本发明专利技术实施例提供了一种全景视频的视角选取方法，包括：根据当前全景视频帧中的各拍摄对象的2D关键点与预设的标准2D关键点之间的欧氏距离对当前全景视频帧中的各拍摄对象进行静态位姿评估；根据当前全景视频帧中的各拍摄对象的2D关键点与相邻全景视频帧中的对应拍摄对象的2D关键点之间的欧氏距离对当前全景视频帧中的各拍摄对象进行动态位姿评估；根据当前全景视频帧中各拍摄对象的静态位姿评估结果和动态位姿评估结果确定选取的视角。本发明专利技术技术方案通过对全景视频帧中的各拍摄对象的位姿进行静态位姿和动态位姿的综合评估，可以在将全景视频帧剪辑成平面视频帧时提供辅助视角选取或自动生成剪辑视角，提高了用户在使用全景相机时的拍摄体验。户在使用全景相机时的拍摄体验。户在使用全景相机时的拍摄体验。
【技术实现步骤摘要】
全景视频的视角选取方法、电子设备、计算机程序产品及可读存储介质
[0001]本申请涉及图像处理
，具体涉及一种全景视频的视角选取方法、电子设备、计算机程序产品及计算机可读存储介质。
技术介绍
[0002]全景相机在拍摄照片后或视频时可以获得360
°
球面的所有视觉信息。对于拍摄的全景照片(视频帧)，往往存在多个拍摄对象(如人或动物)的视频帧，而拍摄者更倾向关注姿态比较特别的拍摄对象，而不是姿态处于一般状态的拍摄对象的视角，例如，在同一全景视频帧存在多个人物的情况下，拍摄者更关注双臂张开、踢腿、跳跃等状态的人物，而不是处于站立状态的人物；又如，在拍摄孔雀时，拍摄者更关注开屏状态的孔雀，而不是匍匐在地的孔雀，等等。
[0003]尽管现有技术中有对人体进行姿态分类，例如将人体姿态分为站立、坐着、蹲着等类别，但并没有针对人体姿态的特别程度进行区分，例如，对于站立姿态，只要站立都是同一类别，不管站立的人物的手是否展开、是否单腿站立等等。
[0004]因此，有必要提供一种基于拍摄对象的姿态特别程度的全景视频的视角选取方法，以便全景拍摄装置进行自动剪辑，得到符合拍摄者期望的全景照片或视频。
技术实现思路
[0005]本专利技术的目的在于提供一种全景视频的视角选取方法、电子设备、计算机程序产品及计算机可读存储介质，以在将全景视频剪辑成平面视频时确定选取的视角。
[0006]第一方面，本专利技术的一实施例中提供了一种全景视频的视角选取方法，包括：根据当前全景视频帧中的各拍摄对象的2D关键点与预设的标准2D关键点之间的欧氏距离对当前全景视频帧中的各拍摄对象进行静态位姿评估；根据当前全景视频帧中的各拍摄对象的2D关键点与相邻全景视频帧中的对应拍摄对象的2D关键点之间的欧氏距离对当前全景视频帧中的各拍摄对象进行动态位姿评估；根据当前全景视频帧中各拍摄对象的静态位姿评估结果和动态位姿评估结果确定选取的视角。
[0007]在本实施例的一个具体方案中，所述根据当前全景视频帧中的各拍摄对象的2D关键点与预设的标准2D关键点之间的欧氏距离对当前全景视频帧中的各拍摄对象进行静态位姿评估为：获取当前全景视频帧中的各拍摄对象的2D关键点；对各拍摄对象的2D关键点进行校正；计算各拍摄对象校正后的2D关键点与预设的标准2D关键点之间的欧氏距离；根据计算到的欧氏距离对当前全景视频帧中的各拍摄对象进行静态位姿评估。
[0008]在本实施例的一个具体方案中，所述根据当前全景视频帧中的各拍摄对象的2D关键点与相邻全景视频帧中的对应拍摄对象的2D关键点之间的欧氏距离对当前全景视频帧中的各拍摄对象进行动态位姿评估为：获取当前全景视频帧中的各拍摄对象的2D关键点及相邻全景视频帧中对应的拍摄对象的2D关键点；对当前全景视频帧及相邻全景视频帧中的
各拍摄对象的2D关键点进行校正；计算同一拍摄对象在当前全景视频帧中的经校正后的2D关键点与相邻全景视频帧中的经校正后的2D关键点之间的欧氏距离；根据计算到的欧氏距离对当前全景视频帧中的各拍摄对象进行动态位姿评估。
[0009]在本实施例的一个具体方案中，所述根据当前全景视频帧中各拍摄对象的静态位姿评估结果和动态位姿评估结果确定选取的视角为：获取当前全景视频帧中的各拍摄对象静态位姿评估得分和动态位姿评估得分；对静态位姿评估得分和动态位姿评估得分进行加权处理以得到各拍摄对象的位姿综合评估得分；将位姿综合评估得分最高的拍摄对象的主视角作为当前全景视频帧的视角或候选视角。
[0010]在本实施例的一个具体方案中，所述各拍摄对象的标准2D关键点为各拍摄对象处于常见状态时的2D关键点，例如，当拍摄对象为人物时，标准2D关键点为人处于标准站立姿态时的2D关键点。
[0011]在本实施例的一个实施方案中，所述各拍摄对象为人类或同一类别动物，以便在同一维度中寻找最综合姿态最特殊的拍摄对象。
[0012]在本实施例的其他实施方案中，所述欧氏距离可以用曼哈顿距离或切比雪夫距离替换，也可以达到相同或相似的技术效果。
