CN112312200A - 视频封面生成方法、装置和电子设备 - Google Patents
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Abstract
本公开实施例公开了视频封面生成方法、装置和电子设备。该方法的一具体实施方式包括:响应于接收到视频封面生成指令,获取待生成封面的原始视频所对应的多个视频帧;依次确定各所述视频帧分别对应的视觉属性是否满足预设条件;响应于确定到一视频帧满足所述预设条件,将满足所述预设条件的该视频帧作为所述原始视频的封面。实现了从视频中选择出最适合的一帧图像来作视频封面,尽量避免视频封面为全黑或者全白或者模糊的现象,易于用户辨别视频信息,改善了用户体验。
Description
技术领域
本公开涉及图像技术领域,尤其涉及一种视频封面生成方法、装置和电子设备。
背景技术
随着电子终端的发展,用户越来越多的使用各种电子终端设备记录视频图像类信息。例如,用户可以使用电子终端设备拍摄视频,视频数据可以保存在电子终端设备中,或者发送至服务器保存。
每一个视频需要有一幅图片作为显示信息显示在电子设备终端界面上。通常电子终端设备会自动选择该视频的第一帧图像作为视频封面。
发明内容
本公开实施例提供了一种视频封面生成方法、装置和电子设备,从视频中选择一帧合适的图像作为视频封面,尽量避免视频封面为全黑或者全白或者模糊的现象。
第一方面,本公开实施例提供了一种视频封面生成方法,包括:响应于接收到视频封面生成指令,获取待生成封面的原始视频所对应的多个视频帧;依次确定各所述视频帧分别对应的视觉属性是否满足预设条件;响应于确定到一视频帧满足所述预设条件,将满足所述预设条件的该视频帧作为所述原始视频的封面。
第二方面,本公开实施例提供了一种视频封面生成装置,包括:原始视频数据获取单元,用于响应于接收到视频封面生成指令,获取待生成封面的原始视频所对应的多个视频帧;条件确定单元,用于依次确定各所述视频帧分别对应的视觉属性是否满足预设条件;封面确定单元,用于响应于确定到一视频帧满足所述预设条件,将满足所述预设条件的该视频帧作为所述原始视频的封面。
第三方面,本公开实施例提供了一种电子设备,包括:一个或多个处理器;存储装置,用于存储一个或多个程序,当所述一个或多个程序被所述一个或多个处理器执行,使得所述一个或多个处理器实现如第一方面所述的视频封面生成方法。
第四方面,本公开实施例提供了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第一方面所述的视频封面生成方法的步骤。
本公开实施例提供的视频封面生成方法、装置和电子设备,通过响应于接收到视频封面生成指令,获取待生成封面的原始视频的视频数据;然后,依次确定各所述视频帧分别对应的视觉属性是否满足预设条件;最后,响应于确定到一视频帧满足所述预设条件,将满足所述预设条件的该视频帧作为所述原始视频的封面。相较于现有的将原始视频的首视频帧作为封面的方法,实现了从视频中选择出满足预设条件的一帧图像来作视频封面,可以改善视频封面为全黑或者全白或者模糊的现象,改善了用户体验。
附图说明
附图用于更好地理解本公开,不构成对本公开的不当限定。其中:
图1是根据本公开的视频封面生成方法的一个实施例的流程图;
图2是根据本公开的视频封面生成方法的另一个实施例的流程图;
图3是根据本公开的视频封面生成方法的另一个实施例的示意图;
图4是根据本公开的视频封面生成装置的一个实施例的结构示意图;
图5是本公开的一个实施例的视频封面生成方法可以应用于其中的示例性系统架构图;
图6是根据本公开实施例提供的电子设备的基本结构的示意图。
具体实施方式
以下结合附图对本公开的示范性实施例做出说明,其中包括本公开实施例的各种细节以助于理解。虽然附图中显示了本公开的某些实施例,然而应当理解的是,本公开可以通过各种形式来实现,而且不应该被解释为限于这里阐述的实施例,相反提供这些实施例是为了更加透彻和完整地理解本公开。
应当理解的是,本公开的附图及实施例仅用于示例性作用,并非用于限制本公开的保护范围,因此本领域普通技术人员应当认识到,可以对这里描述的实施例做出各种改变和修改,而不会背离本公开的范围和精神。
应当理解,本公开的方法实施方式中记载的各个步骤可以按照不同的顺序执行,和/或并行执行。此外,方法实施方式可以包括附加的步骤和/或省略执行示出的步骤。本公开的范围在此方面不受限制。
本文使用的术语“包括”及其变形是开放性包括,即“包括但不限于”。术语“基于”是“至少部分地基于”。术语“一个实施例”表示“至少一个实施例”;术语“另一实施例”表示“至少一个另外的实施例”;术语“一些实施例”表示“至少一些实施例”。其他术语的相关定义将在下文描述中给出。
需要注意,本公开中提及的“第一”、“第二”等概念仅用于对不同的装置、模块或单元进行区分,并非用于限定这些装置、模块或单元所执行的功能的顺序或者相互依存关系。
