CN110324663A - 一种动态图像的生成方法、装置、电子设备和存储介质 - Google Patents

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Abstract

本发明提供了一种动态图像的生成方法、装置、电子设备和存储介质,其方法包括:获取待处理视频,待处理视频包括多个视频帧;检测待处理视频中是否存在能够转换为动态图像的视频帧;如果待处理视频中存在能够转换为动态图像的视频帧,将能够转换为动态图像的视频帧作为待处理视频帧;分别从待处理视频帧中提取包含目标运动对象的目标区域及待处理视频帧的目标背景区域;将各个待处理视频帧中的目标区域分别与目标背景区域融合,得到动态图像。由于提取出包含目标运动对象的目标区域及目标背景区域,通过将视频中运动的目标运动对象和静止目标背景区域相融合,可以自动得到动态图像,避免现有技术中还需要人工生成动态图像,进而可以提高动态图像的生成效率。

Description

一种动态图像的生成方法、装置、电子设备和存储介质
技术领域
本发明涉及视频处理技术领域,特别是涉及一种Cinemagraph视频的生成方法、装置、电子设备和存储介质。
背景技术
随着社会的不断发展,越来越多的用户在工作和生活之余,对艺术中的美也会有更多的欣赏,例如动态图像Cinemagraph可以看作是一种较为新颖的视频形式,它动静结合的形式给人一种独特的美感。这种视频形式不但可以应用于广告推荐,还出现在艺术欣赏等多个领域。
然而,发明人在实现本发明的过程中发现,现有技术中的动态图像大多是基于人工制造完成的,使得动态图像的制作效率较低。
发明内容
为解决上述技术问题,本发明示出了一种动态图像的生成方法、装置、电子设备和存储介质。
第一方面,本发明示出了一种动态图像的生成方法,所述方法包括:
获取待处理视频,所述待处理视频包括多个视频帧;
检测所述待处理视频中是否存在能够转换为动态图像的视频帧;
如果所述待处理视频中存在能够转换为动态图像的视频帧,将能够转换为动态图像的视频帧作为待处理视频帧,其中,所述待处理视频帧之间为所述待处理视频中连续的视频帧,且各个所述待处理视频帧中存在相同的运动对象;
分别从所述待处理视频帧中提取包含目标运动对象的目标区域及所述待处理视频帧的目标背景区域;
将各个所述待处理视频帧中的目标区域分别与所述目标背景区域融合,得到动态图像。
可选地,所述检测所述待处理视频中是否存在能够转换为动态图像的视频帧,包括:
检测所述待处理视频中的视频帧中是否存在包含运动对象的视频帧;
如果所述待处理视频中存在包含运动对象的视频帧,判断所述包含运动对象的视频帧中是否存在连续的视频帧;
如果所述包含运动对象的视频帧中存在连续的视频帧,确定所述待处理视频中存在能够转换为动态图像的视频帧。
可选地,所述检测所述待处理视频中的视频帧中是否存在包含运动对象的视频帧,包括:
检测所述待处理视频中是否存在运动对象;
如果所述待处理视频中存在运动对象,获取所述运动对象在视频帧中运动的区域面积;
如果所述运动对象在视频帧中运动的区域面积大于预设面积阈值,确定所述待处理视频中的视频帧中存在包含运动对象的视频帧。
可选地,所述分别从所述待处理视频帧中提取包含目标运动对象的目标区域及所述待处理视频帧的目标背景区域,包括:
接收用户对所述待处理视频的视频帧中的区域选择操作;
获取区域选择操作对应视频帧中的选择区域;
检测所述选择区域中是否包括运动对象;
如果所述选择区域中包括运动对象,将所述选择区域中包括的运动对象作为所述目标运动对象,并将视频帧中除所述选择区域之外的区域作为所述背景区域,将所述待处理视频中其中一个视频帧对应的背景区域作为所述目标背景区域。
可选地,所述将各个所述待处理视频帧中的目标区域分别与所述目标背景区域融合,包括:
分别提取所述待处理视频中每帧对应的目标区域;
将所述每帧对应的目标区域分别与所述目标背景区域融合,得到所述动态图像,所述动态图像包括多帧图像,且所述多帧图像的数量与所述待处理视频帧的数量相同,且所述动态图像包括的多帧图像的背景相同。
可选地,所述方法还包括:
对所述动态图像中的每帧图像进行平滑处理,得到处理后的动态图像。
第二方面,本发明示出了一种动态图像的生成装置,包括:
获取单元,用于获取待处理视频,所述待处理视频包括多个视频帧;
检测单元,用于检测所述待处理视频中是否存在能够转换为动态图像的视频帧;
转换单元,用于在所述待处理视频中存在能够转换为动态图像的视频帧时,将能够转换为动态图像的视频帧作为待处理视频帧,其中,所述待处理视频帧之间为所述待处理视频中连续的视频帧,且各个所述待处理视频帧中存在相同的运动对象;
提取单元,用于分别从所述待处理视频帧中提取包含目标运动对象的目标区域及所述待处理视频帧的目标背景区域;
融合单元,用于将各个所述待处理视频帧中的目标区域分别与所述目标背景区域融合,得到动态图像。
可选地,所述检测单元,包括:
第一检测模块,用于检测所述待处理视频中的视频帧中是否存在包含运动对象的视频帧;
判断模块,用于在所述待处理视频中存在包含运动对象的视频帧时,判断所述包含运动对象的视频帧中是否存在连续的视频帧;
第一确定模块,用于在所述包含运动对象的视频帧中存在连续的视频帧时,确定所述待处理视频中存在能够转换为动态图像的视频帧。
可选地,所述检测模块,包括:
