CN111225283A - 基于非线性编辑系统的视频调色方法、装置、设备及介质 - Google Patents
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Abstract
本申请提供了基于非线性编辑系统的视频调色方法、装置、设备及介质，属于计算机技术领域，用于解决相关技术中调色方法存在操作复杂、效率低的问题。所述调色方法包括：获取包含多帧视频图像的视频；针对所述视频中的每帧视频图像，通过人脸识别SDK识别每帧视频图像中的所有人脸，并分析出人脸数据；根据所述各帧视频图像的所述人脸数据，显示所述各帧视频图像中人脸区域的位置；对其中的代表帧视频图像上的人脸区域的进行调色调色完成并确认后，其他帧视频图像上的人脸自动复用所述调色结果。利用在非线性编辑系统中利用人脸识别技术对人脸进行人脸调色处理，最终实现在非线性编辑系统中智能识别人脸区域并进行调色的目的。
Description
技术领域
本申请涉及计算机技术领域，特别是涉及一种基于非线性编辑系统的视频调色方法、装置、设备及介质。
背景技术
目前，前期拍摄受环境的色光、色温等影响，前期拍摄画面中的人物肤色会发暗、或亮度和肤色不均，造成肤色不舒服的首要原因往往是曝光问题。大多数人调色时，可能会先去找好画面的白点和黑点，然后再开始考虑皮肤。但是，对于肤色曝光不足的镜头来说，这方法并不一定完全合适。有时，以皮肤作为画面的主要观察对象，先把肤色调整到一个正确的曝光区域，然后再把画面中其他的部分还原。
在以往的后期制作过程中，在做人脸肤色调整时，调色师通常采用吸管吸色确定需要调色的区域，或者通过手绘曲线圈定脸部区域，这些人工手动方法目前还不能非常精确的选取脸部区域。即调色过程需要经过多次反复地加工，最终调色的整体效果也可能使脸部区域、以及脸部与画面其它部分的衔接不自然。
因此，相关技术中的调色方法存在操作复杂、效率低的问题。
发明内容
本申请实施例提供一种基于非线性编辑系统的视频调色方法、装置、设备及介质，解决相关技术中调色方法存在操作复杂、效率低的问题。
为了解决上述问题，本申请实施例第一方面提供了一种基于非线性编辑系统的视频调色方法，包括：
获取包含多帧视频图像的视频；
针对所述视频中的每帧视频图像，通过人脸识别SDK技术识别每帧视频图像中的所有人脸，并分析出人脸数据；
根据所述各帧视频图像的所述人脸数据，显示所述各帧视频图像中人脸区域的位置；
在检测到用户对所述各帧视频图像中代表帧视频图像上的人脸区域的调色操作时，对该帧视频图像上的人脸区域进行调色，调色完成并确认后，所述视频中的其他帧视频图像上的人脸自动复用所述调色结果。
优选地，所述非线性编辑系统中安装有人脸识别SDK；所述非线性编辑系统的调色界面中增添有人脸识别选项；针对所述视频中的每帧视频图像，通过人脸识别SDK识别每帧视频图像中的所有人脸，并分析出人脸数据，包括：
在检测到用户对所述人脸识别选项的操作时，运行所述人脸识别SDK；
针对所述视频中的每帧视频图像，通过所述人脸识别SDK识别每帧视频图像中的所有人脸。
优选地，在检测到用户对所述各帧视频图像中代表帧视频图像上的人脸区域的调色操作时，对该帧视频图像上的人脸区域进行调色，调色完成并确认后，所述视频中的其他帧视频图像上的人脸自动复用所述调色结果，包括：
在检测到用户对所述各帧视频图像中代表帧视频图像上的人脸区域的调色操作时，若该帧视频图像包含多个人脸，则检测用户圈定人脸选择操作；
在检测到用户圈定人脸选择操作时，对用户圈定的人脸所在的区域进行调色；
在未检测到用户圈定人脸选择操作时，对该帧视频图像上的所有人脸所在的区域进行调色。
优选地，在针对所述视频中的每帧视频图像，通过人脸识别SDK识别每帧视频图像中的所有人脸，并分析出人脸数据，所述方法还包括：
针对所述视频中的每帧视频图像，在通过人脸识别SDK识别到该帧视频图像中的所有人脸时，输出人脸预监窗口，以提示用户该帧视频图像包含人脸；
