CN102693739A - 视频片段生成方法及*** - Google Patents
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Abstract
本发明涉及一种视频片段生成方法及***。所述方法包括以下步骤:播放视频文件;实时捕捉用户的面部表情数据,并将所述捕捉的面部表情数据与面部特征数据库中的典型表情元素数据进行对比;根据对比结果,截取所述视频,得到视频片段。上述视频片段生成方法及***,采用播放视频文件的同时,实时采集用户的面部表情数据,将采集的面部表情数据与面部特征数据库中的典型表情元素数据对比,根据对比结果,截取视频,得到视频片段,即得到与该典型表情元素数据相对应的视频片段,如此能够较准确的截取所需的视频片段,且不影响播放效果。
Description
【技术领域】
本发明涉及视频处理技术,特别涉及一种视频片段生成方法及***。
【背景技术】
传统的视频片段生成方法,都是由用户指定时间片,如选择起始时间点和终止时间点,然后由视频编辑软件根据用户指定的时间片在原始视频基础上截取生成的。
然而传统的视频片段生成方法,需用户手动指定时间片,当用户发现喜欢的片段想去截取时,比较难找到相应位置,且一个视频往往比较长,若中间有多处喜欢的片段需要截取,需一个一个找出,操作繁琐,若看到喜欢的片段则立即停止观看进行截取,虽然可以找到位置,但影响播放视频的效果及给用户观看带来不便。
【发明内容】
基于此,有必要提供一种视频片段生成方法,能不影响播放效果,且能较准确的截取所需的视频片段。
一种视频片段生成方法,包括以下步骤:
播放视频文件;
实时捕捉用户的面部表情数据,并将所述捕捉的面部表情数据与面部特征数据库中的典型表情元素数据进行对比;
根据对比结果,截取所述视频,得到视频片段。
优选地,所述根据对比结果,截取所述视频,得到视频片段的步骤为:判断所述面部表情数据是否为典型表情元素数据,若是,则生成截取起始指令,获取截取类型,根据所述截取类型及截取起始指令对所述视频进行截取操作,若否,则进一步判断是否正在进行截取操作,若是,则生成截取结束指令,根据所述截取结束指令停止对所述视频的截取操作,根据截取起始指令和截取结束指令截取视频,得到视频片段,若否,则结束。
优选地,所述截取类型为截图,所述根据截取类型、截取起始指令和截取结束指令截取所述视频具体为:抓取一幅图,并保存到设置的路径下。
优选地,所述截取类型为连拍,所述根据截取类型、截取起始指令和截取结束指令截取所述视频具体为:从收到截取起始指令的时间点往前推预定时间起,按预定时间间隔连续抓取一系列图。
优选地,所述截取类型为动画,所述根据截取类型、截取起始指令和截取结束指令截取所述视频具体为:从收到截取起始指令的时间点往前推预定时间起,开始截取视频,直到收到截取结束指令停止截取,并生成动画,保存在设置的路径下。
优选地,所述截取类型为截取,所述根据截取类型、截取起始指令和截取结束指令截取所述视频具体为:从收到截取起始指令的时间点往前推预定时间起,开始截取视频,直到收到截取结束指令停止截取,得到视频片段,并将所述视频片段保存在设置的路径下。
此外,还有必要提供一种视频片段生成***,能不影响播放效果,且能较准确的截取所需的视频片段。
一种视频片段生成***,包括:
视频播放模块,用于播放视频文件;
面部特征数据库,用于存储典型表情元素数据;
面部表情捕捉模块,用于实时捕捉用户的面部表情数据;
对比模块,用于将所述捕捉的面部表情数据与所述面部特征数据库中的典型表情元素数据进行对比;
截取模块,用于根据对比结果,截取所述视频,得到视频片段。