检测子模块,用于检测所述待处理视频中是否存在运动对象;
获取子模块,用于在所述待处理视频中存在运动对象时,获取所述运动对象在视频帧中运动的区域面积;
确定子模块,用于在所述运动对象在视频帧中运动的区域面积大于预设面积阈值时,确定所述待处理视频中的视频帧中存在包含运动对象的视频帧。
可选地,所述提取单元,包括:
接收模块,用于接收用户对所述待处理视频的视频帧中的区域选择操作;
获取模块,获取区域选择操作对应视频帧中的选择区域;
第二检测模块,检测所述选择区域中是否包括运动对象;
第二确定模块,用于在所述选择区域中包括运动对象时,将所述选择区域中包括的运动对象作为所述目标运动对象,并将视频帧中除所述选择区域之外的区域作为所述背景区域,将所述待处理视频中其中一个视频帧对应的背景区域作为所述目标背景区域。
可选地,所述融合单元,包括:
提取模块,用于分别提取所述待处理视频中每帧对应的目标区域;
融合模块,用于将所述每帧对应的目标区域分别与所述目标背景区域融合,得到所述动态图像,所述动态图像包括多帧图像,且所述多帧图像的数量与所述待处理视频帧的数量相同,且所述动态图像包括的多帧图像的背景相同。
可选地,还包括:
平滑单元,用于对所述动态图像中的每帧图像进行平滑处理,得到处理后的动态图像。
第三方面,本发明实施例还提供了一种电子设备,包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序,其特征在于,所述处理器执行所述程序时实现上述中任一项所述的动态图像的生成方法的步骤。
第四方面,本发明实施例还提供了一种计算机可读存储介质,所述计算机可读存储介质上存储有计算机程序,所述计算机程序被处理器执行时实现上述中任一项所述的动态图像的生成方法的步骤。
与现有技术相比,本发明包括以下优点:
本发明实施例提供的动态图像的生成方法,通过检测待处理视频帧中能够存在能够转换为动态图像的视频帧,分别从待处理视频帧中提取包含目标运动对象的目标区域及待处理视频帧的目标背景区域,将各个待处理视频帧中的目标区域分别与目标背景区域融合,得到动态图像。由于本发明实施例能够提取出包含目标运动对象的目标区域及目标背景区域,通过将视频中运动的目标运动对象和静止目标背景区域相融合,可以自动得到动态图像,避免现有技术中还需要人工生成动态图像,进而可以提高动态图像的生成效率。
附图说明
图1是本发明实施例提供的一种动态图像的生成方法的步骤流程图;
图2是图1中步骤S120的流程图;
图3是图1中步骤S140的流程图;
图4是图1中步骤S150的流程图;
图5是本发明实施例提供的一种动态图像的生成装置的结构框图;
图6是本发明实施例提供的一种电子设备示意图。
具体实施方式
为使本发明的上述目的、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发明作进一步详细的说明。
参照图1,示出了本发明的一种动态图像的生成方法的步骤流程图,具体可以包括如下步骤:
步骤S110,获取待处理视频。
其中,该待处理视频包括多个视频帧。
本发明实施例中,为了避免现有技术中还需要通过人工操作将待处理视频转换为动态图像的繁琐,本发明实施例通过提供的下述方式,可以将可以转换为动态图像的待处理视频快速自动的转换为动态图像。其中,本发明实施例的动态图像,具体可以是cinemagraph,但不局限于此。
步骤S120,检测待处理视频中是否存在能够转换为动态图像的视频帧。
实施例中以动态图像为cinemagraph为例进行说明,由于cinemagraph是局部区域运动而其他区域保持静止,它动静结合的形式给人一种独特的美感。
因此,如果想要将待处理视频转换为cinemagraph,待处理视频中的多个视频帧中需要存在一个或者多个相同的运动对象,这样在将待处理视频进行转换时,才能得到动静结合的动态图像。示例性的,视频中飘动的头发,运动的足球或者篮球等等,都可以作为运动对象。
如果待处理视频中存在能够转换为动态图像的视频帧,执行步骤S130,否则,结束。
步骤S130,将能够转换为动态图像的视频帧作为待处理视频帧。
其中,待处理视频帧之间为待处理视频中连续的视频帧,且各个待处理视频帧中存在相同的运动对象。
实施例中该待处理视频帧之间需要存在相同的运动对象且这些视频帧之间要连续,这样最后得到的动态图像才是具备动静结合且有美感的图像。如飘动的长发,翻动的报纸等。
步骤S140,分别从待处理视频帧中提取包含目标运动对象的目标区域及待处理视频帧的目标背景区域。
由于得到的动态图像是动静之间的相结合,这里需要分别要把动的(即目标运动对象)提取出来,且要把静的(即背景区域)提取出来。
由于一个视频中同一个画面上的运动对象可以有多个,比如一个看报纸的人,一只手在翻动报纸的时候,另一只手在扇扇子,这里至少有两个运动对象,即翻动的报纸和扇动的扇子,根据用户的选择,可以把这两个都作为目标运动对象,还可以只将其中一个作为目标运动对象。示例性的,如果需要将翻动的报纸作为目标运动对象提取出来,可以接收用户在包括该报纸区域的选择操作,将包含该目标运动对象的区域作为目标运动区域提取出来,然后逐帧提取包含目标运动对象的目标区域,其中每一帧上的目标区域的坐标和大小相同,视频帧中除去目标区域之外的部分,即是背景区域,由于每一帧的视频帧的背景区域可能不同,可以将第一帧的背景区域作为目标背景区域,还可以根据用户的选择选取其中的一帧的背景区域作为目标背景区域。