通过人脸识别SDK识别每帧视频图像中的所有人脸，并分析出人脸数据，显示所述各帧视频图像中人脸区域的位置，包括：
针对所述视频中包含人脸的各帧视频图像，将所述各帧视频图像中人脸坐标信息显示在所述人脸预监窗口中。
本申请实施例第二方面提供了一种基于非线性编辑系统的视频调色装置，包括：
获取视频模块，用于获取包含多帧视频图像的视频；
人脸识别模块，用于针对所述视频中的每帧视频图像，通过人脸识别SDK技术识别每帧视频图像中的所有人脸，并分析出人脸数据；
人脸显示模块，用于根据所述各帧视频图像的所述人脸数据，显示所述各帧视频图像中人脸区域的位置；
人脸调色模块，用于在检测到用户对所述各帧视频图像中代表帧视频图像上的人脸区域的调色操作时，对该帧视频图像上的人脸区域进行调色，调色完成并确认后，所述视频中的其他帧视频图像上的人脸自动复用所述调色结果。优选地，所述非线性编辑系统中安装有人脸识别SDK；所述非线性编辑系统的调色界面中增添有人脸识别选项；所述人脸识别模块包括：
运行子模块，用于在检测到用户对所述人脸识别选项的操作时，运行所述人脸识别SDK；
识别子模块，用于针对所述视频中的每帧视频图像，通过所述人脸识别SDK识别每帧视频图像的所有人脸。
优选地，所述人脸调色模块包括：
人脸选择操作检测子模块，用于在检测到用户对所述各帧视频图像中代表帧视频图像上的人脸区域的调色操作时，若该帧视频图像包含多个人脸，则检测用户圈定人脸选择操作；
第一调色子模块，用于在检测到用户圈定人脸选择操作时，对用户圈定的人脸所在的区域进行调色；
第二调色子模块，用于在未检测到用户圈定人脸选择操作时，对该帧视频图像上的所有人脸所在的区域进行调色。
优选地，所述装置还包括：
输出模块，用于针对所述视频中的每帧视频图像，在通过人脸识别SDK识别到该帧视频图像中的所有人脸时，输出人脸预监窗口，以提示用户该帧视频图像包含人脸；
所述人脸显示模块包括：
显示子模块，用于根据所述各帧视频图像的所述人脸数据，将所述各帧视频图像中人脸坐标信息显示在所述人脸预监窗口中。
本申请实施例第三方面提供一种计算机可读介质，其上存储有计算机程序，该程序被处理器执行时实现如本申请第一方面所述方法中的步骤。
本申请实施例第四方面提供一种电子设备，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，所述处理器执行时实现如本申请第一方面所述方法中的步骤。
本申请实施例公开的一种基于非线性编辑系统的视频调色方法，通过获取包含多帧视频图像的视频，针对所述视频中的每帧视频图像，识别该帧视频图像是否包含人脸，针对所述视频中包含人脸的各帧视频图像，显示所述各帧视频图像中人脸区域的位置，在检测到用户对所述各帧视频图像中一帧视频图像上的人脸区域的调色操作时，对该帧视频图像上的人脸区域进行调色，实现了非线性编辑系统中，利用人脸识别技术快速精确定位脸部区域，提高脸部肤色的调整的精确度和效率的目的，并且通过非线性编辑系统实现“智能+人工”的人脸调色方法。解决了相关技术中调色方法存在操作复杂、效率低的问题。本实施例公开的一种基于非线性编辑系统的视频调色的方法，通过在非线性编辑系统中增加人脸识别SDK技术，解决了现有非线性编辑系统中不能智能识别被调对象中人脸的问题，提高了对人脸的调色效率，从而提高了编辑们的工作效率。
附图说明
为了更清楚地说明本申请实施例的技术方案，下面将对实施例或相关技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本申请的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动性的前提下，还可以根据该附图获得其他的附图。
图1是本申请根据一实施例示出的一种基于非线性编辑系统的视频调色的方法流程图。
图2是本申请一实施例提供的基于非线性编辑系统的视频调色装置的示意图。
具体实施方式
