CN108875692A - 基于关键帧处理技术的缩略影片生成方法、介质和计算设备 - Google Patents
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Abstract
本发明提供了基于关键帧处理技术的缩略影片生成方法,涉及电影领域。本发明提供的基于关键帧处理技术的缩略影片生成方法,依据RGB值和亮度值,对原始影像中的关键帧图像进行了缩放操作和简化操作,从而得到了缩率影片,使得缩率影片能够反应出原始影像中的部分内容,又不会将原始影像中的内容过度的透露出来,提高了影像的保密性。
Description
技术领域
本发明涉及电影领域,具体而言,涉及基于关键帧处理技术的缩略影片生成方法、介质和计算设备。
背景技术
电影,是由活动照相术和幻灯放映术结合发展起来的一种连续的影像画面,是一门视觉和听觉的现代艺术,也是一门可以容纳悲喜剧与文学戏剧、摄影、绘画、音乐、舞蹈、文字、雕塑、建筑等多种艺术的现代科技与艺术的综合体。
随着技术的进步,电影的清晰度和帧数越来越高,在电影正式上映前,需要先生成电影预告,但目前电影预告的生成方式并不理想。
发明内容
本发明的目的在于一种基于关键帧处理技术的缩略影片生成方法。
第一方面,本发明实施例提供了一种基于关键帧处理技术的缩略影片生成方法,包括:
获取原始影像;
提取原始影像中的待调整关键帧图像;
对待调整关键帧图像进行前景提取,以确定待调整关键帧图像的待处理前景影像和待处理背景影像;
确定待处理前景影像的边缘轮廓;
根据待处理前景影像的RGB值和待处理前景影像的亮度值确定待处理前景影像的骨架区域;
根据待处理前景影像的RGB值和待处理前景影像的亮度值,将骨架区域和边缘轮廓之间的区域进行区域划分,以得到多个子图像区域;
根据每个子图像区域的第一参考值和子图像区域的相对位置分布情况,确定调整策略;第一参考值是根据每个子图像区域的RGB值和亮度值计算得到的;
根据调整策略对待处理前景影像进行缩放操作和简化操作,以得到已处理前景影像;
根据已处理前景影像,对待处理背景影像进行适应性调整,以生成已处理背景影像;
将已处理前景影像和已处理背景影像进行适应性拼接,以得到已调整关键帧图像;
根据调整关键帧图像生成缩略影片;缩略影片的播放时间长度与原始影像的播放时间长度是相同的。
结合第一方面,本发明实施例提供了第一方面的第一种可能的实施方式,其中,步骤对待调整关键帧图像进行前景提取,以确定待调整关键帧图像的待处理前景影像和待处理背景影像包括:
获取播放时间与待调整关键帧图像相临近的参考图像;
计算参考图像与待调整关键帧图像的图像相似度;
若参考图像与待调整关键帧图像的图像相似度超过预设的数值,则计算参考图像与待调整关键帧图像中不同区域的距离;
选择待调整关键帧图像中与参考图像的距离超过预设阈值的区域作为第一候选区域;
根据第一候选区域的RGB值和第一候选区域周围区域的RGB值,选择指定的第一候选区域组成待处理前景影像;
将待调整关键帧图像中,前景影像以外的区域中,符合预设背景影像条件的区域组合为待处理背景影像。
结合第一方面,本发明实施例提供了第一方面的第二种可能的实施方式,其中,步骤根据待处理前景影像的RGB值和待处理前景影像的亮度值确定待处理前景影像的骨架区域包括:
根据待处理前景影像的RGB值和待处理前景影像的亮度值,计算待处理前景影像中每个像素点的第二参考值;
根据第二参考值的大小,将待处理前景影像进行分区,以得到多个第二候选区域;同一个第二候选区域中相邻的两个像素点的第二参考值的差值是相较于预设阈值的,且同一个第二候选区域中的像素点的第二参考值是按照预定的方向规律变化的;且每个第二候选区域的面积均小于预定的阈值;
根据第二候选区域的相对位置和每个第二候选区域的第三参考值,确定待处理前景影像的骨架区域;第三参考值是根据第二候选区域中每个像素点的第二参考值计算得到的。
结合第一方面,本发明实施例提供了第一方面的第三种可能的实施方式,其中,调整策略包括:
将第一参考值相近,且位置相临近的子图像区域进行合并,以得到第一合并区域;第一合并区域的每个像素点的第一参考值均是相同的;
