[发明专利]图像选取方法、装置、计算机可读存储介质及电子设备有效
| 申请号: | 201911286031.7 | 申请日: | 2019-12-13 |
| 公开(公告)号: | CN111062314B | 公开(公告)日: | 2021-11-02 |
| 发明(设计)人: | 高洵;沈招益;刘军煜;杨天舒 | 申请(专利权)人: | 腾讯科技(深圳)有限公司 |
| 主分类号: | G06K9/00 | 分类号: | G06K9/00;G06K9/62 |
| 代理公司: | 北京三高永信知识产权代理有限责任公司 11138 | 代理人: | 张所明 |
| 地址: | 518000 广东省深圳*** | 国省代码: | 广东;44 |
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| 摘要: | |||
| 搜索关键词: | 图像 选取 方法 装置 计算机 可读 存储 介质 电子设备 | ||
1.一种图像选取方法,其特征在于,包括:
对视频文件进行视频帧抽取,得到图像序列;
根据所述图像序列中各图像对应的图像特征对所述图像序列进行聚类,得到至少一个图像集,每个所述图像集中的图像均对应同一对象;
根据预设评价标准对所述图像集中各图像进行多维度评价,并根据多维度评价结果从所述图像集中选取目标图像,所述目标图像用于合成代表所述视频文件的特定图像,其中,所述预设评价标准包括清晰度评价标准和美观度评价标准;
其中,所述根据所述图像序列中各图像对应的图像特征对所述图像序列进行聚类,得到至少一个图像集之后,所述方法还包括:
对所述图像序列中各图像进行对象识别,并根据对象识别结果对所述至少一个图像集中的图像进行调整,以使得所述图像集中各图像均对应同一对象;
其中,所述根据预设评价标准对所述图像集中各图像进行多维度评价,包括:
根据清晰度评价标准确定所述图像集中各图像对应的清晰度类型,根据美观度评价标准确定所述图像集中各图像对应的美观度评分,并根据所述图像集中各图像对应的清晰度类型和美观度评分对所述图像集中的图像进行筛选;
所述方法还包括:根据筛选结果从所述图像集中选取所述目标图像,所述根据筛选结果从所述图像集中选取所述目标图像包括:
若合成参数大于1,则确定筛选结果中各图像的第一图像特征和第二图像特征;其中,第一图像特征包括人脸高度、人脸面积、图像饱和度、图像亮度以及图像锐度中至少一种;第二图像特征包括人脸朝向;根据第一图像特征计算筛选结果中每两个图像之间的第一帧间距离,并根据第二图像特征计算筛选结果中每两个图像之间的第二帧间距离;选取所述第一帧间距离和所述第二帧间距离差值最大的两张图像,将所述差值最大的两张图像确定为所述目标图像;所述第一帧间距离和所述第二帧间距离用于表示每两个所述图像之间的相似度,所述第一帧间距离和所述第二帧间距离不属于预设距离范围,其中,所述合成参数表示合成用于代表所述视频文件的特定图像所需的目标图像数量。
2.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述对视频文件进行视频帧抽取,得到图像序列,包括:
根据所述视频文件的时间轴上用于表示重要内容的视频帧标识抽取所述重要内容对应的视频帧,以得到所述图像序列;或者,
抽取所述视频文件中包含目标对象的视频内容对应的视频帧,以得到所述图像序列。
3.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,根据所述图像序列中各图像对应的图像特征对所述图像序列进行聚类,得到至少一个图像集,包括:
计算所述图像序列中各图像对应的哈希值,将所述哈希值作为所述图像对应的图像特征;
根据所述图像特征确定每两个所述图像之间的相似度,并根据所述相似度对所述图像序列进行聚类,得到至少一个图像集。
4.根据权利要求3所述的方法,其特征在于,计算所述图像序列中各图像对应的哈希值,包括:
将所述图像序列中所述各图像的尺寸调整为目标尺寸并进行图像灰度化,以得到所述各图像对应的灰度图像;
根据所述灰度图像中各像素的灰度值计算所述灰度图像对应的平均灰度值,根据所述平均灰度值重置所述各像素的灰度值;
将所述各像素重置后的灰度值进行组合,将组合结果确定为对应的所述图像的哈希值,以得到所述各图像对应的哈希值。
5.根据权利要求3所述的方法,其特征在于,根据所述图像特征确定每两个所述图像之间的相似度,并根据所述相似度对所述图像序列进行聚类,得到至少一个图像集,包括:
根据所述哈希值计算所述图像序列中每两个所述图像之间的汉明距离,将所述汉明距离作为每两个所述图像之间的相似度,并将小于预设距离的汉明距离对应的图像归类为同一图像集,以得到所述图像序列对应的至少一个所述图像集。
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