优选地,还包括指令生成模块,所述指令生成模块用于在所述对比模块对比得出所述面部表情数据为典型表情元素数据时,生成截取起始指令,并将所述截取起始指令发送给所述截取模块,还用于在所述对比模块对比得出所述面部表情数据不为典型表情元素数据时,生成截取结束指令,并发送给所述截取模块;
所述截取模块还用于获取截取类型,根据截取类型、截取起始指令及截取结束指令对所述视频进行截取操作,得到视频片段。
优选地,所述截取类型为截图,所述截取模块还用于抓取一幅图,并保存到设置的路径下。
优选地,所述截取类型为连拍,所述截取模块还用于从收到截取起始指令的时间点往前推预定时间起,按预定时间间隔连续抓取一系列图。
优选地,所述截取类型为动画,所述截取模块还用于从收到截取起始指令的时间点往前推预定时间起,开始截取视频,直到收到截取结束指令停止截取,并生成动画,保存在设置的路径下。
优选地,所述截取类型为截取,所述截取模块还用于从收到截取起始指令的时间点往前推预定时间起,开始截取视频,直到收到截取结束指令停止截取,得到视频片段,并将所述视频片段保存在设置的路径下。
上述视频片段生成方法及***,采用播放视频文件的同时,实时采集用户的面部表情数据,将采集的面部表情数据与面部特征数据库中的典型表情元素数据对比,根据对比结果,截取视频,得到视频片段,即得到与该典型表情元素数据相对应的视频片段,如此能够较准确的截取所需的视频片段,且不影响播放效果。
【附图说明】
图1为实施例一中视频片段生成方法的流程图;
图2为实施例二中视频片段生成方法的流程图;
图3为实施例三中视频片段生成方法的流程图;
图4为实施例四中视频片段生成方法的流程图;
图5为实施例五中视频片段生成方法的流程图;
图6为实施例六中视频片段生成方法的流程图;
图7为一个实施例中视频片段生成***的结构示意图图;
图8为另一个实施例中视频片段生成***的结构示意图。
【具体实施方式】
下面结合具体的实施例及附图对技术方案进行详细的描述。
如图1所示,实施例一中,一种视频片段生成方法,包括以下步骤:
步骤S100,播放视频文件。
采用播放器播放视频文件,视频文件的格式可为MOV、音乐CD、MID、MP3、MP4、RAM、RA、MPG、VCD、DAT、SVCD或DVD等,但不限于这些格式。
在步骤S100之后,判断是否开启面部表情数据自动捕捉功能,若是,则开启面部表情数据自动捕捉功能,否则结束。如此,可以根据用户的需要来开启面部表情数据自动捕捉功能。开启面部表情数据自动捕捉功能后,可实时捕捉用户的面部表情数据。
另外,启动面部表情数据自动捕捉功能时,可获取预先设置的需捕捉的用户的面部表情,如可为“笑”、“哭”、“惊恐”等。
同时,用户还可以选择预定时间,该预定时间可为第一预定时间、第二预定时间或第三预定时间,以便后续根据用户的选择往前推算相应的预设时间进行捕捉。其中,第一预定时间、第二预定时间、第三预定时间均指从截取起始指令的时间点开始往前推算的预设时间,该预设时间可由用户或***设定,如20秒、30秒等。第一预定时间、第二预定时间和第三预定时间长度可相同或不同。
步骤S110,实时捕捉用户的面部表情数据,并将捕捉的面部表情数据与面部特征数据库中的典型表情元素数据进行对比。
采用视频输入设备(如摄像头)实时捕捉用户的面部表情数据,具体是根据人的头部的部位进行判定,确定头部,再判断眼睛和嘴巴等头部特征,通过与面部特征数据库中的面部特征进行对比,确认是面部,完成面部表情数据捕捉。然后将捕捉到的面部表情数据与面部特征数据库中的典型表情元素数据进行对比。典型面部表情数据可为笑脸的数据或哭脸的数据等。如笑脸的数据,判断捕捉的面部表情数据的嘴的上弯程度和眼的下弯程度,从而判断是否笑了。
步骤S120,根据对比结果,截取该视频,得到视频片段。