将骨架区域上,弯折角度小于预设数值的区域进行平滑处理;以及,将骨架区域上,RGB值相近,且位置相临近的区域进行合并,以得到第二合并区域;第二合并区域的每个像素点的RGB值均是相同的;
根据观看用户的权限,将骨架区域进行等比例缩放。
结合第一方面,本发明实施例提供了第一方面的第四种可能的实施方式,其中,步骤根据已处理前景影像,对待处理背景影像进行适应性调整,以生成已处理背景影像包括:
根据针对已处理前景影像的调整策略,对待处理背景影像进行适应性调整,以生成已处理背景影像。
结合第一方面,本发明实施例提供了第一方面的第五种可能的实施方式,其中,还包括:
获取关于原始影像的影片介绍;
根据影片介绍,在已调整关键帧图像中的指定位置添加关于已处理前景影像的文字描述。
结合第一方面,本发明实施例提供了第一方面的第六种可能的实施方式,其中,还包括:
提取待处理前景影像的第一特征点;
根据提取到的第一特征点确定第一特征分布;
提取已处理前景影像的第二特征点;
根据提取到的第二特征点确定第二特征分布;
计算第一特征分布和第二特征分布的分布相似度;
若分布相似度低于预设的阈值,则将缩略影片向用户发送。
结合第一方面,本发明实施例提供了第一方面的第七种可能的实施方式,其中,还包括:
将缩略影片向私有服务器发送。
第二方面,本发明实施例还提供了一种具有处理器可执行的非易失的程序代码的计算机可读介质,所述程序代码使所述处理器执行第一方面的方法。
第三方面,本发明实施例还提供了一种计算设备包括:处理器、存储器和总线,存储器存储有执行指令,当计算设备运行时,处理器与存储器之间通过总线通信,处理器执行存储器中存储的如第一方面的方法。
本发明实施例提供的基于关键帧处理技术的缩略影片生成方法,依据RGB值和亮度值,对原始影像中的关键帧图像进行了缩放操作和简化操作,从而得到了缩率影片,使得缩率影片能够反应出原始影像中的部分内容,又不会将原始影像中的内容过度的透露出来,提高了影像的保密性。
为使本发明的上述目的、特征和优点能更明显易懂,下文特举较佳实施例,并配合所附附图,作详细说明如下。
附图说明
为了更清楚地说明本发明实施例的技术方案,下面将对实施例中所需要使用的附图作简单地介绍,应当理解,以下附图仅示出了本发明的某些实施例,因此不应被看作是对范围的限定,对于本领域普通技术人员来讲,在不付出创造性劳动的前提下,还可以根据这些附图获得其他相关的附图。
图1示出了本发明实施例所提供的基于关键帧处理技术的缩略影片生成方法的基本流程图;
图2示出了本发明实施例所提供的基于关键帧处理技术的缩略影片生成方法的第一个优化流程图;
图3示出了本发明实施例所提供的基于关键帧处理技术的缩略影片生成方法的第二个优化流程图;
图4示出了本发明实施例所提供的计算设备的示意图。
具体实施方式
下面将结合本发明实施例中附图,对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述,显然,所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例,而不是全部的实施例。通常在此处附图中描述和示出的本发明实施例的组件可以以各种不同的配置来布置和设计。因此,以下对在附图中提供的本发明的实施例的详细描述并非旨在限制要求保护的本发明的范围,而是仅仅表示本发明的选定实施例。基于本发明的实施例,本领域技术人员在没有做出创造性劳动的前提下所获得的所有其他实施例,都属于本发明保护的范围。
相关技术中,通常会采用制作影片介绍的方式,来让用户提前了解到和影片相关的内容,制作的电影介绍有两种,分别是文字介绍和视频介绍,文字介绍主要是指影评人,或者影片发行者将影片的主要内容或者是精彩部分以文字的方式进行叙述;视频介绍主要是指影片发行方将影片进行剪辑,以形成一个简短的视频,通常,这个简短的视频中应当有影片比较精彩的内容,以吸引观众,但申请人认为,采用此种视频介绍的方式仍有一些不足之处。
进而,本申请提供了相应的基于关键帧处理技术的缩略影片生成方法,如图1所示,该方法包括:
S101,获取原始影像;
S102,提取原始影像中的待调整关键帧图像;
S103,对待调整关键帧图像进行前景提取,以确定待调整关键帧图像的待处理前景影像和待处理背景影像;
S104,确定待处理前景影像的边缘轮廓;
