CN107613237B - 一种视频动静混合关键帧的抽取方法 - Google Patents

Abstract

本申请公开了一种视频动静混合关键帧的抽取方法，包括：从原始视频中抽取背景帧和前景帧；对抽取的前景帧和背景帧分别进行灰度转换、掩模处理和缩放处理；统计运动像素的数目，判断出前景帧是否为运动帧；若前景帧为运动帧，则对前景帧的编号进行保存；否则将距上一次保存的帧编号之后设定的静止帧间隔数的帧作为静止帧并保存该帧编号。这样采用不同的帧间隔分别抽取运动帧和静止帧(丢弃其它帧)压缩视频信息，运动帧的抽取可以不损失关键动态信息，静止帧的抽取可以提高信息保存的完整性和可靠性，避免遗漏关键信息，整个抽取方法简单高效，尤其是通过缩放和掩模技术，可以极大提升效率和降低存储空间。

Description

一种视频动静混合关键帧的抽取方法

技术领域

本发明涉及计算机技术领域，特别是涉及一种视频动静混合关键帧的抽取方法。

背景技术

当今时代，视频监控无处不在。然而海量的视频不仅不利于存储、传输和拷贝，而且要从中提取有价值的信息的难度也较大。

目前有很多需要长期存储视频的应用场景，例如：施工监控视频需要为工程审计、监理提供关键信息，并且需要在工程项目发生争议时，提供必要的证明材料。

考虑到很多监控视频有大量时间片段中有用的信息量较少，如果能够自动识别过滤掉这些时间片段，可以大大节省视频存储空间及缩短人员查看视频的时间。

因此，如何简单高效地从视频中抽取关键的信息帧，是本领域技术人员亟待解决的技术问题。

发明内容

鉴于此，本发明的目的在于提供一种视频动静混合关键帧的抽取方法，简单高效，可以极大提升效率和降低存储空间。其具体方案如下：

一种视频动静混合关键帧的抽取方法，包括：

从原始视频中抽取前景帧和背景帧；所述背景帧为在所述前景帧与上一次保存的帧之间且包括所述上一次保存的帧的任意帧；所述上一次保存的帧编号与下一次抽取的前景帧编号的差值为设定的运动帧间隔数；

