当前显示的所述视频流的视频帧图像，将当前显示的视频帧图像的HSV空间的直方图与前一视频帧图像的HSV空间的直方图比较，获得当前显示的视频帧图像与前一视频帧图像的差异值；

判断所述差异值是否大于设定阈值，若是，则确定当前显示的视频帧图像为转场帧图像。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述使用逐点像素算法获取每一视频帧图像颜色模型HSV空间的直方图的步骤包括：

计算每一视频帧图像的像素点在RGB色彩空间的直方图；

将所述RGB色彩空间的直方图转换为HSV空间的直方图，获得每一视频帧图像HSV空间的直方图。

3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述计算每一视频帧图像的像素点在RGB色彩空间的直方图的步骤之前，还包括：

判断当前显示的视频帧图像是否是第一帧，若是，则按照颜色模型HSV空间为视频帧图像分配内存空间。

4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，将所述转场帧图像以列表形式进行统计。

5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述设定阈值通过以下方式确定：

当前显示的视频帧图像与前一视频帧图像的差异值除以视频流的视频帧图像的宽度与视频帧图像的高度和，其中，视频流的所有视频帧图像具有相同的宽度和高度。

6.一种视频转场检测的装置，其特征在于，包括：

获取模块，用于获取视频流的视频帧图像；

直方图模块，用于使用逐点像素算法获取每一视频帧图像颜色模型HSV空间的直方图；

比较模块，用于确定当前显示的所述视频流的视频帧图像，将当前显示的视频帧图像的HSV空间的直方图与前一视频帧图像的HSV空间的直方图比较，获得当前显示的视频帧图像与前一视频帧图像的差异值；

确定模块，用于判断所述差异值是否大于设定阈值，若是，则确定当前显示的视频帧图像为转场帧图像。

7.根据权利要求6所述的装置，其特征在于，直方图模块包括：

计算子模块，用于计算每一视频帧图像的像素点在RGB色彩空间的直方图；

转换子模块，用于将所述RGB色彩空间的直方图转换为HSV空间的直方图，获得每一视频帧图像HSV空间的直方图。

8.根据权利要求7所述的装置，其特征在于，所述计算子模块之前，还包括：

判断模块，用于判断当前显示的视频帧图像是否是第一帧，若是，则按照颜色模型HSV空间为视频帧图像分配内存空间。

9.根据权利要求6所述的装置，其特征在于，将所述转场帧图像以列表形式进行统计。

10.根据权利要求6所述的装置，其特征在于，所述设定阈值通过以下方式确定：

当前显示的视频帧图像与前一视频帧图像的差异值除以视频流的视频帧图像的宽度与视频帧图像的高度和，其中，视频流的所有视频帧图像具有相同的宽度和高度。