视频处理方法、图像检测方法以及装置制造方法及图纸

本申请公开了一种视频处理方法、图像检测方法以及装置。该方法包括根据光流算法，获取待处理图像序列中的两个相邻帧之前的特征点光流移动向量；根据预设图像处理算法，获取所述待处理图像序列中的两个相邻帧之间的特征点算法结论移动向量；计算所述特征点光流移动向量与所述特征点算法结论移动向量两者之间的误差，得到稳定后的特征点移动向量；在待处理图像序列中的上一帧特征点的位置加上所述稳定后的特征点移动向量，得到稳定后的特征点作为当前帧特征点的位置。本申请解决了视频中无法获得目标物稳定特征点的技术问题。无法获得目标物稳定特征点的技术问题。无法获得目标物稳定特征点的技术问题。

【技术实现步骤摘要】
视频处理方法、图像检测方法以及装置


[0001]本申请涉及视频处理、计算机图像处理领域，具体而言，涉及一种视频处理方法、图像检测方法以及装置。

技术介绍

[0002]对视频进行分析时通过计算机视觉算法，获取每帧图片中对应的分析数据。比如，将图像中目标物的关节作为关键点，然后将检出的所有关键点分配给每个对应的目标物。
[0003]采用计算机视觉算法时，由于使用视频的每一帧图像进行分析，所以对于每一帧图像进行处理的过程中，存在独立分析时无法保证上一帧图像数据分析结果在相同环境下与下一帧图像数据存在分析误差。进而无法保证每一帧图像数据中提取到的特征点位置信息保持稳定。
[0004]针对相关技术中在视频中无法获得目标物稳定特征点的问题，目前尚未提出有效的解决方案。