对抽取的所述前景帧和所述背景帧分别进行灰度转换、掩模处理和缩放处理；

根据处理后的所述前景帧和所述背景帧，统计运动像素的数目，判断出所述前景帧是否为运动帧；

若所述前景帧为运动帧，则对所述前景帧的编号进行保存；否则将距上一次保存的帧编号之后设定的静止帧间隔数的帧作为静止帧并保存该帧编号。

优选地，在本发明实施例提供的上述视频动静混合关键帧的抽取方法中，对抽取的所述前景帧和所述背景帧进行缩放处理，具体包括：

确定与设定的尺度敏感度阈值对应的第一缩放因子，利用所述第一缩放因子更新所述尺度敏感度阈值；

根据更新后的所述尺度敏感度阈值，计算所述前景帧和所述背景帧的第二缩放因子；

获取所述前景帧和所述背景帧的原始宽度和原始高度，根据所述第二缩放因子，计算出所述前景帧和背景帧经过缩放后的宽度和高度；

根据计算出的所述宽度和高度，将所述前景帧和背景帧进行缩放。

优选地，在本发明实施例提供的上述视频动静混合关键帧的抽取方法中，根据处理后的所述前景帧和所述背景帧，统计运动像素的数目，判断出所述前景帧是否为运动帧，具体包括：

根据所述前景帧和所述背景帧的第二缩放因子，以及设定运动的尺寸敏感度阈值，计算出运动检测阈值；

根据处理后的所述前景帧和所述背景帧，统计运动像素的数目；

若所述运动像素的数目大于所述运动检测阈值，则判断所述前景帧为运动帧；若否，则判断所述前景帧为非运动帧。

优选地，在本发明实施例提供的上述视频动静混合关键帧的抽取方法中，对抽取的所述背景帧和所述前景帧分别进行灰度转换、掩模处理，具体包括：

将所述背景帧转化为第一灰度图，将前景帧转化为第二灰度图；

将所述第一灰度图和所述第二灰度图中不需要运动检测的区域的像素值设为常数。

优选地，在本发明实施例提供的上述视频动静混合关键帧的抽取方法中，在保存所述编号之后，还包括：

从原始视频中按照保存的编号抽取相应位置的帧；

将抽取相应位置的帧进行缩放并保存为设定尺寸的输出帧。

优选地，在本发明实施例提供的上述视频动静混合关键帧的抽取方法中，从原始视频中抽取前景帧和背景帧之前，还包括：

从原始视频中第一次抽取初始帧；

判断所述初始帧的编号是否大于所述原始视频的总帧数；

若是，则所述原始视频处理完成；若否，则保存所述初始帧的编号，作为第一次保存帧的编号。

优选地，在本发明实施例提供的上述视频动静混合关键帧的抽取方法中，在保存所述初始帧的编号之后，还包括：

从原始视频中按照保存的编号抽取所述初始帧；

将所述初始帧进行缩放并保存为所述设定尺寸的输出帧。

优选地，在本发明实施例提供的上述视频动静混合关键帧的抽取方法中，在从原始视频中抽取前景帧的同时，还包括：

判断所述前景帧的编号是否大于所述原始视频的总帧数；

若是，则所述原始视频处理完成。

优选地，在本发明实施例提供的上述视频动静混合关键帧的抽取方法中，在将距所述上一次保存的帧编号之后设定的静止帧间隔数的帧作为静止帧并保存该帧编号的同时，还包括：

判断所述上一次保存的帧编号之后设定的静止帧间隔数的帧的编号是否大于所述原始视频的总帧数；

若是，则所述原始视频处理完成。

优选地，在本发明实施例提供的上述视频动静混合关键帧的抽取方法中，设定的相邻两运动帧间隔数小于或等于设定的相邻两静止帧间隔数。

本发明所提供的一种视频动静混合关键帧的抽取方法，包括：从原始视频中抽取背景帧和前景帧，背景帧为前景帧与上一次保存的帧之间且包括上一次保存的帧的任意帧；上一次保存的帧编号与下一次抽取的前景帧编号的差值为设定的运动帧间隔数；对抽取的前景帧和背景帧分别进行灰度转换、掩模处理和缩放处理；根据处理后的前景帧和背景帧，统计运动像素的数目，判断出前景帧是否为运动帧；若前景帧为运动帧，则对前景帧的编号进行保存；否则将距上一次保存的帧编号之后静止帧间隔数的帧作为静止帧并保存该帧编号。这样采用不同的帧间隔分别抽取运动帧和静止帧(丢弃其它帧) 压缩视频信息，运动帧的抽取可以不损失关键动态信息，静止帧的抽取可以提高信息保存的完整性和可靠性，避免遗漏关键信息，整个抽取方法简单高效，尤其是通过缩放和掩模技术，可以极大提升效率和降低存储空间。

附图说明

为了更清楚地说明本发明实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本发明的实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据提供的附图获得其他的附图。

图1为本发明实施例提供的视频动静混合关键帧的抽取方法流程图；

图2为本发明实施例提供的视频动静混合关键帧的抽取方法具体流程图。

具体实施方式

下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。

本发明提供一种视频动静混合关键帧的抽取方法，如图1所示，包括以下步骤：

S101、从原始视频中抽取前景帧和背景帧；所述背景帧为在所述前景帧与上一次保存的帧之间且包括所述上一次保存的帧的任意帧；所述上一次保存的帧编号与下一次抽取的前景帧编号的差值为设定的运动帧间隔数；

S102、对抽取的所述前景帧和所述背景帧分别进行灰度转换、掩模处理和缩放处理；

S103、根据处理后的所述前景帧和所述背景帧，统计运动像素的数目；

S104、判断出所述前景帧是否为运动帧；

若是，则执行步骤S105；若否，则执行步骤S106；

S105、对所述前景帧的编号进行保存；

S106、将所述上一次保存的帧的编号之后设定的静止帧间隔数的帧作为静止帧并保存该帧编号。

在本发明实施例提供的上述视频动静混合关键帧的抽取方法中，采用不同的帧间隔分别抽取运动帧和静止帧(丢弃其它帧)压缩视频信息，运动帧的抽取可以不损失关键动态信息，静止帧的抽取可以提高信息保存的完整性和可靠性，避免遗漏关键信息，整个抽取方法简单高效，尤其是通过缩放和掩模技术，抽帧的算法效率更高，可以极大提升效率和降低存储空间。

