CN109600544B - 一种局部动态影像生成方法及装置 - Google Patents

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Abstract

本申请实施例提供了一种局部动态影像生成方法、装置，涉及图像处理技术。所述方法包括：获取用户上传的目标视频数据；对所述目标视频数据的各帧的像素值进行分析，确定所述目标视频数据中至少一个动态区域；接收用户从所述至少一个动态区域中确定目标动态区域；基于用户确定的目标动态区域，生成针对所述目标动态区域的局部动态影像。本申请实施例降低了用户操作，提高主体对象的动态区域选取的精准度，降低人力和时间成本；并且，通过***自动识别动态区域，避免了通过人眼识别很难识别不太清晰的主体对象的情况，对视频的主体对象分离要求较低，从而对降低对视频素材的需求。

Description

一种局部动态影像生成方法及装置
技术领域
本申请涉及图像处理技术领域，特别是涉及一种局部动态影像生成方法及装置。
背景技术
随着图像技术的不断发展，出现了一种局部动态影像，即整个影像中只有部分主体对象在运动。
在先技术中，要生成一个局部动态影像，需要用户将视频数据导入CINEMAGRAPH(静态照片中神奇的细微运动技术)软件，然后通过如下步骤创建局部动态影像：首先，将视频分为两层，第一层为静态帧层，第二层为动态帧层；其次，用户手动在第一层上画出一块轮廓区域；再次，将第一层静态帧中的轮廓区域的图像删除，在第二层中透出轮廓区域的动态帧；最后，导出包括该两层构成的局部动态影像。
发明人在应用上述技术的过程中发现，其需要通过用户手动画出一块主体对象的轮廓来标记动态区域，以实现视频的局部动态影像的生成，但是：通过手动画出主体对象的轮廓，操作难度大，容易导致效果不精准，通常将其他非需要的图像元素也划到轮廓中，导致其他非需要的图像元素也发生运动，而如果要效果精准，需要用户使用大量复杂的图片操作，浪费人力和时间成本；再者，由于通过人眼去分辨其需求的主体对象，其主体对象分离非常清晰的视频效果较好，对当主体对象不够清晰的时候，人眼容易导致轮廓不精准，造成画面的扭曲或者不重合。
发明内容
鉴于上述问题，本申请实施例提供一种局部动态影像生成方法，以通过自动根据视频的序列帧中各帧的主体对象之间的重合度，确定主体对象的动态区域，然后自动生成针对该主体对象的动态区域，解决现有技术中用户手动画出轮廓导致操作难度大、画出的轮廓不精准、产生画面扭曲或者不重合的问题。
相应的，本申请实施例还提供了一种局部动态影像生成装置，用以保证上述方法的实现及应用。
为了解决上述问题，本申请实施例公开了一种局部动态影像生成方法，包括：
获取用户上传的目标视频数据；
对所述目标视频数据的各帧的像素值进行分析，确定所述目标视频数据中至少一个动态区域；
接收用户从所述至少一个动态区域中确定目标动态区域；
基于用户确定的目标动态区域，生成针对所述目标动态区域的局部动态影像。
本申请实施例还公开了一种局部动态影像生成方法，包括：
获取目标视频数据；
对所述目标视频数据的各帧的像素值进行分析，确定所述目标视频数据中至少一个动态区域；
从所述至少一个动态区域中，确定目标主体对象所属的目标动态区域；
生成针对所述目标动态区域的局部动态影像。
本申请实施例还公开了一种图像处理方法，包括：
获取目标视频数据；
对所述目标视频数据的各帧的像素值进行分析，确定所述目标视频数据中至少一个动态区域。
本申请实施例还公开了一种局部动态影像生成装置，包括：
第一视频获取模块，用于获取用户上传的目标视频数据；
动态区域分析模块，用于对所述目标视频数据的各帧的像素值进行分析，确定所述目标视频数据中至少一个动态区域；
第一目标确定模块，用于接收用户从所述至少一个动态区域中确定目标动态区域；
局部影像生成模块，用于基于用户确定的目标动态区域，生成针对所述目标动态区域的局部动态影像。
本申请实施例还公开了一种局部动态影像生成装置，包括：
第二视频获取模块，用于获取目标视频数据；
动态区域分析模块，用于对所述目标视频数据的各帧的像素值进行分析，确定所述目标视频数据中至少一个动态区域；
第二目标确定模块，用于从所述至少一个动态区域中，确定目标主体对象所属的目标动态区域；
局部影像生成模块，用于生成针对所述目标动态区域的局部动态影像。
本申请实施例还公开了一种图像处理装置，包括：
第二视频获取模块，用于获取目标视频数据；
动态区域分析模块，用于对所述目标视频数据的各帧的像素值进行分析，确定所述目标视频数据中至少一个动态区域。
本申请实施例还公开了一种设备，包括处理器、存储器及存储在所述存储器上并可在所述处理器上运行的计算机程序，所述计算机程序被所述处理器执行时实现如下步骤：获取用户上传的目标视频数据；对所述目标视频数据的各帧的像素值进行分析，确定所述目标视频数据中至少一个动态区域；接收用户从所述至少一个动态区域中确定目标动态区域；基于用户确定的目标动态区域，生成针对所述目标动态区域的局部动态影像。
本申请实施例还公开了一种计算机可读存储介质，其特征在于，所述计算机可读存储介质上存储计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现如下步骤：获取用户上传的目标视频数据；对所述目标视频数据的各帧的像素值进行分析，确定所述目标视频数据中至少一个动态区域；接收用户从所述至少一个动态区域中确定目标动态区域；基于用户确定的目标动态区域，生成针对所述目标动态区域的局部动态影像。
本申请实施例还公开了一种设备，包括处理器、存储器及存储在所述存储器上并可在所述处理器上运行的计算机程序，所述计算机程序被所述处理器执行时实现如下步骤：获取目标视频数据；对所述目标视频数据的各帧的像素值进行分析，确定所述目标视频数据中至少一个动态区域；从所述至少一个动态区域中，确定目标主体对象所属的目标动态区域；生成针对所述目标动态区域的局部动态影像。
本申请实施例还公开了一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质上存储计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现如下步骤：获取目标视频数据；对所述目标视频数据的各帧的像素值进行分析，确定所述目标视频数据中至少一个动态区域；从所述至少一个动态区域中，确定目标主体对象所属的目标动态区域；生成针对所述目标动态区域的局部动态影像。
本申请实施例还公开了一种设备，包括处理器、存储器及存储在所述存储器上并可在所述处理器上运行的计算机程序，所述计算机程序被所述处理器执行时实现如下步骤：获取目标视频数据；对所述目标视频数据的各帧的像素值进行分析，确定所述目标视频数据中至少一个动态区域。
本申请实施例还公开了一种计算机可读存储介质，其特征在于，所述计算机可读存储介质上存储计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现如下步骤：获取目标视频数据；对所述目标视频数据的各帧的像素值进行分析，确定所述目标视频数据中至少一个动态区域。
本申请实施例包括以下优点：
本申请实施例通过对对所述目标视频数据的各帧的像素值进行分析，智能确定所述目标视频数据中至少一个动态区域，然后对于至少一个动态区域中的目标动态区域，可以自动生成针对所述目标动态区域的局部动态影像。实现了自动化识别动态区间以生成局部动态影像，从而降低了用户操作；由于动态区域是视频中主体对象运动的区域，因此也能提高主体对象的动态区域选取的精准度，降低人力和时间成本；并且，通过***自动识别动态区域，避免了通过人眼识别很难识别不太清晰的主体对象的情况，对视频的主体对象分离要求较低，从而对降低对视频素材的需求。
附图说明
图1是本申请的一种局部动态影像生成方法实施例的步骤流程图；
图1A是本申请的一种局部动态影像生成***架构示例；
图1B是本申请的一种动态区域轮廓示例；
图2是本申请的另一种局部动态影像生成方法实施例的步骤流程图；
图3是本申请的另一种图像处理方法实施例的步骤流程图；
图4是本申请的一种局部动态影像生成装置实施例的结构框图；
图5是本申请的另一种局部动态影像生成装置实施例的结构框图；
图6是本申请的一种图像处理装置实施例的结构框图；
图7为本申请另一实施例提供的设备的硬件结构示意图。
具体实施方式
为使本申请的上述目的、特征和优点能够更加明显易懂，下面结合附图和具体实施方式对本申请作进一步详细的说明。