下面将结合本申请实施例中的附图，对本申请实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例是本申请一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本申请中的实施例，本领域普通技术人员在没有作出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本申请保护的范围。
由于相关技术中的调色方法存在操作复杂、效率低的问题。如果可以自动精确的确定脸部区域，再进行脸部调色将大大提高效率和调色范围的精确度。
非线性编辑系统是PC端的节目后期制作软件。非线性编辑系统的节目制作流程通常是：将摄像机拍摄的视音频或图片等文件导入到非线性编辑系统的素材管理库中，编辑们从库中挑选需要的片段画面，并将其放到时间线上，通过把若干挑选的画面片段首尾相接和上下堆叠实现节目制作(这个制作过程包括对某些片段素材的调色)，最后合成输出一个目标节目文件。
利用人脸识别技术精确定位轮廓区域后，调整人脸肤色：在非线性编辑系统中，利用人脸识别技术识别画面中所有的人脸，在调色时只针对人脸区域进行处理，而人脸区域外的画面内容不处理，以保证视频画面中人物周边真实的环境不会因为做了人脸肤色处理而受到影响。
本方法适用于非线性编辑系统在进行后期制作的人脸调色环节，对包含人脸的视频视频画面，不再采取手动逐帧圈描结合吸管吸色的方式确定人脸区域，而是智能识别人脸区域，对人脸进行诸如色温、色调、曝光程度、曲线、对比度和饱合度等的色彩调整，从而提高人脸调色效率和精确度。
通过本申请的技术方案，可以实现通过调整脸部的色彩平衡，来调整整个画面的色彩平衡，此方法可以作为编辑们或调色师的一种新的方法。
本实施例公开的一种基于非线性编辑系统的视频调色方法，如图1所示，该方法包括：步骤11至步骤14。
步骤11：获取包含多帧视频图像的视频。
编辑们将视频素材导入非线性编辑系统中，该视频素材中可能包含有人物信息。
步骤12：针对所述视频中的每帧视频图像，通过人脸识别SDK技术识别每帧视频图像中的所有人脸，并分析出人脸数据。
本实施例中，操作者需要先在非线性编辑系统中存储人脸识别SDK软件数据包，具体操作为：首先将SDK包含的诸如dll(运行库文件)、lib库文件、inclue头文件等拷贝到非编程序的执行文件夹下，并依据人脸识别提供的API定义规则交换数据，完成软件集成工作，然后，在非线性编辑系统的调色界面中添加“人脸识别”选项。
在非线性编辑系统中，编辑们先选定一个被调对象(视频或图片)，从非线性编辑系统主菜单的“特技库”中，选择其中的“色彩调整”特技，通过拖拽方式附加释放到选定的被调对象(视频或图片)上，然后打开色彩调整窗口(调色界面)，勾选“人脸识别”选项，非线性编辑系统对被调对象进行解析，得到被调对象的所有帧，以及每一帧的图像信息(图像信息包括：诸如像素色彩、亮度和像素材位置信息等)。
在检测到用户对所述人脸识别选项的操作时(即用户勾选“人脸识别”选项)，运行所述人脸识别SDK，实现非线性编辑系统调用人脸识别SDK技术，针对所述视频中的每帧视频图像，通过所述人脸识别SDK识别每帧视频图像中的所有人脸。
本实施例中，当编辑们勾选“人脸识别”选项时，非线性编辑系统就调用人脸识别SDK，并且把所有每一帧的图像信息传输给人脸识别SDK；人脸识别SDK就对每一帧的图像信息进行识别，如果识别到被调对象中没有人脸信息，人脸识别SDK将不返回人脸坐标信息，非线性编辑系统就直接对被调对像进行调色，如果识别到被调对象中含有人脸信息，人脸识别SDK就对该信息进行计算分析，得到所有帧中每一帧中的人脸坐标信息(五观和脸部轮廓等详细坐标数据)，并将该坐标信息返给非线性编辑系统。
针对视频中的每帧视频图像，在通过人脸识别SDK识别到该帧视频图像中的所有人脸时，输出人脸预监窗口，以提示用户该帧视频图像包含人脸；根据所述每帧视频图像的所述人脸数据，将各帧视频图像中人脸坐标信息显示在所述人脸预监窗口中。