另外,对于运动方式不同的目标运动对象,提取包含目标运动对象的目标区域的策略也有所不同。举例而言,如果目标运动对象是区域运动,可以采用分割模块进行处理,例如,可以采用矩形分割模块来提取包括目标运动对象的目标区域。如果目标运动对象区域划分不明确,用边缘处理模块进行处理,例如,在草地上流淌的河流为目标运动对象,河流边上的草地为背景区域,为了使得背景更加真实,可以采用边缘化处理模块处理河流边上的草。如果目标运动对象的运动方式是移动式运动,则采用精细分割模块进行处理,例如,一个学生在教室里来回走动,可以将待处理视频帧中该学生的轮廓提取出来。当然,本发明实施例对提取包含目标运动对象的目标区域的策略不做具体限定。
步骤S150,将各个待处理视频帧中的目标区域分别与目标背景区域融合,得到动态图像。
根据上述阐述可知,由于提取出的每一帧的目标区域中,各自包含目标运动对象,由于目标运动对象在视频帧中处于运动状态,即每个目标区域包含的目标对象的状态可能不同,而目标背景区域是同一个背景区域,这样将各个待处理视频帧中的目标区域分别与目标背景区域融合,可以得到动态图像。
另外,为了使得到的动态图像效果更好,还可以对得到的动态图像中的每帧图像进行平滑处理,得到处理后的动态图像。由于平滑处理操作属于已有成熟的算法,这里不再赘述。
本发明实施例提供的动态图像的生成方法,通过检测待处理视频帧中能够存在能够转换为动态图像的视频帧,分别从待处理视频帧中提取包含目标运动对象的目标区域及待处理视频帧的目标背景区域,将各个待处理视频帧中的目标区域分别与目标背景区域融合,得到动态图像。由于本发明实施例能够提取出包含目标运动对象的目标区域及目标背景区域,通过将视频中运动的目标运动对象和静止目标背景区域相融合,可以自动得到动态图像,避免现有技术中还需要人工生成动态图像,进而可以提高动态图像的生成效率。
结合上述实施例,在本发明提供的又一实施例中,如图2所示,上述步骤S120具体还可以包括以下步骤:
步骤S121,检测待处理视频中的视频帧中是否存在包含运动对象的视频帧。
由于本发明实施例是要得到动态图像,如果待处理视频中都是静止的画面,如画面里面没有牛羊的大草原(草都不动),没有白云飘动的蓝图等,即便生成动态图像,也毫无美感,没有动静结合,因此需要检测检测待处理视频中的视频帧中是否存在包含运动对象的视频帧。
具体的,该步骤还可以包括以下方式处理:
S1,检测待处理视频中是否存在运动对象。
其中,检测待处理视频中是否存在运动对象的方式可以有多种。
第一种方式可以为:通过预先训练好的神经网络来检测待处理视频中是否存在运动对象。具体的,可以将待处理视频帧输入到预先训练好的神经网络中,该预先训练好的神经网络对待处理视频中的运动对象进行检测,并将检测到的运动对象在待处理视频中区别显示,并输出该检测结果。
第二种方式可以为:通过预设显著性算法检测待处理视频中是否存在运动对象。具体的,预设显著性算法可以包括:谱残差(Spectral Residual,简称SR)算法,超复数傅里叶变换(Hypercomplex Fourier Transform,简称HFT),或者基于图形的流形排序(Graph-Based Manifold Ranking,简称GBMR)等等。本发明实施例对预设显著性算法不做具体限定。
当然,本发明实施例对检测待处理视频中是否存在运动对象的方式不做具体限定。
S2,如果待处理视频中存在运动对象,获取运动对象在视频帧中运动的区域面积。
S3,如果运动对象在视频帧中运动的区域面积大于预设面积阈值,确定待处理视频中的视频帧中存在包含运动对象的视频帧。
如果运动对象在视频帧中运动的区域面积太小,用户的肉眼可能无法很好的辨别,这样得到的动态图像也就没有多大意义。在运动对象在视频帧中运动的区域面积大于预设面积阈值时,用户在能更好的辨识,也能让用户更好的欣赏生成的动态图像。其中,这里的预设面积阈值可以根据需要进行设定,本发明实施例不限于此。
如果待处理视频中存在包含运动对象的视频帧,执行步骤S122。
步骤S122,判断包含运动对象的视频帧中是否存在连续的视频帧。
如果包含运动对象的视频帧中存在连续的视频帧,执行步骤S123。
步骤S123,确定待处理视频中存在能够转换为动态图像的视频帧。
实施例中该待处理视频帧之间需要存在相同的运动对象且这些视频帧之间要连续,这样最后得到的动态图像才是具备动静结合且有美感的图像。如飘动的长发,翻动的报纸等。如果不联系,那么得到动态图像会没有画面感,例如,前一帧是用户在翻报纸,后一阵变成了用户在吃苹果,这样得到的动态图像会没有画面感,显得很突兀。
结合上述实施例,在本发明提供的又一实施例中,如图3所示,上述步骤S140具体还可以包括以下步骤:
步骤S141,接收用户对待处理视频的视频帧中的区域选择操作。
步骤S142,获取区域选择操作对应视频帧中的选择区域。
步骤S143,检测选择区域中是否包括运动对象。
如果选择区域中包括运动对象,执行步骤S144。
步骤S144,将选择区域中包括的运动对象作为目标运动对象,并将视频帧中除选择区域之外的区域作为背景区域,将待处理视频中其中一个视频帧对应的背景区域作为目标背景区域。