局部动态影像，是一种动态摄影和静态图片的结合。一般而言，其是摄像头固定的方式进行拍摄，然后对拍摄得到的视频进行处理，保留需要运动的主体对象的动态状态，而其主体对象之外他部分则保持静止。比如采用固定摄像头拍摄了一个视频，其中包括了A、B、C三个人都在招手，而如果只想让表现A的招手动作，则可以将视频的某一帧图像作为背景固定不变，而保留人物A的招手动作，此时局部动态影像则表现出其他人都是不动的，而A在招手。
本申请实施例可以自动对视频素材进行分析，确定其中的主体对象所在的动态区域，然后可以智能的生成目标动态区域的局部动态影像。
参照图1，其示出了本申请一种局部动态影像生成方法实施例的步骤流程图，具体可以包括：
步骤101，获取用户上传的目标视频数据；
在本申请实施例中，用户可以通过各种途径获取目标视频数据，比如采用手机拍摄视频、摄像机拍摄视频，从其他用户的终端中拷贝视频，从网络上下载视频等方式，本申请实施例不对其加以限定。
用户可以将其获取到的目标视频数据，上传至***中。
结合图1A，其示出了本申请实施例的一种局部动态影像生成架构示例。其包括服务器20、客户端10。本申请实施例可以采用客户端+服务器的架构。用户可以在客户端中将目标视频数据上传至服务器，服务器对视频数据进行后续处理，然后返回客户端。
需要说明的是，本申请实施例中，也可以在客户端本地接收用户的目标视频数据，在客户端本地对目标视频数据进行后续处理。
步骤102，对所述目标视频数据的各帧的像素值进行分析，确定所述目标视频数据中至少一个动态区域；
在本申请实施例中，在接收到用户上传的目标视频数据后，可以对所述目标视频数据的各帧的像素值进行智能化分析，从而可以确定所述目标视频数据中的至少动态区域，然后提供给用户选择。当然在实际应用中，可以确定出能够识别的动态区域，然后提供给用户选择。
结合图1A，服务器在对对所述目标视频数据的各帧的像素值进行分析，确定所述目标视频数据中至少一个动态区域后，可以标记该动态区域的轮廓；然后将标记了动态区域轮廓的图像返回给客户端进行展示。用户可以在客户端根据标记的轮廓对一个或多个动态区域进行选择。
在本申请实施例中，该目标视频数据可以为选择固定背景的视频素材，，该固定背景的视频素材可以为固定镜头拍摄得到的视频素材，当然也可以为其他方式得到的素材，本申请实施例不对其加以限制。
优选的，在本申请另一实施例中，步骤102包括：
子步骤A11，将目标视频数据转换为序列帧；
在本申请实施例中，对于用户上传的目标视频数据，可以首先调用视频转换函数将目标视频转换为序列帧，该视频转换函数比如VideoToImage()。当然，具体的视频转换函数不同***可能不同，本申请实施例不对其加以限制。该序列帧中，图像按播放时间的先后排序。
子步骤A12，根据各帧图像中属于不同像素位置的像素块之间的重合度，确定所述目标视频数据中的至少一个动态区域。
在本申请实施例中，由于前述步骤转换得到了序列帧，而对于序列帧而言其每帧的分辨率是一致的，比如目标视频数据是800*600的分辨率，那么序列帧中每帧图像的分辨率也是800*600。对于一个视频中运动的主体对象而言，该主体对象实际上在每帧图像中是一个像素块，那么该像素块在移动前的像素值和移动后的像素值之间的差别不大。那么主体对象在视频中运动的过程，可以理解为其移动前的所在的像素块中的各像素位置的像素值，对应替换了移动后像素块中各像素位置的像素值。那么本申请实施例可以基不同像素位置的像素块之间的重合度，确定动态区域。动态区域确定后，该动态区域中包裹的主体对象也就确定。
比如如果目标视频数据中有一只鞋在运动，那么这只鞋占用由1000个像素点组成的像素块，在第一帧时在区域A1的像素块中。该鞋移动后，在下一帧时，在区域A2的像素块中显示。那么区域A1的像素块中1000个像素点的值和区域A2像素块中1000个像素点的值基本上是一致的。
那么，通过上述按序将每帧图像中的各个像素块与之后的各帧图像进行匹配，可以确定该鞋在哪些帧中出现，并且移动的像素块所处的像素位置区域有哪些。比如有100帧都有上述鞋的主体对象，而这100帧中鞋出现的区域分别为A1、A2……A100，由于这些区域只是所在帧所指向的像素点位置，那么这100个区域的像素点位置取交集，则得到这个鞋移动的像素位置区域。因此，可以确定该鞋从第1帧到100帧这些帧的时间维度，和该鞋的移动的像素位置区域这一空间维度，从而确定了该鞋所处的动态区域。
当然，在实际应用中，同一个物体在不同的位置，其某些像素可能会发生变化，因此，不同帧中同一个物体所在像素块的像素值可能不完全一致，因为随着光线的变化，不同的像素块中可能会有一些像素点的值发生变化，那么当两个像素块的各个像素点的重合度达到一定数值，则可以认为该两块区域是同一个物体在不同的位置移动的情况，进而可以基于该像素块确定动态区域。
需要说明的是，本申请实施例中，通过像素块的重合能够确定动态区域，在动态区域确定后，其覆包裹的区域中的图片对象则为主体对象。
可以理解，对于各帧图像中，如果各帧中一个或多个重合的像素块，其出现的像素位置区域一致，比如在800*600分辨率的视频中，各帧中有一个像素块重合，且都在{(0，0)，(0,100)，(100,0)，(100,100)}这个区域，那么可以认为该像素块是一个静态的元素。
优选的，在本申请另一实施例中，步骤102包括：
子步骤A21，将目标视频数据转换为序列帧；
子步骤A22，对于所述目标视频数据中每个像素位置，根据各帧中所述像素位置的像素值的变化程度，确定可循环像素位置；
在本申请实施例中，比如目标视频数据的分别率是800*600，那么每帧的分辨率也是800*600，在视频播放的过程中同一个像素位置的像素值根据帧的变化而变化。那么本申请实施例可以将像素位置进行划分，比如图像没变化的情况下，其像素位置的像素值是一样的，该种像素位置就为静止的，视频中运动的对象，其在运动过程中可能导致其运动到的像素位置产生变化，那么该种像素位置则可以划分为可循环像素位置。
在实际应用中，根据实验得到的效果，可以将像素位置划分为三类：静止像素位置，不可循环像素位置、可循环像素位置：
1、静止像素位置就是从帧序列的第一帧开始到最后一帧结束，该像素位置的像素值不发生变化。
静止像素位置可以理解为视频中静止不动的图像所在的位置，所以其像素位置的像素值不发生变化。。
2、不可循环像素位置就是从帧序列的第一帧开始到最后一帧结束，其像素值是一直增加或者一直减少。
该种情况通过实验数据得知，其基本上不会出现在运动的物体经过的像素位置中。
3、可循环像素位置是从第一帧开始到最后一帧结束，其像素值既存在增加的情况也存在减少的情况。
通过对视频中运动物体经过的像素位置的统计，其经过的像素位置会导致该像素位置的值既存在增加的情况也存在减少的情况，因此可以将既存在增加的情况也存在减少的情况的像素位置作为可循环位置，从而可以从可循环位置中确定动态区域。在本申请实施例中，可以设定一个像素值增加的上限和像素值减少的下限，比如增加10个像素值之内，减少10个像素。如果变化太大，则可能是在拍摄过程中加入的物体，该种情况可能识别不准确。需要说明的是，上述上、下限的取值可以根据实际需求设定，本申请实施例不对其加以限制。
本申请实施例则根据上述过程，针对每个像素位置在不同帧中的像素值的变化程度，确定其是不是可循环像素位置。
当然，本申请实施例中可以将1、2合并为一类，主要识别第3点中的像素位置。
子步骤A23，基于各可循环像素位置所连通的区域中，确定所述目标视频数据中的至少一个动态区域。
由于可循环像素位置的上述定义，那么视频中运动的物体会导致其经过的像素位置的值产生变化，那么各个可循环像素位置连通后得到区域中，就包括各动态区域，从而可以从各可循环像素位置所连通的区域中，确定所述目标视频数据中的至少一个动态区域。
需要说明的是，在本申请实施例中，前述动态区域具备时间维度属性和空间维度属性，也可以理解为所述动态区域包括像素位置区域，以及所述像素位置区域的起始帧和循环时长，其中该像素位置区域为其中的主体对象在整个视频中运动的区域。该循环时长可以为在以播放时间对各帧进行标记时，主体对象出现的起始帧的时间到结束帧之间的时间，也可以为在以播放顺序进行编号时，起始帧的序号到结束帧的帧数。
优选的，在本申请另一实施例中，所述子步骤A23，包括：
子步骤A231，获取所述可循环像素位置的时间一致性参数和空间一致性参数；
在本申请实施例中，基于可循环像素位置取计算主体对象的动态区域时，首先需要获取可循环像素位置的时间一致性参数和空间一致性参数。
需要说明的是，针对每个可循环像素位置A，其时间一致性参数可以从第一帧开始，以后一帧对前一帧的帧差，计算该可循环像素位置的时间一致性。该帧差比如像素值的差，当然也可以为基于像素值的其他参数。需要说明的是，本申请实施例中时间一致性是针对同一个可循环像素位置不同帧之间的计算。