对比结果是捕捉的面部表情数据为典型表情元素数据,则对该视频进行截取,得到视频片段,并将视频片段保存到设置的路径下;对比结果是捕捉的面部表情数据不为典型表情元素数据,则不进行视频截取或停止截取视频。
如图2所示,实施例二中,一种视频片段生成方法,包括以下步骤:
步骤S200,播放视频文件。
步骤S210,实时捕捉用户的面部表情数据,并将捕捉的面部表情数据与面部特征数据库中的典型表情元素数据进行对比。通过摄像头等视频输入工具捕捉用户的面部表情数据。
步骤S220,判断面部表情数据是否为典型表情元素数据,若是,则执行步骤S230,若否,则执行步骤S240。
步骤S230,生成截取起始指令,获取截取类型,根据该截取类型及截取起始指令对视频进行截取操作。
当面部表情数据为典型表情元素数据时,生成截取起始指令,并获取截取类型,对视频文件进行截取操作。截取类型包括截图、连拍、动画、视频等,但不限于这几种。截取类型由用户事先选择设定。
步骤S240,判断是否正在进行截取操作,若是,则执行步骤S250,否则结束。
步骤S250,生成截取结束指令,根据截取结束指令停止对视频的截取操作。当面部表情数据不为典型表情元素数据时,生成截取结束指令,根据截取结束指令停止截取操作。
步骤S260,根据截取类型、截取起始指令和截取结束指令截取视频,得到视频片段,并将该视频片段保存在设置的路径下。
以接收到截取起始指令的时间点为起点,接收到截取结束指令的时间点为终点截取一段视频,得到视频片段,并将视频片段保存到设置的路径下。也可以接收到截取起始指令的时间点往前推一段时间作为截取的起点。其中,往前推一段时间是指用户或***设置的一定时间,该时间内的视频与开始截取的视频可能存在一定的关联。
实施例三中,如图3所示,当截取类型为截图时,一种视频片段生成方法,包括以下步骤:
步骤S300,播放视频文件。
步骤S310,实时捕捉用户的面部表情数据,并将捕捉的面部表情数据与面部特征数据库中的典型表情元素数据进行对比。通过摄像头等视频输入工具捕捉用户的面部表情数据。
步骤S320,判断面部表情数据是否为典型表情元素数据,若是,执行步骤S330,否则,执行步骤S340。
步骤S330,生成截取起始指令,获取截取类型为截图,抓取一幅图,并保存到设置的路径下。
步骤340,判断是否正在进行截图操作,若是,则执行步骤S350,否则结束。
步骤S350,生成截取结束指令。
实施例四中,如图4所示,当截取类型为连拍时,一种视频片段生成方法,包括以下步骤:
步骤S400,播放视频文件。
步骤S410,实时捕捉用户的面部表情数据,并将捕捉的面部表情数据与面部特征数据库中的典型表情元素数据进行对比。通过摄像头等视频输入工具捕捉用户的面部表情数据。
步骤S420,判断面部表情数据是否为典型表情元素数据,若是,执行步骤S430,否则,执行步骤S440。
步骤S430,生成截取起始指令,获取截取类型为连拍。
步骤S440,判断是否正在进行连拍操作,若是,执行步骤S450,否则结束。
步骤S450,生成截取结束指令。
步骤S460,从收到截取起始指令的时间点往前推第一预定时间起,按预定时间间隔连续抓取一系列图,并保存在设置的路径下。
截取类型为连拍时,从收到截取起始指令的时间点往前推第一预定时间起,按照预定时间间隔连续抓取一系列图,或从收到截取起始指令的时间点往前推第一预定时间起,直到收到截取结束指令的时间点之间的时间段截取指定数量的图,并将截取的指定数量的图形成一整个连拍集合。其中,考虑到面部表情数据与典型表情元素数据相同时,收到截取起始指令的时间点的视频文件内容与往前推第一预定时间的视频文件内容是紧密相连的,因此将往前推的一定时间一起抓取,保存在设置的路径下。该实施例中,用户选择的预设时间为第一预定时间,从截取起始指令的时间点往前推第一预定时间起开始进行截取操作。