S105,根据待处理前景影像的RGB值和待处理前景影像的亮度值确定待处理前景影像的骨架区域;
S106,根据待处理前景影像的RGB值和待处理前景影像的亮度值,将骨架区域和边缘轮廓之间的区域进行区域划分,以得到多个子图像区域;
S107,根据每个子图像区域的第一参考值和子图像区域的相对位置分布情况,确定调整策略;第一参考值是根据每个子图像区域的RGB值和亮度值计算得到的;
S108,根据调整策略对待处理前景影像进行缩放操作和简化操作,以得到已处理前景影像;
S109,根据已处理前景影像,对待处理背景影像进行适应性调整,以生成已处理背景影像;
S110,将已处理前景影像和已处理背景影像进行适应性拼接,以得到已调整关键帧图像;
S111,根据调整关键帧图像生成缩略影片;缩略影片的播放时间长度与原始影像的播放时间长度是相同的。
其中,步骤S101中,原始影像指的是能够正常进行播放的电影,比如可以是动画电影等。待调整关键帧图像是原始影像中的一帧图像,一般来讲,原始影像中是有多个关键帧图像的。
步骤S103中,对待调整关键帧图像进行前景提取主要是确定待调整关键帧图像中的主要对象(如影片的主角),提取的方式可以是计算该待调整关键帧图像与背景图像的距离,并将距离过大的区域作为前景影像。关于待处理背景影像也可以是采用类似的方式来确定,也可以是在确定了待处理前景影像之后,将非待处理前景影像的部分作为待处理背景影像。
步骤S104中,待处理前景影像的边缘轮廓指的是包围形成待处理前景影像的边界线。
步骤S105中,根据待处理前景影像的RGB值和待处理前景影像的亮度值确定待处理前景影像的骨架区域主要的目的是确定待处理前景影像的核心区域,一般来讲,确定骨架区域的主要方式是根据指定点距离边缘轮廓的距离来确定,比如与边缘轮廓距离最远的点可以作为形成骨架区域的点,一般来讲,骨架区域与待处理前景影像的形状是相同的,比如待处理前景影像的形状是“大”字型,则骨架区域的形状也应当是“大”字型。骨架区域与待处理前景影像的主要区别在于骨架区域所占的面积比较小,比较细长。但股价区域应当能够反应出待处理前景影像的形状特征。
步骤S106中,将骨架区域和边缘轮廓之间的区域进行区域划分,以得到多个子图像区域,主要是指对待处理前景影像的非骨架区域进行划分,以确定出待处理前景影像的各个组成部分。
步骤S107中,主要是确定调整策略,本次调整的整体方向是减少信息的泄露,但同时也应当体现出一些信息,因此,本申请所提供的方案中,主要是通过骨架区域来体现出形状的信息,但应当忽略掉色彩和亮度这样的信息,因此,本申请所提供的方案中,调整策略包括:
第一调整策略,将第一参考值相近,且位置相临近的子图像区域进行合并,以得到第一合并区域;第一合并区域的每个像素点的第一参考值均是相同的;
第二调整策略,将骨架区域上,弯折角度小于预设数值的区域进行平滑处理;以及,将骨架区域上,RGB值相近,且位置相临近的区域进行合并,以得到第二合并区域;第二合并区域的每个像素点的RGB值均是相同的;
第三调整策略,根据观看用户的权限,将骨架区域进行等比例缩放。
其中,第一调整策略主要是调整色彩的。第二调整策略主要是微调形状的,第三调整策略主要是调整大小的。
之后,步骤S108中,直接根据调整策略对待处理前景影像进行缩放操作和简化操作,来得到已处理前景影像即可。
步骤S109中,主要是根据已经处理好的前景影像对背景影像进行适应性的调整,比如,前景影像进行了5倍的缩小,则背景影像也应当进行5倍的缩小,又比如,前景影像进行了形状调整,则背景影像也应当进行形状体的微调。
步骤S110中,将已处理前景影像和已处理背景影像进行适应性拼接,进而得到简化后的关键帧图像(已调整关键帧图像)。
之后,根据调整关键帧图像生成缩略影片即可,该生成缩略影片的过程主要是利用关键帧图像和普通帧生成缩略影片,由于关键帧图像进行过微调,因此,普通帧图像一般也需要进行一定程度的微调。进而,将关键帧图像和普通帧图像组成缩率影片。
优选的,如图2所示,本申请所提供的方法中,步骤对待调整关键帧图像进行前景提取,以确定待调整关键帧图像的待处理前景影像和待处理背景影像包括:
S201,获取播放时间与待调整关键帧图像相临近的参考图像;
S202,计算参考图像与待调整关键帧图像的图像相似度;