针对每个可循环像素位置A，其空间一致性参数可以基于该可循环像素位置和其相邻的可循环像素位置进行计算。在实际应用中，可以先针对每帧的可循环像素位置A和其相邻的可循环像素位置计算该帧的空间参数，然后基于各帧的空间参数计算该可循环像素位置的空间一致性。
子步骤A232，根据各可循环像素位置的时间一致性参数和空间一致性参数，确定各可循环像素位置的起始帧和循环时长；
然后基于各可循环像素位置的时间一致性参数和空间一致性参数作为能量值，带入图割算法进行计算，即可确定各个可循环像素位置的起始帧和循环时长。需要说明的是，本申请实施例对图割算法不加以限制，可以将上述时间一致性参数和空间一致性参数作为其输入参数的之一即可。
子步骤A233，从各可循环像素位置所连通的区域中，选择符合连通域条件的区域作为所述动态区域的像素位置区域；
在本申请实施例中，通过前述步骤确定了可循环像素位置，而可循环像素位置中可能存在噪点，为了避免噪点的存在，本申请实施例则将从各可循环像素位置包裹的区域中，选择符合连通域条件的区域作为所述像素位置区域，该像素位置区域则作为动态区域的空间维度属性。
其中连通域是可以理解为由一条线围住的区域。在实际应用中，可以根据高斯平滑、填洞和形态学分析等方面的要求设定相应的连通域条件。其中该连通域条件比如：去掉面积小于面积阈值的连通域。需要说明的是，该面积阈值可以根据实际需求设置，本申请实施例不对其加以限制。
在实际应用中，可以根据可循环像素位置和除可循环像素位置之外的其他像素位置，将视频图像二值化为一个灰度图像，比如前述800*600分辨率的视频，其可循环像素位置灰度值可以设为255，除可循环像素位置之外的其他像素位置可以设置为0，从而生成了一张灰度图像。
那么对于灰度图像中的灰度值为255的区域进行切割可得到动态区域。
子步骤A234，基于每个像素位置区域中的各像素位置的起始帧和循环时长，确定所述动态区域的起始帧和循环时长。
由于前述步骤中每个可循环像素位置都计算了一个起始帧和循环时长，那么由于一个像素位置区域中包括了多个可循环像素位置，而各可循环像素位置的起始帧之间可能不一致，循环时长也可能不一致，那么可以基于各可循环像素位置的起始帧选择一个最早的起始帧作为动态区域的起始帧，然后选择一个包括了各可循环像素位置对应的最晚一帧的循环时间作为动态区域的循环时间，从而可以将该起始帧和循环时长则可以作为动态区域的时间维度属性。
比如循环位置区域A中包括：可循环像素位置1，可循环像素位置2……可循环像素位置10。
其中可循环像素位置1的起始帧为2，循环时长为40个帧。可循环像素位置2-9的起始帧为3，循环时长为41个帧。可循环像素位置10的起始帧为4，循环时长为50个帧。
那么对于循环位置区域A对应的动态区域，其起始帧则可以选择2，因为起始帧2最早。而可循环像素位置1的结束帧为2+40＝42帧，可循环像素位置2-9的结束帧为3+41＝44帧，可循环像素位置10的结束帧为4+50＝54帧，那么可以54帧计算循环时长，即54-2＝52个帧。
当然，如果循环时长采用其他计数方式，可以采用相应的计算方式计算该循环时长，本申请实施例不对其加以限制。
步骤103，接收用户从所述至少一个动态区域中确定目标动态区域；
在实际应用中，由于可以识别出一个或多个动态区域，将该一个或多个动态区域可以发送给用户进行选择，用户需要哪一个动态区域，则基于其需要的动态区域去生成局部动态影像。
结合图1A，服务器20在识别出各种动态区域后，可以给各动态区域画出轮廓，然后从视频中选择出一帧图像，标记处该轮廓后，返回给客户端10进行展示，以供用户选择。当然实际应用中，动态区域轮廓的图像可以选择包括该循环区域的任意一帧图像，然后在该帧图像上添加动态区域轮廓，本申请实施例不对其加以限制。
可以理解的是，在本申请实施例中，由于是***对主体对象的动态区域进行自动识别，其可能识别多个动态区域，那么可能涉及到多个主体对象。当然实际应用中，本申请实施例可以识别所有能够识别的动态区域。而对于用户而言，其可能不需要全部的主体对象都动态显示，因此本申请实施例在识别所有动态区域后，为其标记动态区域轮廓，然后将标记了动态区域轮廓之后的图像返回给用户，比如图1B，有两个动态区域轮廓以供用户选择。
需要说明的是，添加动态区域轮廓可以采用前述二值化的方式，将图像转换为灰度图像，可循环像素位置为准设为255，其他像素位置设为0，然后选择255包裹的连通域，然后再确定该联通域的边沿的像素位置。在选择前述的一帧图像后，在该记录的边沿的像素位置上添加红色线条，即可得到动态区域轮廓。
然后用户可以在客户端10中选择一个或多个动态区域作为目标动态区域，客户端则将用户选择的目标动态区域上传至服务器。
需要说明的是，当采用在客户端本地进行视频处理的架构下，客户端识别到至少一个动态区域后可以直接进行展示，用户可以在客户端本地直接选择目标动态区域。
步骤104，基于用户确定的目标动态区域，生成针对所述目标动态区域的局部动态影像。
在本申请实施例中，由于用户确定了一个或多个目标动态区域，则可以基于目标动态区域，生成针对该目标动态区域的局部动态影像。
当然，在实际应用中，当用户选择了多个目标动态区域，可以将用户选择的所有目标动态区域，生成一个局部动态影像，在该局部动态影像中显示所有目标动态区域的动态图像。还可以分别针对用户选择的每个目标动态区域，各自生成一个局部动态影像，每个局部动态影像显示一个目标动态区域的动态图像。当然还可以有其他组合方式，本申请实施例不对其加以限制。
优选的，步骤104包括：
子步骤1041，确定对应所述目标动态区域的子序列帧；
在实际应用中，如前述例子中，对于一个循环区间，计算了其起始帧和循环时长，那么可以根据其起始帧和循环时长，确定所述视频数据的帧序列中用于生成局部动态影像的子序列帧。其中，当有多个循环区间时，由于每个循环区间的起始帧和循环时长各自有差别，那么可以选择包括多个循环区间的起始帧和循环时长。
优选的，子步骤1041包括：
步骤A31，根据所述目标动态区域的起始帧和循环时长，确定所述目标动态区域的子序列帧。
比如图1B中的两个动态区域，每个动态区域为一只鞋的运动区域。当用户选择了该两个动态区域。假使一只鞋对应的动态区域A的起始帧为10，循环时长为50个帧；另一只鞋对应的动态区域B的起始帧为12，循环时长为52。
如果要将该两个动态区域放到一个局部动态影像中，则那么可以设置局部动态影像的起始帧为10，循环时长为54。那么此时可以获取子序列帧10-64帧。
当然如果要分别将两个动态区域各自设置到一个局部动态影像中，则可以分别根据相应的起始帧和循环时长获取子序列帧。
子步骤1042，将所述子序列帧之中，起始帧之后的后续帧的背景图像替换为所述起始帧的背景图像；所述背景图像为每帧图像中所述目标动态区域之外的图像；
比如前述图1B的目标视频数据的10-64帧，以第10帧为起始帧，那么第10帧的动态区域轮廓外的背景为静态图像。那么该第10帧作为新的局部动态影像的第1帧。将目标视频数据的第11帧的动态区域轮廓区域外的背景替换为第10帧的动态区域轮廓外的背景，则替换后的图像的背景与第10帧一致，然后将替换后的图像作为为新的局部动态影像的第1帧。其他帧的处理方式以此类推，知道将目标视频数据的第64帧的背景替换完之后作为新的局部动态影像的第55帧。
可以理解，对于其他情况以此类推，本申请实施例不对其加以限制。
子步骤1043，基于所述起始帧和替换了背景图像的后续帧，生成针对所述目标动态区域的局部动态影像。
如前述例子，将对应新的局部动态影像的第1帧到底55帧，按序组合即可生成两只鞋的局部动态影像。
当然实际应用中，可以继续生成视频格式的局部动态影像。也可以将该55帧图像生成gif(Graphics Interchange Format，图像互换格式)格式的局部动态影像。局部动态影像的具体格式本申请实施例不对其加以限制。
可以理解，当需要分别对两只鞋生成两个局部动态影像时，可以将相应的子序列帧按照上述方式各自生成一个局部动态影像。本申请实施例不对其加以限制。
当然在局部动态影像生成之后，用户可以选择导出局部动态影像，或者点击分享按钮，将所述局部动态影像分享至某个应用，当然用户也可以上传至自己的页面。本申请实施例不对其加以限制。