需要说明的是，本发明特别适用于需要长期存储视频的应用场景，比如：施工监控视频能为工程审计、监理提供关键信息，并且能在工程项目发生争议时，提供必要的证明材料。运动帧的抽取提取人员活动、车辆移动等环境变化相关的关键动态信息；静止帧的抽取进一步确保了帧抽取技术的可靠性，避免遗漏关键信息。

在具体实施时，这里设定的相邻两运动帧间隔数可以小于或等于设定的相邻两静止帧间隔数。

具体地，设定的静止帧间隔数为t_max(t_max≥1且为整数)，表示抽取的相邻两静止帧间隔t_max帧；

设定的运动帧间隔数为t_min(t_min≤t_max且为整数)，表示抽取的相邻两运动帧间隔t_min帧；

设定原始视频逐帧编号为FN_i＝i(i＝1,2,3,...,N_max)，N_max表示原始视频共 N_max帧；

设定抽出的视频帧编号为FR_j(j＝1,2,3,...,N_max)，表示抽出的帧对应原始视频中的帧编号，FR_j取值为FN_i的子集，当m≤n时FR_m≤FR_n；

此时，从原始视频抽取第FN_b(FR_j≤b≤FR_j+t_min-1且b为整数)帧作为背景帧IC₁，从原始视频抽取第FR_j+t_min帧作为前景帧IC₂。

在具体实施时，在本发明实施例提供的上述视频动静混合关键帧的抽取方法中，步骤S102对抽取的所述背景帧和所述前景帧分别进行灰度转换、掩模处理，具体包括：

将所述背景帧转化为第一灰度图，将前景帧转化为第二灰度图；

将所述第一灰度图和所述第二灰度图中不需要运动检测的区域的像素值设为常数。

具体地，将IC₁转化为灰度图IG₁，将IC₂转化为灰度图IG₂；

将不需运动检测的区域的像素值设为常数g_const(0≤g_const≤255且为整数)， IG₁(x,y)＝IG₂(x,y)＝g_const，1≤x≤w_o且为整数，1≤y≤h_o且为整数，w_o和h_o分别为原始视频中帧的宽和高；

接下来，在具体实施时，在本发明实施例提供的上述视频动静混合关键帧的抽取方法中，在执行步骤S102对抽取的所述前景帧和所述背景帧进行缩放处理，具体可以包括：

确定与设定的尺度敏感度阈值对应的第一缩放因子，利用所述第一缩放因子更新所述尺度敏感度阈值；

根据更新后的所述尺度敏感度阈值，计算所述前景帧和所述背景帧的第二缩放因子；

获取所述前景帧和所述背景帧的原始宽度w_o和原始高度h_o，根据所述第二缩放因子，计算出所述前景帧和背景帧经过缩放后的宽度w_g和高度h_g；

根据计算出的所述宽度和高度，将所述前景帧和背景帧进行缩放。

具体地，设定运动的尺度敏感度阈值为w_th和h_th，w_th≥h_th，w_th>0和h_th>0分别表示欲检测的最小运动对象外接矩形的长和宽；

设定尺度敏感度阈值的第一缩放因子为α_s(α_s>0)，用于修正尺度敏感度阈值的误差，利用α_s更新h_th←α_sh_th；

计算前景帧和背景帧的第二缩放因子

借助此因子缩放原始视频帧尺寸，从而提升运动检测的速度并消除噪声干扰；

下一步获取前景帧和背景帧的原始宽度w_o和原始高度h_o；

计算前景帧和背景帧经过缩放后实际需要进行运动检测的灰度图宽度

和高度

其中

表示下取整；

根据计算出的宽度和高度，将经过灰度转换、掩模处理后的前景帧和背景帧进行缩放：将IG₁的尺寸缩放至w_g×h_g并记为I₁，将IG₂的尺寸缩放至w_g×h_g并记为I₂。

进一步地，在具体实施时，在本发明实施例提供的上述视频动静混合关键帧的抽取方法中，根据处理后的所述前景帧和所述背景帧，统计运动像素的数目，判断出所述前景帧是否为运动帧，具体包括：