技术实现思路

[0005]本申请的主要目的在于提供一种视频处理方法、图像检测方法以及装置，以解决在视频中无法获得目标物稳定特征点的问题。
[0006]为了实现上述目的，根据本申请的一个方面，提供了一种视频处理方法。
[0007]根据本申请的视频处理方法包括：
[0008]根据光流算法，获取待处理图像序列中的两个相邻帧之前的特征点光流移动向量；
[0009]根据预设图像处理算法，获取所述待处理图像序列中的两个相邻帧之间的特征点算法结论移动向量；
[0010]计算所述特征点光流移动向量与所述特征点算法结论移动向量两者之间的误差，得到稳定后的特征点移动向量；
[0011]在待处理图像序列中的上一帧特征点的位置加上所述稳定后的特征点移动向量，得到稳定后的特征点作为当前帧特征点的位置。
[0012]在一些实施例中，所述特征点包括：从所述待处理图像序列中每一帧图像中提取的预设关键点信息，所述预设关键点信息至少包括目标物的关节位置信息。
[0013]在一些实施例中，所述在待处理图像序列中的上一帧特征点的位置加上所述稳定后的特征点移动向量之前，还包括：
[0014]判断所述特征点算法结论移动向量的实际长度是否大于当前帧画面宽度的A％；
[0015]如果判断所述特征点算法结论移动向量的实际长度大于当前帧画面宽度的A％，则可在所述在待处理图像序列中的上一帧特征点的位置上加上所述稳定后的特征点移动向量，其中A为预先设置的。
[0016]在一些实施例中，所述方法还包括：
[0017]在目标物静止时，根据所述光流算法判断所述目标是否发生运动，且通过稳定后的特征点移动向量进行校正；
[0018]在目标物发生移动时，通过稳定后的特征点移动向量进行校正，以减少检测特征点时产生误差。
[0019]在一些实施例中，所述计算所述特征点光流移动向量与所述特征点算法结论移动向量两者之间的误差，得到稳定后的特征点移动向量，包括：
[0020]根据所述特征点光流移动向量与所述特征点算法结论移动向量的向量减法，得到所述稳定后的特征点移动向量，所述稳定用于表征当前图像帧的目标物的特征点位置是否保持稳定。
[0021]在一些实施例中，所述根据光流算法，获取待处理图像序列中的两个相邻帧之前的特征点光流移动向量，包括：
[0022]根据所述待处理图像序列中像素在时间域上的变化以及相邻帧之间的相关性，确定上一帧图像与当前帧图像之间存在的对应关系；
[0023]根据对应关系，获取上一帧图像与当前帧图像之间目标物的运动信息；
[0024]根据运动信息中的光流起点和光流终点，获取所述特征点光流移动向量。
[0025]在一些实施例中，所述根据预设图像处理算法，获取所述待处理图像序列中的两个相邻帧之间的特征点算法结论移动向量，包括：
[0026]根据预设图像处理算法提取得到上一帧图像特征点位置以及当前帧图像特征点位置；
[0027]根据所述上一帧图像特征点位置和所述当前帧图像特征点位置之间的差值，获取所述特征点算法结论移动向量。
[0028]为了实现上述目的，根据本申请的另一方面，提供了一种图像检测方法，所述方法包括：采用项所述的视频处理方法得到的前帧特征点的位置进行图像检测。
[0029]为了实现上述目的，根据本申请的另一方面，提供了一种视频处理装置。
[0030]根据本申请的视频处理装置包括：
[0031]第一获取模块，用于根据光流算法，获取待处理图像序列中的两个相邻帧之前的特征点光流移动向量；
[0032]第二获取模块，用于根据预设图像处理算法，获取所述待处理图像序列中的两个相邻帧之间的特征点算法结论移动向量；
[0033]计算模块，用于计算所述特征点光流移动向量与所述特征点算法结论移动向量两者之间的误差，得到稳定后的特征点移动向量；
[0034]校正模块，用于在待处理图像序列中的上一帧特征点的位置加上所述稳定后的特征点移动向量，得到稳定后的特征点作为当前帧特征点的位置。
[0035]为了实现上述目的，根据本申请的又一方面，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中存储有计算机程序，其中，所述计算机程序被设置为运行时执行所述方法。
[0036]为了实现上述目的，根据本申请的再一方面，提供了一种电子装置，包括存储器和处理器，所述存储器中存储有计算机程序，所述处理器被设置为运行所述计算机程序以执行所述的方法。
[0037]在本申请实施例中视频处理方法、图像检测方法以及装置，采用根据光流算法，获取待处理图像序列中的两个相邻帧之前的特征点光流移动向量的方式，通过根据预设图像处理算法，获取所述待处理图像序列中的两个相邻帧之间的特征点算法结论移动向量，之后计算所述特征点光流移动向量与所述特征点算法结论移动向量两者之间的误差，得到稳定后的特征点移动向量，达到了在待处理图像序列中的上一帧特征点的位置加上所述稳定后的特征点移动向量，得到稳定后的特征点作为当前帧特征点的位置的目的，从而实现了校正视频中目标物特征点位置的技术效果，进而解决了在视频中无法获得目标物稳定特征点的技术问题。
附图说明
[0038]构成本申请的一部分的附图用来提供对本申请的进一步理解，使得本申请的其它特征、目的和优点变得更明显。本申请的示意性实施例附图及其说明用于解释本申请，并不构成对本申请的不当限定。在附图中：
[0039]图1是根据本申请实施例的视频处理方法的流程示意图；
[0040]图2是根据本申请实施例的视频处理装置的结构示意图；
[0041]图3是根据本申请实施例的视频处理方法实现原理示意图。
具体实施方式
[0042]为了使本
的人员更好地理解本申请方案，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的实施例，而不是全部的实施例。基于本申请中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都应当属于本申请保护的范围。
[0043本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种视频处理方法，其特征在于，所述方法包括：根据光流算法，获取待处理图像序列中的两个相邻帧之前的特征点光流移动向量；根据预设图像处理算法，获取所述待处理图像序列中的两个相邻帧之间的特征点算法结论移动向量；计算所述特征点光流移动向量与所述特征点算法结论移动向量两者之间的误差，得到稳定后的特征点移动向量；在待处理图像序列中的上一帧特征点的位置加上所述稳定后的特征点移动向量，得到稳定后的特征点作为当前帧特征点的位置。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述特征点包括：从所述待处理图像序列中每一帧图像中提取的预设关键点信息，所述预设关键点信息至少包括目标物的关节位置信息。3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述在待处理图像序列中的上一帧特征点的位置加上所述稳定后的特征点移动向量之前，还包括：判断所述特征点算法结论移动向量的实际长度是否大于当前帧画面宽度的A％；如果判断所述特征点算法结论移动向量的实际长度大于当前帧画面宽度的A％，则可在所述在待处理图像序列中的上一帧特征点的位置上加上所述稳定后的特征点移动向量，其中A为预先设置的。4.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：在目标物静止时，根据所述光流算法判断所述目标是否发生运动，且通过稳定后的特征点移动向量进行校正；在目标物发生移动时，通过稳定后的特征点移动向量进行校正，以减少检测特征点时产生误差。5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述计算所述特征点光流移动向量与所述特征点算法结论移动向量两者之间的误差，得到稳定后的特征点移动向量，包括：根据所述特征点光流移动向量与所述特征点算法结论移动向量的向量减法，得到所述稳定后的特征点移动向量，所述稳定用于表征当前图像帧的目标物的特征点位置是否...

【专利技术属性】
技术研发人员：尹越，孙茳，赵毅晖，
申请(专利权)人：北京乾图科技有限公司，
类型：发明
国别省市：