本申请实施例通过对对所述目标视频数据的各帧的像素值进行分析，智能确定所述目标视频数据中至少一个动态区域，然后对于至少一个动态区域中的目标动态区域，可以自动生成针对所述目标动态区域的局部动态影像。实现了自动化识别动态区间以生成局部动态影像，从而降低了用户操作；由于动态区域是视频中主体对象运动的区域，因此也能提高主体对象的动态区域选取的精准度，降低人力和时间成本；并且，通过***自动识别动态区域，避免了通过人眼识别很难识别不太清晰的主体对象的情况，对视频的主体对象分离要求较低，从而对降低对视频素材的需求。另外，本申请实施例可以自动识别目标视频数据中的多个动态区域，然后供用户选择，然后可以根据用户的需求自动生成其需要的局部动态影像。
参照图2，其示出了本申请的另一种局部动态影像生成方法实施例的步骤流程图，包括：
步骤201，获取目标视频数据；
在本申请实施例中，可以通过各种方式获取视频数据。当对视频数据进行分析的执行方位服务器时，则用户可以通过客户端上传其目标视频数据。
当对视频数据进行分析的执行方位用户的设备时，则用户可以将其目标视频数据导入其设备。
当然，具体的目标视频数据获取方式本申请实施例不对其加以限制。
步骤202，对所述目标视频数据的各帧的像素值进行分析，确定所述目标视频数据中至少一个动态区域；
本步骤和前述实施例的步骤102类似，在此不再详述。
优选的，步骤203包括：
子步骤B11，将目标视频数据转换为序列帧；
子步骤B12，根据各帧图像中属于不同像素位置的像素块之间的重合度，确定所述目标视频数据中的至少一个动态区域。
子步骤B11-B12参照前述实施例子步骤A11-A12，在此不再详述。
优选的，步骤203包括：
子步骤B21，将目标视频数据转换为序列帧；
子步骤B22，对于所述目标视频数据中每个像素位置，根据各帧中所述像素位置的像素值的变化程度，确定可循环像素位置；
子步骤B23，基于各可循环像素位置所连通的区域中，确定所述目标视频数据中的至少一个动态区域。
子步骤B21-B23参照前述实施例子步骤A21-A23，在此不再详述。
步骤203，从所述至少一个动态区域中，确定目标主体对象所属的目标动态区域；
在实际应用中，可以由将上述至少一个动态区域标记轮廓，然后供用户选择，然后根据用户的选择确定目标动态区域。
还可以通过图像识别方式，去识别动态区域中的主体对象，是否为用户需求的目标主体对象，如果是，则确定该动态区域为目标动态区域。比如，用户可预先选择“鞋”两个字，然后***可以从数据库中获取“鞋”的特征，然后去识别各个动态区域的图像中是否出现些的特征，如果出现，则选择该动态区域为目标动态区域。
当然，具体确定目标主体对象所属的目标动态区域可以有多种，本申请实施例不对其加以限制。
步骤204，生成针对所述目标动态区域的局部动态影像。
本步骤和前述实施例的步骤204类似，在此不再详述。
优选的，步骤204包括：
子步骤2041，确定对应所述目标动态区域的子序列帧；
子步骤2042，将所述子序列帧之中，起始帧之后的后续帧的背景图像替换为所述起始帧的背景图像；所述背景图像为每帧图像中所述目标动态区域之外的图像；
子步骤2043，基于所述起始帧和替换了背景图像的后续帧，生成针对所述目标动态区域的局部动态影像。
子步骤2041-2043参照前述实施例的子步骤1041-1043，在此不再详述。
本申请实施例通过对对所述目标视频数据的各帧的像素值进行分析，智能确定所述目标视频数据中至少一个动态区域，然后对于至少一个动态区域中的目标动态区域，可以自动生成针对所述目标动态区域的局部动态影像。实现了自动化识别动态区间以生成局部动态影像，从而降低了用户操作；由于动态区域是视频中主体对象运动的区域，因此也能提高主体对象的动态区域选取的精准度，降低人力和时间成本；并且，通过***自动识别动态区域，避免了通过人眼识别很难识别不太清晰的主体对象的情况，对视频的主体对象分离要求较低，从而对降低对视频素材的需求。另外，本申请实施例可以自动识别用户需求的主体对象的动态区域，更减少用户的人力和时间成本。
参照图3，其示出了本申请的一种图像处理方法实施例的步骤流程图，包括：
步骤301，获取目标视频数据；
本步骤参照前述步骤101或201的描述，在此不再详述。
步骤302，对所述目标视频数据的各帧的像素值进行分析，确定所述目标视频数据中至少一个动态区域。
本步骤参照前述步骤102的描述，在此不再详述。
优选的，步骤302包括：
子步骤C11，将目标视频数据转换为序列帧；
子步骤C12，根据各帧图像中属于不同像素位置的像素块之间的重合度，确定所述目标视频数据中的至少一个动态区域。
子步骤C11-C12参照前述实施例子步骤A11-A12，在此不再详述。
优选的，步骤302包括：
子步骤C21，将目标视频数据转换为序列帧；
子步骤C22，对于所述目标视频数据中每个像素位置，根据各帧中所述像素位置的像素值的变化程度，确定可循环像素位置；
子步骤C23，基于各可循环像素位置所连通的区域中，确定所述目标视频数据中的至少一个动态区域。
子步骤C21-C23参照前述实施例子步骤A21-A23，在此不再详述。
优选的，子步骤C23包括：
子步骤C231，获取所述可循环像素位置的时间一致性参数和空间一致性参数；
子步骤C232，根据各可循环像素位置的时间一致性参数和空间一致性参数，确定各可循环像素位置的起始帧和循环时长；
子步骤C233，从各可循环像素位置所连通的区域中，选择符合连通域条件的区域作为所述动态区域的像素位置区域；
子步骤C234，基于每个像素位置区域中的各像素位置的起始帧和循环时长，确定所述动态区域的起始帧和循环时长。
子步骤C231-C234参照前述实施例子步骤A231-A234，在此不再详述。
本申请实施例通过对对所述目标视频数据的各帧的像素值进行分析，智能确定所述目标视频数据中至少一个动态区域，然后对于至少一个动态区域中的目标动态区域，从而降低用户手动画轮廓的过程，提高动态区域的精确性，降低人力和时间成本，并且通过***自动识别动态区域，避免了通过人眼识别很难识别不太清晰的主体对象的情况，对视频的主体对象分离要求较低，从而对降低对视频素材的需求。
需要说明的是，对于方法实施例，为了简单描述，故将其都表述为一系列的动作组合，但是本领域技术人员应该知悉，本申请实施例并不受所描述的动作顺序的限制，因为依据本申请实施例，某些步骤可以采用其他顺序或者同时进行。其次，本领域技术人员也应该知悉，说明书中所描述的实施例均属于优选实施例，所涉及的动作并不一定是本申请实施例所必须的。
参照图4，示出了本申请的一种局部动态影像生成装置实施例的结构框图，具体可以包括如下模块：
第一视频获取模块401，用于获取用户上传的目标视频数据；
动态区域分析模块402，用于对所述目标视频数据的各帧的像素值进行分析，确定所述目标视频数据中至少一个动态区域；
第一目标确定模块403，用于接收用户从所述至少一个动态区域中确定目标动态区域；
局部影像生成模块404，用于基于用户确定的目标动态区域，生成针对所述目标动态区域的局部动态影像。
优选的，所述动态区域分析模块包括：
视频转换子模块，用于将目标视频数据转换为序列帧；
第一动态区域分析子模块，用于根据各帧图像中属于不同像素位置的像素块之间的重合度，确定所述目标视频数据中的至少一个动态区域。
优选的，所述动态区域分析模块包括：
视频转换子模块，用于将目标视频数据转换为序列帧；
可循环像素位置确定子模块，用于对于所述目标视频数据中每个像素位置，根据各帧中所述像素位置的像素值的变化程度，确定可循环像素位置；
第二动态区域分析子模块，用于基于各可循环像素位置所连通的区域中，确定所述目标视频数据中的至少一个动态区域。
优选的，所述第二动态区域分析子模块包括：
一致性参数获取单元，用于获取所述可循环像素位置的时间一致性参数和空间一致性参数；
像素参数确定单元，用于根据各可循环像素位置的时间一致性参数和空间一致性参数，确定各可循环像素位置的起始帧和循环时长；
像素位置区域确定单元，用于从各可循环像素位置所连通的区域中，选择符合连通域条件的区域作为所述动态区域的像素位置区域；
帧参数单元，用于基于每个像素位置区域中的各像素位置的起始帧和循环时长，确定所述动态区域的起始帧和循环时长。
优选的，所述局部影像生成模块包括：
子序列帧确定子模块，用于确定对应所述目标动态区域的子序列帧；
替换子模块，用于将所述子序列帧之中，起始帧之后的后续帧的背景图像替换为所述起始帧的背景图像；所述背景图像为每帧图像中所述目标动态区域之外的图像；
第一生成子模块，基于所述起始帧和替换了背景图像的后续帧，生成针对所述目标动态区域的局部动态影像。
优选的，所述子序列帧确定子模块包括：
子序列帧确定单元根据所述目标动态区域的起始帧和循环时长，确定所述目标动态区域的子序列帧。