示例性的,如果需要将翻动的报纸作为目标运动对象提取出来,可以接收用户在包括该报纸区域的选择操作,将包含该目标运动对象的区域作为目标运动区域提取出来,然后逐帧提取包含目标运动对象的目标区域,其中每一帧上的目标区域的坐标和大小相同,视频帧中除去目标区域之外的部分,即是背景区域,由于每一帧的视频帧的背景区域可能不同,可以将第一帧的背景区域作为目标背景区域,还可以根据用户的选择选取其中的一帧的背景区域作为目标背景区域。
结合上述实施例,在本发明提供的又一实施例中,如图4所示,上述步骤S150具体还可以包括以下步骤:
步骤S151,分别提取待处理视频中每帧对应的目标区域。
步骤S152,将每帧对应的目标区域分别与目标背景区域融合,得到动态图像。
其中,动态图像包括多帧图像,且多帧图像的数量与待处理视频帧的数量相同,且动态图像包括的多帧图像的背景相同。另外,由于提取出的每一帧的目标区域中,各自包含目标运动对象,由于目标运动对象在视频帧中处于运动状态,即每个目标区域包含的目标对象的状态可能不同,而目标背景区域是同一个背景区域,这样将将各个待处理视频帧中的目标区域分别与目标背景区域融合,可以得到动态图像。
本发明实施例提供的动态图像的生成方法,通过检测待处理视频帧中能够存在能够转换为动态图像的视频帧,分别从待处理视频帧中提取包含目标运动对象的目标区域及待处理视频帧的目标背景区域,将各个待处理视频帧中的目标区域分别与目标背景区域融合,得到动态图像。由于本发明实施例能够提取出包含目标运动对象的目标区域及目标背景区域,通过将视频中运动的目标运动对象和静止目标背景区域相融合,可以自动得到动态图像,避免现有技术中还需要人工生成动态图像,进而可以提高动态图像的生成效率。并且通过对得到的动态图像进行平滑处理等操作,可以使得到的动态图像更具美感。
本发明实施例可以通过已有的视频来生成动态图像,可以扩大素材的来源,并且通过判断待处理视频是否能够转换为动态图像,并且通过将可以转换的视频自动转换为动态图像,可以有效降低人工处理时产生的成本。
需要说明的是,对于方法实施例,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,本发明并不受所描述的动作顺序的限制,因为依据本发明,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可选实施例,所涉及的动作并不一定是本发明所必须的。
参照图5,示出了本发明实施例提供的一种动态图像的生成装置的结构框图,该装置具体可以包括如下模块:
获取单元10,用于获取待处理视频,所述待处理视频包括多个视频帧;
检测单元20,用于检测所述待处理视频中是否存在能够转换为动态图像的视频帧;
转换单元30,用于在所述待处理视频中存在能够转换为动态图像的视频帧时,将能够转换为动态图像的视频帧作为待处理视频帧,其中,所述待处理视频帧之间为所述待处理视频中连续的视频帧,且各个所述待处理视频帧中存在相同的运动对象;
提取单元40,用于分别从所述待处理视频帧中提取包含目标运动对象的目标区域及所述待处理视频帧的目标背景区域;
融合单元50,用于将各个所述待处理视频帧中的目标区域分别与所述目标背景区域融合,得到动态图像。
在本发明提供的又一实施例中,所述检测单元20,包括:
第一检测模块,用于检测所述待处理视频中的视频帧中是否存在包含运动对象的视频帧;
判断模块,用于在所述待处理视频中存在包含运动对象的视频帧时,判断所述包含运动对象的视频帧中是否存在连续的视频帧;
第一确定模块,用于在所述包含运动对象的视频帧中存在连续的视频帧时,确定所述待处理视频中存在能够转换为动态图像的视频帧。
在本发明提供的又一实施例中,所述检测模块,包括:
检测子模块,用于检测所述待处理视频中是否存在运动对象;
获取子模块,用于在所述待处理视频中存在运动对象时,获取所述运动对象在视频帧中运动的区域面积;
确定子模块,用于在所述运动对象在视频帧中运动的区域面积大于预设面积阈值时,确定所述待处理视频中的视频帧中存在包含运动对象的视频帧。
在本发明提供的又一实施例中,所述提取单元40,包括:
接收模块,用于接收用户对所述待处理视频的视频帧中的区域选择操作;
获取模块,获取区域选择操作对应视频帧中的选择区域;
第二检测模块,检测所述选择区域中是否包括运动对象;
第二确定模块,用于在所述选择区域中包括运动对象时,将所述选择区域中包括的运动对象作为所述目标运动对象,并将视频帧中除所述选择区域之外的区域作为所述背景区域,将所述待处理视频中其中一个视频帧对应的背景区域作为所述目标背景区域。
在本发明提供的又一实施例中,所述融合单元50,包括:
提取模块,用于分别提取所述待处理视频中每帧对应的目标区域;
融合模块,用于将所述每帧对应的目标区域分别与所述目标背景区域融合,得到所述动态图像,所述动态图像包括多帧图像,且所述多帧图像的数量与所述待处理视频帧的数量相同,且所述动态图像包括的多帧图像的背景相同。
在本发明提供的又一实施例中,该装置还包括:
平滑单元,用于对所述动态图像中的每帧图像进行平滑处理,得到处理后的动态图像。