在实施例五中,如图5所示,当截取类型为动画时,一种视频片段生成方法,包括以下步骤:
步骤S500,播放视频文件。
步骤S510,实时捕捉用户的面部表情数据,并将捕捉的面部表情数据与面部特征数据库中的典型表情元素数据进行对比。通过摄像头等视频输入工具捕捉用户的面部表情数据。
步骤S520,判断面部表情数据是否为典型表情元素数据,若是,执行步骤S530,否则,执行步骤S540。
步骤S530,生成截取起始指令,获取截取类型为动画。
步骤S540,判断是否正在进行动画操作,若是,执行步骤S550,否则结束。
步骤S550,生成截取结束指令。
步骤S560,从收到截取起始指令的时间点往前推第二预定时间起,开始截取视频,直到收到截取结束指令停止截取,并生成动画,保存在设置的路径下。
从收到截取起始指令的时间点往前推第二预定时间起,到收到截取结束指令止,截取该段时间的视频,并生成GIF动画或其他格式的动画。该实施例中,用户选择的预设时间为第二预定时间,从截取起始指令的时间点往前推第二预定时间起开始进行截取操作。
在实施例六中,如图6所示,当截取类型为截取时,一种视频片段生成方法,包括以下步骤:
步骤S600,播放视频文件。
步骤S610,实时捕捉用户的面部表情数据,并将捕捉的面部表情数据与面部特征数据库中的典型表情元素数据进行对比。通过摄像头等视频输入工具捕捉用户的面部表情数据。
步骤S620,判断面部表情数据是否为典型表情元素数据,若是,执行步骤S630,否则,执行步骤S640。
步骤S630,生成截取起始指令,获取截取类型为截取。
步骤S640,判断是否正在进行截取操作,若是,执行步骤S650,否则结束。
步骤S650,生成截取结束指令。
步骤S660,从收到截取起始指令的时间点往前推第三预定时间起,开始截取视频,直到收到截取结束指令停止截取,得到视频片段,并将该视频片段保存在设置的路径下。
从收到截取起始指令的时间点往前推第三预定时间起,到收到截取结束指令止,截取该段时间的视频,并保存在设置的路径下。该实施例中,用户选择的预设时间为第三预定时间,从截取起始指令的时间点往前推第三预定时间起开始进行截取操作。
在一个实施例中,如图7所示,一种视频片段生成***,包括视频播放模块700、面部特征数据库710、面部表情捕捉模块720、对比模块730和截取模块740。其中,
视频播放模块700用于播放视频文件。视频文件的格式可为MOV、音乐CD、MID、MP3、MP4、RAM、RA、MPG、VCD、DAT、SVCD或DVD等,但不限于这些格式。
面部特征数据库710用于存储典型表情元素数据。面部特征数据库710中包括典型表情元素数据(如笑脸或哭脸的数据等),还包括头部特征数据(如眼睛和嘴巴等特征)、面部特征数据等等。
面部表情捕捉模块720用于实时捕捉用户的面部表情数据。面部表情捕捉模块720为视频输入设备,如摄像头,采用摄像头捕捉用户的面部表情数据。面部表情捕捉模块720根据人的头部的部位进行判定,确定头部,再判断眼睛和嘴巴等头部特征,通过与面部特征数据库710中的面部特征进行对比,确认是面部,完成面部表情数据捕捉。对比模块730用于将捕捉的面部表情数据与面部特征数据库710中的典型表情元素数据进行对比处理,并判断面部表情数据是否为典型表情元素数据。以笑脸为例,对比模块730将捕捉的面部表情数据的嘴的上弯程度和眼的下弯程度与面部特征数据库710中存储的笑脸数据进行对比,从而判断是否笑了。
截取模块740用于根据对比结果,截取该视频,得到视频片段。对比结果可为捕捉的面部表情数据为典型表情元素数据,则截取模块740对该视频进行截取,得到视频片段;对比结果是捕捉的面部表情数据不为典型表情元素数据,则截取模块740不进行截取视频或停止截取视频。