需要注意,本公开中提及的“一个”、“多个”的修饰是示意性而非限制性的,本领域技术人员应当理解,除非在上下文另有明确指出,否则应该理解为“一个或多个”。
本公开实施方式中的多个装置之间所交互的消息或者信息的名称仅用于说明性的目的,而并不是用于对这些消息或信息的范围进行限制。
需要说明的是,在不冲突的情况下,本公开中的实施例及实施例中的特征可以相互组合。
请参考图1,其示出了根据本公开的视频封面生成方法的一个实施例的流程。如图1所示该视频封面生成方法,包括以下步骤:
步骤101,响应于接收到视频封面生成指令,获取待生成封面的原始视频所对应的多个视频帧。
现有技术中,对于已有的原始视频,通常是用该原始视频的首视频帧,或者指定视频帧作为原始视频的封面,但是首视频帧或者指定视频帧有可能由于拍摄的环境因素,或者拍摄者的自身的原因,使得封面会出现全黑或者全白的,或者模糊的现象,这样生成的视频封面不易于浏览,导致用户体验较差。为了改善上述现象,可以使用本公开所提供的方法来生成原始视频的封面。
在一些应用场景中,上述视频封面生成指令可以由如下方式触发:接收到一段视频拍摄完成的指令、接收到用户上传视频的指令、接收到用户共享视频的指令等。这里的原始视频可以为本地拍摄的视频、还可以为本地存储的视频,或者可以为存储在与本地设备实现通信连接的其他电子设备中的视频。
上述原始视频可以是各种类型的视频。此外,上述原始视频可以是短视频、小视频以及常规视频等。
上述原始视频可以对应多个视频帧。属于同一视频的多个视频帧在时间轴上可以是连续的。
当接收到视频封面生成指令时,上述指令可以包括待生成封面的原始视频的名称、存储路径等信息。可以根据上述原始视频的名称、存储路径等信息获取上述原始视频所对应的多个视频帧。
步骤102,依次确定各视频帧分别对应的视觉属性是否满足预设条件。
在本实施例中,视频帧的视觉属性例如可以包括亮度、清晰度、对比度、饱和度等等。
对于每一个视觉属性,可以设置各自对应的预设条件。可以从上述原始视频对应的第一个视频帧开始,依次确定上述原始视频的各视频帧分别对应的各视觉属性是否满足上述预设条件。具体地,对于每一视频帧,可以分别确定该视频帧的每一视觉属性是否满足该视觉属性对应的预设条件。
例如,亮度所对应的预设条件可以是预设亮度条件(如一个预设亮度值范围)。视频帧的亮度可以由该视频帧各像素的平均亮度值来表征。当一视频帧所对应的平均亮度值落在上述预设亮度值范围时,可以认为该视频帧的亮度满足预设亮度条件。
不同的视觉属性可以对应不同的预设条件。此外,可以根据所选择的视觉属性以及应用场景来确定所选择的视觉属性所对应的预设条件的实际值(或实际取值范围)。
步骤103,响应于确定到一视频帧满足预设条件,将满足预设条件的该视频帧作为原始视频的封面。
在本实施例中,当确定到原始视频的封面后,可以将上述封面与该原始视频绑定。可以在该原始视频的摘要信息中展示上述封面。
本实施例提供的视频封面生成方法,通过首先响应于接收到视频封面生成指令,获取待生成封面的原始视频所对应的多个视频帧;然后,依次确定各视频帧分别对应的视觉属性是否满足预设条件;最后,响应于确定到一视频帧满足预设条件,将满足预设条件的该视频帧作为原始视频的封面。实现了从视频中选择出满足预设条件的一帧图像作视频封面,可以改善视频封面为全黑或者全白或者模糊的现象,改善了用户体验。
在一些可选的实现方式中,若原始视频所对应的多个视频帧均不满足预设条件,则将原始视频所对应的首视频帧确定为原始视频的封面。
请参考图2,其示出了根据本公开的视频封面生成方法的另一个实施例的流程。如图2所示,该视频封面生成方法,包括以下步骤:
步骤201,响应于接收到视频封面生成指令,获取待生成封面的原始视频所对应的多个视频帧。
在本实施例中,步骤201与图1所示的步骤101相同或相似,此处不赘述。
步骤202,将原始视频对应的多个视频帧,分成多个依次排列的第一视频帧集合,每一个第一视频帧集合包括N个连续的视频帧。
其中,包括原始视频的首视频帧的第一视频帧集合为第一个第一视频帧集合。
在本实施例中,可以将原始视频的多个视频帧分成多个第一视频帧集合来处理。这里的第一视频帧集合的数量可以大于等于2。每一个第一视频帧集合中可以包括N个连续的视频帧。N为大于等于1,小于等于K的正整数。这里的K为上述原始视频所包括的视频帧的数量。
N的值可以根据不同类视频的特点进行选择,例如可以参考原始视频所包括的视频帧的数量为依据进行选择配置。其中从首视频帧开始的第一视频帧集合可以被称为第一个第一视频帧集合。
上述原始视频所对应的多个第一视频帧集合中,除最后一个第一视频帧集合之外,其他各第一视频帧集合均包括N个视频帧。最后一个第一视频帧集合所包括的视频帧的数量可以小于等于其他第一视频帧集合所包括的视频帧的数量。