本发明实施例提供的动态图像的生成装置,通过检测待处理视频帧中能够存在能够转换为动态图像的视频帧,分别从待处理视频帧中提取包含目标运动对象的目标区域及待处理视频帧的目标背景区域,将各个待处理视频帧中的目标区域分别与目标背景区域融合,得到动态图像。由于本发明实施例能够提取出包含目标运动对象的目标区域及目标背景区域,通过将视频中运动的目标运动对象和静止目标背景区域相融合,可以自动得到动态图像,避免现有技术中还需要人工生成动态图像,进而可以提高动态图像的生成效率。并且通过对得到的动态图像进行平滑处理等操作,可以使得到的动态图像更具美感。并且本发明实施例可以通过已有的视频来生成动态图像,可以扩大素材的来源,并且通过判断待处理视频是否能够转换为动态图像,并且通过将可以转换的视频自动转换为动态图像,可以有效降低人工处理时产生的成本。
对于装置实施例而言,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。
本发明实施例还提供了一种电子设备,如图6所示,包括处理器601、通信接口602、存储器603和通信总线604,其中,处理器601,通信接口602,存储器603通过通信总线604完成相互间的通信,
存储器603,用于存放计算机程序;
处理器601,用于执行存储器603上所存放的程序时,实现本发明实施例提供的动态图像的生成方法。
具体的,该动态图像的生成方法,包括:
获取待处理视频,所述待处理视频包括多个视频帧;
检测所述待处理视频中是否存在能够转换为动态图像的视频帧;
如果所述待处理视频中存在能够转换为动态图像的视频帧,将能够转换为动态图像的视频帧作为待处理视频帧,其中,所述待处理视频帧之间为所述待处理视频中连续的视频帧,且各个所述待处理视频帧中存在相同的运动对象;
分别从所述待处理视频帧中提取包含目标运动对象的目标区域及所述待处理视频帧的目标背景区域;
将各个所述待处理视频帧中的目标区域分别与所述目标背景区域融合,得到动态图像。
上述电子设备提到的通信总线可以是外设部件互连标准(Peripheral ComponentInterconnect,简称PCI)总线或扩展工业标准结构(Extended Industry StandardArchitecture,简称EISA)总线等。该通信总线可以分为地址总线、数据总线、控制总线等。为便于表示,图中仅用一条粗线表示,但并不表示仅有一根总线或一种类型的总线。
通信接口用于上述电子设备与其他设备之间的通信。
存储器可以包括随机存取存储器(Random Access Memory,简称RAM),也可以包括非易失性存储器(non-volatile memory),例如至少一个磁盘存储器。可选的,存储器还可以是至少一个位于远离前述处理器的存储装置。
上述的处理器可以是通用处理器,包括中央处理器(Central Processing Unit,简称CPU)、网络处理器(Network Processor,简称NP)等;还可以是数字信号处理器(Digital Signal Processing,简称DSP)、专用集成电路(Application SpecificIntegrated Circuit,简称ASIC)、现场可编程门阵列(Field-Programmable Gate Array,简称FPGA)或者其他可编程逻辑器件、分立门或者晶体管逻辑器件、分立硬件组件。
本发明实施例还提供了一种计算机可读存储介质,该计算机可读存储介质中存储有指令,当其在计算机上运行时,使得计算机执行本发明实施例提供的动态图像的生成方法。
具体的,该动态图像的生成方法,包括:
获取待处理视频,所述待处理视频包括多个视频帧;
检测所述待处理视频中是否存在能够转换为动态图像的视频帧;
如果所述待处理视频中存在能够转换为动态图像的视频帧,将能够转换为动态图像的视频帧作为待处理视频帧,其中,所述待处理视频帧之间为所述待处理视频中连续的视频帧,且各个所述待处理视频帧中存在相同的运动对象;
分别从所述待处理视频帧中提取包含目标运动对象的目标区域及所述待处理视频帧的目标背景区域;
将各个所述待处理视频帧中的目标区域分别与所述目标背景区域融合,得到动态图像。
本发明实施例还提供了一种包含指令的计算机程序产品,当其在计算机上运行时,使得计算机执行本发明上述实施例提供的动态图像的生成方法。
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。
在上述实施例中,可以全部或部分地通过软件、硬件、固件或者其任意组合来实现。当使用软件实现时,可以全部或部分地以计算机程序产品的形式实现。所述计算机程序产品包括一个或多个计算机指令。在计算机上加载和执行所述计算机程序指令时,全部或部分地产生按照本发明实施例所述的流程或功能。所述计算机可以是通用计算机、专用计算机、计算机网络、或者其他可编程装置。所述计算机指令可以存储在计算机可读存储介质中,或者从一个计算机可读存储介质向另一个计算机可读存储介质传输,例如,所述计算机指令可以从一个网站站点、计算机、服务器或数据中心通过有线(例如同轴电缆、光纤、数字用户线(DSL))或无线(例如红外、无线、微波等)方式向另一个网站站点、计算机、服务器或数据中心进行传输。所述计算机可读存储介质可以是计算机能够存取的任何可用介质或者是包含一个或多个可用介质集成的服务器、数据中心等数据存储设备。所述可用介质可以是磁性介质,(例如,软盘、硬盘、磁带)、光介质(例如,DVD)、或者半导体介质(例如固态硬盘Solid State Disk(SSD))等。
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。