如图8所示,在另一个实施例中,上述视频片段生成***除了包括视频播放模块700、面部特征数据库710、面部表情捕捉模块720、对比模块730和截取模块740外,还包括指令生成模块750、判断模块760和截取开关770。
判断模块760判断是否开启面部表情数据自动捕捉功能,若是,则截取开关770开启面部表情数据自动捕捉功能,面部表情捕捉模块730实时捕捉用户的面部表情数据,否则结束。
另外,启动面部表情数据自动捕捉功能时,面部表情捕捉模块730可获取预先设置的需捕捉的用户的面部表情,如可为“笑”、“哭”、“惊恐”等。
指令模块750用于在对比模块730对比得出该面部表情数据为典型表情元素数据时,生成截取起始指令,并将截取起始指令发送给截取模块740;指令生成模块750还用于在对比模块730对比得出该面部表情数据不为典型表情元素数据时,生成截取结束指令,并发送给截取模块740。
截取模块740还用于获取截取类型,并根据截取类型、截取起始指令和截取结束指令对该视频进行截取操作,得到视频片段。其中,截取类型包括截图、连拍、动画、视频等,但不限于这几种,由用户事先选择设定。
优选的实施例中,当截取类型为截图时,截取模块740用于抓取一幅图,并保存到设置的路径下。
优选的实施例中,当截取类型为连拍时,截取模块740用于从收到截取起始指令的时间点往前推第一预定时间起,按预定时间间隔连续抓取一系列图。截取模块740从收到截取起始指令的时间点往前推第一预定时间起,按照预定时间间隔连续抓取一系列图,或从收到截取起始指令的时间点往前推第一预定时间起,直到收到截取结束指令的时间点之间的时间段截取指定数量的图,并将截取的指定数量的图形成一整个连拍集合。其中,考虑到面部表情数据与典型表情元素数据相同时,收到截取起始指令的时间点的视频文件内容与往前推第一预定时间的视频文件内容是紧密相连的,因此将往前推的一定时间一起抓取,保存在设置的路径下。
优选的实施例中,当截取类型为动画时,截取模块740还用于从收到截取起始指令的时间点往前推第二预定时间起,开始截取视频,直到收到截取结束指令停止截取,并生成动画,保存在设置的路径下。生成GIF动画或其他格式的动画。
优选的实施例中,当截取类型为截取时,截取模块740用于从收到截取起始指令的时间点往前推第三预定时间起,开始截取视频,直到收到截取结束指令停止截取,得到视频片段,并将该视频片段保存在设置的路径下。
其中,第一预定时间、第二预定时间、第三预定时间均指从截取起始指令的时间点开始往前推算的预设时间,该预设时间可由用户或***设定,如20秒、30秒等,第一预定时间、第二预定时间和第三预定时间长度可相同或不同。启动面部表情数据自动捕捉功能时,可获取用户选择的第一预定时间、第二预定时间或第三预定时间,根据用户的选择往前推算相应的预设时间进行捕捉。
上述视频片段生成方法及***,采用播放视频文件的同时,实时采集用户的面部表情数据,将采集的面部表情数据与面部特征数据库中的典型表情元素数据对比,根据对比结果,截取视频,得到视频片段,即得到与该典型表情元素数据相对应的视频片段,如此能够较准确的截取所需的视频片段,且不影响播放效果。
另外,根据截取起始指令及截取结束指令,更加准确的截取所需的视频片段,且不影响播放效果;采用不同的截取类型,满足用户的不同需求。
以上所述实施例仅表达了本发明的几种实施方式,其描述较为具体和详细,但并不能因此而理解为对本发明专利范围的限制。应当指出的是,对于本领域的普通技术人员来说,在不脱离本发明构思的前提下,还可以做出若干变形和改进,这些都属于本发明的保护范围。因此,本发明专利的保护范围应以所附权利要求为准。
Claims (12)
1.一种视频片段生成方法,包括以下步骤:
播放视频文件;
实时捕捉用户的面部表情数据,并将所述捕捉的面部表情数据与面部特征数据库中的典型表情元素数据进行对比;
