CN106713726A - 一种识别拍摄方式的方法和装置 - Google Patents
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Abstract
本发明公开了一种识别拍摄方式的方法和装置,其中,方法包括:获取同一个镜头中的每个图像的深度信息;根据获取的所述深度信息,识别所述镜头的拍摄方式。本发明可以不用考虑光线的影响、也没有琐碎实物的影响地来识别拍摄方式。
Description
技术领域
本发明涉及视频处理技术领域,更具体地,涉及一种识别拍摄方式的方法和装置。
背景技术
视频处理领域中,需要对视频以镜头为单位进行切分,以及识别每个镜头的拍摄方式,从而可以更好地进行图像匹配等后续工作。
然而,在镜头移动的过程中,镜头中的琐碎实物经常成为识别拍摄方式的干扰因素。此外,光线也是不可避免的影响因素,因为像素强度直接受光线的影响。
因此,亟需一种识别拍摄方式的方法,能够较准确地识别拍摄方式。
发明内容
有鉴于此,本发明实施例的目的是提出一种识别拍摄方式的方法和装置,能够有效地识别拍摄方式。
为了达到上述目的,本发明实施例提出一种识别拍摄方式的方法,包括:
获取同一个镜头中的每个图像的深度信息;
根据获取的所述深度信息,识别所述镜头的拍摄方式。
在本发明一实施例中,获取同一个镜头中的每个图像的深度信息,包括:
获取所述每个图像中的同一位置的深度值;
所述根据获取的所述深度信息,识别所述镜头的拍摄方式,包括:
根据获取的所述每个图像中的同一位置的深度值的大小的变化,识别所述镜头中使用推镜头和/或拉镜头。
在本发明一实施例中,根据获取的所述每个图像中的同一位置的深度值的大小的变化,识别所述镜头中使用推镜头和/或拉镜头,包括:
当深度值增大且深度值之差大于第一预设阈值时,识别为拉镜头;
当深度值减小且深度值之差大于第二预设阈值时,识别为推镜头。
在本发明一实施例中,所述方法还包括:
对同一个镜头中的视频进行采样获得所述图像序列;
所述获取同一个镜头中的每个图像的深度信息,包括:
获取同一个镜头中的图像序列中的每个图像的深度信息。
在本发明一实施例中,所述方法还包括:
使用灰度图像特征对视频进行镜头切分获得不同的镜头;
对于两个相邻的不同镜头之间的相邻图像,判断所述相邻图像的深度值之差是否小于第三预设阈值;
当所述相邻图像的深度值之差是否小于第三预设阈值时,根据所述相邻图像的非灰度图像特征,判断是否需要重新进行镜头切分。
本发明还提出一种识别拍摄方式的装置,包括:
获取模块,用于获取同一个镜头中的每个图像的深度信息;
识别模块,用于根据获取的所述深度信息,识别所述镜头的拍摄方式。
在本发明一实施例中,所述获取模块,还用于获取所述每个图像中的同一位置的深度值;所述识别模块,还用于根据获取的所述每个图像中的同一位置的深度值的大小的变化,识别所述镜头中使用推镜头和/或拉镜头。
在本发明一实施例中,所述识别模块还用于:
当深度值增大且深度值之差大于第一预设阈值时,识别为拉镜头;
当深度值减小且深度值之差大于第二预设阈值时,识别为推镜头。
在本发明一实施例中,所述装置还包括:
采样模块,用于对同一个镜头中的视频进行采样获得所述图像序列;
所述获取模块还用于,获取同一个镜头中的图像序列中的每个图像的深度信息。
在本发明一实施例中,所述装置还包括:
镜头切分模块,用于使用灰度图像特征进行镜头切分获得不同的镜头;
判断模块,用于对于两个相邻的不同镜头的相邻图像,判断所述相邻图像的深度值之差是否小于第三预设阈值;
处理模块,用于当所述相邻图像的深度值之差是否小于第三预设阈值时,根据所述相邻图像的非灰度图像特征,判断是否需要重新进行镜头切分。
本发明实施例提供的技术方案可以包括以下有益效果:
在深度图像中,像素的强度代表的是实物距离镜头的距离。深度图像会忽略很多细节信息,保留的是整个场景的主要信息,而场景的主要信息恰好是判断拍摄方式所需要的。因此,本发明可以不用考虑光线的影响、也没有琐碎实物的影响地来识别拍摄方式。
本发明实施例的其它特征和优点将在随后的说明书中阐述,并且,部分地从说明书中变得显而易见,或者通过实施本发明而了解。本发明的目的和其他优点可通过在所写的说明书、权利要求书、以及附图中所特别指出的结构来实现和获得。
下面通过附图和实施例,对本发明实施例的技术方案做进一步的详细描述。
附图说明
附图用来提供对本发明实施例的进一步理解,并且构成说明书的一部分,与本发明的实施例一起用于解释本发明,并不构成对本发明实施例的限制。在附图中:
图1是本发明一实施例中的识别拍摄方式的方法的流程图。
图2是本发明一实施例中的识别拍摄方式的方法的流程图。
图3是本发明一实施例中的识别拍摄方式的方法的流程图。
图4是本发明一实施例中的识别拍摄方式的装置的结构示意图。
图5是本发明一实施例中的识别拍摄方式的装置的结构示意图。
具体实施方式