本申请实施例通过对对所述目标视频数据的各帧的像素值进行分析，智能确定所述目标视频数据中至少一个动态区域，然后对于至少一个动态区域中的目标动态区域，可以自动生成针对所述目标动态区域的局部动态影像。实现了自动化识别动态区间以生成局部动态影像，从而降低了用户操作；由于动态区域是视频中主体对象运动的区域，因此也能提高主体对象的动态区域选取的精准度，降低人力和时间成本；并且，通过***自动识别动态区域，避免了通过人眼识别很难识别不太清晰的主体对象的情况，对视频的主体对象分离要求较低，从而对降低对视频素材的需求。另外，本申请实施例可以自动识别目标视频数据中的多个动态区域，然后供用户选择，然后可以根据用户的需求自动生成其需要的局部动态影像。
参照图5，示出了本申请的另一种局部动态影像生成装置实施例的结构框图，具体可以包括如下模块：
第二视频获取模块501，用于获取目标视频数据；
动态区域分析模块502，用于对所述目标视频数据的各帧的像素值进行分析，确定所述目标视频数据中至少一个动态区域；
第二目标确定模块503，用于从所述至少一个动态区域中，确定目标主体对象所属的目标动态区域；
局部影像生成模块504，用于生成针对所述目标动态区域的局部动态影像。
优选的，所述动态区域分析模块包括：
视频转换子模块，用于将目标视频数据转换为序列帧；
第一动态区域分析子模块，用于根据各帧图像中属于不同像素位置的像素块之间的重合度，确定所述目标视频数据中的至少一个动态区域。
优选的，所述动态区域分析模块包括：
视频转换子模块，用于将目标视频数据转换为序列帧；
可循环像素位置确定子模块，用于对于所述目标视频数据中每个像素位置，根据各帧中所述像素位置的像素值的变化程度，确定可循环像素位置；
第二动态区域分析子模块，用于基于各可循环像素位置所连通的区域中，确定所述目标视频数据中的至少一个动态区域。
优选的，所述局部影像生成模块包括：
子序列帧确定子模块，用于确定对应所述目标动态区域的子序列帧；
替换子模块，用于将所述子序列帧之中，起始帧之后的后续帧的背景图像替换为所述起始帧的背景图像；所述背景图像为每帧图像中所述目标动态区域之外的图像；
第一生成子模块，基于所述起始帧和替换了背景图像的后续帧，生成针对所述目标动态区域的局部动态影像。
本申请实施例通过对对所述目标视频数据的各帧的像素值进行分析，智能确定所述目标视频数据中至少一个动态区域，然后对于至少一个动态区域中的目标动态区域，可以自动生成针对所述目标动态区域的局部动态影像。实现了自动化识别动态区间以生成局部动态影像，从而降低了用户操作；由于动态区域是视频中主体对象运动的区域，因此也能提高主体对象的动态区域选取的精准度，降低人力和时间成本；并且，通过***自动识别动态区域，避免了通过人眼识别很难识别不太清晰的主体对象的情况，对视频的主体对象分离要求较低，从而对降低对视频素材的需求。另外，本申请实施例可以自动识别用户需求的主体对象的动态区域，更减少用户的人力和时间成本。
参照图6，示出了本申请的一种图像处理装置实施例的结构框图，具体可以包括如下模块：
第二视频获取模块601，用于获取目标视频数据；
动态区域分析模块602，用于对所述目标视频数据的各帧的像素值进行分析，确定所述目标视频数据中至少一个动态区域。
优选的，所述动态区域分析模块包括：
视频转换子模块，用于将目标视频数据转换为序列帧；
第一动态区域分析子模块，用于根据各帧图像中属于不同像素位置的像素块之间的重合度，确定所述目标视频数据中的至少一个动态区域。
优选的，所述动态区域分析模块包括：
视频转换子模块，用于将目标视频数据转换为序列帧；
可循环像素位置确定子模块，用于对于所述目标视频数据中每个像素位置，根据各帧中所述像素位置的像素值的变化程度，确定可循环像素位置；
第二动态区域分析子模块，用于基于各可循环像素位置所连通的区域中，确定所述目标视频数据中的至少一个动态区域。
优选的，所述第二动态区域分析子模块包括：
一致性参数获取单元，用于获取所述可循环像素位置的时间一致性参数和空间一致性参数；
像素参数确定单元，用于根据各可循环像素位置的时间一致性参数和空间一致性参数，确定各可循环像素位置的起始帧和循环时长；
像素位置区域确定单元，用于从各可循环像素位置所连通的区域中，选择符合连通域条件的区域作为所述动态区域的像素位置区域；
帧参数单元，用于基于每个像素位置区域中的各像素位置的起始帧和循环时长，确定所述动态区域的起始帧和循环时长。
本申请实施例通过对对所述目标视频数据的各帧的像素值进行分析，智能确定所述目标视频数据中至少一个动态区域，然后对于至少一个动态区域中的目标动态区域，从而降低用户手动画轮廓的过程，提高动态区域的精确性，降低人力和时间成本，并且通过***自动识别动态区域，避免了通过人眼识别很难识别不太清晰的主体对象的情况，对视频的主体对象分离要求较低，从而对降低对视频素材的需求。
本申请实施例还提供了一种非易失性可读存储介质，该存储介质中存储有一个或多个模块(programs)，该一个或多个模块被应用在设备时，可以使得该设备执行本申请实施例中各方法步骤的指令(instructions)。
图7为本申请另一实施例提供的设备的硬件结构示意图。如图7所示，本实施例的设备包括处理器81以及存储器82。
处理器81执行存储器82所存放的计算机程序代码，实现上述实施例中图1至图4的局部动态影像生成方法。
存储器82被配置为存储各种类型的数据以支持在设备的操作。这些数据的示例包括用于在设备上操作的任何应用程序或方法的指令，例如消息，图片，视频等。存储器82可能包含随机存取存储器(random access memory，简称RAM)，也可能还包括非易失性存储器(non-volatile memory)，例如至少一个磁盘存储器。
可选地，处理器81设置在处理组件80中。该设备还可以包括：通信组件83，电源组件84，多媒体组件85，音频组件86，输入/输出接口87和/或传感器组件88。设备具体所包含的组件等依据实际需求设定，本实施例对此不作限定。
处理组件80通常控制设备的整体操作。处理组件80可以包括一个或多个处理器81来执行指令，以完成上述图1至图4方法的全部或部分步骤。此外，处理组件80可以包括一个或多个模块，便于处理组件80和其他组件之间的交互。例如，处理组件80可以包括多媒体模块，以方便多媒体组件85和处理组件80之间的交互。
电源组件84为设备的各种组件提供电力。电源组件84可以包括电源管理***，一个或多个电源，及其他与为设备生成、管理和分配电力相关联的组件。
多媒体组件85包括在设备和用户之间的提供一个输出接口的显示屏。在一些实施例中，显示屏可以包括液晶显示器(LCD)和触摸面板(TP)。如果显示屏包括触摸面板，显示屏可以被实现为触摸屏，以接收来自用户的输入信号。触摸面板包括一个或多个触摸传感器以感测触摸、滑动和触摸面板上的手势。所述触摸传感器可以不仅感测触摸或滑动动作的边界，而且还检测与所述触摸或滑动操作相关的持续时间和压力。
音频组件86被配置为输出和/或输入音频信号。例如，音频组件86包括一个麦克风(MIC)，当设备处于操作模式，如语音识别模式时，麦克风被配置为接收外部音频信号。所接收的音频信号可以被进一步存储在存储器82或经由通信组件83发送。在一些实施例中，音频组件86还包括一个扬声器，用于输出音频信号。
输入/输出接口87为处理组件80和***接口模块之间提供接口，上述***接口模块可以是点击轮，按钮等。这些按钮可包括但不限于：音量按钮、启动按钮和锁定按钮。
传感器组件88包括一个或多个传感器，用于为设备提供各个方面的状态评估。例如，传感器组件88可以检测到设备的打开/关闭状态，组件的相对定位，用户与设备接触的存在或不存在。传感器组件88可以包括接近传感器，被配置用来在没有任何的物理接触时检测附近物体的存在，包括检测用户与设备间的距离。在一些实施例中，该传感器组件88还可以包括摄像头等。
通信组件83被配置为便于设备和其他设备之间有线或无线方式的通信。设备可以接入基于通信标准的无线网络，如WiFi，2G或3G，或它们的组合。在一个实施例中，该设备中可以包括SIM卡插槽，该SIM卡插槽用于***SIM卡，使得设备可以登录GPRS网络，通过互联网与服务器建立通信。
由上可知，在图7实施例中所涉及的通信组件83、音频组件86以及输入/输出接口87、传感器组件88均可以作为输入设备的实现方式。