根据对比结果,截取所述视频,得到视频片段。
2.根据权利要求1所述的视频片段生成方法,其特征在于,所述根据对比结果,截取所述视频,得到视频片段的步骤为:判断所述面部表情数据是否为典型表情元素数据,若是,则生成截取起始指令,获取截取类型,根据所述截取类型及截取起始指令对所述视频进行截取操作,若否,则进一步判断是否正在进行截取操作,若是,则生成截取结束指令,根据所述截取结束指令停止对所述视频的截取操作,根据截取起始指令和截取结束指令截取视频,得到视频片段,若否,则结束。
3.根据权利要求2所述的视频片段生成方法,其特征在于,所述截取类型为截图,所述根据截取类型、截取起始指令和截取结束指令截取所述视频具体为:抓取一幅图,并保存到设置的路径下。
4.根据权利要求2所述的视频片段生成方法,其特征在于,所述截取类型为连拍,所述根据截取类型、截取起始指令和截取结束指令截取所述视频具体为:从收到截取起始指令的时间点往前推预定时间起,按预定时间间隔连续抓取一系列图。
5.根据权利要求2所述的视频片段生成方法,其特征在于,所述截取类型为动画,所述根据截取类型、截取起始指令和截取结束指令截取所述视频具体为:从收到截取起始指令的时间点往前推预定时间起,开始截取视频,直到收到截取结束指令停止截取,并生成动画,保存在设置的路径下。
6.根据权利要求2所述的视频片段生成方法,其特征在于,所述截取类型为截取,所述根据截取类型、截取起始指令和截取结束指令截取所述视频具体为:从收到截取起始指令的时间点往前推预定时间起,开始截取视频,直到收到截取结束指令停止截取,得到视频片段,并将所述视频片段保存在设置的路径下。
7.一种视频片段生成***,其特征在于,包括:
视频播放模块,用于播放视频文件;
面部特征数据库,用于存储典型表情元素数据;
面部表情捕捉模块,用于实时捕捉用户的面部表情数据;
对比模块,用于将所述捕捉的面部表情数据与所述面部特征数据库中的典型表情元素数据进行对比;
截取模块,用于根据对比结果,截取所述视频,得到视频片段。
8.根据权利要求7所述的视频片段生成***,其特征在于,还包括指令生成模块,所述指令生成模块用于在所述对比模块对比得出所述面部表情数据为典型表情元素数据时,生成截取起始指令,并将所述截取起始指令发送给所述截取模块,还用于在所述对比模块对比得出所述面部表情数据不为典型表情元素数据时,生成截取结束指令,并发送给所述截取模块;
所述截取模块还用于获取截取类型,根据截取类型、截取起始指令及截取结束指令对所述视频进行截取操作,得到视频片段。
9.根据权利要求8所述的视频片段生成***,其特征在于,所述截取类型为截图,所述截取模块还用于抓取一幅图,并保存到设置的路径下。
10.根据权利要求8所述的视频片段生成***,其特征在于,所述截取类型为连拍,所述截取模块还用于从收到截取起始指令的时间点往前推预定时间起,按预定时间间隔连续抓取一系列图。
11.根据权利要求8所述的视频片段生成***,其特征在于,所述截取类型为动画,所述截取模块还用于从收到截取起始指令的时间点往前推预定时间起,开始截取视频,直到收到截取结束指令停止截取,并生成动画,保存在设置的路径下。
12.根据权利要求8所述的视频片段生成***,其特征在于,所述截取类型为截取,所述截取模块还用于从收到截取起始指令的时间点往前推预定时间起,开始截取视频,直到收到截取结束指令停止截取,得到视频片段,并将所述视频片段保存在设置的路径下。
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RJ01 | Rejection of invention patent application after publication |