一种基于视频分析的视频画面拍摄技巧的自动识别方法技术

本申请公开了一种基于视频分析的视频画面拍摄技巧的自动识别方法，包括：读取视频信息，获取帧画面，为帧画面赋予画面编码；获取帧画面上的特征点；对视频信息根据镜头进行切割得到视频片段；在帧画面所在的平面上建立坐标系，计算特征点在坐标系中的坐标值，获取目标帧画面；获取目标帧画面的对比帧画面，获取共有特征点；获取共有特征点的坐标差值，获取第一特征点、第二特征点、第三特征点和第四特征点，确定拍摄技巧，本发明专利技术所提供的一种基于视频分析的视频画面拍摄技巧的自动识别方法，整个方法中没有任何步骤对于人员有电影从业经验的要求，解决了以往对于人员经验要求高、耗时长的问题。

An automatic recognition method of video shooting skills based on video analysis

The present application discloses an automatic recognition method for video picture shooting techniques based on video analysis, including reading video information, obtaining frame pictures, encoding frame pictures, obtaining feature points on frame screen, cutting video information according to the lens, on the plane of frame screen. The coordinate system is set up to calculate the coordinate values of the feature points in the coordinate system, obtain the frame picture of the target, obtain the contrast frame of the target frame picture, obtain the common feature points, obtain the coordinate difference of the common feature points, obtain the first feature point, the second feature point, the third feature point and the fourth special point, and determine the shooting skill and this hair technique. The automatic recognition method based on video analysis based on video analysis is provided by Ming Dynasty. There is no step in the whole method for the people to have the experience of the film, which has solved the problem of high and time-consuming experience.

【技术实现步骤摘要】
一种基于视频分析的视频画面拍摄技巧的自动识别方法
本专利技术涉及电影分析领域，更具体地，涉及一种基于视频分析的视频画面拍摄技巧的自动识别方法。
技术介绍
随着社会的逐步发展和物质水平的提升，人们对电影和电视的消费逐渐增加，观看电影电视等活动影像已经成为人们日常生活中重要的娱乐方式之一，因此，如何拍摄具有高质量的电影电视等活动影像，也越发显得重要。现实生活中，电影从业人员想要学习导演的拍摄技巧时，可以通过在拍摄现场观看导演的拍摄手法和技巧进行学习，但是，能够在拍摄现场进行观看学习的机会及其有限，因此，更多的时候，电影从业人员是通过观看导演拍摄的电影电视等活动影像进行学习。导演在拍摄电影电视等活动影像时所采用的拍摄技巧，可以分为：推、拉、摇和移等，电影从业人员在研究一段电影电视等活动影像的拍摄技巧时，需要反复观看电影电视等活动影像，人工判别各个镜头中所体现的拍摄技巧并做记录，然后进行剪辑和归纳，采用这种方法，一方面识别效率低，耗时长，人工成本高，另一方面，不同的人员对于拍摄技巧的辨别能力参差不齐，人工进行识别的时候极易产生错误，合格率无法保证，因此，提供一种基于视频分析的视频画面拍摄技巧的自动识别方法，是本领域亟待解决的问题。
