背景虚化识别方法、装置、设备及存储介质制造方法及图纸

本申请实施例公开了一种背景虚化识别方法、装置、设备及存储介质，包括：获取待虚化识别图像以及所述待虚化识别图像对应的镜头画面类型；根据所述镜头画面类型对所述待虚化识别图像进行分割，得到分割图像以及所分割图像的像素类别信息；根据所述像素类别信息获取所述分割图像的特征值；当所述特征值符合预设条件时，则确定所述待虚化识别图像不存在虚化背景；实现了对虚化背景的精准识别。

【技术实现步骤摘要】
背景虚化识别方法、装置、设备及存储介质
本申请涉及背景虚化识别
，具体涉及一种背景虚化识别方法、装置、设备及存储介质。
技术介绍
视频植入是在已经制作完成的视频中利用计算机视觉技术智能植入视频的新型技术，相比在原始视频前后添加视频，或设置为视频浮层等传统视频技术具有体验较优、流量覆盖较高及技术创新较强等优点。而现有的视频植入只能利用当前已经获得的视频，选取植入区域和植入内容，例如，通过人工进行选取植入区域和植入内容，或者通过梯度计算判别，选取植入区域和植入内容，但是由于视频内容多样性和不确定性，因此无法识别视频中不适合植入的失焦和运动引起的虚化背景。
技术实现思路
本申请实施例提供一种背景虚化识别方法、装置、设备及存储介质，可以精准识别虚化背景。为解决上述技术问题，本申请实施例提供以下技术方案：获取待虚化识别图像以及所述待虚化识别图像对应的镜头画面类型；根据所述镜头画面类型对所述待虚化识别图像进行分割，得到分割图像以及所分割图像的像素类别信息；根据所述像素类别信息获取所述分割图像的特征值；当所述特征值符合预设条件时，则确定所述待虚化识别图像不存在虚化背景。相应的，本申请实施例还提供一种背景虚化识别装置，包括：第一获取单元，用于获取待虚化识别图像以及所述待虚化识别图像对应的镜头画面类型；分割单元，用于根据所述镜头画面类型对所述待虚化识别图像进行分割，得到分割图像以及所分割图像的像素类别信息；第二获取单元，用于根据所述像素类别信息获取所述分割图像的特征值；确定单元，用于当所述特征值符合预设条件时，则确定所述待虚化识别图像不存在虚化背景。可选的，在一些实施例中，所述第一获取单元包括：第一获取子单元，用于获取待虚化识别图像；提取子单元，用于提取所述待虚化识别图像中的初始图像及非初始图像，以及所述初始图像的特征信息；查找子单元，用于查找所述初始图像的特征信息在所述非初始图像中的位置；对比子单元，用于将所述初始图像的特征点在初始图像中的位置，与在所述非初始图像中的位置进行对比，获得初始图像的特征信息的移动值；若所述移动值大于或等于预设值，则确定所述待虚化识别图像对应的镜头画面类型为运动类型，否则，确定所述待虚化识别图像对应的镜头画面类型为静止类型。可选的，在一些实施例中，所述分割单元包括：第二获取子单元，用于若所述待虚化识别图像对应的镜头画面类型为静止类型，则获取所述待虚化识别图像的初始图像；分割子单元，用于对所述待虚化识别图像的初始图像进行前背景分割，得到前景图像、背景图像；对所述前景图像、背景图像进行语义分割，得到所述前景图像对应的像素类别信息、背景图像对应的像素类别信息。此外，本申请实施例还提供一种背景虚化识别设备，包括：处理器和存储器；所述存储器质存储有多条指令，所述处理器加载所述存储器存储的指令以执行本申请实施例提供的任一种背景虚化识别方法。此外，本申请实施例还提供一种存储介质，所述存储介质存储有多条指令，所述指令适于处理器进行加载，以执行本申请实施例提供的任一种背景虚化识别方法。本申请实施例通过获取待虚化识别图像以及所述待虚化识别图像对应的镜头画面类型；根据所述镜头画面类型对所述待虚化识别图像进行分割，得到分割图像以及所分割图像的像素类别信息；根据所述像素类别信息获取所述分割图像的特征值；当所述特征值符合预设条件时，则确定所述待虚化识别图像不存在虚化背景。本方案根据待虚化识别图像的镜头画面类型，对待虚化识别图像进行分割，从而获得分割图像以及对应的像素类别信息，根据像素类别信息获取分割图像的特征值，通过特征值即可判断待虚化识别图像是否存在虚化背景，从而实现对虚化背景的精准识别。附图说明为了更清楚地说明本申请实施例中的技术方案，下面将对实施例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申请的一些实施例，对于本领域技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。图1是本申请实施例提供的背景虚化识别方法的一场景示意图；图2是本申请实施例提供的背景虚化识别方法的流程图；图3是本申请实施例提供的背景虚化识别方法的一细化流程图；图4是本申请实施例提供的背景虚化识别方法的另一细化流程图；图5是本申请实施例提供的背景虚化识别方法的又一细化流程图；图6是本申请实施例提供的背景虚化识别方法的再一细化流程图；图7a是本申请实施例提供的进行语义分割前的前景图像的示意图；图7b是本申请实施例提供的进行语义分割后的前景图像的轮廓示意图；图8是本申请实施例提供的背景虚化识别方法的另一流程图；图9是本申请实施例提供的背景虚化识别方法的又一场景流程图；图10a是本申请实施例提供的背景虚化识别装置的一结构示意图；图10b是本申请实施例提供的背景虚化识别装置的另一结构示意图；图11是本申请实施例提供的服务器的结构示意图。具体实施方式下面将结合本申请实施例中的附图，对本申请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申请一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本申请中的实施例，本领域技术人员在没有作出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本申请保护的范围。本申请实施例提供一种背景虚化识别方法、装置、设备和存储介质。以下分别进行详细说明。该背景虚化识别装置可以集成在终端中，该终端可以为手机、平板电脑、笔记本电脑等设备，该背景虚化识别装置也可以是服务器，比如云服务器。例如，参见图1，以该背景虚化识别装置具体集成在终端中为例，首先，终端中具有背景虚化识别页面，用户可通过点击背景虚化识别页面中的背景虚化识别控件触发背景虚化识别指令，背景虚化识别装置即可接收用户触发的背景虚化识别指令，然后基于背景虚化识别指令获取待虚化识别图像，提取所述待虚化识别图像的初始图像以及非初始图像，以及所述初始图像的特征信息，查找所述初始图像的特征信息在非初始图像中的位置；将所述初始图像的特征信息在初始图像中的位置与在非初始图像中的位置进行对比，获得初始图像的特征点的移动值，通过移动值即可获得待虚化识别图像对应的镜头画面类型，然后根据镜头画面类型对待虚化识别图像的初始图像进行前背景分割，得到前景图像、背景图像；对前景图像、背景图像进行语义分割，得到前景图像对应的像素类别信息、背景图像对应的像素类别信息，根据前景图像的像素类别信息获取前景图像的特征值，根据背景图像的像素类别信息获取背景图像的特征值；当前景图像与背景图像的特征值都符合预设条件时，则确定待虚化识别图像不存在虚化背景，若特征值不符合预设条件时，则确定待虚化识别图像存在虚化背景，从而实现了对图像是否存在背景虚化的精准识别，当需要进行视频植入时，即可将存在虚化背景的图像对应的帧段排查，将视频添加至不存在背景虚化的本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种背景虚化识别方法，其特征在于，包括：/n获取待虚化识别图像以及所述待虚化识别图像对应的镜头画面类型；/n根据所述镜头画面类型对所述待虚化识别图像进行分割，得到分割图像以及所分割图像的像素类别信息；/n根据所述像素类别信息获取所述分割图像的特征值；/n当所述特征值符合预设条件时，则确定所述待虚化识别图像不存在虚化背景。/n