在本实施例的一种设备中，所述处理器，用于获取用户上传的目标视频数据；对所述目标视频数据的各帧的像素值进行分析，确定所述目标视频数据中至少一个动态区域；接收用户从所述至少一个动态区域中确定目标动态区域；基于用户确定的目标动态区域，生成针对所述目标动态区域的局部动态影像；或者用于获取目标视频数据；对所述目标视频数据的各帧的像素值进行分析，确定所述目标视频数据中至少一个动态区域；从所述至少一个动态区域中，确定目标主体对象所属的目标动态区域；生成针对所述目标动态区域的局部动态影像；或者用于获取目标视频数据；对所述目标视频数据的各帧的像素值进行分析，确定所述目标视频数据中至少一个动态区域。
对于装置实施例而言，由于其与方法实施例基本相似，所以描述的比较简单，相关之处参见方法实施例的部分说明即可。
本说明书中的各个实施例均采用递进的方式描述，每个实施例重点说明的都是与其他实施例的不同之处，各个实施例之间相同相似的部分互相参见即可。
本领域内的技术人员应明白，本申请实施例的实施例可提供为方法及装置、或计算机程序产品。因此，本申请实施例可采用完全硬件实施例、完全软件实施例、或结合软件和硬件方面的实施例的形式。而且，本申请实施例可采用在一个或多个其中包含有计算机可用程序代码的计算机可用存储介质(包括但不限于磁盘存储器、CD-ROM、光学存储器等)上实施的计算机程序产品的形式。
本申请实施例是参照根据本申请实施例的方法、设备(***)、和计算机程序产品的流程图和/或方框图来描述的。应理解可由计算机程序指令实现流程图和/或方框图中的每一流程和/或方框、以及流程图和/或方框图中的流程和/或方框的结合。可提供这些计算机程序指令到通用计算机、专用计算机、嵌入式处理机或其他可编程数据处理设备的处理器以产生一个机器，使得通过计算机或其他可编程数据处理设备的处理器执行的指令产生用于实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能的装置。
这些计算机程序指令也可存储在能引导计算机或其他可编程数据处理设备以特定方式工作的计算机可读存储器中，使得存储在该计算机可读存储器中的指令产生包括指令装置的制造品，该指令装置实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能。
这些计算机程序指令也可装载到计算机或其他可编程数据处理设备上，使得在计算机或其他可编程设备上执行一系列操作步骤以产生计算机实现的处理，从而在计算机或其他可编程设备上执行的指令提供用于实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能的步骤。
尽管已描述了本申请实施例的优选实施例，但本领域内的技术人员一旦得知了基本创造性概念，则可对这些实施例做出另外的变更和修改。所以，所附权利要求意欲解释为包括优选实施例以及落入本申请实施例范围的所有变更和修改。
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。
以上对本申请所提供的一种局部动态影像生成方法、一种局部动态影像生成装置、一种图像处理方法、一种图像处理装置，进行了详细介绍，本文中应用了具体个例对本申请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申请的方法及其核心思想；同时，对于本领域的一般技术人员，依据本申请的思想，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申请的限制。

Claims (34)

1.一种局部动态影像生成方法，其特征在于，包括：
获取用户上传的目标视频数据；
对所述目标视频数据的各帧的像素值进行分析，确定所述目标视频数据中的多个动态区域，并分别标记所述多个动态区域的轮廓；所述多个动态区域对应多个主体对象；
接收用户从所述多个动态区域中确定目标动态区域；
基于用户确定的目标动态区域，生成针对所述目标动态区域的局部动态影像；
其中，在所述局部动态影像中，所述目标动态区域对应的主体对象处于运动状态，除所述目标动态区域之外的部分保持静止。
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述对所述目标视频数据的各帧的像素值进行分析，确定所述目标视频数据中的多个动态区域的步骤，包括：
将目标视频数据转换为序列帧；
根据各帧图像中属于不同像素位置的像素块之间的重合度，确定所述目标视频数据中的多个动态区域。
3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述对所述目标视频数据的各帧的像素值进行分析，确定所述目标视频数据中的多个动态区域的步骤，包括：
将目标视频数据转换为序列帧；
对于所述目标视频数据中每个像素位置，根据各帧中所述像素位置的像素值的变化程度，确定可循环像素位置；所述可循环像素为所述序列帧中从第一帧开始至最后一帧结束，所述像素位置的像素值既存在增加的情况也存在减少的情况的像素；
基于各可循环像素位置所连通的区域中，确定所述目标视频数据中的多个动态区域。
4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述基于各可循环像素位置所连通的区域中，确定所述目标视频数据中的多个动态区域的步骤，包括：
获取所述可循环像素位置的时间一致性参数和空间一致性参数；
根据各可循环像素位置的时间一致性参数和空间一致性参数，确定各可循环像素位置的起始帧和循环时长；
从各可循环像素位置所连通的区域中，选择符合连通域条件的区域作为所述动态区域的像素位置区域；
基于每个像素位置区域中的各像素位置的起始帧和循环时长，确定所述动态区域的起始帧和循环时长。
5.根据权利要求1或4所述的方法，其特征在于，所述基于用户确定的目标动态区域，生成针对所述目标动态区域的局部动态影像的步骤，包括：
确定对应所述目标动态区域的子序列帧；
将所述子序列帧之中，起始帧之后的后续帧的背景图像替换为所述起始帧的背景图像；所述背景图像为每帧图像中所述目标动态区域之外的图像；
基于所述起始帧和替换了背景图像的后续帧，生成针对所述目标动态区域的局部动态影像。
6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，所述确定所述视频数据中包括所述动态区域的子序列帧的步骤包括：
根据所述目标动态区域的起始帧和循环时长，确定所述目标动态区域的子序列帧。
7.一种局部动态影像生成方法，其特征在于，包括：
获取目标视频数据；
对所述目标视频数据的各帧的像素值进行分析，确定所述目标视频数据中的多个动态区域，并分别标记所述多个动态区域的轮廓；所述多个动态区域对应多个主体对象；
从所述多个动态区域中，确定目标主体对象所属的目标动态区域；
生成针对所述目标动态区域的局部动态影像；
其中，在所述局部动态影像中，所述目标动态区域对应的主体对象处于运动状态，除所述目标动态区域之外的部分保持静止。
8.根据权利要求7所述的方法，其特征在于，所述对所述目标视频数据的各帧的像素值进行分析，确定所述目标视频数据中的多个动态区域的步骤，包括：
将目标视频数据转换为序列帧；
根据各帧图像中属于不同像素位置的像素块之间的重合度，确定所述目标视频数据中的多个动态区域。
9.根据权利要求8所述的方法，其特征在于，所述对所述目标视频数据的各帧的像素值进行分析，确定所述目标视频数据中的多个动态区域的步骤，包括：
将目标视频数据转换为序列帧；
对于所述目标视频数据中每个像素位置，根据各帧中所述像素位置的像素值的变化程度，确定可循环像素位置；所述可循环像素为所述序列帧中从第一帧开始至最后一帧结束，所述像素位置的像素值既存在增加的情况也存在减少的情况的像素；
基于各可循环像素位置所连通的区域中，确定所述目标视频数据中的多个动态区域。
10.根据权利要求7所述的方法，其特征在于，所述生成针对所述目标动态区域的局部动态影像的步骤，包括：
确定对应所述目标动态区域的子序列帧；
将所述子序列帧之中，起始帧之后的后续帧的背景图像替换为所述起始帧的背景图像；所述背景图像为每帧图像中所述目标动态区域之外的图像；
基于所述起始帧和替换了背景图像的后续帧，生成针对所述目标动态区域的局部动态影像。
11.一种图像处理方法，其特征在于，包括：
获取目标视频数据；
对所述目标视频数据的各帧的像素值进行分析，确定所述目标视频数据中的多个动态区域，并分别标记所述多个动态区域的轮廓以使得用户从所述多个动态区域中确定目标动态区域并基于所述目标动态区域，生成针对所述目标动态区域的局部动态影像；所述多个动态区域对应多个主体对象；
其中，在所述局部动态影像中，所述目标动态区域对应的主体对象处于运动状态，除所述目标动态区域之外的部分保持静止。