S203,若参考图像与待调整关键帧图像的图像相似度超过预设的数值,则计算参考图像与待调整关键帧图像中不同区域的距离;
S204,选择待调整关键帧图像中与参考图像的距离超过预设阈值的区域作为第一候选区域;
S205,根据第一候选区域的RGB值和第一候选区域周围区域的RGB值,选择指定的第一候选区域组成待处理前景影像;
S206,将待调整关键帧图像中,前景影像以外的区域中,符合预设背景影像条件的区域组合为待处理背景影像。
其中,本方法中是根据参考图像来确定前景影像的,此处的参考图像是播放时间与待调整关键帧图像相邻的图像,也可以理解为,参考图像是待调整关键帧图像前/后10-15帧的图像。
步骤S202中,确定参考图像与待调整关键帧图像的图像相似度的主要目的是确定这两个图像是否相似,因为,有可能参考图像与待调整关键帧图像可能是属于不同的两组镜头,这样的话,参考图像就没有作为背景图像的意义了。因此,步骤S202中计算的相似度可以起到验证的作用。
步骤S203中,在验证过后,计算参考图像与待调整关键帧图像中不同区域的距离,也就是确定待调整关键帧图像中哪个位置的区域发生过移动。
步骤S204中,将距离过大的区域作为第一候选区域,而后,步骤S205中,根据第一候选区域的RGB值和第一候选区域周围区域的RGB值,选择指定的第一候选区域组成待处理前景影像。一般来看,能够组成待处理前景影像的第一候选区域应当是颜色比较明显的区域,通过RGB值和亮度值能够确定出来哪个候选区域的颜色比较明显。
同时,可以将不是前景影像的区域作为背景影像。
优选的,如图3所示,本申请所提供的方法中,步骤根据待处理前景影像的RGB值和待处理前景影像的亮度值确定待处理前景影像的骨架区域包括:
S301,根据待处理前景影像的RGB值和待处理前景影像的亮度值,计算待处理前景影像中每个像素点的第二参考值;
S302,根据第二参考值的大小,将待处理前景影像进行分区,以得到多个第二候选区域;同一个第二候选区域中相邻的两个像素点的第二参考值的差值是相较于预设阈值的,且同一个第二候选区域中的像素点的第二参考值是按照预定的方向规律变化的;且每个第二候选区域的面积均小于预定的阈值;
S303,根据第二候选区域的相对位置和每个第二候选区域的第三参考值,确定待处理前景影像的骨架区域;第三参考值是根据第二候选区域中每个像素点的第二参考值计算得到的。
其中,待处理前景影像的第二参考值可以是根据每个像素点的RGB值和亮度值计算得到的,比如可以是计算根据每个像素点的RGB值和亮度值,计算出来每个像素点的一个评价值,而后,通过求取评价值的平均值作为第二参考值。
步骤S302中,主要是根据第二参考值的大小和区域的连通情况确定多个第二候选区域,比如同一个第二候选区域应当是连通的,并且,同一个第二候选区域中的像素点的第二参考值的大小应当是接近的。
步骤S303中,确定的待处理前景影像的骨架区域中,主要是根据第二候选区域的第三参考值将颜色相近的连通起来,并且根据连通的长度确定骨架区域(连通长度越长的越容易作为骨架区域)。
优选的,本申请所提供的方法中,步骤根据已处理前景影像,对待处理背景影像进行适应性调整,以生成已处理背景影像包括:
根据针对已处理前景影像的调整策略,对待处理背景影像进行适应性调整,以生成已处理背景影像。也就是,将二者调整成大小相适应,颜色相适应的。
优选的,本申请所提供的方法,还包括:
获取关于原始影像的影片介绍;
根据影片介绍,在已调整关键帧图像中的指定位置添加关于已处理前景影像的文字描述。
也就是,在骨架区域标注出人物姓名之类的信息,以便于用户在观看缩率影片的时候能够了解到一定的信息。
优选的,本申请所提供的方法,还包括:
提取待处理前景影像的第一特征点;
根据提取到的第一特征点确定第一特征分布;
提取已处理前景影像的第二特征点;
根据提取到的第二特征点确定第二特征分布;
计算第一特征分布和第二特征分布的分布相似度;
若分布相似度低于预设的阈值,则将缩略影片向用户发送。
也就是,分布相似度低于预设的阈值,则表明已处理前景影像与待处理前景影像有了较大的差别,也就是已处理前景影像不会泄露过多的原画的信息,此时,也就可以直接向用户发送缩率影片了。
优选的,本申请所提供的方法,还包括:
将缩略影片向私有服务器发送。
