CN111309957A - 一种自动生成旅行相册mv的方法 - Google Patents
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Abstract
本发明公开了一种自动生成旅行相册MV的方法。它具体包括如下步骤:自动扫描用户移动设备的照片库,将最近N日的照片按日期分组;单日照片通过SSIM和SIFT技术去除掉高相似度照片,以及曝光过渡、过黑过白的照片;分析剩余精选出的照片中的EXIF数据,提取出其中的GPS、拍摄时间数据,通过GPS数据将坐标所在地一样的照片分到同一组;通过GPS数据和拍摄时间查询到坐标所在地的季节以及天气,最终智能匹配到需要应用的美化方案;将提取出来的照片通过分析出来的场景合成精美的旅行相册MV。本发明的有益效果是:通过每张照片包含的EXIF数据分析智能归类照片,结合EXIF数据选取美化方案对相册MV进行美化,帮助用户快速简单高效的制作旅行相册MV。
Description
技术领域
本发明涉及图片处理相关技术领域,尤其是指一种自动生成旅行相册MV的方法。
背景技术
在生活水平和物质水平不断提升的当下,人们的旅游热情不断提升,手中的智能设备的拍照功能也逐渐强大,出去旅行拍摄几张照片,打卡留念成了旅行必备的事情,旅行之后,整理相册并且制作精美的MV的需求变得越来越强烈,可是筛选照片和制作MV,对于普通用户来说难度极大。
现有的自动相册MV制作技术,只能做到去除相似的照片,选择几张不同的照片自动合成,并不能智能的根据旅游地点的场景去归类,更不能根据旅游地点、天气、季节,去智能美化视频的背景、背景音乐、转场等。相册MV也叫图片MV,多张图片组合合成的精美视频。
发明内容
本发明是为了克服现有技术中存在上述的不足,提供了一种能够快速简单高效制作的自动生成旅行相册MV的方法。
为了实现上述目的,本发明采用以下技术方案:
一种自动生成旅行相册MV的方法,具体包括如下步骤:
(1)自动扫描用户移动设备的照片库,将最近N日的照片按日期分组;
(2)单日照片通过SSIM和SIFT技术去除掉高相似度照片,以及曝光过渡、过黑过白的照片;
(3)分析剩余精选出的照片中的EXIF数据,提取出其中的GPS、拍摄时间、相机拍摄角度数据,通过GPS数据将坐标所在地一样的照片分到同一组;
(4)通过GPS数据和拍摄时间查询到坐标所在地的季节以及天气,最终根据照片数量、拍摄时间、GPS数据、季节、天气标签智能匹配到服务器预设的主题模板方案;
(5)根据步骤(4)通过服务器获取的主题模板方案,结合提取出来的照片通过分析出来的场景合成精美的旅行相册MV。
本方法通过每张照片包含的EXIF数据分析智能归类照片,结合EXIF数据选取美化方案对相册MV进行美化,帮助用户快速简单高效的制作旅行相册MV。
作为优选,在步骤(2)中,具体操作方法为:
SSIM结构相似性的计算公式如下:
其中:传入的x,y分别为两张图片,计算结果返回值范围为(0,1),当两张图片一模一样时,返回值为1;
SIFT尺寸不变特征变换的计算公式如下:
其中:传入的x,y分别为两张图片,先通过检测特征,再通过特征匹配返回结果在(0,1)两张一模一样时,返回值为1;
根据上述两个计算公式的结果进行综合筛选:
SIFT(X,Y)>0.5且SSIM(X,Y)>0.5的图片被认为是相似图片。
作为优选,SIFT尺寸不变特征变换的具体操作方法为:
(a)通过检测特征:尺度空间极值检测、关键点定位、方向确定和关键点描述,找到特征值;
(b)通过特征匹配:(i)SIFT特征的生成,即从多幅图像中提取对尺度缩放、旋转、亮度变化无关的特征向量;(ii)SIFT特征向量的匹配;
(c)最终返回结果在(0,1)两张一模一样时,返回值为1。
作为优选,在步骤(3)中,需要先将角度为90、180、270的三种情况下的图片,旋转成0,也就是正向,再通过GPS数据将坐标所在地一样的照片分到同一组。
作为优选,在步骤(4)中,具体操作方法为:将主题模板打上标签,其中包括适合图片数量、适合季节、适合天气、拍摄时间、GPS数据,之后根据客户端的传入的参数,服务器根据过滤条件以及对于传入参数,计算出每个主体模板的匹配分,分数最高的为最适合的主题模板,返回给客户端。
本发明的有益效果是:通过每张照片包含的EXIF数据分析智能归类照片,结合EXIF数据选取美化方案对相册MV进行美化,帮助用户快速简单高效的制作旅行相册MV。
具体实施方式
下面结合具体实施方式对本发明做进一步的描述。
一种自动生成旅行相册MV的方法,具体包括如下步骤:
(1)自动扫描用户移动设备的照片库,将最近N日的照片按日期分组;
(2)单日照片通过SSIM和SIFT技术去除掉高相似度照片,以及曝光过渡、过黑过白的照片;具体操作方法为:
SSIM结构相似性(Structural similarity index)的计算公式如下:
其中:传入的x,y分别为两张图片,计算结果返回值范围为(0,1),当两张图片一模一样时,返回值为1;
SIFT尺寸不变特征变换(Scale-invariant feature transform)的计算公式如下:
其中:传入的x,y分别为两张图片,先通过检测特征,再通过特征匹配返回结果在(0,1)两张一模一样时,返回值为1;具体操作方法为:
(a)通过检测特征:尺度空间极值检测、关键点定位、方向确定和关键点描述,找到特征值;
(b)通过特征匹配:(i)SIFT特征的生成,即从多幅图像中提取对尺度缩放、旋转、亮度变化无关的特征向量;(ii)SIFT特征向量的匹配;
(c)最终返回结果在(0,1)两张一模一样时,返回值为1。
根据上述两个计算公式的结果进行综合筛选:
SIFT(X,Y)>0.5且SSIM(X,Y)>0.5的图片被认为是相似图片。
(3)分析剩余精选出的照片中的EXIF数据,提取出其中的GPS、拍摄时间、相机拍摄角度数据,通过GPS数据将坐标所在地一样的照片分到同一组;需要先将角度为90、180、270的三种情况下的图片,旋转成0,也就是正向,再通过GPS数据将坐标所在地一样的照片分到同一组。
(4)通过GPS数据和拍摄时间查询到坐标所在地的季节以及天气,最终根据照片数量、拍摄时间、GPS数据、季节、天气标签智能匹配到服务器预设的主题模板方案(一个主题模板为一整套美化方案:包括自定义的片头、片尾、转场、背景音乐、贴纸、特效效果等,在视频合成中,会自动应用到图片上,达到美化效果);具体操作方法为:
(41)将主题模板打上标签:其中包括适合图片数量(1-N张),适合季节(春夏秋冬),适合天气(晴天,阴天,雨天等),拍摄时间(白天,黑夜),GPS数据(特定主题有地域性,比如中国元素主题,日本元素主题等)等;
(42)根据客户端的传入的参数。服务器根据过滤条件以及对于传入参数,计算出每个模板的匹配分,分数最高的为最适合的主题模板,返回给客户端。
(5)根据步骤(4)通过服务器获取的主题模板方案,结合提取出来的照片通过分析出来的场景合成精美的旅行相册MV。
具体实施例:
步骤1)在用户授予相册权限之后,自动扫描用户相册,获取最近7日的照片,将照片分组。
步骤2)通过SSIM、SIFT等已知技术去除掉高相似度照片,以及曝光过渡、过黑过白的照片。
步骤3)通过分析EXIF信息,提取出其中的经纬度,将坐标位置一样的照片分为同一组,取单日经纬度信息相同的数量最多的分组,如下表所示。
步骤4)向服务器发送指令,根据用户上报的单日照片分组中的照片数量、拍摄时间、拍摄地点、所属季节、当日天气情况、用户性别等参数,服务器根据多维度的参数决定下发旅行相册MV的最佳模板“主题模板1”,服务器决策过程如下表所示。
步骤5)终端设备接收到服务端返回的美化方案,应用并自动合成旅行相册MV。
Claims (5)
1.一种自动生成旅行相册MV的方法,其特征是,具体包括如下步骤:
(1)自动扫描用户移动设备的照片库,将最近N日的照片按日期分组;
(2)单日照片通过SSIM和SIFT技术去除掉高相似度照片,以及曝光过渡、过黑过白的照片;
(3)分析剩余精选出的照片中的EXIF数据,提取出其中的GPS、拍摄时间、相机拍摄角度数据,通过GPS数据将坐标所在地一样的照片分到同一组;
(4)通过GPS数据和拍摄时间查询到坐标所在地的季节以及天气,最终根据照片数量、拍摄时间、GPS数据、季节、天气标签智能匹配到服务器预设的主题模板方案;
(5)根据步骤(4)通过服务器获取的主题模板方案,结合提取出来的照片通过分析出来的场景合成精美的旅行相册MV。
3.根据权利要求2所述的一种自动生成旅行相册MV的方法,其特征是,SIFT尺寸不变特征变换的具体操作方法为:
(a)通过检测特征:尺度空间极值检测、关键点定位、方向确定和关键点描述,找到特征值;
(b)通过特征匹配:(i)SIFT特征的生成,即从多幅图像中提取对尺度缩放、旋转、亮度变化无关的特征向量;(ii)SIFT特征向量的匹配;
(c)最终返回结果在(0,1)两张一模一样时,返回值为1。
4.根据权利要求1所述的一种自动生成旅行相册MV的方法,其特征是,在步骤(3)中,需要先将角度为90、180、270的三种情况下的图片,旋转成0,也就是正向,再通过GPS数据将坐标所在地一样的照片分到同一组。
5.根据权利要求1所述的一种自动生成旅行相册MV的方法,其特征是,在步骤(4)中,具体操作方法为:将主题模板打上标签,其中包括适合图片数量、适合季节、适合天气、拍摄时间、GPS数据,之后根据客户端的传入的参数,服务器根据过滤条件以及对于传入参数,计算出每个主体模板的匹配分,分数最高的为最适合的主题模板,返回给客户端。
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