以下结合附图对本发明的优选实施例进行说明,应当理解,此处所描述的优选实施例仅用于说明和解释本发明实施例,并不用于限定本发明实施例。
如图1所示为本发明实施例中的识别拍摄方式的方法的流程图,该方法包括:
步骤S11:获取同一个镜头中的每个图像的深度信息;
步骤S12:根据获取的所述深度信息,识别所述镜头的拍摄方式。
本发明实施例中,根据图像的深度信息来进行镜头的拍摄方式的识别,图像的深度信息可以由深度图像中获取。在深度图像中,像素的强度代表的是实物距离镜头的距离。深度图像会忽略很多细节信息,保留的是整个场景的主要信息,而场景的主要信息恰好是判断拍摄方式所需要的。因此,本发明可以不用考虑光线的影响、也没有琐碎实物的影响地来识别拍摄方式。
如图2所示为本发明另一实施例提供的识别拍摄方式的方法。该方法包括以下步骤:
步骤S21:使用灰度图像特征对视频进行镜头切分获得不同的镜头。
步骤S22:对同一个镜头中的视频进行采样获得图像序列。
步骤S23:获取图像序列中的每个图像中的同一位置的深度值。
步骤S24:根据获取的每个图像中的同一位置的深度值的大小的变化,识别该镜头中使用的是推镜头和/或拉镜头。
例如,当深度值增大且深度值之差大于第一预设阈值时,识别为拉镜头;当深度值减小且深度值之差大于第二预设阈值时,识别为推镜头。如果深度变化在一定的较小的阈值范围内,那么可以认为镜头的距离没有变化。
其他镜头(移动,固定,其他镜头)都可以采用现有的彩色图像的方法来判断,只是使用的信息更换成了深度信息。例如,对移动镜头而言,短小间隔的移动前后,图像中含有重合的场景信息(将深度图像进行匹配能够寻找到重合部分),根据连续图像的重合部分的移动方向就能够判断移动镜头的移动方向。对固定镜头而言,无论深度信息还是彩色信息都没有变化。上述镜头之外的镜头,都归入其他镜头。
如图3所示为本发明另一实施例提供的识别拍摄方式的方法,该方法包括以下步骤:
步骤S31:使用灰度图像特征对视频进行镜头切分获得不同的镜头。
灰度图像特征例如是灰度图像的直方图特征。
步骤S32:获取两个相邻的不同镜头之间的相邻图像的深度值。
步骤S33:判断相邻图像的同一位置的深度值之差是否小于第三预设阈值;若是,执行步骤S34;若否,执行步骤S36。
在该步骤中,使用深度信息做了预判断,以避免每次都要在相邻镜头相邻图片之间进行耗时的合并判断。
步骤S34:获取相邻图像的非灰度图像特征(如,彩色图像信息)。
步骤S35:根据获取的相邻图像的非灰度图像特征,判断是否需要重新进行镜头切分;若是,执行步骤S36;若否,执行步骤S37。
例如,步骤S31进行镜头切分的时候(称为第一次镜头切分判断),使用的是灰度图像的直方图特征,此步骤(称为第二次镜头切分判断)换另外一种特征进行判断,如sift(尺度不变特征变换,Scale-invariant feature transform)特征。因为sift特征比直方图特征要复杂耗时,所以用于少量的第二次镜头切分判断中而不是第一次判断中。
在该步骤中,根据相邻图像的非灰度图像特征,可以判断该相邻的图像是否差异比较小,当差异比较小时,很可能属于同一镜头,因此可能需要重新进行镜头切分,即对于这两个镜头需要进一步判断是否应该合并为一个镜头。
步骤S36:使用非灰度图像特征再次进行镜头切分后执行步骤S37。
步骤S37:对同一个镜头中的视频进行采样获得图像序列。
步骤S38:获取图像序列中的每个图像中的同一位置的深度值。
步骤S39:根据获取的每个图像中的同一位置的深度值的大小的变化,识别该镜头中使用的是推镜头和/或拉镜头。
如图4所示,本发明实施例还提出一种识别拍摄方式的装置,包括:
获取模块401,用于获取同一个镜头中的每个图像的深度信息;
识别模块402,用于根据获取的所述深度信息,识别所述镜头的拍摄方式。
所述获取模块401,还用于获取所述每个图像中的同一位置的深度值;
所述识别模块402,还用于根据获取的所述每个图像中的同一位置的深度值的大小的变化,识别所述镜头中使用推镜头和/或拉镜头。
所述识别模块402还用于:当深度值增大且深度值之差大于第一预设阈值时,识别为拉镜头;当深度值减小且深度值之差大于第二预设阈值时,识别为推镜头。
如图5所示,所述装置还包括:
采样模块403,用于对同一个镜头中的视频进行采样获得所述图像序列。
所述获取模块401还用于,获取同一个镜头中的图像序列中的每个图像的深度信息。
所述装置还包括:
镜头切分模块404,用于使用灰度图像特征进行镜头切分获得不同的镜头;
判断模块405,用于对于两个相邻的不同镜头的相邻图像,判断所述相邻图像的深度值之差是否小于第三预设阈值;
处理模块406,用于当所述相邻图像的深度值之差是否小于第三预设阈值时,根据所述相邻图像的非灰度图像特征,判断是否需要重新进行镜头切分。