与上述方法相对应的,本申请还提供了一种具有处理器可执行的非易失的程序代码的计算机可读介质,所述程序代码使所述处理器执行基于关键帧处理技术的缩略影片生成方法。
如图4所示,为本申请实施例所提供的计算设备示意图,该计算设备40包括:处理器41、存储器42和总线43,存储器42存储有执行指令,当计算设备运行时,处理器41与存储器42之间通过总线43通信,处理器41执行存储器42中存储的基于关键帧处理技术的缩略影片生成方法的步骤。
所述功能如果以软件功能单元的形式实现并作为独立的产品销售或使用时,可以存储在一个计算机可读取存储介质中。基于这样的理解,本发明的技术方案本质上或者说对现有技术做出贡献的部分或者该技术方案的部分可以以软件产品的形式体现出来,该计算机软件产品存储在一个存储介质中,包括若干指令用以使得一台计算机设备(可以是个人计算机,服务器,或者网络设备等)执行本发明各个实施例所述方法的全部或部分步骤。而前述的存储介质包括:U盘、移动硬盘、只读存储器(ROM,Read-Only Memory)、随机存取存储器(RAM,Random Access Memory)、磁碟或者光盘等各种可以存储程序代码的介质。
以上所述,仅为本发明的具体实施方式,但本发明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发明揭露的技术范围内,可轻易想到变化或替换,都应涵盖在本发明的保护范围之内。因此,本发明的保护范围应所述以权利要求的保护范围为准。
Claims (10)
1.一种基于关键帧处理技术的缩略影片生成方法,其特征在于,包括:
获取原始影像;
提取原始影像中的待调整关键帧图像;
对待调整关键帧图像进行前景提取,以确定待调整关键帧图像的待处理前景影像和待处理背景影像;
确定待处理前景影像的边缘轮廓;
根据待处理前景影像的RGB值和待处理前景影像的亮度值确定待处理前景影像的骨架区域;
根据待处理前景影像的RGB值和待处理前景影像的亮度值,将骨架区域和边缘轮廓之间的区域进行区域划分,以得到多个子图像区域;
根据每个子图像区域的第一参考值和子图像区域的相对位置分布情况,确定调整策略;第一参考值是根据每个子图像区域的RGB值和亮度值计算得到的;
根据调整策略对待处理前景影像进行缩放操作和简化操作,以得到已处理前景影像;
根据已处理前景影像,对待处理背景影像进行适应性调整,以生成已处理背景影像;
将已处理前景影像和已处理背景影像进行适应性拼接,以得到已调整关键帧图像;
根据调整关键帧图像生成缩略影片;缩略影片的播放时间长度与原始影像的播放时间长度是相同的。
2.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,步骤对待调整关键帧图像进行前景提取,以确定待调整关键帧图像的待处理前景影像和待处理背景影像包括:
获取播放时间与待调整关键帧图像相临近的参考图像;
计算参考图像与待调整关键帧图像的图像相似度;
若参考图像与待调整关键帧图像的图像相似度超过预设的数值,则计算参考图像与待调整关键帧图像中不同区域的距离;
选择待调整关键帧图像中与参考图像的距离超过预设阈值的区域作为第一候选区域;
根据第一候选区域的RGB值和第一候选区域周围区域的RGB值,选择指定的第一候选区域组成待处理前景影像;
将待调整关键帧图像中,前景影像以外的区域中,符合预设背景影像条件的区域组合为待处理背景影像。
3.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,步骤根据待处理前景影像的RGB值和待处理前景影像的亮度值确定待处理前景影像的骨架区域包括:
根据待处理前景影像的RGB值和待处理前景影像的亮度值,计算待处理前景影像中每个像素点的第二参考值;
根据第二参考值的大小,将待处理前景影像进行分区,以得到多个第二候选区域;同一个第二候选区域中相邻的两个像素点的第二参考值的差值是相较于预设阈值的,且同一个第二候选区域中的像素点的第二参考值是按照预定的方向规律变化的;且每个第二候选区域的面积均小于预定的阈值;
根据第二候选区域的相对位置和每个第二候选区域的第三参考值,确定待处理前景影像的骨架区域;第三参考值是根据第二候选区域中每个像素点的第二参考值计算得到的。