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、装置、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、CD-ROM、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的方法、终端设备(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终端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终端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终端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终端设备上,使得在计算机或其他可编程终端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终端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。
尽管已描述了本发明的优选实施例,但本领域内的技术人员一旦得知了基本创造性概念,则可对这些实施例做出另外的变更和修改。所以,所附权利要求意欲解释为包括优选实施例以及落入本发明范围的所有变更和修改。
最后,还需要说明的是,在本文中,诸如第一和第二等之类的关系术语仅仅用来将一个实体或者操作与另一个实体或操作区分开来,而不一定要求或者暗示这些实体或操作之间存在任何这种实际的关系或者顺序。而且,术语“包括”、“包含”或者其任何其他变体意在涵盖非排他性的包含,从而使得包括一系列要素的过程、方法、物品或者终端设备不仅包括那些要素,而且还包括没有明确列出的其他要素,或者是还包括为这种过程、方法、物品或者终端设备所固有的要素。在没有更多限制的情况下,由语句“包括一个……”限定的要素,并不排除在包括所述要素的过程、方法、物品或者终端设备中还存在另外的相同要素。
以上对本发明所提供的一种动态图像的生成方法和一种动态图像的生成装置,进行了详细介绍,本文中应用了具体个例对本发明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发明的方法及其核心思想;同时,对于本领域的一般技术人员,依据本发明的思想,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发明的限制。

Claims (14)

1.一种动态图像的生成方法,其特征在于,包括:
获取待处理视频,所述待处理视频包括多个视频帧;
检测所述待处理视频中是否存在能够转换为动态图像的视频帧;
如果所述待处理视频中存在能够转换为动态图像的视频帧,将能够转换为动态图像的视频帧作为待处理视频帧,其中,所述待处理视频帧之间为所述待处理视频中连续的视频帧,且各个所述待处理视频帧中存在相同的运动对象;
分别从所述待处理视频帧中提取包含目标运动对象的目标区域及所述待处理视频帧的目标背景区域;
将各个所述待处理视频帧中的目标区域分别与所述目标背景区域融合,得到动态图像。
2.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述检测所述待处理视频中是否存在能够转换为动态图像的视频帧,包括:
检测所述待处理视频中的视频帧中是否存在包含运动对象的视频帧;
如果所述待处理视频中存在包含运动对象的视频帧,判断所述包含运动对象的视频帧中是否存在连续的视频帧;
如果所述包含运动对象的视频帧中存在连续的视频帧,确定所述待处理视频中存在能够转换为动态图像的视频帧。
3.根据权利要求2所述的方法,其特征在于,所述检测所述待处理视频中的视频帧中是否存在包含运动对象的视频帧,包括:
检测所述待处理视频中是否存在运动对象;
如果所述待处理视频中存在运动对象,获取所述运动对象在视频帧中运动的区域面积;
如果所述运动对象在视频帧中运动的区域面积大于预设面积阈值,确定所述待处理视频中的视频帧中存在包含运动对象的视频帧。
4.根据权利要求2所述的方法,其特征在于,所述分别从所述待处理视频帧中提取包含目标运动对象的目标区域及所述待处理视频帧的目标背景区域,包括:
接收用户对所述待处理视频的视频帧中的区域选择操作;
获取区域选择操作对应视频帧中的选择区域;
检测所述选择区域中是否包括运动对象;
如果所述选择区域中包括运动对象,将所述选择区域中包括的运动对象作为所述目标运动对象,并将视频帧中除所述选择区域之外的区域作为所述背景区域,将所述待处理视频中其中一个视频帧对应的背景区域作为所述目标背景区域。
5.根据权利要求1~4任一所述的方法,其特征在于,所述将各个所述待处理视频帧中的目标区域分别与所述目标背景区域融合,包括:
分别提取所述待处理视频中每帧对应的目标区域;
将所述每帧对应的目标区域分别与所述目标背景区域融合,得到所述动态图像,所述动态图像包括多帧图像,且所述多帧图像的数量与所述待处理视频帧的数量相同,且所述动态图像包括的多帧图像的背景相同。
6.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,还包括:
对所述动态图像中的每帧图像进行平滑处理,得到处理后的动态图像。
7.一种动态图像的生成装置,其特征在于,包括:
获取单元,用于获取待处理视频,所述待处理视频包括多个视频帧;
检测单元,用于检测所述待处理视频中是否存在能够转换为动态图像的视频帧;
转换单元,用于在所述待处理视频中存在能够转换为动态图像的视频帧时,将能够转换为动态图像的视频帧作为待处理视频帧,其中,所述待处理视频帧之间为所述待处理视频中连续的视频帧,且各个所述待处理视频帧中存在相同的运动对象;
提取单元,用于分别从所述待处理视频帧中提取包含目标运动对象的目标区域及所述待处理视频帧的目标背景区域;
融合单元,用于将各个所述待处理视频帧中的目标区域分别与所述目标背景区域融合,得到动态图像。
8.根据权利要求7所述的装置,其特征在于,所述检测单元,包括:
第一检测模块,用于检测所述待处理视频中的视频帧中是否存在包含运动对象的视频帧;
判断模块,用于在所述待处理视频中存在包含运动对象的视频帧时,判断所述包含运动对象的视频帧中是否存在连续的视频帧;
第一确定模块,用于在所述包含运动对象的视频帧中存在连续的视频帧时,确定所述待处理视频中存在能够转换为动态图像的视频帧。
9.根据权利要求8所述的装置,其特征在于,所述检测模块,包括:
检测子模块,用于检测所述待处理视频中是否存在运动对象;
获取子模块,用于在所述待处理视频中存在运动对象时,获取所述运动对象在视频帧中运动的区域面积;
确定子模块,用于在所述运动对象在视频帧中运动的区域面积大于预设面积阈值时,确定所述待处理视频中的视频帧中存在包含运动对象的视频帧。
10.根据权利要求8所述的装置,其特征在于,所述提取单元,包括:
接收模块,用于接收用户对所述待处理视频的视频帧中的区域选择操作;
获取模块,获取区域选择操作对应视频帧中的选择区域;
第二检测模块,检测所述选择区域中是否包括运动对象;
第二确定模块,用于在所述选择区域中包括运动对象时,将所述选择区域中包括的运动对象作为所述目标运动对象,并将视频帧中除所述选择区域之外的区域作为所述背景区域,将所述待处理视频中其中一个视频帧对应的背景区域作为所述目标背景区域。
11.根据权利要求7~10任一所述的装置,其特征在于,所述融合单元,包括:
提取模块,用于分别提取所述待处理视频中每帧对应的目标区域;
融合模块,用于将所述每帧对应的目标区域分别与所述目标背景区域融合,得到所述动态图像,所述动态图像包括多帧图像,且所述多帧图像的数量与所述待处理视频帧的数量相同,且所述动态图像包括的多帧图像的背景相同。
12.根据权利要求7所述的装置,其特征在于,还包括:
平滑单元,用于对所述动态图像中的每帧图像进行平滑处理,得到处理后的动态图像。
13.一种电子设备,包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序,其特征在于,所述处理器执行所述程序时实现如权利要求1至6中任一项所述的动态图像的生成方法的步骤。
14.一种计算机可读存储介质,其特征在于,所述计算机可读存储介质上存储有计算机程序,所述计算机程序被处理器执行时实现如权利要求1至6中任一项所述的动态图像的生成方法的步骤。
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Cited By (8)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN110856014A (zh) * 2019-11-05 2020-02-28 北京奇艺世纪科技有限公司 动态图像生成方法、装置、电子设备及存储介质
CN111612873A (zh) * 2020-05-29 2020-09-01 维沃移动通信有限公司 Gif图片生成方法、装置及电子设备
CN112184722A (zh) * 2020-09-15 2021-01-05 上海传英信息技术有限公司 图像处理方法、终端及计算机存储介质
CN112887623A (zh) * 2021-01-28 2021-06-01 维沃移动通信有限公司 图像生成方法、装置及电子设备
CN113473181A (zh) * 2021-09-03 2021-10-01 北京市商汤科技开发有限公司 视频处理方法和装置、计算机可读存储介质及计算机设备
CN114363697A (zh) * 2022-01-06 2022-04-15 上海哔哩哔哩科技有限公司 视频文件生成、播放方法及装置
CN115065863A (zh) * 2022-06-14 2022-09-16 北京达佳互联信息技术有限公司 视频生成方法、装置、电子设备及存储介质
CN117333586A (zh) * 2023-11-30 2024-01-02 浙江口碑网络技术有限公司 一种图像处理方法及装置、存储介质和电子设备

Citations (8)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
WO2014188235A1 (en) * 2013-05-24 2014-11-27 Nokia Corporation Creation of a cinemagraph file