根据所述前景帧和所述背景帧的第二缩放因子，以及设定运动的尺寸敏感度阈值，计算出运动检测阈值；

根据处理后的所述前景帧和所述背景帧，统计运动像素的数目；

若所述运动像素的数目大于所述运动检测阈值，则判断所述前景帧为运动帧；若否，则判断所述前景帧为非运动帧。

具体地，可以计算出运动检测阈值s_th＝α_fow_th，运动像素数目多于该值的帧为运动帧，即若DN>s_th，则记录运动帧FR_j＝FR_j-1+t_min，否则考察第FR_j-1+t_max帧。

需要说明的是，采用下列公式统计运动像素的数目：

其中DN表示运动像素的数目，I_1-2(x,y)表示检测运动像素的方法，g_th表示设定运动的灰度敏感度阈值(g_th>0，若某像素点在前景帧和背景帧之间灰度值差大于g_th，则该像素为运动像素)；I₁(x,y)表示经缩放后的第一灰度图的灰度值，I₂(x,y)表示经缩放后的第二灰度图的灰度值。

进一步地，在具体实施时，在本发明实施例提供的上述视频动静混合关键帧的抽取方法中，在保存所述编号之后，还可以包括：

从原始视频中按照保存的编号抽取相应位置的帧；

将抽取相应位置的帧进行缩放并保存为设定尺寸的输出帧。

具体地，设定输出帧的尺寸为w_r×h_r(w_r>0且h_r>0)，w_r和h_r分别为抽出帧的宽和高；

从原始视频中抽取第FR_j帧，并将尺寸缩放至w_r×h_r后保存。

进一步地，在具体实施时，在本发明实施例提供的上述视频动静混合关键帧的抽取方法中，如图2所示，从原始视频中抽取前景帧和背景帧之前，还包括：

从原始视频中第一次抽取初始帧；

判断所述初始帧的编号是否大于所述原始视频的总帧数；

若是，则所述原始视频处理完成；若否，则保存所述初始帧的编号，作为第一次保存帧的编号。

具体地，上述步骤为初始化j＝1的步骤；

原始视频第一次抽取初始帧(开始处理的帧)的编号记为FN_begin(begin>1 且为整数)；

若FN_begin>N_max，则视频处理完成流程结束，否则记录初始帧FR_j＝FN_begin。

进一步地，在具体实施时，在本发明实施例提供的上述视频动静混合关键帧的抽取方法中，在保存所述初始帧的编号之后，还包括：

从原始视频中按照保存的编号抽取所述初始帧；

将所述初始帧进行缩放并保存为所述设定尺寸的输出帧。

具体地，从原始视频中抽取第FR₁帧，并将尺寸缩放至w_r×h_r后保存。

进一步地，在具体实施时，在本发明实施例提供的上述视频动静混合关键帧的抽取方法中，如图2所示，在从原始视频中抽取前景帧的同时，还包括：

判断所述前景帧的编号是否大于所述原始视频的总帧数；

若是，则所述原始视频处理完成。

具体地，若FR_j+t_min>N_max，则原始视频处理完成流程结束，否则从原始视频抽取第FR_j+t_min帧作为前景帧IC₂。

进一步地，在具体实施时，在本发明实施例提供的上述视频动静混合关键帧的抽取方法中，如图2所示，在将距所述上一次保存的帧编号之后设定的静止帧间隔数的帧作为静止帧并保存该帧编号的同时，还包括：

判断距所述上一次保存的帧编号之后设定的静止帧间隔数的帧编号是否大于所述原始视频的总帧数；

若是，则所述原始视频处理完成。

具体地，若FR_j-1+t_max>N_max，则原始视频处理完成流程结束，否则记录静止帧FR_j＝FR_j-1+t_max。

下面以一个具体的实施例详细介绍下本发明实施例提供的上述视频动静混合关键帧的抽取方法，具体步骤如下：

初始化：

j＝1，FR_j＝FN_begin相当于FR₁＝FN_begin(FN_begin可以用户指定，比如所从1000帧之后才开始抽取也可以)，如果操作失误FN_begin>N_max，相当于越界，处理结束。

第一轮，j＝1：

(1)抽取FR_j+t_min帧作为前景帧，FR_j到FR_j+t_min之间的任意帧(包括FR_j但不包括FR_j+t_min)FN_b作为背景帧(FR_j≤b≤FR_j+t_min-1)；