步骤203,从第一个第一视频帧集合开始,依次确定各第一视频帧集合所包括的每一视频帧所对应的视觉属性是否满足预设条件。
从第一个第一视频帧集合开始,对第一视频帧集合所包括的视频帧进行处理,获取各视频帧的视觉属性,作为视频封面选择的依据。
由于画面的亮度和清晰度对画面的视觉效果的影响较大。画面的亮度和清晰度影响用户对于视频的辨认和识别,上述视觉属性至少包括以下之一:亮度、清晰度。
在一些可选的实现方式中,可以从第一个第一视频帧集合开始,依次确定各第一视频帧集合所包括的每一视频帧所对应的亮度,并根据各视频帧的亮度来确定原始视频的封面。在这些应用场景中,对于当前所选择的任一第一视频帧集合,可以首先获取该视频帧集合中的各视频帧分别对应的亮度,然后再依次确定各视频帧的亮度是否满足预设亮度条件。当一视频帧的亮度满足预设亮度条件时,可以将该视频帧确定为上述原始视频的封面。
通常一个视频帧的亮度可以由具体的亮度值来表征。实践中,一视频帧的亮度可以以该视频帧所包括的多个像素的平均亮度值来表征。
对于视频的各个视频帧而言,每一个视频帧的亮度可以与拍摄时的环境亮度、拍摄所使用的拍摄装置的参数设置(例如光圈、曝光时间等)、镜头进光量等相关。在一个视频帧拍摄完成之后,可以认为该视频帧的亮度不再变化。
可以使用各种方法来获取各视频帧的亮度。例如,将一视频帧转为灰度图片,计算灰度图片中各像素的像素值的平均值,作为该视频帧的平均亮度值。
在一些应用场景中,上述依次确定各所述视频帧分别对应的视觉属性是否满足预设条件,可以包括如下子步骤:
第一,对于视频帧集合中的每一视频帧,确定该视频帧的R、G、B三通道各自对应的平均亮度值。
第二,分别判断该视频帧的R、G、B三通道各自对应的平均亮度值是否满足预设条件。
对于任一视频帧的任一像素点,可以包括三通道(R通道、G通道、B通道)。可以获取该视频帧各像素点分别对应的R(红色)、G(绿色)、B(蓝色)三通道分别对应的亮度。可以根据该视频帧每一个像素点的R亮度值、G亮度值、B亮度值,计算该视频帧所有像素点的R的平均亮度值、G的平均亮度值以及B的平均亮度值。
再分别确定上述视频帧的上述R,G,B三通道的平均亮度值是否满足预设亮度条件。每一通道可以对应一个亮度阈值范围。不同的通道可以对应不同的亮度阈值范围。不同的通道也可以对应相同的亮度阈值范围。
在另外一些应用场景中,对于一个视频帧,还可以根据所获得的R、G、B三通道各自对应的平均亮度值来确定该视频帧的平均亮度值,例如将R、G、B三通道各自对应的平均亮度值的最大值与最小值的平均值作为该视频帧的平均亮度值。然后确定上述该视频帧的平均亮度值是否满足预设亮度条件。
上述预设亮度条件例如可以为亮度值(这里亮度值可以是视频帧的平均亮度值)大于等于30cd/m2,小于等于220cd/m2。上述预设亮度条件也可以为亮度值(这里亮度值可以是视频帧的平均亮度值)大于等于40cd/m2,小于等于210cd/m2。任何合理的亮度值区间范围均可以采用,根据不同的使用场景选择使用。
可选地,上述对于视频帧集合中的每一视频帧,确定该视频帧的R、G、B三通道各自对应的平均亮度值,可以包括如下子步骤:
第一,从该视频帧对应的多个像素中,按照预设规则选择至少一个目标像素。
这里按照预设规则选择至少一个目标像素,例如可以将该视频帧划分为多个区域,将每个区域中心位置处的像素作为一个目标像素。还可以为对于每一行相像素,可以每隔预设像素间隔选择一个像素作为目标像素等。
第二,根据各目标像素分别对应的R、G、B三通道亮度值,确定该视频帧的R、G、B三通道各自对应的平均亮度值。
对于每一个通道而言,将各目标像素分别对应的该通道亮度值取均值,得到该通道的平均亮度值。
在这些可选的实现方式中,可以从视频帧中选取目标像素,并根据目标像素对应的R、G、B三通道亮度值,确定该视频帧的R、G、B三通道各自对应的平均亮度值。可以减少确定视频帧的亮度的计算量。
在另外一些可选的实现方式中,可以从第一个第一视频帧集合开始,依次确定各第一视频帧集合所包括的每一视频帧所对应的清晰度,并根据各视频帧的清晰度来确定原始视频的封面。在这些应用场景中,对于当前所选择的任一第一视频帧集合,可以首先获取该视频帧集合中的各视频帧分别对应的清晰度,然后再依次确定各视频帧的清晰度是否满足预设清晰度条件。当一视频帧的清晰度满足预设清晰度条件时,可以将该视频帧确定为上述原始视频的封面。
一视频帧的清晰度是指该视频帧中各细部影纹及其边界的清晰程度。这里的一个视频帧可以视为一副图像。可以使用现有的各种获取图像的清晰度的方法,来获取各视频图像的清晰度。例如采用Brenner梯度函数、Tenengrad梯度函数、Laplacian梯度函数、SMD(灰度方差)函数、SMD2(灰度方差乘积)函数、方差函数、能量梯度函数、熵函数、EAV点锐度算法函数、FFT图像变换域等来计算各视频帧的清晰度。