4.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,调整策略包括:
将第一参考值相近,且位置相临近的子图像区域进行合并,以得到第一合并区域;第一合并区域的每个像素点的第一参考值均是相同的;
将骨架区域上,弯折角度小于预设数值的区域进行平滑处理;以及,将骨架区域上,RGB值相近,且位置相临近的区域进行合并,以得到第二合并区域;第二合并区域的每个像素点的RGB值均是相同的;
根据观看用户的权限,将骨架区域进行等比例缩放。
5.根据权利要求4所述的方法,其特征在于,步骤根据已处理前景影像,对待处理背景影像进行适应性调整,以生成已处理背景影像包括:
根据针对已处理前景影像的调整策略,对待处理背景影像进行适应性调整,以生成已处理背景影像。
6.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,还包括:
获取关于原始影像的影片介绍;
根据影片介绍,在已调整关键帧图像中的指定位置添加关于已处理前景影像的文字描述。
7.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,还包括:
提取待处理前景影像的第一特征点;
根据提取到的第一特征点确定第一特征分布;
提取已处理前景影像的第二特征点;
根据提取到的第二特征点确定第二特征分布;
计算第一特征分布和第二特征分布的分布相似度;
若分布相似度低于预设的阈值,则将缩略影片向用户发送。
8.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,还包括:
将缩略影片向私有服务器发送。
9.一种具有处理器可执行的非易失的程序代码的计算机可读介质,其特征在于,所述程序代码使所述处理器执行所述权利要求1-8任一所述方法。
10.一种计算设备包括:处理器、存储器和总线,存储器存储有执行指令,当计算设备运行时,处理器与存储器之间通过总线通信,处理器执行存储器中存储的如权利要求1-8任一所述方法。
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Citations (10)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN101833788A (zh) * | 2010-05-18 | 2010-09-15 | 南京大学 | 一种采用手绘草图的三维人体建模方法 |
CN103179402A (zh) * | 2013-03-19 | 2013-06-26 | 中国科学院半导体研究所 | 一种视频压缩编码与解码方法及其装置 |
US8766982B2 (en) * | 2010-01-19 | 2014-07-01 | Disney Enterprises, Inc. | Vectorization of line drawings using global topology and storing in hybrid form |
US20150358596A1 (en) * | 2009-07-13 | 2015-12-10 | Genesys Telecommunications Laboratories, Inc. | System and methods for recording a compressed video and audio stream |
CN105554502A (zh) * | 2015-12-07 | 2016-05-04 | 天津大学 | 基于前景背景分离的分布式压缩感知视频编解码方法 |
US20160142792A1 (en) * | 2014-01-24 | 2016-05-19 | Sk Planet Co., Ltd. | Device and method for inserting advertisement by using frame clustering |
CN106127112A (zh) * | 2016-06-15 | 2016-11-16 | 北京工业大学 | 基于dlle模型的数据降维与特征理解方法 |