US20150077421A1 (en) * 2013-09-18 2015-03-19 Nokia Corporation Creating a cinemagraph
CN106453864A (zh) * 2016-09-26 2017-02-22 广东欧珀移动通信有限公司 一种图像处理方法、装置和终端
CN108122247A (zh) * 2017-12-25 2018-06-05 北京航空航天大学 一种基于图像显著性和特征先验模型的视频目标检测方法
CN108521823A (zh) * 2017-06-30 2018-09-11 深圳市大疆创新科技有限公司 一种图像处理方法、装置及电子设备
CN108898145A (zh) * 2018-06-15 2018-11-27 西南交通大学 一种结合深度学习的图像显著目标检测方法
CN109376611A (zh) * 2018-09-27 2019-02-22 方玉明 一种基于3d卷积神经网络的视频显著性检测方法
CN109600544A (zh) * 2017-09-30 2019-04-09 阿里巴巴集团控股有限公司 一种局部动态影像生成方法及装置

Patent Citations (8)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
WO2014188235A1 (en) * 2013-05-24 2014-11-27 Nokia Corporation Creation of a cinemagraph file
US20150077421A1 (en) * 2013-09-18 2015-03-19 Nokia Corporation Creating a cinemagraph
CN106453864A (zh) * 2016-09-26 2017-02-22 广东欧珀移动通信有限公司 一种图像处理方法、装置和终端
CN108521823A (zh) * 2017-06-30 2018-09-11 深圳市大疆创新科技有限公司 一种图像处理方法、装置及电子设备
CN109600544A (zh) * 2017-09-30 2019-04-09 阿里巴巴集团控股有限公司 一种局部动态影像生成方法及装置
CN108122247A (zh) * 2017-12-25 2018-06-05 北京航空航天大学 一种基于图像显著性和特征先验模型的视频目标检测方法
CN108898145A (zh) * 2018-06-15 2018-11-27 西南交通大学 一种结合深度学习的图像显著目标检测方法
CN109376611A (zh) * 2018-09-27 2019-02-22 方玉明 一种基于3d卷积神经网络的视频显著性检测方法

Cited By (13)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN110856014A (zh) * 2019-11-05 2020-02-28 北京奇艺世纪科技有限公司 动态图像生成方法、装置、电子设备及存储介质
CN110856014B (zh) * 2019-11-05 2023-03-07 北京奇艺世纪科技有限公司 动态图像生成方法、装置、电子设备及存储介质
CN111612873A (zh) * 2020-05-29 2020-09-01 维沃移动通信有限公司 Gif图片生成方法、装置及电子设备
CN111612873B (zh) * 2020-05-29 2023-07-14 维沃移动通信有限公司 Gif图片生成方法、装置及电子设备
CN112184722A (zh) * 2020-09-15 2021-01-05 上海传英信息技术有限公司 图像处理方法、终端及计算机存储介质
CN112184722B (zh) * 2020-09-15 2024-05-03 上海传英信息技术有限公司 图像处理方法、终端及计算机存储介质
CN112887623A (zh) * 2021-01-28 2021-06-01 维沃移动通信有限公司 图像生成方法、装置及电子设备
CN113473181A (zh) * 2021-09-03 2021-10-01 北京市商汤科技开发有限公司 视频处理方法和装置、计算机可读存储介质及计算机设备
CN114363697B (zh) * 2022-01-06 2024-04-26 上海哔哩哔哩科技有限公司 视频文件生成、播放方法及装置
CN114363697A (zh) * 2022-01-06 2022-04-15 上海哔哩哔哩科技有限公司 视频文件生成、播放方法及装置
CN115065863A (zh) * 2022-06-14 2022-09-16 北京达佳互联信息技术有限公司 视频生成方法、装置、电子设备及存储介质
CN115065863B (zh) * 2022-06-14 2024-04-12 北京达佳互联信息技术有限公司 视频生成方法、装置、电子设备及存储介质
CN117333586A (zh) * 2023-11-30 2024-01-02 浙江口碑网络技术有限公司 一种图像处理方法及装置、存储介质和电子设备

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