进一步可选地,可以将各视频帧依次输入到预先训练的图像清晰度识别模型中,得到各视频帧的清晰度;其中,上述图像清晰度识别模型为卷积神经网络模型,用于确定输入到其中的图像的清晰度。
需要说明的是,上述图像清晰度识别模型可以是预先经过大量的训练图像训练得到的。训练图像中可以标注该图像对应的清晰度。训练时,以训练图像为输入,以该训练图像对应的清晰度为目标输出,训练上述图像清晰度识别模型的各级参数。
需要说明的是,上述图像清晰度识别模型的训练方法可以参考现有的机器学习模型的训练方法,此处不赘述。
在得到的上述各视频帧的清晰度之后,可以依次判断各视频帧分别对应的清晰度是否满足预设清晰度条件。
这里的预设清晰度条件可以根据具体地应用场景进行设定,此处不进行限定。
步骤204,响应于确定到一视频帧满足预设条件,将满足预设条件的该视频帧作为原始视频的封面。
从图2中可以看出,与图1对应的实施例相比,本实施例中的视频封面生成方法的流程突出了将原始视频的多个视频帧分成依次排列的多个第一视频帧集合,从第一个第一视频帧集合开始,依次确定各视频帧集合中的各视频帧的亮度或清晰度是否满足预设条件的步骤。由此,相对于计算视频全部视频帧的亮度、清晰度,并根据亮度或清晰度度从全部视频帧确定出视频的封面的方法,本实施例提供的方法可以降低从各视频帧中确定出封面的数据处理量,提高视频封面生成速度。
在一些可选的实现方式中,在步骤201的获取原始视频所对应的多个视频帧之后,上述视频封面生成方法的具体实现如下:
可以从首视频帧开始,从原始视频所对应的多个视频帧中依次提取N个视频帧,形成第一个第一视频帧集合。分析第一个第一视频帧集合中的N个视频帧的视觉属性是否满足预设条件。若均不满足,则在上述第一个第一视频帧集合所包括的最后一个视频帧之后,依次选取N个视频帧,形成第二个视频帧集合。依次确定第二个视频帧集合中的各视频的视觉属性是否满足预设条件。直至确定到一视频帧的视觉属性满足上述预设条件。若上述第二个第一视频帧集合中的各视频帧均不满足上述预设条件,则可以在第二个第一视频帧集合所包括的最后一个视频帧之后,依次选取N个视频帧,形成第三个视频帧集合。并依次确定第三个视频帧集合所包括的各视频帧的视觉属性是否满足预设条件,直至确定到一视频帧的视觉属性满足上述预设条件。依次类推。
在这些可选的实现方式中,不直接针对整个原始视频的视频数据进行处理,在原始视频的视频数据中,截取部分视频帧组成视频帧集合,通过这样的处理,可以进一步降低数据处理量,提高视频封面生成速度。
请参考图3,其示出了根据本公开的视频封面生成方法的又一个实施例的流程。如图3所示该视频封面生成方法,包括以下步骤:
步骤301,响应于接收到视频封面生成指令,获取待生成封面的原始视频所对应的多个视频帧。
步骤301可以与图1所示实施例的步骤101相同或相似,此处不赘述。
步骤302,将原始视频对应的多个视频帧,分成多个依次排列的第一视频帧集合,每一个第一视频帧集合包括N个连续的视频帧。
其中,包括原始视频的首视频帧的第一视频帧集合为第一个第一视频帧集合。
步骤302可以与图2所示的实施例的步骤202相同或相似,此处不赘述。
步骤303,视频帧的视觉属性包括亮度和清晰度,从第一个第一视频帧集合开始,依次确定各第一视频帧集合所包括的每一视频帧所对应的亮度是否满足预设亮度条件,和清晰度是否满足预设清晰度条件。
步骤304,响应于确定到一视频帧亮度满足预设亮度条件,和清晰度满足预设清晰度条件,将该视频帧作为原始视频的封面。
在本实施例中,可以从视频帧的各视觉属性中取亮度和清晰度作为提取视频封面的参考参数。
从第一个第一视频帧集合开始,可以首先使用图2所示的步骤203中的获取各视频帧的亮度的方法来确定当前所选择的一第一视频帧集合所包括的各视频帧的亮度。
使用图2所示的步骤203中的获取视频帧的清晰度的方法来确定当前所选择的一第一视频帧集合所包括的各视频帧的清晰度。
从第一个第一视频帧集合开始,对于当前所选择的第一视频帧集合,依次确定该第一视频帧集合所包括的各个视频帧的亮度是否满足预设亮度条件,以及清晰度是否满足预设清晰度条件。直至一第一视频帧集合中有一视频帧的亮度满足预设亮度条件,清晰度满足预设清晰度条件。将上述亮度满足预设亮度条件以及清晰度满足预设清晰度条件的一视频帧作为原始视频的封面。
具体地,如果第i个第一视频帧集合中的各视频帧的亮度均不满足上述预设亮度条件,或清晰度均不满足上述预设清晰度条件。在第i个第一视频帧集合所包括的N个视频帧组成的视频帧序列的最后一个视频帧之后的第一个视频帧开始,从原始视频的视频数据中依次选取N个视频帧组成新的第一视频帧集合,即第i+1个第一视频帧集合。
可以首先获取第i+1个第一视频帧集合中各视频帧的亮度。然后确定各视频帧的亮度是否满足预设亮度阈值。
若该第一视频帧集合的各视频帧的亮度均不满足预设亮度阈值,可以根据上述生成第i+1个第一视频帧集合的方法生成第i+2个第一视频帧集合。然后继续获取第i+2个视频集合中各视频帧的亮度,并依次确定各视频帧的亮度是否满足预设亮度阈值。