CN106886999A (zh) * | 2017-01-04 | 2017-06-23 | 努比亚技术有限公司 | 一种实现交互式图像分割的方法、装置及终端 |
CN107690086A (zh) * | 2017-05-27 | 2018-02-13 | 腾讯科技(北京)有限公司 | 视频播放方法、播放终端及计算机存储介质 |
CN107943837A (zh) * | 2017-10-27 | 2018-04-20 | 江苏理工学院 | 一种前景目标关键帧化的视频摘要生成方法 |
-
2018
- 2018-07-03 CN CN201810716976.7A patent/CN108875692B/zh active Active
Patent Citations (10)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
US20150358596A1 (en) * | 2009-07-13 | 2015-12-10 | Genesys Telecommunications Laboratories, Inc. | System and methods for recording a compressed video and audio stream |
US8766982B2 (en) * | 2010-01-19 | 2014-07-01 | Disney Enterprises, Inc. | Vectorization of line drawings using global topology and storing in hybrid form |
CN101833788A (zh) * | 2010-05-18 | 2010-09-15 | 南京大学 | 一种采用手绘草图的三维人体建模方法 |
CN103179402A (zh) * | 2013-03-19 | 2013-06-26 | 中国科学院半导体研究所 | 一种视频压缩编码与解码方法及其装置 |
US20160142792A1 (en) * | 2014-01-24 | 2016-05-19 | Sk Planet Co., Ltd. | Device and method for inserting advertisement by using frame clustering |
CN105554502A (zh) * | 2015-12-07 | 2016-05-04 | 天津大学 | 基于前景背景分离的分布式压缩感知视频编解码方法 |
CN106127112A (zh) * | 2016-06-15 | 2016-11-16 | 北京工业大学 | 基于dlle模型的数据降维与特征理解方法 |
CN106886999A (zh) * | 2017-01-04 | 2017-06-23 | 努比亚技术有限公司 | 一种实现交互式图像分割的方法、装置及终端 |
CN107690086A (zh) * | 2017-05-27 | 2018-02-13 | 腾讯科技(北京)有限公司 | 视频播放方法、播放终端及计算机存储介质 |
CN107943837A (zh) * | 2017-10-27 | 2018-04-20 | 江苏理工学院 | 一种前景目标关键帧化的视频摘要生成方法 |
Non-Patent Citations (3)
Title |
---|
Z QU 等: "An improved keyframe extraction method based on HSV colour space", 《JSW》 * |
刘彩云 等: "基于对象的视频摘要技术", 《计算机系统应用》 * |
蔡伟鸿 等: "一种基于关键帧的视频保护方案的设计与实现", 《汕头大学学报(自然科学版)》 * |
Also Published As
Publication number | Publication date |
---|---|
CN108875692B (zh) | 2020-10-16 |
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