(2)统计运动像素数目DN；

(3)更新j←j+1，此后j＝2；

(4)若前景帧为运动帧，则保存前景帧编号FR_j＝FR_j-1+t_min，具体地， FR₂＝FR₁+t_min；

——直到此轮，获得两个抽出帧编号FR₁和FR₂。

第二轮，j＝2：

(1)抽取FR_j+t_min帧作为前景帧，FR_j到FR_j+t_min之间的任意帧(包括FR_j但不包括FR_j+t_min)FN_b作为背景帧(FR_j≤b≤FR_j+t_min-1)，具体地，相当于 FR₂+t_min作为前景帧，FR₂到FR₂+t_min到之间的任意帧作为背景帧(包括FR₂但不包括FR₂+t_min)；

(2)统计运动像素数目DN；

(3)更新j←j+1，此后j＝3；

(4)若前景帧为运动帧，则保存前景帧编号FR_j＝FR_j-1+t_min，具体地，FR₃＝FR₂+t_min；

——直到此轮，获得三个抽出帧编号FR₁、FR₂和FR₃。

第三轮，j＝3：

(1)抽取FR_j+t_min帧作为前景帧，FR_j到FR_j+t_min之间的任意帧(包括FR_j但不包括FR_j+t_min)FN_b作为背景帧(FR_j≤b≤FR_j+t_min-1)；

(2)统计运动像素数目DN；

(3)更新j←j+1，此后j＝4；

(4)若前景帧不是运动帧，则保存静止帧编号FR_j＝FR_j-1+t_max，具体地，FR₄＝FR₃+t_max；

——直到此轮，获得四个抽出帧编号FR₁、FR₂、FR₃和FR₄。

经过上述步骤，可以得出四个抽出帧序号，从原始视频中通过该序号抽取四个帧，FR₁为初始帧，FR₂和FR₃为运动帧，FR₄为静止帧，以此类推来实现视频动静混合关键帧的抽取，运动帧的抽取可以不损失关键动态信息，静止帧的抽取可以提高信息保存的完整性和可靠性。

本发明实施例提供的一种视频动静混合关键帧的抽取方法，包括：从原始视频中抽取背景帧和前景帧，背景帧为在前景帧与上一次保存的帧之间且包括上一次保存的帧的任意帧；上一次保存的帧编号与下一次抽取的前景帧编号的差值为设定的运动帧间隔数；对抽取的前景帧和背景帧分别进行灰度转换、掩模处理和缩放处理；根据处理后的前景帧和背景帧，统计运动像素的数目，判断出前景帧是否为运动帧；若前景帧为运动帧，则对前景帧的编号进行保存；否则将距上一次保存的帧编号之后设定的静止帧间隔数的帧作为静止帧并保存该帧编号。这样采用不同的帧间隔分别抽取运动帧和静止帧 (丢弃其它帧)压缩视频信息，运动帧的抽取可以不损失关键动态信息，静止帧的抽取可以提高信息保存的完整性和可靠性，避免遗漏关键信息，整个抽取方法简单高效，尤其是通过缩放和掩模技术，可以极大提升效率和降低存储空间。

最后，还需要说明的是，在本文中，诸如第一和第二等之类的关系术语仅仅用来将一个实体或者操作与另一个实体或操作区分开来，而不一定要求或者暗示这些实体或操作之间存在任何这种实际的关系或者顺序。而且，术语“包括”、“包含”或者其任何其他变体意在涵盖非排他性的包含，从而使得包括一系列要素的过程、方法、物品或者设备不仅包括那些要素，而且还包括没有明确列出的其他要素，或者是还包括为这种过程、方法、物品或者设备所固有的要素。在没有更多限制的情况下，由语句“包括一个……”限定的要素，并不排除在包括所述要素的过程、方法、物品或者设备中还存在另外的相同要素。

以上对本发明所提供的视频动静混合关键帧的抽取方法进行了详细介绍，本文中应用了具体个例对本发明的原理及实施方式进行了阐述，以上实施例的说明只是用于帮助理解本发明的方法及其核心思想；同时，对于本领域的一般技术人员，依据本发明的思想，在具体实施方式及应用范围上均会有改变之处，综上所述，本说明书内容不应理解为对本发明的限制。