若在第i+1个第一视频帧集合中确定出亮度满足预设亮度条件的M个视频帧,可以继续依次获取M个视频帧的清晰度。然后依次确定上述M个视频帧的清晰度是否满足预设清晰度条件。若上述M个视频帧的清晰度均不满足上述预设清晰度条件。则可以按照上述生成新视频帧集合的过程生成第i+2个视频帧集合。然后获取第i+2个视频帧集合中的各视频帧的亮度;并依次确定上述第i+2个视频帧集合中的各视频帧的亮度是否满足预设亮度条件。若确定出亮度满足预设亮度条件M个视频帧,则继续获取上述M个视频帧的清晰度;并确定上述M个视频帧的清晰度是否满足预设清晰度条件。依次类推,直至原始视频所对应的第I+1个视频帧集合为止。其中,i为大于等于1,小于等于I+1的整数。I为预设值,可以为2、3、4等整数。I小于等于原始视频所包括的视频帧数量。I的数值根据具体应用场景进行设定,此处不进行限定。
若通过上述方法找到一个视频帧集合中的一视频帧的亮度满足预设亮度条件,和清晰度满足预设清晰度条件,则将该视频帧确定为上述原始视频的封面。
如果第一视频帧集合的数量已经达到I+1个,且上述I+1个第一视频帧集合所包括的(I+1)*N个视频帧中,所有视频帧的亮度均不满足第一预设条件,则将原始视频的首视频帧作为原始视频的封面。
从图3中可以看出,与图2对应的实施例相比,本实施例中的视频封面生成方法的流程突出了以视觉属性为亮度和清晰度来确定视频封面。由此,可以在较低数据处理量的前提下,选取出较好质量的原始视频的封面。
请参考图4,作为对上述各图所示方法的实现,本公开提供了一种视频封面生成装置的一个实施例,该装置实施例与图1所示的方法实施例相对应,该装置具体可以应用于各种电子设备中。
如图4所示,本实施例的视频封面生成装置包括:原始视频数据获取单元401、条件确定单元402、封面确定单元403。其中,原始视频数据获取单元401,用于响应于接收到视频封面生成指令,获取待生成封面的原始视频所对应的多个视频帧;条件确定单元402,用于依次确定各视频帧分别对应的视觉属性是否满足预设条件;封面确定单元403,用于响应于确定到一视频帧满足预设条件,将满足预设条件的该视频帧作为原始视频的封面。
在本实施例中,视频封面生成装置的:原始视频数据获取单元401、条件确定单元402、封面确定单元403,可分别参考实施例中步骤101、步骤102和步骤103的相关说明,在此不再赘述。
在一些可选的实现方式中,条件确定单元402进一步用于:将所述原始视频所对应的多个视频帧,分成多个依次排列的第一视频帧集合,每一个第一视频帧集合包括N个连续的视频帧;其中,包括所述原始视频的首视频帧的第一视频帧集合为第一个第一视频帧集合,N为大于等于1的整数,且N小于等于原始视频所对应的视频帧的数量;从第一个第一视频帧集合开始,依次确定各第一视频帧集合所包括的每一视频帧所对应的视觉属性是否满足所述预设条件。
在一些可选的实现方式中,视觉属性至少包括以下之一:亮度、清晰度;以及条件确定单元402进一步用于:确定各所述视频帧分别对应的亮度是否满足预设亮度条件,和/或清晰度是否满足预设清晰度条件;以及封面确定单元403进一步用于:响应于确定到一视频帧的亮度满足预设亮度条件,和/或清晰度满足预设清晰度条件,将该视频帧作为所述原始视频的封面。
在一些可选的实现方式中,条件确定单元402进一步用于:对于每一视频帧,确定该视频帧的R、G、B三通道各自对应的平均亮度值;分别判断该视频帧的R、G、B三通道各自对应的平均亮度值是否满足预设条件。
在一些可选的实现方式中,条件确定单元402进一步用于:从该视频帧对应的多个像素中,按照预设规则选择至少一个目标像素;根据各目标像素分别对应的R、G、B三通道亮度值,确定该视频帧的R、G、B三通道各自对应的平均亮度值。
在一些可选的实现方式中,视觉属性包括清晰度,以及条件确定单元402进一步用于:将各视频帧依次输入到预先训练的图像清晰度识别模型中,得到视频帧的清晰度;其中,图像清晰度识别模型为卷积神经网络模型,用于确定输入到其中的图像的清晰度;判断各视频帧分别对应的清晰度是否满足预设清晰度条件。
在一些可选的实现方式中,条件确定单元402进一步用于:在所述第一视频帧集合所包括的N个视频帧中确定出亮度满足所述预设亮度条件的M个第一视频帧;依次确定所述M个第一视频帧的清晰度是否满足预设清晰度条件;其中,N≥M,且M为大于等于1的整数。
在一些可选的实现方式中,预设亮度条件,包括:亮度值大于等于30cd/m2,小于等于220cd/m2。
在一些可选的实现方式中,封面确定单元403进一步用于:若所述原始视频所对应的多个视频帧均不满足所述预设条件,则将原始视频所对应的首视频帧确定为所述原始视频的封面。
请参考图5,图5示出了本公开的一个实施例的视频封面生成方法可以应用于其中的示例性系统架构。