技术实现思路
有鉴于此，本专利技术提供了一种基于视频分析的视频画面拍摄技巧的自动识别方法，以解决现有电影剧本情感分析过程对电影从业经验要求较高，识别效率低且成本较高的问题。为了解决上述技术问题，本申请提出一种基于视频分析的视频画面拍摄技巧的自动识别方法，包括：读取视频信息，获取所述视频信息中的帧画面，并按照播放顺序为所述帧画面赋予画面编码；对所述帧画面进行特征分析，获取所述帧画面上的特征点；对所述视频信息根据镜头进行切割得到视频片段；在所述帧画面所在的平面上建立坐标系，其中，所述坐标系，包括：横向坐标轴和纵向坐标轴，所述坐标系的原点位于所述帧画面的几何中心，所述横向坐标轴的正方向，是所述帧画面所在平面内的任一方向，所述纵向坐标轴的正方向，与所述横向坐标轴的正方向相交；计算所述特征点在所述坐标系中的坐标值，其中，所述坐标值，包括：横坐标和纵坐标；获取所述视频片段中任一所述帧画面作为目标帧画面；获取所述目标帧画面的对比帧画面，所述对比帧画面的所述画面编码，大于所述目标帧画面的所述画面编码；获取所述目标帧画面和所述对比帧画面共有的所述特征点，作为共有特征点；用所述共有特征点在所述对比帧画面中的坐标值，减去所述共有特征点在所述目标帧画面中的坐标值，得到所述共有特征点的坐标差值，其中，所述坐标差值包括：横坐标差值和纵坐标差值；从所述共有特征点中获取，所述横坐标差值大于零且纵坐标差值大于零的所述特征点，作为第一特征点；从所述共有特征点中获取，所述横坐标差值小于零且纵坐标差值大于零的所述特征点，作为第二特征点；从所述共有特征点中获取，所述横坐标差值小于零且纵坐标差值小于零的所述特征点，作为第三特征点；从所述共有特征点中获取，所述横坐标差值大于零且纵坐标差值小于零的所述特征点，作为第四特征点；当所述第一特征点、所述第二特征点、所述第三特征点和所述第四特征点的个数都不小于零，并且所述第一特征点和所述第四特征点在所述对比帧画面中的横坐标，大于所述第二特征点和第三特征点在所述对比帧画面中的横坐标时，所述目标帧画面和所述对比帧画面采用的拍摄技巧为推；当所述第一特征点、所述第二特征点、所述第三特征点和所述第四特征点的个数都不小于零，并且所述第二特征点和所述第三特征点在所述对比帧画面中的横坐标，大于所述第一特征点和第四特征点在所述对比帧画面中的横坐标时，所述目标帧画面和所述对比帧画面采用的所述拍摄技巧为拉；当所述共有特征点的所述横坐标差值或所述纵坐标差值，都大于零或者都小于零，并且所述共有特征点的所述横坐标差值和所述纵坐标差值，与所述共有特征点在所述目标帧画面中的所述横坐标绝度值和所述纵坐标绝对值之间不具有单调性时，所述目标帧画面和所述对比帧画面采用的所述拍摄技巧为移；当所述共有特征点的所述横坐标差值或所述纵坐标差值，都大于零或者都小于零，并且所述共有特征点的所述横坐标差值或所述纵坐标差值，与所述共有特征点在所述目标帧画面中的所述横坐标绝对值或所述纵坐标绝对值之间不具有单调性时，所述目标帧画面和所述对比帧画面采用的所述拍摄技巧为摇。可选的，对所述视频信息根据镜头进行切割得到视频片段，进一步为：从所述视频信息中获取任一所述帧画面作为当前帧画面；从所述视频信息中获取与所述当前帧画面相邻的后一帧画面；获取所述当前帧画面和所述后一帧画面的所述特征点；计算所述当前帧画面和所述后一帧画面共有的所述特征点的个数作为连续度；当所述连续度大于或等于第一阈值时，所述当前帧画面和所述后一帧画面属于同一视频片段；当所述连续度小于第一阈值时，在所述当前帧画面和所述后一帧画面之间进行切割。可选的，对所述视频信息的帧画面进行特征分析，获取所述帧画面上的特征点，进一步为：从所述帧画面中获取静态景物，在所述静态景物上设置至少两个所述特征点。可选的，任意两幅所述帧画面的所述特征点的个数相同；第一阈值与任一所述帧画面的所述特征点的个数的比值大于50％。可选的，还包括：获取所述共有特征点中，所述横坐标差值和所述纵坐标差值都等于零的所述特征点作为静止特征点；当所述静止特征点的个数大于第二阈值时，所述目标帧画面和所述对比帧画面采用的所述拍摄技巧为固定拍摄；所述第二阈值与与任一所述帧画面的所述特征点个数的比值大于10％。可选的，所述对比帧画面与所述目标帧画面属于同一所述视频片段；所述对比帧画面与所述目标帧画面在所述视频片段中相邻。