【技术特征摘要】
1.一种背景虚化识别方法，其特征在于，包括：
获取待虚化识别图像以及所述待虚化识别图像对应的镜头画面类型；
根据所述镜头画面类型对所述待虚化识别图像进行分割，得到分割图像以及所分割图像的像素类别信息；
根据所述像素类别信息获取所述分割图像的特征值；
当所述特征值符合预设条件时，则确定所述待虚化识别图像不存在虚化背景。


2.如权利要求1所述的背景虚化识别方法，其特征在于，所述获取待虚化识别图像以及所述待虚化识别图像对应的镜头画面类型，包括：
获取待虚化识别图像；
提取所述待虚化识别图像中的初始图像及非初始图像，以及所述初始图像的特征信息；
查找所述初始图像的特征信息在所述非初始图像中的位置；
将所述初始图像的特征点在初始图像中的位置，与在所述非初始图像中的位置进行对比，获得初始图像的特征信息的移动值；
若所述移动值大于或等于预设值，则确定所述待虚化识别图像对应的镜头画面类型为运动类型，否则，确定所述待虚化识别图像对应的镜头画面类型为静止类型。


3.如权利要求2所述的背景虚化识别方法，所述分割包括语义分割与前背景分割，所述分割图像包括前景图像与背景图像，其特征在于，所述根据所述镜头画面类型对所述待虚化识别图像进行分割，得到分割图像以及所分割图像的像素类别信息，包括：
若所述待虚化识别图像对应的镜头画面类型为静止类型，则获取所述待虚化识别图像的初始图像；
对所述待虚化识别图像的初始图像进行前背景分割，得到前景图像、背景图像；
对所述前景图像、背景图像进行语义分割，得到所述前景图像对应的像素类别信息、背景图像对应的像素类别信息。


4.如权利要求3所述的背景虚化识别方法，其特征在于，所述特征值包括目标物面积占比、比值、背景方差以及前景方差，所述根据所述像素类别信息获取所述待虚化识别图像的特征值，包括：
获取所述前景图像中的目标物面积占比；
对所述背景图像进行拉普拉斯变换，得到拉普拉斯变换后的背景图像；
计算拉普拉斯变换后的背景图像的背景高频信息；
获取所述背景图像中的R通道的值、G通道的值与B通道的值，并通过R通道的值、G通道的值与B通道的值计算背景像素值；
计算所述背景高频信息与所述背景像素值的比值；
计算所述背景...

【专利技术属性】
技术研发人员：高琛琼，殷泽龙，谢年华，
申请(专利权)人：腾讯科技深圳有限公司，
类型：发明
国别省市：广东;44