如图5所示,系统架构可以包括终端设备501、502、503,网络504,服务器505。网络504用以在终端设备501、502、503和服务器505之间提供通信链路的介质。网络504可以包括各种连接类型,例如有线、无线通信链路或者光纤电缆等等。
终端设备501、502、503可以通过网络504与服务器505交互,以接收或发送消息等。终端设备501、502、503上可以安装有各种客户端应用,例如网页浏览器应用、视频拍摄类应用。终端设备501、502、503中的客户端应用可以接收用户的指令,并根据用户的指令完成相应的功能,例如根据用户的指令拍摄视频数据等。
终端设备501、502、503可以是硬件,也可以是软件。当终端设备501、502、503为硬件时,可以是具有显示屏并且支持网页浏览的各种电子设备,包括但不限于智能手机、平板电脑、电子书阅读器、MP3播放器(Moving Picture Experts Group Audio Layer III,动态影像专家压缩标准音频层面3)、MP4(Moving Picture Experts Group Audio Layer IV,动态影像专家压缩标准音频层面4)播放器、膝上型便携计算机和台式计算机等等。当终端设备501、502、503为软件时,可以安装在上述所列举的电子设备中。其可以实现成多个软件或软件模块(例如用来提供分布式服务的软件或软件模块),也可以实现成单个软件或软件模块。在此不做具体限定。
服务器505可以是提供各种服务的服务器,例如接收终端设备501、502、503发送的视频,进行存储。根据其他终端设备的请求发送给其他终端设备。
需要说明的是,本公开实施例所提供的视频封面生成方法可以由终端设备执行,相应地,视频封面生成装置可以设置在终端设备501、502、503中。此外,本公开实施例所提供的视频封面生成方法还可以由服务器505执行,相应地,视频封面生成装置可以设置于服务器505中。
应该理解,图5中的终端设备、网络和服务器的数目仅仅是示意性的。根据实现需要,可以具有任意数目的终端设备、网络和服务器。
下面参考图6,其示出了适于用来实现本公开实施例的电子设备(例如图5中的终端设备或服务器)的结构示意图。本公开实施例中的终端设备可以包括但不限于诸如移动电话、笔记本电脑、数字广播接收器、PDA(个人数字助理)、PAD(平板电脑)、PMP(便携式多媒体播放器)、车载终端(例如车载导航终端)等等的移动终端以及诸如数字TV、台式计算机等等的固定终端。图6示出的电子设备仅仅是一个示例,不应对本公开实施例的功能和使用范围带来任何限制。
如图6所示,电子设备可以包括处理装置(例如中央处理器、图形处理器等)601,其可以根据存储在只读存储器(ROM)602中的程序或者从存储装置608加载到随机访问存储器(RAM)603中的程序而执行各种适当的动作和处理。在RAM 603中,还存储有电子设备600操作所需的各种程序和数据。处理装置601、ROM 602以及RAM 603通过总线604彼此相连。输入/输出(I/O)接口605也连接至总线604。
通常,以下装置可以连接至I/O接口605:包括例如触摸屏、触摸板、键盘、鼠标、摄像头、麦克风、加速度计、陀螺仪等的输入装置606;包括例如液晶显示器(LCD)、扬声器、振动器等的输出装置607;包括例如磁带、硬盘等的存储装置608;以及通信装置609。通信装置609可以允许电子设备与其他设备进行无线或有线通信以交换数据。虽然图6示出了具有各种装置的电子设备,但是应理解的是,并不要求实施或具备所有示出的装置。可以替代地实施或具备更多或更少的装置。
特别地,根据本公开的实施例,上文参考流程图描述的过程可以被实现为计算机软件程序。例如,本公开的实施例包括一种计算机程序产品,其包括承载在非暂态计算机可读介质上的计算机程序,该计算机程序包含用于执行流程图所示的方法的程序代码。在这样的实施例中,该计算机程序可以通过通信装置609从网络上被下载和安装,或者从存储装置608被安装,或者从ROM 602被安装。在该计算机程序被处理装置601执行时,执行本公开实施例的方法中限定的上述功能。
需要说明的是,本公开上述的计算机可读介质可以是计算机可读信号介质或者计算机可读存储介质或者是上述两者的任意组合。计算机可读存储介质例如可以是——但不限于——电、磁、光、电磁、红外线、或半导体的系统、装置或器件,或者任意以上的组合。计算机可读存储介质的更具体的例子可以包括但不限于:具有一个或多个导线的电连接、便携式计算机磁盘、硬盘、随机访问存储器(RAM)、只读存储器(ROM)、可擦式可编程只读存储器(EPROM或闪存)、光纤、便携式紧凑磁盘只读存储器(CD-ROM)、光存储器件、磁存储器件、或者上述的任意合适的组合。在本公开中,计算机可读存储介质可以是任何包含或存储程序的有形介质,该程序可以被指令执行系统、装置或者器件使用或者与其结合使用。而在本公开中,计算机可读信号介质可以包括在基带中或者作为载波一部分传播的数据信号,其中承载了计算机可读的程序代码。这种传播的数据信号可以采用多种形式,包括但不限于电磁信号、光信号或上述的任意合适的组合。计算机可读信号介质还可以是计算机可读存储介质以外的任何计算机可读介质,该计算机可读信号介质可以发送、传播或者传输用于由指令执行系统、装置或者器件使用或者与其结合使用的程序。计算机可读介质上包含的程序代码可以用任何适当的介质传输,包括但不限于:电线、光缆、RF(射频)等等,或者上述的任意合适的组合。