[0013]第二方面，本专利技术实施例还提供了一种全景相机，包括摄像头、存储器、处理器及存储在存储器上的计算机程序，其中，所述处理器执行所述计算机程序以实现上述全景视频的视角选取方法的步骤。
[0014]第三方面，本专利技术实施例还提供了一种计算机程序产品，包括计算机程序/指令，其特征在于，所述计算机程序/指令被处理器执行时实现上述全景视频的视角选取方法的步骤。
[0015]第四方面，本专利技术提供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有计算机程序/指令，所述计算机程序/指令被处理器执行时实现上述全景视频的视角选取方法的步骤。
[0016]与现有技术相比，本专利技术技术方案通过对全景视频帧中的各拍摄对象的位姿进行静态位姿和动态位姿的综合评估，可以在将全景视频帧剪辑成平面视频帧时提供辅助视角选取或自动生成剪辑视角，提高了用户在使用全景相机时的拍摄体验。
附图说明
[0017]图1是本专利技术实施例1中的全景视频的视角选取方法的流程图。
[0018]图2是图1中步骤S1的子流程图。
[0019]图3是图1中步骤S2的子流程图。
[0020]图4是图1中步骤S3的子流程图。
[0021]图5是本专利技术实施例1中的全景视频帧中的人物的矩形边界框的2D关键点的示意图。
[0022]图6是本专利技术实施例1中的人体标准模板的2D关键点的示意图。
[0023]图7是本专利技术实施例1中的相邻的两帧全景视频帧中的人体边界框匹配示意图。
[0024]图8为本专利技术实施例2中的全景相机的结构框图。
具体实施方式
[0025]为了使本专利技术的目的、技术方案及有益效果更加清楚明白，以下结合附图及实施例，对本专利技术进行进一步详细说明。应当理解，此处所描述的具体实施例仅仅用以解释本专利技术，并不用于限定本专利技术。
[0026]为了说明本专利技术所述的技术方案，下面通过具体实施例来进行说明。
[0027]实施例1
[0028]如图1所示，本实施例揭示了一种全景视频的视角选取方法，包括以下步骤。
[0029]S1：根据当前全景视频帧中的各拍摄对象的2D关键点与预设的标准2D关键点之间的欧氏距离对当前全景视频帧中的各拍摄对象进行静态位姿评估。
[0030]本实施例中的全景视频的视角选取方法的硬件端可以为电脑、智能手机或全景相机。当硬件端为电脑或智能手机时，需要用户将录制好的全景视频输入到电脑或智能手机进行处理；当硬件端为全景相机时，可以直接对拍摄到的全景视频进行处理。由于欧式距离最为常见，且在衡量两个2D关键点之间的距离最为合适，本实施例中以欧氏距离为例进行说明，可以理解的是，还可以用其他距离，例如曼哈顿距离或切比雪夫距离，也可以达到相同或相似的技术效果。
[0031]本实施例中的拍摄对象优选为人物，在其他实施例中，拍摄对象也可以为动物，当拍摄对象为动物时，最好为同本文档来自技高网...
【技术保护点】
【技术特征摘要】
1.一种全景视频的视角选取方法，其特征在于，包括：根据当前全景视频帧中的各拍摄对象的2D关键点与预设的标准2D关键点之间的欧氏距离对当前全景视频帧中的各拍摄对象进行静态位姿评估；根据当前全景视频帧中的各拍摄对象的2D关键点与相邻全景视频帧中的对应拍摄对象的2D关键点之间的欧氏距离对当前全景视频帧中的各拍摄对象进行动态位姿评估；根据当前全景视频帧中各拍摄对象的静态位姿评估结果和动态位姿评估结果确定选取的视角。2.根据权利要求1所述的全景视频的视角选取方法，其特征在于，所述根据当前全景视频帧中的各拍摄对象的2D关键点与预设的标准2D关键点之间的欧氏距离对当前全景视频帧中的各拍摄对象进行静态位姿评估为：获取当前全景视频帧中的各拍摄对象的2D关键点；对各拍摄对象的2D关键点进行校正；计算各拍摄对象校正后的2D关键点与预设的标准2D关键点之间的欧氏距离；根据计算到的欧氏距离对当前全景视频帧中的各拍摄对象进行静态位姿评估。3.根据权利要求1所述的全景视频的视角选取方法，其特征在于，所述根据当前全景视频帧中的各拍摄对象的2D关键点与相邻全景视频帧中的对应拍摄对象的2D关键点之间的欧氏距离对当前全景视频帧中的各拍摄对象进行动态位姿评估为：获取当前全景视频帧中的各拍摄对象的2D关键点及相邻全景视频帧中对应的拍摄对象的2D关键点；对当前全景视频帧及相邻全景视频帧中的各拍摄对象的2D关键点进行校正；计算同一拍摄对象在当前全景视频帧中的经校正后的2D关键点与相邻全景视频帧中的经校正后的2D...
【专利技术属性】
技术研发人员：陈勃霖，龙良曲，姜文杰，
申请(专利权)人：影石创新科技股份有限公司，
类型：发明
国别省市：
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