本实施例中，当勾选“人脸识别”选项时，非线性编辑系统会在软件界面自动弹出人脸预监窗口，人脸预监窗口将人脸识别SDK识别并计算出的人脸坐标信息显示给操作者，并且操作者也可以通过在人脸预监窗口中选择需要调色的人脸对应的坐标信息，实现对每一帧中人脸的圈选，例如需要对当前帧中的人脸a进行调色，则先在该窗口中选择人脸a对应的坐标信息a，选中该坐标信息a后，当前帧中的人脸a会被矩形框圈定，呈现给操作者，操作者就可以对人脸a进行相应的调色操作。
步骤13：根据所述各帧视频图像的所述人脸数据，显示所述各帧视频图像中人脸区域的位置。
本实施例中，人脸识别SDK将分析出的人脸坐标信息返给非线性编辑系统后，人脸坐标信息将显示在非线性编辑系统中的人脸预监窗口中，并且非线性编辑系统会根据返给的人脸坐标信息，在人脸预监窗口中用矩形线框圈定出该窗口中当前帧中的人脸坐标信息对应的人脸，操作者就可以通过这些坐标直观地在人脸预监窗口看到识别到的人脸，即提示已选中的人脸区域。
其中，人脸预监窗口下方分别以矢量示波器、直方图、亮度示波器实时显示选中的人脸区域的色彩范围。
本实施例中，非线性编辑系统根据人脸识别SDK返回的人脸坐标信息，在被调对象中圈选出人脸坐标信息对应的所有人脸；其中，当被调对象为视频时，非线性编辑系统会圈出每一帧中的所有人脸，当对调对象为图片时，非线性编辑系统会圈出该图片中的所有人脸。
步骤14：在检测到用户对所述各帧视频图像中一帧视频图像上的人脸区域的调色操作时，对该帧视频图像上的人脸区域进行调色，调色完成并确认后，所述视频中的其他帧视频图像上的人脸自动复用所述调色结果。
在检测到用户对各帧视频图像中一帧视频图像上的人脸区域的调色操作时，若该帧视频图像包含多个人脸，则检测用户输入的人脸选择操作；在检测到用户输入的人脸选择操作时，对用户选中的人脸所在的区域进行调色；在未检测到用户输入的人脸选择操作时，对该帧视频图像上的所有人脸所在的区域进行调色。
本实施例中，若只需处理部分人脸，则采用手动圈选的方式选定需要处理的人脸，即人可以二次的手动的圈定这个某一个人脸，确定他要调色的这个范围，当圈中当前帧中部分脸部时，对应整个视频中所有帧中的部分脸部都将被圈定,再通过非线性编辑系统的调色特技窗口(调色界面)调整色彩参数，对当前帧中a的脸部调色完成并确认后，该视频片段的所有帧的a的人脸自动复用调色结果，完成对该视频中所有a的脸部的调色；其中，圈选时，操作者可在人脸预监窗口中圈选显示出的人脸坐标信息，并且当选中某一人脸坐标信息时，在当前帧中该坐标信息对应的人脸，将被矩形方框圈中，操作者可直观的监测到被圈人脸是否为需要处理的人脸。若需要处理全部人脸，则不进行手动圈选的操作，非线性编辑系统自动对所有人脸进行处理。
本实施例中，在对当前帧视频图像上的人脸区域进行调色完成之后，根据已调色完成的调色数据，各帧视频图像中的其他帧视频图像上的人脸区域自动复用所述调色结果，以达到对一帧中的人脸调色同时完成对所有帧中的人脸调色的目的，即将调色数据应用到整个视频素材片段每帧的人脸图像上，实现快速、高效的调色操作。
本实施例中，对需要被调色的人脸进行调色，该操作的具体调色部分属于非线性编辑系统的常用调色技术，在本申请实施例中不做过多说明，但是，本申请中，整个视频画面的调色效果是否附合输出的期望，通过矢量示波器、Y波形图、RGB队列、直方图等附助监看调色指标。也就是说，对已经确定了的被调人脸进行调色，然后调色部分的过程就是非线性编辑系统内部的计算过程。
本实施例提供一种基于非线性编辑系统的视频调色方法，以一段晚会素材为例，针对该方法的实施包括以下步骤：
第一步：软件开发工程师，拷贝人脸识别SDK到非线性编辑系统执行程序文件夹，并依据该SDK提供方的规则通过API调试集成，其中，API调试集成的目的是，以实现后续步骤中勾选“人脸识别”选项时，API能顺利调用人脸识别SDK。
