[发明专利]视频处理方法、装置及设备

权利要求书

1.一种视频处理方法，其特征在于，包括：

在视频中获取连续的N帧图像，每帧所述图像中均包括第一对象，所述N为大于1的整数；

确定每帧图像中的所述第一对象的姿势类型，并根据每帧图像中的所述第一对象的姿势类型，确定所述第一对象的姿势分布，所述姿势分布用于指示所述第一对象的姿势的变化规律；

根据所述第一对象的姿势分布和所述N帧图像，在所述视频中增加特效。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，根据所述第一对象的姿势分布和所述N帧图像，在所述视频中增加特效，包括：

判断所述第一对象的姿势分布是否满足预设姿势分布；

在所述第一对象的姿势分布满足预设姿势分布时，获取所述预设姿势分布对应的目标特效，并根据所述N帧图像在所述视频中增加所述目标特效。

3.根据权利要求1或2所述的方法，其特征在于，根据每帧图像中的所述第一对象的姿势类型，确定所述第一对象的姿势分布，包括：

按照所述N帧图像在所述视频中的顺序，对所述N帧图像进行分组，得到至少两组图像，每组图像中包括连续的M帧图像，所述M为大于1的整数；

根据每组图像中每个图像中的所述第一对象的姿势类型，确定每组图像对应的姿势类型；

根据每组图像对应的姿势类型，确定所述第一对象的姿势分布。

4.根据权利要求1-3任一项所述的方法，其特征在于，针对所述N帧图像中的任意的第一图像，确定所述第一图像中的所述第一对象的姿势类型，包括：

在所述第一图像中检测对象区域，所述对象区域中包括所述第一图像中与所述第一对象对应的部分；

对所述对象区域进行处理，以确定所述第一图像中的所述第一对象的姿势类型。

5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，在所述第一图像中检测对象区域，包括：

将表示所述第一图像的数据输入至第一识别模型，以获取所述对象区域；其中，所述第一识别模型为对多组第一样本进行学习得到的，每组第一样本包括样本图像和所述样本图像中的样本对象区域，所述样本图像中包括所述第一对象对应的图像。

6.根据权利要求4或5所述的方法，其特征在于，对所述对象区域进行处理，以确定所述第一图像中的所述第一对象的姿势类型，包括：

将表示所述对象区域的数据输入至第二识别模型，以获取所述第一图像中的所述第一对象的姿势类型；其中，所述第二识别模型为对多组第二样本进行学习得到的，每组第二样本包括样本对象区域和在所述样本对象区域中识别得到的样本姿势类型，所述样本对象区域中包括所述第一对象对应的图像。

7.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述视频为正在拍摄的视频；在视频中获取连续的N帧图像，包括：

在所述视频中获取N帧待处理图像，所述N帧待处理图像中包括所述视频中已拍摄的最后N帧图像；

判断所述N帧待处理图像中是否每帧待处理图像中均包括所述第一对象，若是，则将所述N帧待处理图像确定为所述N帧图像。

8.根据权利要求7所述的方法，其特征在于，根据所述N帧图像在所述视频中增加所述目标特效，包括：

在所述N帧图像中的第N帧图像中的增加所述特效。

9.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述视频为拍摄完成的视频；所述在视频中获取连续的N帧图像，包括：

执行待处理图像选择操作，所述待处理图像选择操作包括：从所述视频的预设图像起，在所述视频中获取连续的N帧待处理图像；

执行N帧图像确定操作，所述N帧图像确定操作包括：判断所述N帧待处理图像中是否每帧待处理图像中均包括所述第一对象对应的图像，若是，则将所述N帧待处理图像确定为所述N帧图像，若否，则将所述预设图像更新为所述视频中所述预设图像之后的一帧图像；

重复执行所述待处理图像选择操作和所述N帧图像确定操作，直至确定得到所述N帧图像。