12.根据权利要求11所述的方法，其特征在于，所述对所述目标视频数据的各帧的像素值进行分析，确定所述目标视频数据中的多个动态区域的步骤，包括：
将目标视频数据转换为序列帧；
根据各帧图像中属于不同像素位置的像素块之间的重合度，确定所述目标视频数据中的多个动态区域。
13.根据权利要求12所述的方法，其特征在于，所述对所述目标视频数据的各帧的像素值进行分析，确定所述目标视频数据中的多个动态区域的步骤，包括：
将目标视频数据转换为序列帧；
对于所述目标视频数据中每个像素位置，根据各帧中所述像素位置的像素值的变化程度，确定可循环像素位置；所述可循环像素为所述序列帧中从第一帧开始至最后一帧结束，所述像素位置的像素值既存在增加的情况也存在减少的情况的像素；
基于各可循环像素位置所连通的区域中，确定所述目标视频数据中的多个动态区域。
14.根据权利要求13所述的方法，其特征在于，所述基于各可循环像素位置所连通的区域中，确定所述目标视频数据中的多个动态区域的步骤，包括：
获取所述可循环像素位置的时间一致性参数和空间一致性参数；
根据各可循环像素位置的时间一致性参数和空间一致性参数，确定各可循环像素位置的起始帧和循环时长；
从各可循环像素位置所连通的区域中，选择符合连通域条件的区域作为所述动态区域的像素位置区域；
基于每个像素位置区域中的各像素位置的起始帧和循环时长，确定所述动态区域的起始帧和循环时长。
15.一种局部动态影像生成装置，其特征在于，包括：
第一视频获取模块，用于获取用户上传的目标视频数据；
动态区域分析模块，用于对所述目标视频数据的各帧的像素值进行分析，确定所述目标视频数据中的多个动态区域，并分别标记所述多个动态区域的轮廓；所述多个动态区域对应多个主体对象；
第一目标确定模块，用于接收用户从所述多个动态区域中确定目标动态区域；
局部影像生成模块，用于基于用户确定的目标动态区域，生成针对所述目标动态区域的局部动态影像；
其中，在所述局部动态影像中，所述目标动态区域对应的主体对象处于运动状态，除所述目标动态区域之外的部分保持静止。
16.根据权利要求15所述的装置，其特征在于，所述动态区域分析模块包括：
视频转换子模块，用于将目标视频数据转换为序列帧；
第一动态区域分析子模块，用于根据各帧图像中属于不同像素位置的像素块之间的重合度，确定所述目标视频数据中的多个动态区域。
17.根据权利要求15所述的装置，其特征在于，所述动态区域分析模块包括：
视频转换子模块，用于将目标视频数据转换为序列帧；
可循环像素位置确定子模块，用于对于所述目标视频数据中每个像素位置，根据各帧中所述像素位置的像素值的变化程度，确定可循环像素位置；所述可循环像素为所述序列帧中从第一帧开始至最后一帧结束，所述像素位置的像素值既存在增加的情况也存在减少的情况的像素；
第二动态区域分析子模块，用于基于各可循环像素位置所连通的区域中，确定所述目标视频数据中的多个动态区域。
18.根据权利要求17所述的装置，其特征在于，所述第二动态区域分析子模块包括：
一致性参数获取单元，用于获取所述可循环像素位置的时间一致性参数和空间一致性参数；
像素参数确定单元，用于根据各可循环像素位置的时间一致性参数和空间一致性参数，确定各可循环像素位置的起始帧和循环时长；
像素位置区域确定单元，用于从各可循环像素位置所连通的区域中，选择符合连通域条件的区域作为所述动态区域的像素位置区域；
帧参数单元，用于基于每个像素位置区域中的各像素位置的起始帧和循环时长，确定所述动态区域的起始帧和循环时长。
19.根据权利要求15或18所述的装置，其特征在于，所述局部影像生成模块包括：
子序列帧确定子模块，用于确定对应所述目标动态区域的子序列帧；
替换子模块，用于将所述子序列帧之中，起始帧之后的后续帧的背景图像替换为所述起始帧的背景图像；所述背景图像为每帧图像中所述目标动态区域之外的图像；
第一生成子模块，基于所述起始帧和替换了背景图像的后续帧，生成针对所述目标动态区域的局部动态影像。
20.根据权利要求19所述的装置，其特征在于，所述子序列帧确定子模块包括：
子序列帧确定单元根据所述目标动态区域的起始帧和循环时长，确定所述目标动态区域的子序列帧。
21.一种局部动态影像生成装置，其特征在于，包括：
第二视频获取模块，用于获取目标视频数据；
动态区域分析模块，用于对所述目标视频数据的各帧的像素值进行分析，确定所述目标视频数据中的多个动态区域，并分别标记所述多个动态区域的轮廓；所述多个动态区域对应多个主体对象；
第二目标确定模块，用于从所述多个动态区域中，确定目标主体对象所属的目标动态区域；
局部影像生成模块，用于生成针对所述目标动态区域的局部动态影像；
其中，在所述局部动态影像中，所述目标动态区域对应的主体对象处于运动状态，除所述目标动态区域之外的部分保持静止。
22.根据权利要求21所述的装置，其特征在于，所述动态区域分析模块包括：
第二视频转换子模块，用于将目标视频数据转换为序列帧；
第一动态区域分析子模块，用于根据各帧图像中属于不同像素位置的像素块之间的重合度，确定所述目标视频数据中的多个动态区域。
23.根据权利要求21所述的装置，其特征在于，所述动态区域分析模块包括：
视频转换子模块，用于将目标视频数据转换为序列帧；
可循环像素位置确定子模块，用于对于所述目标视频数据中每个像素位置，根据各帧中所述像素位置的像素值的变化程度，确定可循环像素位置；所述可循环像素为所述序列帧中从第一帧开始至最后一帧结束，所述像素位置的像素值既存在增加的情况也存在减少的情况的像素；
第二动态区域分析子模块，用于基于各可循环像素位置所连通的区域中，确定所述目标视频数据中的多个动态区域。
24.根据权利要求21所述的装置，其特征在于，所述局部影像生成模块包括：
子序列帧确定子模块，用于确定对应所述目标动态区域的子序列帧；
替换子模块，用于将所述子序列帧之中，起始帧之后的后续帧的背景图像替换为所述起始帧的背景图像；所述背景图像为每帧图像中所述目标动态区域之外的图像；
第一生成子模块，基于所述起始帧和替换了背景图像的后续帧，生成针对所述目标动态区域的局部动态影像。
25.一种图像处理装置，其特征在于，包括：
视频获取模块，用于获取目标视频数据；
动态区域分析模块，用于对所述目标视频数据的各帧的像素值进行分析，确定所述目标视频数据中多个动态区域，并分别标记所述多个动态区域的轮廓以使得用户从所述多个动态区域中确定目标动态区域并基于所述目标动态区域，生成针对所述目标动态区域的局部动态影像；所述多个动态区域对应多个主体对象；
其中，在所述局部动态影像中，所述目标动态区域对应的主体对象处于运动状态，除所述目标动态区域之外的部分保持静止。
26.根据权利要求25所述的装置，其特征在于，所述动态区域分析模块包括：
视频转换子模块，用于将目标视频数据转换为序列帧；
第一动态区域分析子模块，用于根据各帧图像中属于不同像素位置的像素块之间的重合度，确定所述目标视频数据中的多个动态区域。
27.根据权利要求25所述的装置，其特征在于，所述动态区域分析模块包括：
视频转换子模块，用于将目标视频数据转换为序列帧；
可循环像素位置确定子模块，用于对于所述目标视频数据中每个像素位置，根据各帧中所述像素位置的像素值的变化程度，确定可循环像素位置；所述可循环像素为所述序列帧中从第一帧开始至最后一帧结束，所述像素位置的像素值既存在增加的情况也存在减少的情况的像素；
第二动态区域分析子模块，用于基于各可循环像素位置所连通的区域中，确定所述目标视频数据中的多个动态区域。
28.根据权利要求27所述的装置，其特征在于，所述第二动态区域分析子模块包括：
一致性参数获取单元，用于获取所述可循环像素位置的时间一致性参数和空间一致性参数；
像素参数确定单元，用于根据各可循环像素位置的时间一致性参数和空间一致性参数，确定各可循环像素位置的起始帧和循环时长；
像素位置区域确定单元，用于从各可循环像素位置所连通的区域中，选择符合连通域条件的区域作为所述动态区域的像素位置区域；
帧参数单元，用于基于每个像素位置区域中的各像素位置的起始帧和循环时长，确定所述动态区域的起始帧和循环时长。
29.一种设备，其特征在于，包括处理器、存储器及存储在所述存储器上并可在所述处理器上运行的计算机程序，所述计算机程序被所述处理器执行时实现如下步骤：
获取用户上传的目标视频数据；
对所述目标视频数据的各帧的像素值进行分析，确定所述目标视频数据中的多个动态区域，并分别标记所述多个动态区域的轮廓；所述多个动态区域对应多个主体对象；
接收用户从所述多个动态区域中确定目标动态区域；
基于用户确定的目标动态区域，生成针对所述目标动态区域的局部动态影像；