第二步：API调试代码集成完成，并在非线性编辑系统原有的调色模块界面，增添“人脸识别”选项，重新打包出新版本非线性编辑系统软件。
第三步：以一段晚会素材调色为例。首先打开非线性编辑系统软件，导入一段30秒50P(共150帧)的晚会演播室视频片段，该片段是包含主持人和嘉宾a、b、c、d的4个人画面，由于灯光原因，使主持人a的脸部色彩不均，局部偏亮。
第四步：将上述晚会演播室视频片段拖拽到非线性编辑系统的时间线上，并从非线性编辑系统的主菜单中选择特技库，打开特技库，从中选择色彩校调整特技，将色彩调整特技拖拽到时间线上的片段上，实现将该特技附加到时间线上的上述晚会演播室视频片段上。
第五步：在时间线片段上点击鼠标右键选择并打开色彩调整窗口(即调色界面)，勾选已经添加的“人脸识别”选项，实现非线性编辑系统调用人脸识别SDK。同时，非线性编辑系统解析这段30秒的晚会素材，并将解析出的150帧图像数据(即每一帧的图像数据信息：像素色彩、亮度以及像素位置信息等)发送给人脸识别SDK，人脸识别SDK得到150帧图像数据后，根据图像数据计算图像中的人脸信息(如脸部位置、脸部轮廓、五观坐标等坐标数据)并将所有帧中的所有人脸信息发回给非线性编辑系统。非线性编辑系统得到所有人脸数据后，在监看窗口自动以矩形线框方式圈定150帧中每帧中4个被识别的人脸。
其中，勾选“人脸识别”选项时，非线性编辑系统会在软件界面自动弹出人脸预监窗口，人脸预监窗口将人脸坐标信息显示操作者，并且操作者也可以通过在人脸预监窗口中手动选择需要调色的人脸对应的坐标信息，实现对每一帧中的部分人脸的圈选。
第六步：如果需要对所有帧中的a、b、c、d的所有人脸进行调色，可直接在调色界面中调整人脸调色参数，如果只需调整所有帧中主持人a的脸部，可通过人脸预监窗口，人工手动按住鼠标左键直接圈选人脸预监窗口中当前帧中已经被矩形线框圈住的a、b、c、d所有人脸中的a的脸部，当圈中当前帧中a的脸部时，对应整个视频中所有帧中的a的脸部都将被圈定,再通过非线性编辑系统的调色特技窗口(调色界面)调整色彩参数，对当前帧中a的脸部调色完成并确认后，该视频片段的所有帧的a的人脸自动复用调色结果，完成对该视频中所有a的脸部的调色；也可通过先在人脸预监窗口中选择人脸a对应的坐标信息a，选中该坐标信息a后，当前帧中的人脸a会被矩形框圈定，呈现给操作者，操作者就可以实现对人脸a进行相应的调色操作。
通过本申请的方法，也可以在非编辑操作系统应用界面上添加其他操作选项，例如边缘柔化选项，用于调整已调色完成的人脸色彩与人脸之外的画面色彩之间的自然过渡；相近人脸调色选项，用于识别人脸后复选与人脸同色彩范围肤色，通过该选项对人脸之外的肤色进行色彩调整；人脸区域色彩平衡应用到整体画面选项，用于在进行整体画面色彩平衡调整时，当勾选该选项时，通过调整参考帧画面脸部区域的色彩平衡，实现整段视频画面的色彩平衡的调整，即脸部色彩调整结果应用到整段需要被调色的素材，实现整段画面的这个色彩平衡的统一。从而，使编辑们能够利用这种智能处理技术提高编辑效率，快速实现设计意图。
本申请中的调色，包含整体、暗区、灰区、亮区的色度、饱合度及亮度的调整，RGB曲线色彩校正，HLS色彩校正，色彩平衡等范围的所有色彩调整相关的软件功能。
通过本申请的基于非线性编辑系统的视频调色方法，还可以应用于对图片素材中的人脸，进行智能识别图片素材中的人脸，再根据上述实施例一和二中所述的方法，对识别出的人脸中的全部人脸或部分人脸进行调色。
通过本申请中的基于非线性编辑系统的视频调色方法，还可以在非线性编辑系统中集成智能场景分析、智能语音识别以及智能文字识别等人工智能技术，以实现高效的编辑工作。
基于同一发明构思，本申请一实施例提供一种基于非线性编辑系统的视频调色装置。参考图2，图2是本申请一实施例提供的基于非线性编辑系统的视频调色装置的示意图。如图2所示，该装置包括：
获取视频模块21，用于获取包含多帧视频图像的视频；
人脸识别模块22，用于针对所述视频中的每帧视频图像，通过人脸识别SDK技术识别每帧视频图像中的所有人脸，并分析出人脸数据；