可选的，所述坐标系为直角坐标系，所述横向坐标轴和所述纵向坐标轴相互垂直。与现有技术相比，本专利技术提供的一种基于视频分析的视频画面拍摄技巧的自动识别方法，实现了如下的有益效果：1)本专利技术所提供的一种基于视频分析的视频画面拍摄技巧的自动识别方法，整个方法中没有任何步骤对于人员有电影从业经验的要求，解决了以往对于人员经验要求高、耗时长的问题；2)本专利技术所提供的一种基于视频分析的视频画面拍摄技巧的自动识别方法，减少了对人工的依赖，可以快速识别电影电视等活动影像的拍摄技巧，为电影从业人员学习电影拍摄技巧提供了丰富的资料。附图说明被结合在说明书中并构成说明书的一部分的附图示出了本专利技术的实施例，并且连同其说明一起用于解释本专利技术的原理。图1为本专利技术实施例1中一种基于视频分析的视频画面拍摄技巧的自动识别方法的流程图；图2为本专利技术实施例2中一种基于视频分析的视频画面拍摄技巧的自动识别方法的流程图。具体实施方式现在将参照附图来详细描述本专利技术的各种示例性实施例。应注意到：除非另外具体说明，否则在这些实施例中阐述的部件和步骤的相对布置、数字表达式和数值不限制本专利技术的范围。以下对至少一个示例性实施例的描述实际上仅仅是说明性的，决不作为对本专利技术及其应用或使用的任何限制。对于相关领域普通技术人员已知的技术、方法和设备可能不作详细讨论，但在适当情况下，所述技术、方法和设备应当被视为说明书的一部分。在这里示出和讨论的所有例子中，任何具体值应被解释为仅仅是示例性的，而不是作为限制。因此，示例性实施例的其它例子可以具有不同的值。应注意到：一旦某一项在一个附图中被定义，本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种基于视频分析的视频画面拍摄技巧的自动识别方法，其特征在于，包括：读取视频信息，获取所述视频信息中的帧画面，并按照播放顺序为所述帧画面赋予画面编码；对所述帧画面进行特征分析，获取所述帧画面上的特征点；对所述视频信息根据镜头进行切割得到视频片段；在所述帧画面所在的平面上建立坐标系，其中，所述坐标系，包括：横向坐标轴和纵向坐标轴，所述坐标系的原点位于所述帧画面的几何中心，所述横向坐标轴的正方向，是所述帧画面所在平面内的任一方向，所述纵向坐标轴的正方向，与所述横向坐标轴的正方向相交；计算所述特征点在所述坐标系中的坐标值，其中，所述坐标值，包括：横坐标和纵坐标；获取所述视频片段中任一所述帧画面作为目标帧画面；获取所述目标帧画面的对比帧画面，所述对比帧画面的所述画面编码，大于所述目标帧画面的所述画面编码；获取所述目标帧画面和所述对比帧画面共有的所述特征点，作为共有特征点；用所述共有特征点在所述对比帧画面中的坐标值，减去所述共有特征点在所述目标帧画面中的坐标值，得到所述共有特征点的坐标差值，其中，所述坐标差值包括：横坐标差值和纵坐标差值；从所述共有特征点中获取，所述横坐标差值大于零且纵坐标差值大于零的所述特征点，作为第一特征点；从所述共有特征点中获取，所述横坐标差值小于零且纵坐标差值大于零的所述特征点，作为第二特征点；从所述共有特征点中获取，所述横坐标差值小于零且纵坐标差值小于零的所述特征点，作为第三特征点；从所述共有特征点中获取，所述横坐标差值大于零且纵坐标差值小于零的所述特征点，作为第四特征点；当所述第一特征点、所述第二特征点、所述第三特征点和所述第四特征点的个数都不小于零，并且所述第一特征点和所述第四特征点在所述对比帧画面中的横坐标，大于所述第二特征点和第三特征点在所述对比帧画面中的横坐标时，所述目标帧画面和所述对比帧画面采用的拍摄技巧为推；当所述第一特征点、所述第二特征点、所述第三特征点和所述第四特征点的个数都不小于零，并且所述第二特征点和所述第三特征点在所述对比帧画面中的横坐标，大于所述第一特征点和第四特征点在所述对比帧画面中的横坐标时，所述目标帧画面和所述对比帧画面采用的所述拍摄技巧为拉；当所述共有特征点的所述横坐标差值或所述纵坐标差值，都大于零或者都小于零，并且所述共有特征点的所述横坐标差值和所述纵坐标差值，与所述共有特征点在所述目标帧画面中的所述横坐标绝度值和所述纵坐标绝对值之间不具有单调性时，所述目标帧画面和所述对比帧画面采用的所述拍摄技巧为移；当所述共有特征点的所述横坐标差值或所述纵坐标差值，都大于零或者都小于零，并且所述共有特征点的所述横坐标差值或所述纵坐标差值，与所述共有特征点在所述目标帧画面中的所述横坐标绝对值或所述纵坐标绝对值之间不具有单调性时，所述目标帧画面和所述对比帧画面采用的所述拍摄技巧为摇。...