本领域内的技术人员应明白,本发明的实施例可提供为方法、系统、或计算机程序产品。因此,本发明可采用完全硬件实施例、完全软件实施例、或结合软件和硬件方面的实施例的形式。而且,本发明可采用在一个或多个其中包含有计算机可用程序代码的计算机可用存储介质(包括但不限于磁盘存储器和光学存储器等)上实施的计算机程序产品的形式。
本发明是参照根据本发明实施例的方法、设备(系统)、和计算机程序产品的流程图和/或方框图来描述的。应理解可由计算机程序指令实现流程图和/或方框图中的每一流程和/或方框、以及流程图和/或方框图中的流程和/或方框的结合。可提供这些计算机程序指令到通用计算机、专用计算机、嵌入式处理机或其他可编程数据处理设备的处理器以产生一个机器,使得通过计算机或其他可编程数据处理设备的处理器执行的指令产生用于实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能的装置。
这些计算机程序指令也可存储在能引导计算机或其他可编程数据处理设备以特定方式工作的计算机可读存储器中,使得存储在该计算机可读存储器中的指令产生包括指令装置的制造品,该指令装置实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能。
这些计算机程序指令也可装载到计算机或其他可编程数据处理设备上,使得在计算机或其他可编程设备上执行一系列操作步骤以产生计算机实现的处理,从而在计算机或其他可编程设备上执行的指令提供用于实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能的步骤。
显然,本领域的技术人员可以对本发明进行各种改动和变型而不脱离本发明的精神和范围。这样,倘若本发明的这些修改和变型属于本发明权利要求及其等同技术的范围之内,则本发明也意图包含这些改动和变型在内。
Claims (10)
1.一种识别拍摄方式的方法,其特征在于,包括以下步骤:
获取同一个镜头中的每个图像的深度信息;
根据获取的所述深度信息,识别所述镜头的拍摄方式。
2.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述获取同一个镜头中的每个图像的深度信息,包括:
获取所述每个图像中的同一位置的深度值;
所述根据获取的所述深度信息,识别所述镜头的拍摄方式,包括:
根据获取的所述每个图像中的同一位置的深度值的大小的变化,识别所述镜头中使用推镜头和/或拉镜头。
3.根据权利要求2所述的方法,其特征在于,根据获取的所述每个图像中的同一位置的深度值的大小的变化,识别所述镜头中使用推镜头和/或拉镜头,包括:
当深度值增大且深度值之差大于第一预设阈值时,识别为拉镜头;
当深度值减小且深度值之差大于第二预设阈值时,识别为推镜头。
4.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述方法还包括:
对同一个镜头中的视频进行采样获得所述图像序列;
所述获取同一个镜头中的每个图像的深度信息,包括:
获取同一个镜头中的图像序列中的每个图像的深度信息。
5.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述方法还包括:
使用灰度图像特征对视频进行镜头切分获得不同的镜头;
对于两个相邻的不同镜头之间的相邻图像,判断所述相邻图像的深度值之差是否小于第三预设阈值;
当所述相邻图像的深度值之差是否小于第三预设阈值时,根据所述相邻图像的非灰度图像特征,判断是否需要重新进行镜头切分。
6.一种识别拍摄方式的装置,其特征在于,包括:
获取模块,用于获取同一个镜头中的每个图像的深度信息;
识别模块,用于根据获取的所述深度信息,识别所述镜头的拍摄方式。
7.根据权利要求6所述的装置,其特征在于,
所述获取模块,还用于获取所述每个图像中的同一位置的深度值;
所述识别模块,还用于根据获取的所述每个图像中的同一位置的深度值的大小的变化,识别所述镜头中使用推镜头和/或拉镜头。
8.根据权利要求7所述的装置,其特征在于,所述识别模块还用于:
当深度值增大且深度值之差大于第一预设阈值时,识别为拉镜头;
当深度值减小且深度值之差大于第二预设阈值时,识别为推镜头。
9.根据权利要求6所述的装置,其特征在于,所述装置还包括:
采样模块,用于对同一个镜头中的视频进行采样获得所述图像序列;
所述获取模块还用于,获取同一个镜头中的图像序列中的每个图像的深度信息。
10.根据权利要求6所述的装置,其特征在于,所述装置还包括:
镜头切分模块,用于使用灰度图像特征进行镜头切分获得不同的镜头;
判断模块,用于对于两个相邻的不同镜头的相邻图像,判断所述相邻图像的深度值之差是否小于第三预设阈值;
处理模块,用于当所述相邻图像的深度值之差是否小于第三预设阈值时,根据所述相邻图像的非灰度图像特征,判断是否需要重新进行镜头切分。
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