人脸显示模块23，用于根据所述各帧视频图像的所述人脸数据，显示所述各帧视频图像中人脸区域的位置；
人脸调色模块24，用于在检测到用户对所述各帧视频图像中代表帧视频图像上的人脸区域的调色操作时，对该帧视频图像上的人脸区域进行调色，调色完成并确认后，所述视频中的其他帧视频图像上的人脸自动复用所述调色结果。
优选地，所述非线性编辑系统中安装有人脸识别SDK；所述非线性编辑系统的调色界面中增添有人脸识别选项；所述人脸识别模块包括：
运行子模块，用于在检测到用户对所述人脸识别选项的操作时，运行所述人脸识别SDK；
识别子模块，用于针对所述视频中的每帧视频图像，通过所述人脸识别SDK识别每帧视频图像中的所有人脸。
优选地，所述人脸调色模块包括：
人脸选择操作检测子模块，用于在检测到用户对所述各帧视频图像中代表帧视频图像上的人脸区域的调色操作时，若该帧视频图像包含多个人脸，则检测用户圈定人脸选择操作；
第一调色子模块，用于在检测到用户圈定人脸选择操作时，对用户选中的人脸所在的区域进行调色；
第二调色子模块，用于在未检测到用户圈定人脸选择操作时，对该帧视频图像上的所有人脸所在的区域进行调色。
优选地，所述装置还包括：
输出模块，用于针对所述视频中的每帧视频图像，在通过人脸识别SDK识别到该帧视频图像中的所以人脸时，输出人脸预监窗口，以提示用户该帧视频图像包含人脸；
所述人脸显示模块包括：
显示子模块，用于根据所述每帧视频图像的所述人脸数据，将所述各帧视频图像中人脸坐标信息显示在所述人脸预监窗口中。
本申请实施例第三方面提供一种计算机可读介质，其上存储有计算机程序，该程序被处理器执行时实现如本申请第一方面所述方法中的步骤。
本申请实施例第四方面提供一种电子设备，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，所述处理器执行时实现如本申请第一方面所述方法中的步骤。
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，本发明实施例的实施例可提供为方法、装置、或计算机程序产品。因此，本发明实施例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，本发明实施例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。
本发明实施例是参照根据本发明实施例的方法、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实施例的优选实施例，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实施例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基于非线性编辑系统的视频调色方法、装置、设备及介质介质，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 (10)
1.一种基于非线性编辑系统的视频调色方法，其特征在于，包括：
获取包含多帧视频图像的视频；
针对所述视频中的每帧视频图像，通过人脸识别SDK识别每帧视频图像中的所有人脸，并分析出人脸数据；
根据所述各帧视频图像的所述人脸数据，显示所述各帧视频图像中人脸区域的位置；
在检测到用户对所述各帧视频图像中代表帧视频图像上的人脸区域的调色操作时，对该帧视频图像上的人脸区域进行调色，调色完成并确认后，所述视频中的其他帧视频图像上的人脸自动复用所述调色结果。
2.根据权利要求1所述的基于非线性编辑系统的视频调色方法，其特征在于，所述非线性编辑系统中安装有人脸识别SDK；所述非线性编辑系统的调色界面中增添有人脸识别选项；针对所述视频中的每帧视频图像，通过人脸识别SDK识别每帧视频图像中的所有人脸，并分析出人脸数据，包括：
