【技术实现步骤摘要】
对单目相机拍摄的视频进行重构的方法和装置
本公开涉及一种对单目相机拍摄的视频进行重构的方法和装置。
技术介绍
目前，视频拍摄已经非常普遍。针对移动物体的跟踪拍摄，通常采用人工手动跟踪拍摄。这种拍摄方式，不仅要求跟拍人员在拍摄过程实时地与移动对象的平行移动，还要求手持相机的跟踪人员在拍摄过程中保持相机的稳定。对跟拍人员的要求较高。而常规固定机位的单目相机只能拍摄固定场景产出一段完整的静态视频。由于该单目相机在拍摄时不能移动，因此所拍摄的视频的背景不会变化。当有待捕捉的移动对象在镜头中出现时，无法动态地根据捕捉对象的移动来调整拍摄角度和焦距，因此无法为相应的物体或人物提供与之相适应的背景。
技术实现思路
技术问题根据现有技术，存在不可根据视频拍摄期间的移动对象自适应的调节拍摄角度和焦距的技术问题。鉴于以上，本公开通过利用对原始视频进行解析，以从中生成模拟人手动跟拍移动对象的视频。通过对单目相机所拍摄的视频进行深度解析和重构，提供一种对单目相机拍摄的视频进行重构的方法和装置。技术方案根据本公开的至少一个实施例提供了一种对视频进行重构的方法，方法包括：步骤一：获取视频的第i帧...
【技术保护点】
1.一种对视频进行重构的方法，所述方法包括：步骤一：获取所述视频的第i帧中的移动对象m所在的矩形区域si,m，生成对于移动对象m的矩形区域si,m与帧数i的映射的集合Sm={si,m}，其中，m为大于0且小于等于待检测的移动对象的总数，i为大于0且小于等于所述视频的帧数，所述矩形区域si,m是逼近包括移动对象m在第i帧中所占据的所有像素的矩形区域；步骤二：解析所述集合Sm，以生成移动对象m的移动轨迹；步骤三：至少部分地基于所述移动轨迹，提取移动对象m在第i帧中的子图像f，以形成关于移动对象m的子图像集合Fm={fi,m}；步骤四：至少部分地基于集合Fm={fi,m}，合成移动对象m的视频。
【技术特征摘要】
1.一种对视频进行重构的方法，所述方法包括：步骤一：获取所述视频的第i帧中的移动对象m所在的矩形区域si,m，生成对于移动对象m的矩形区域si,m与帧数i的映射的集合Sm={si,m}，其中，m为大于0且小于等于待检测的移动对象的总数，i为大于0且小于等于所述视频的帧数，所述矩形区域si,m是逼近包括移动对象m在第i帧中所占据的所有像素的矩形区域；步骤二：解析所述集合Sm，以生成移动对象m的移动轨迹；步骤三：至少部分地基于所述移动轨迹，提取移动对象m在第i帧中的子图像f，以形成关于移动对象m的子图像集合Fm={fi,m}；步骤四：至少部分地基于集合Fm={fi,m}，合成移动对象m的视频。2.如权利要求1所述的对视频进行重构的方法，所述步骤一包括：第一获取子步骤：利用经深度学习算法训练的神经网络模型检测移动对象m在第i帧中所在的矩形区域；第二获取子步骤：以所述视频的中点为坐标中心（0，0），获取所述矩形区域si,m左上角坐标（xi,m，yi,m），以及所述矩形区域si,m的宽度li,m和高度hi,m，从而将所述矩形区域si,m表示为si,m={（xi,m，yi,m）,li,m,hi,m}。3.如权利要求1所述的对视频进行重构的方法，所述步骤二包括：通过以下子步骤中的一个或多个子步骤来获取一个或多个匹配似然度集合Dm：通过跟踪匹配子步骤来获取跟踪匹配似然度集合D1m={d1i,m}；通过先验匹配子步骤来获取先验匹配似然度集合D2m={d2i,m}；通过邻接匹配子步骤来获取邻接匹配似然度集合D3m={d3i,m}；其中，匹配似然度集合Dm为集合{D1m,D2m,D3m}的子集；至少部分地基于匹配似然度集合Dm来解析Sm，以生成移动对象m的移动轨迹。4.如权利要求3所述的对视频进行重构的方法，所述跟踪匹配子步骤包括：第一跟踪匹配子步骤：将已知标准矩形区域s’m与si,m进行比较，以获取第i帧中的移动对象m的矩形区域相比于移动对象的标准图像的矩形区域的重合度ki,m，其中，所述已知标准矩形区域s’m是包括移动对象m的特定矩形区域；第二跟踪匹配子步骤：提取在第i帧中移动对象m在矩形区域si,m中的特征点featuresi,m，以生成集合Features={featuresi,m}；第三跟踪匹配子步骤：将移动对象m在已知标准矩形区域s’m的已知标准特征点featuresm’与featuresi,m进行比较，以获取第i帧中的移动对象m的图像相比于移动对象的标准图像的跟踪匹配似然度d1i,m，以生成跟踪匹配似然度集合D1i,m={d1i,m}；第四跟踪匹配子步骤：响应于重合度ki,m大于第一阈值并且似然度di...
【专利技术属性】
技术研发人员：陶权义，刘帛涛，黄珂，
申请(专利权)人：成都第二记忆科技有限公司，
类型：发明
国别省市：四川,51
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