【技术特征摘要】
1.一种基于视频分析的视频画面拍摄技巧的自动识别方法，其特征在于，包括：读取视频信息，获取所述视频信息中的帧画面，并按照播放顺序为所述帧画面赋予画面编码；对所述帧画面进行特征分析，获取所述帧画面上的特征点；对所述视频信息根据镜头进行切割得到视频片段；在所述帧画面所在的平面上建立坐标系，其中，所述坐标系，包括：横向坐标轴和纵向坐标轴，所述坐标系的原点位于所述帧画面的几何中心，所述横向坐标轴的正方向，是所述帧画面所在平面内的任一方向，所述纵向坐标轴的正方向，与所述横向坐标轴的正方向相交；计算所述特征点在所述坐标系中的坐标值，其中，所述坐标值，包括：横坐标和纵坐标；获取所述视频片段中任一所述帧画面作为目标帧画面；获取所述目标帧画面的对比帧画面，所述对比帧画面的所述画面编码，大于所述目标帧画面的所述画面编码；获取所述目标帧画面和所述对比帧画面共有的所述特征点，作为共有特征点；用所述共有特征点在所述对比帧画面中的坐标值，减去所述共有特征点在所述目标帧画面中的坐标值，得到所述共有特征点的坐标差值，其中，所述坐标差值包括：横坐标差值和纵坐标差值；从所述共有特征点中获取，所述横坐标差值大于零且纵坐标差值大于零的所述特征点，作为第一特征点；从所述共有特征点中获取，所述横坐标差值小于零且纵坐标差值大于零的所述特征点，作为第二特征点；从所述共有特征点中获取，所述横坐标差值小于零且纵坐标差值小于零的所述特征点，作为第三特征点；从所述共有特征点中获取，所述横坐标差值大于零且纵坐标差值小于零的所述特征点，作为第四特征点；当所述第一特征点、所述第二特征点、所述第三特征点和所述第四特征点的个数都不小于零，并且所述第一特征点和所述第四特征点在所述对比帧画面中的横坐标，大于所述第二特征点和第三特征点在所述对比帧画面中的横坐标时，所述目标帧画面和所述对比帧画面采用的拍摄技巧为推；当所述第一特征点、所述第二特征点、所述第三特征点和所述第四特征点的个数都不小于零，并且所述第二特征点和所述第三特征点在所述对比帧画面中的横坐标，大于所述第一特征点和第四特征点在所述对比帧画面中的横坐标时，所述目标帧画面和所述对比帧画面采用的所述拍摄技巧为拉；当所述共有特征点的所述横坐标差值或所述纵坐标差值，都大于零或者都小于零，并且所述共有特征点的所述横坐标差值和所述纵坐标差值，与所述共有特征点在所述目标帧画面...

【专利技术属性】
技术研发人员：逄泽沐风，
申请(专利权)人：逄泽沐风，
类型：发明
国别省市：北京,11