在检测到用户对所述人脸识别选项的操作时，运行所述人脸识别SDK；
针对所述视频中的每帧视频图像，通过所述人脸识别SDK识别每帧视频图像中的所有人脸。
3.根据权利要求1所述的基于非线性编辑系统的视频调色方法，其特征在于，在检测到用户对所述各帧视频图像中代表帧视频图像上的人脸区域的调色操作时，对该帧视频图像上的人脸区域进行调色，调色完成并确认后，所述视频中的其他帧视频图像上的人脸自动复用所述调色结果，包括：
在检测到用户对所述各帧视频图像中代表帧视频图像上的人脸区域的调色操作时，若该帧视频图像包含多个人脸，则检测用户圈定人脸选择操作；
在检测到用户圈定人脸选择操作时，对用户圈定的人脸所在的区域进行调色；
在未检测到用户圈定人脸选择操作时，对该帧视频图像上的所有人脸所在的区域进行调色。
4.根据权利要求1-3任一所述的基于非线性编辑系统的视频调色方法，其特征在于，在针对所述视频中的每帧视频图像，通过人脸识别SDK识别每帧视频图像中的所有人脸，并分析出人脸数据，所述方法还包括：
针对所述视频中的每帧视频图像，在通过人脸识别SDK识别到该帧视频图像中的所有人脸时，输出人脸预监窗口，以提示用户该帧视频图像包含人脸；
根据所述每帧视频图像的所述人脸数据，显示所述各帧视频图像中人脸区域的位置，包括：
根据所述每帧视频图像的所述人脸数据，将所述各帧视频图像中人脸坐标信息显示在所述人脸预监窗口中。
5.一种基于非线性编辑系统的视频调色装置，其特征在于，所述装置包括：
获取视频模块，用于获取包含多帧视频图像的视频；
人脸识别模块，用于针对所述视频中的每帧视频图像，通过人脸识别SDK技术识别每帧视频图像中的所有人脸，并分析出人脸数据；
人脸显示模块，用于根据所述各帧视频图像的所述人脸数据，显示所述各帧视频图像中人脸区域的位置；
人脸调色模块，用于在检测到用户对所述各帧视频图像中代表帧视频图像上的人脸区域的调色操作时，对该帧视频图像上的人脸区域进行调色，调色完成并确认后，所述视频中的其他帧视频图像上的人脸自动复用所述调色结果。
6.根据权利要求5所述的基于非线性编辑系统的视频调色装置，其特征在于，所述非线性编辑系统中安装有人脸识别SDK；所述非线性编辑系统的调色界面中增添有人脸识别选项；所述人脸识别模块包括：
运行子模块，用于在检测到用户对所述人脸识别选项的操作时，运行所述人脸识别SDK；
识别子模块，用于针对所述视频中的每帧视频图像，通过所述人脸识别SDK识别每帧视频图像中的所有人脸。
7.根据权利要求5所述的基于非线性编辑系统的视频调色装置，其特征在于，所述人脸调色模块包括：
人脸选择操作检测子模块，用于在检测到用户对所述各帧视频图像中代表帧视频图像上的人脸区域的调色操作时，若该帧视频图像包含多个人脸，则检测用户圈定人脸选择操作；
第一调色子模块，用于在检测到用户圈定人脸选择操作时，对用户圈定的人脸所在的区域进行调色；
第二调色子模块，用于在未检测到用户圈定人脸选择操作时，对该帧视频图像上的所有人脸所在的区域进行调色。
8.根据权利要求5-7所述的基于非线性编辑系统的视频调色装置，其特征在于，所述装置还包括：
输出模块，用于针对所述视频中的每帧视频图像，在通过人脸识别SDK识别到该帧视频图像中的所有人脸时，输出人脸预监窗口，以提示用户该帧视频图像包含人脸；
所述人脸显示模块包括：
显示子模块，用于根据所述每帧视频图像的所述人脸数据，将所述各帧视频图像中人脸坐标信息显示在所述人脸预监窗口中。
9.一种计算机可读介质，其上存储有计算机程序，其特征在于，该程序被处理器执行时实现如权利要求1-4任一所述的方法中的步骤。
10.一种电子设备，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，所述处理器执行时实现如权利要求1-4任一所述的方法的步骤。
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