其中，在所述局部动态影像中，所述目标动态区域对应的主体对象处于运动状态，除所述目标动态区域之外的部分保持静止。
30.一种计算机可读存储介质，其特征在于，所述计算机可读存储介质上存储计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现如下步骤：
获取用户上传的目标视频数据；
对所述目标视频数据的各帧的像素值进行分析，确定所述目标视频数据中的多个动态区域，并分别标记所述多个动态区域的轮廓；所述多个动态区域对应多个主体对象；
接收用户从所述多个动态区域中确定目标动态区域；
基于用户确定的目标动态区域，生成针对所述目标动态区域的局部动态影像；
其中，在所述局部动态影像中，所述目标动态区域对应的主体对象处于运动状态，除所述目标动态区域之外的部分保持静止。
31.一种设备，其特征在于，包括处理器、存储器及存储在所述存储器上并可在所述处理器上运行的计算机程序，所述计算机程序被所述处理器执行时实现如下步骤：
获取目标视频数据；
对所述目标视频数据的各帧的像素值进行分析，确定所述目标视频数据中的多个动态区域，并分别标记所述多个动态区域的轮廓；所述多个动态区域对应多个主体对象；
从所述多个动态区域中，确定目标主体对象所属的目标动态区域；
生成针对所述目标动态区域的局部动态影像；
其中，在所述局部动态影像中，所述目标动态区域对应的主体对象处于运动状态，除所述目标动态区域之外的部分保持静止。
32.一种计算机可读存储介质，其特征在于，所述计算机可读存储介质上存储计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现如下步骤：
获取目标视频数据；
对所述目标视频数据的各帧的像素值进行分析，确定所述目标视频数据中的多个动态区域，并分别标记所述多个动态区域的轮廓；所述多个动态区域对应多个主体对象；
从所述多个动态区域中，确定目标主体对象所属的目标动态区域；
生成针对所述目标动态区域的局部动态影像；
其中，在所述局部动态影像中，所述目标动态区域对应的主体对象处于运动状态，除所述目标动态区域之外的部分保持静止。
33.一种设备，其特征在于，包括处理器、存储器及存储在所述存储器上并可在所述处理器上运行的计算机程序，所述计算机程序被所述处理器执行时实现如下步骤：
获取目标视频数据；
对所述目标视频数据的各帧的像素值进行分析，确定所述目标视频数据中的多个动态区域，并分别标记所述多个动态区域的轮廓以使得用户从所述多个动态区域中确定目标动态区域并基于所述目标动态区域，生成针对所述目标动态区域的局部动态影像；所述多个动态区域对应多个主体对象；
其中，在所述局部动态影像中，所述目标动态区域对应的主体对象处于运动状态，除所述目标动态区域之外的部分保持静止。
34.一种计算机可读存储介质，其特征在于，所述计算机可读存储介质上存储计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现如下步骤：
获取目标视频数据；
对所述目标视频数据的各帧的像素值进行分析，确定所述目标视频数据中的多个动态区域，并分别标记所述多个动态区域的轮廓以使得用户从所述多个动态区域中确定目标动态区域并基于所述目标动态区域，生成针对所述目标动态区域的局部动态影像；所述多个动态区域对应多个主体对象；
其中，在所述局部动态影像中，所述目标动态区域对应的主体对象处于运动状态，除所述目标动态区域之外的部分保持静止。
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Families Citing this family (7)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN110324663A (zh) * 2019-07-01 2019-10-11 北京奇艺世纪科技有限公司 一种动态图像的生成方法、装置、电子设备和存储介质
CN111179159B (zh) * 2019-12-31 2024-02-20 北京金山云网络技术有限公司 消除视频中目标影像的方法、装置、电子设备及存储介质
CN111598947B (zh) * 2020-04-03 2024-02-20 上海嘉奥信息科技发展有限公司 通过标识特征自动识别病人方位的方法和***
CN111753679B (zh) * 2020-06-10 2023-11-24 哈尔滨工业大学(深圳)(哈尔滨工业大学深圳科技创新研究院) 微运动监测方法、装置、设备及计算机可读存储介质
CN112866669B (zh) * 2021-01-15 2023-09-15 聚好看科技股份有限公司 一种数据切换时间确定方法及设备
CN112995533A (zh) * 2021-02-04 2021-06-18 上海哔哩哔哩科技有限公司 视频制作方法及装置
CN114363697B (zh) * 2022-01-06 2024-04-26 上海哔哩哔哩科技有限公司 视频文件生成、播放方法及装置

Citations (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN101510304A (zh) * 2009-03-30 2009-08-19 北京中星微电子有限公司 一种分割获取前景图像的方法、装置和摄像头
CN104023172A (zh) * 2014-06-27 2014-09-03 深圳市中兴移动通信有限公司 动态影像的拍摄方法和拍摄装置
CN105025360A (zh) * 2015-07-17 2015-11-04 江西洪都航空工业集团有限责任公司 一种改进的快速视频浓缩的方法与***
CN105654471A (zh) * 2015-12-24 2016-06-08 武汉鸿瑞达信息技术有限公司 应用于互联网视频直播的增强现实ar***及方法

Family Cites Families (7)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
KR100568237B1 (ko) * 2004-06-10 2006-04-07 삼성전자주식회사 비디오 영상으로부터 이동 물체를 추출하는 장치 및 방법
JP4972095B2 (ja) * 2005-11-15 2012-07-11 イッサム リサーチ ディベロップメント カンパニー オブ ザ ヘブライ ユニバーシティー オブ エルサレム 映像概要を生成する方法およびシステム
WO2007076891A1 (en) * 2005-12-30 2007-07-12 Telecom Italia S.P.A. Average calculation in color space, particularly for segmentation of video sequences
WO2011140786A1 (zh) * 2010-10-29 2011-11-17 华为技术有限公司 一种视频兴趣物体提取与关联的方法及***
CN103092929B (zh) * 2012-12-30 2016-12-28 信帧电子技术（北京）有限公司 一种视频摘要的生成方法及装置
CN105516610A (zh) * 2016-02-19 2016-04-20 深圳新博科技有限公司 拍摄局部动态影像的方法及装置
CN106453864A (zh) * 2016-09-26 2017-02-22 广东欧珀移动通信有限公司 一种图像处理方法、装置和终端

Patent Citations (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN101510304A (zh) * 2009-03-30 2009-08-19 北京中星微电子有限公司 一种分割获取前景图像的方法、装置和摄像头
CN104023172A (zh) * 2014-06-27 2014-09-03 深圳市中兴移动通信有限公司 动态影像的拍摄方法和拍摄装置
CN105025360A (zh) * 2015-07-17 2015-11-04 江西洪都航空工业集团有限责任公司 一种改进的快速视频浓缩的方法与***
CN105654471A (zh) * 2015-12-24 2016-06-08 武汉鸿瑞达信息技术有限公司 应用于互联网视频直播的增强现实ar***及方法

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