Claims (10)

1.一种视频动静混合关键帧的抽取方法，其特征在于，包括：

从原始视频中抽取前景帧和背景帧；所述背景帧为在所述前景帧与上一次保存的帧之间且包括所述上一次保存的帧的任意帧；所述上一次保存的帧编号与下一次抽取的前景帧编号的差值为设定的运动帧间隔数；

对抽取的所述前景帧和所述背景帧分别进行灰度转换、掩模处理和缩放处理；

根据处理后的所述前景帧和所述背景帧，统计运动像素的数目，判断出所述前景帧是否为运动帧；

若所述前景帧为运动帧，则对所述前景帧的编号进行保存；否则将距所述上一次保存的帧编号之后设定的静止帧间隔数的帧作为静止帧并保存该帧编号。

2.根据权利要求1所述的视频动静混合关键帧的抽取方法，其特征在于，对抽取的所述前景帧和所述背景帧进行缩放处理，具体包括：

确定与设定的尺度敏感度阈值对应的第一缩放因子，利用所述第一缩放因子更新所述尺度敏感度阈值；

根据更新后的所述尺度敏感度阈值，计算所述前景帧和所述背景帧的第二缩放因子；

获取所述前景帧和所述背景帧的原始宽度和原始高度，根据所述第二缩放因子，计算出所述前景帧和背景帧经过缩放后的宽度和高度；

根据计算出的所述宽度和高度，将所述前景帧和背景帧进行缩放。

3.根据权利要求2所述的视频动静混合关键帧的抽取方法，其特征在于，根据处理后的所述前景帧和所述背景帧，统计运动像素的数目，判断出所述前景帧是否为运动帧，具体包括：

根据所述前景帧和所述背景帧的第二缩放因子，以及设定运动的尺寸敏感度阈值，计算出运动检测阈值；

根据处理后的所述前景帧和所述背景帧，统计运动像素的数目；

若所述运动像素的数目大于所述运动检测阈值，则判断所述前景帧为运动帧；若否，则判断所述前景帧为非运动帧。

4.根据权利要求3所述的视频动静混合关键帧的抽取方法，其特征在于，对抽取的所述背景帧和所述前景帧分别进行灰度转换、掩模处理，具体包括：

将所述背景帧转化为第一灰度图，将前景帧转化为第二灰度图；

将所述第一灰度图和所述第二灰度图中不需要运动检测的区域的像素值设为常数。

5.根据权利要求4所述的视频动静混合关键帧的抽取方法，其特征在于，在保存所述编号之后，还包括：

从原始视频中按照保存的编号抽取相应位置的帧；

将抽取相应位置的帧进行缩放并保存为设定尺寸的输出帧。

6.根据权利要求5所述的视频动静混合关键帧的抽取方法，其特征在于，从原始视频中抽取前景帧和背景帧之前，还包括：

从原始视频中第一次抽取初始帧；

判断所述初始帧的编号是否大于所述原始视频的总帧数；

若是，则所述原始视频处理完成；若否，则保存所述初始帧的编号，作为第一次保存帧的编号。

7.根据权利要求6所述的视频动静混合关键帧的抽取方法，其特征在于，在保存所述初始帧的编号之后，还包括：

从原始视频中按照保存的编号抽取所述初始帧；

将所述初始帧进行缩放并保存为所述设定尺寸的输出帧。

8.根据权利要求1所述的视频动静混合关键帧的抽取方法，其特征在于，在从原始视频中抽取前景帧的同时，还包括：

判断所述前景帧的编号是否大于所述原始视频的总帧数；

若是，则所述原始视频处理完成。

9.根据权利要求1所述的视频动静混合关键帧的抽取方法，其特征在于，

在将距所述上一次保存的帧编号之后设定的静止帧间隔数的帧作为静止帧并保存该帧编号的同时，还包括：

判断距所述上一次保存的帧编号之后设定的静止帧间隔数的帧编号是否大于所述原始视频的总帧数；

若是，则所述原始视频处理完成。

10.根据权利要求1所述的视频动静混合关键帧的抽取方法，其特征在于，设定的相邻两运动帧间隔数小于或等于设定的相邻两静止帧间隔数。

Images