在一些实施方式中,客户端、服务器可以利用诸如HTTP(HyperText TransferProtocol,超文本传输协议)之类的任何当前已知或未来研发的网络协议进行通信,并且可以与任意形式或介质的数字数据通信(例如,通信网络)互连。通信网络的示例包括局域网(“LAN”),广域网(“WAN”),网际网(例如,互联网)以及端对端网络(例如,ad hoc端对端网络),以及任何当前已知或未来研发的网络。
上述计算机可读介质可以是上述电子设备中所包含的;也可以是单独存在,而未装配入该电子设备中。
上述计算机可读介质承载有一个或者多个程序,当上述一个或者多个程序被该电子设备执行时,使得该电子设备:响应于接收到视频封面生成指令,获取待生成封面的原始视频所对应的多个视频帧;依次确定各视频帧分别对应的视觉属性是否满足预设条件;响应于确定到一视频帧满足预设条件,将满足预设条件的该视频帧作为原始视频的封面。
可以以一种或多种程序设计语言或其组合来编写用于执行本公开的操作的计算机程序代码,上述程序设计语言包括但不限于面向对象的程序设计语言—诸如Java、Smalltalk、C++,还包括常规的过程式程序设计语言—诸如“C”语言或类似的程序设计语言。程序代码可以完全地在用户计算机上执行、部分地在用户计算机上执行、作为一个独立的软件包执行、部分在用户计算机上部分在远程计算机上执行、或者完全在远程计算机或服务器上执行。在涉及远程计算机的情形中,远程计算机可以通过任意种类的网络——包括局域网(LAN)或广域网(WAN)—连接到用户计算机,或者,可以连接到外部计算机(例如利用因特网服务提供商来通过因特网连接)。
附图中的流程图和框图,图示了按照本公开各种实施例的系统、方法和计算机程序产品的可能实现的体系架构、功能和操作。在这点上,流程图或框图中的每个方框可以代表一个模块、程序段、或代码的一部分,该模块、程序段、或代码的一部分包含一个或多个用于实现规定的逻辑功能的可执行指令。也应当注意,在有些作为替换的实现中,方框中所标注的功能也可以以不同于附图中所标注的顺序发生。例如,两个接连地表示的方框实际上可以基本并行地执行,它们有时也可以按相反的顺序执行,这依所涉及的功能而定。也要注意的是,框图和/或流程图中的每个方框、以及框图和/或流程图中的方框的组合,可以用执行规定的功能或操作的专用的基于硬件的系统来实现,或者可以用专用硬件与计算机指令的组合来实现。
描述于本公开实施例中所涉及到的单元可以通过软件的方式实现,也可以通过硬件的方式来实现。其中,单元的名称在某种情况下并不构成对该单元本身的限定,例如,原始视频数据获取单元还可以被描述为“响应于接收到视频封面生成指令,获取待生成封面的原始视频所对应的多个视频帧的单元”。本文中以上描述的功能可以至少部分地由一个或多个硬件逻辑部件来执行。例如,非限制性地,可以使用的示范类型的硬件逻辑部件包括:现场可编程门阵列(FPGA)、专用集成电路(ASIC)、专用标准产品(ASSP)、片上系统(SOC)、复杂可编程逻辑设备(CPLD)等等。
在本公开的上下文中,机器可读介质可以是有形的介质,其可以包含或存储以供指令执行系统、装置或设备使用或与指令执行系统、装置或设备结合地使用的程序。机器可读介质可以是机器可读信号介质或机器可读储存介质。机器可读介质可以包括但不限于电子的、磁性的、光学的、电磁的、红外的、或半导体系统、装置或设备,或者上述内容的任何合适组合。机器可读存储介质的更具体示例会包括基于一个或多个线的电气连接、便携式计算机盘、硬盘、随机存取存储器(RAM)、只读存储器(ROM)、可擦除可编程只读存储器(EPROM或快闪存储器)、光纤、便捷式紧凑盘只读存储器(CD-ROM)、光学储存设备、磁储存设备、或上述内容的任何合适组合。
以上描述仅为本公开的较佳实施例以及对所运用技术原理的说明。本领域技术人员应当理解,本公开中所涉及的公开范围,并不限于上述技术特征的特定组合而成的技术方案,同时也应涵盖在不脱离上述公开构思的情况下,由上述技术特征或其等同特征进行任意组合而形成的其它技术方案。例如上述特征与本公开中公开的(但不限于)具有类似功能的技术特征进行互相替换而形成的技术方案。
