[发明专利]一种视频调色处理方法和装置

权利要求书

1.一种视频调色处理方法，其中，该方法包括：

预设不同类别的视频图像场景；

对指定视频的图像内容进行识别；

当识别出指定视频的图像内容属于预设的一种类别的视频图像场景时，在该指定视频的配置文件中记录该类别的视频图像场景在该指定视频中的起止时间；

当识别出指定视频的图像内容不属于预设的任何一种视频图像场景类别时，在该指定视频的配置文件中的标记该指定视频适用调色处理通用规则；

提供该指定视频的所述配置文件，以实现根据所述配置文件对所述视频进行调色处理。

2.如权利要求1所述的方法，其中，该方法进一步包括：

当识别出指定视频的图像内容属于预设的一种类别的视频图像场景时，还在所述配置文件中写入与该类别的视频图像场景对应的调色处理方案。

3.如权利要求1所述的方法，其中，该方法进一步包括：

当指定视频的图像内容不属于预设的任何一种视频图像场景类别时，判断该指定视频是否适用调色处理通用规则；

如果适用，则在该指定视频的配置文件中的标记该指定视频适用调色处理通用规则；

如果不适用，则在该指定视频的配置文件中的标记该指定视频不适合做任何调色处理。

4.如权利要求3所述的方法，其中，判断该指定视频是否适用调色处理通用规则包括：

将该指定视频的直方图输入到用于识别不适合调色的视频的机器学习模型中；

如果该机器学习模型的输出确认该指定视频不适合调色的结果，则确定该指定视频不适用调色处理通用规则；反之，确定该指定视频适用调色处理通用规则。

5.如权利要求4所述的方法，其中，该方法进一步包括：

获取一定数量的不适合调色的视频；

将这些不适合调色的视频的直方图作为训练数据输入到机器学习模型中进行训练学习，得到用于识别不适合调色的视频的机器学习模型。

6.如权利要求1所述的方法，其中，所述对指定视频的图像内容进行识别包括：

将指定视频依次输入到分别用于识别视频中的不同类别的视频图像场景的各机器学习模型中；

获取各机器学习模型输出的识别结果。

7.如权利要求6所述的方法，其中，该方法进一步包括：

对于一种类别的视频图像场景，获取属于该类别的视频图像场景的视频，将获取的视频作为训练数据输入到机器学习模型进行训练学习，得到用于识别视频中的该类别的视频图像场景的机器学习模型；

以此类推，得到各类别的视频图像场景对应的机器学习模型。

8.一种视频调色处理装置，其中，该装置包括：

视频图像场景预设单元，适于预设不同类别的视频图像场景；

识别单元，适于对指定视频的图像内容进行识别；

起止时间记录单元，适于当识别出指定视频的图像内容属于预设的一种类别的视频图像场景时，在该指定视频的配置文件中记录该类别的视频图像场景在该指定视频中的起止时间；

标记单元，适于当识别出指定视频的图像内容不属于预设的任何一种视频图像场景类别时，在该指定视频的配置文件中的标记该指定视频适用调色处理通用规则；

提供单元，适于提供该指定视频的所述配置文件，以实现根据所述配置文件对所述视频进行调色处理。

9.一种电子设备，其中，该电子设备包括：

处理器；以及，

被安排成存储计算机可执行指令的存储器，所述可执行指令在被执行时使所述处理器执行根据权利要求1～7中任一项所述的方法。

10.一种计算机可读存储介质，其中，所述计算机可读存储介质存储一个或多个程序，所述一个或多个程序当被处理器执行时，实现权利要求1～7中任一项所述的方法。