此外,虽然采用特定次序描绘了各操作,但是这不应当理解为要求这些操作以所示出的特定次序或以顺序次序执行来执行。在一定环境下,多任务和并行处理可能是有利的。同样地,虽然在上面论述中包含了若干具体实现细节,但是这些不应当被解释为对本公开的范围的限制。在单独的实施例的上下文中描述的某些特征还可以组合地实现在单个实施例中。相反地,在单个实施例的上下文中描述的各种特征也可以单独地或以任何合适的子组合的方式实现在多个实施例中。
尽管已经采用特定于结构特征和/或方法逻辑动作的语言描述了本主题,但是应当理解所附权利要求书中所限定的主题未必局限于上面描述的特定特征或动作。相反,上面所描述的特定特征和动作仅仅是实现权利要求书的示例形式。
Claims (12)
1.一种视频封面生成方法,其特征在于,包括:
响应于接收到视频封面生成指令,获取待生成封面的原始视频所对应的多个视频帧;
依次确定各所述视频帧分别对应的视觉属性是否满足预设条件;
响应于确定到一视频帧满足所述预设条件,将满足所述预设条件的该视频帧作为所述原始视频的封面。
2.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述依次确定各所述视频帧分别对应的视觉属性是否满足预设条件,包括:
将所述原始视频所对应的多个视频帧,分成多个依次排列的第一视频帧集合,每一个第一视频帧集合包括N个连续的视频帧;其中,包括所述原始视频的首视频帧的第一视频帧集合为第一个第一视频帧集合,N为大于等于1的整数,且N小于等于所述原始视频所对应的视频帧的数量;
从所述第一个第一视频帧集合开始,依次确定各第一视频帧集合所包括的每一视频帧所对应的视觉属性是否满足所述预设条件。
3.根据权利要求1或2所述的方法,所述视觉属性至少包括以下之一:亮度、清晰度;以及
所述依次确定各所述视频帧分别对应的视觉属性是否满足预设条件,包括:
确定各所述视频帧分别对应的亮度是否满足预设亮度条件,和/或清晰度是否满足预设清晰度条件;以及
所述响应于确定到一视频帧满足所述预设条件,将满足所述预设条件的该视频帧作为所述原始视频的封面,包括:
响应于确定到一视频帧的亮度满足预设亮度条件,和/或清晰度满足预设清晰度条件,将该视频帧作为所述原始视频的封面。
4.根据权利要求3所述的方法,其特征在于,所述依次确定各所述视频帧分别对应的视觉属性是否满足预设条件,包括:
对于每一视频帧,确定该视频帧的R、G、B三通道各自对应的平均亮度值;
分别判断该视频帧的R、G、B三通道各自对应的平均亮度值是否满足预设条件。
5.根据权利要求4所述的方法,其特征在于,所述对于每一视频帧,确定该视频帧的R、G、B三通道各自对应的平均亮度值,包括:
从该视频帧对应的多个像素中,按照预设规则选择至少一个目标像素;
根据各目标像素分别对应的R、G、B三通道亮度值,确定该视频帧的R、G、B三通道各自对应的平均亮度值。
6.根据权利要求3所述的方法,其特征在于,所述视觉属性包括清晰度,以及
所述依次确定各所述视频帧分别对应的视觉属性是否满足预设条件,包括:
将各所述视频帧依次输入到预先训练的图像清晰度识别模型中,得到各所述视频帧的清晰度;其中,所述图像清晰度识别模型为卷积神经网络模型,用于确定输入到其中的图像的清晰度;
依次判断各视频帧分别对应的清晰度是否满足预设清晰度条件。
7.根据权利要求2所述的方法,其特征在于,所述依次确定各所述视频帧分别对应的视觉属性是否满足预设条件,包括:
在所述第一视频帧集合所包括的N个视频帧中确定出亮度满足所述预设亮度条件的M个第一视频帧;
依次确定所述M个第一视频帧的清晰度是否满足预设清晰度条件;其中,N≥M,且M为大于等于1的整数。
8.根据权利要求3所述的方法,其特征在于,所述预设亮度条件,包括:
亮度值大于等于30cd/m2,小于等于220cd/m2。
9.根据权利要求3所述的方法,其特征在于,所述方法还包括:
若所述原始视频所对应的多个视频帧均不满足所述预设条件,则将原始视频所对应的首视频帧确定为所述原始视频的封面。
10.一种视频封面生成装置,其特征在于,包括:
原始视频数据获取单元,用于响应于接收到视频封面生成指令,获取待生成封面的原始视频所对应的多个视频帧;
条件确定单元,用于依次确定各所述视频帧分别对应的视觉属性是否满足预设条件;
封面确定单元,用于响应于确定到一视频帧满足所述预设条件,将满足所述预设条件的该视频帧作为所述原始视频的封面。
11.一种电子设备,其特征在于,包括:
一个或多个处理器;
存储装置,用于存储一个或多个程序,
当所述一个或多个程序被所述一个或多个处理器执行,使得所述一个或多个处理器实现如权利要求1-9中任一所述的方法。
12.一种计算机可读介质,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1-9中任一所述的方法。
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