一种视频生成方法、装置、设备和存储介质制造方法及图纸

本发明专利技术公开了一种视频生成方法、装置、设备和存储介质。该方法包括：获取待处理视频的每帧图像对应的目标区域；提取所述目标区域对应的目标特征点集；根据所述目标特征点集进行特征点匹配，得到目标矩阵；根据所述目标矩阵对第一图像进行单应性变换，得到所述第一图像对应的目标图像，其中，所述第一图像为所述待处理视频中除首帧图像以外的其他图像；根据所述待处理视频的首帧图像和所述目标图像生成目标视频。本发明专利技术实施例的技术方案，可以解决高空无人机拍摄视频时存在抖动的问题，能够实现对视频进行去抖。现对视频进行去抖。现对视频进行去抖。

【技术实现步骤摘要】
一种视频生成方法、装置、设备和存储介质


[0001]本专利技术涉及图像处理
，尤其涉及一种视频生成方法、装置、设备和存储介质。

技术介绍

[0002]飞在高空的无人机虽然有各种软硬件防抖措施，但是由于风力大导致的机身不稳定等原因，拍摄出来的视频仍然会存在一定的抖动。如果拍摄时间足够长，抖动带来的偏转角度和位移就会非常大。如果不进行去抖动的预处理，会对后面进行的提取交通轨迹的结果带来很大的误差。

技术实现思路

[0003]本专利技术提供了一种视频生成方法、装置、设备和存储介质，以解决高空无人机拍摄视频时存在抖动的问题，可以实现对视频进行去抖。
[0004]根据本专利技术的一方面，提供了一种视频生成方法，该方法包括：
[0005]获取待处理视频的每帧图像对应的目标区域；
[0006]提取所述目标区域对应的目标特征点集；
[0007]根据所述目标特征点集进行特征点匹配，得到目标矩阵；
[0008]根据所述目标矩阵对第一图像进行单应性变换，得到所述第一图像对应的目标图像，其中，所述第一图像为所述待处理视频中除首帧图像以外的其他图像；
[0009]根据所述待处理视频的首帧图像和所述目标图像生成目标视频。
[0010]根据本专利技术的另一方面，提供了一种视频生成装置，该装置包括：
[0011]获取模块，用于获取待处理视频的每帧图像对应的目标区域；
[0012]提取模块，用于提取所述目标区域对应的目标特征点集；
[0013]特征点匹配模块，用于根据所述目标特征点集进行特征点匹配，得到目标矩阵；
[0014]单应性变换模块，用于根据所述目标矩阵对第一图像进行单应性变换，得到所述第一图像对应的目标图像，其中，所述第一图像为所述待处理视频中除首帧图像以外的其他图像；
[0015]生成模块，用于根据所述待处理视频的首帧图像和所述目标图像生成目标视频。
[0016]根据本专利技术的另一方面，提供了一种电子设备，所述电子设备包括：
[0017]至少一个处理器；以及与所述至少一个处理器通信连接的存储器；其中，所述存储器存储有可被所述至少一个处理器执行的计算机程序，所述计算机程序被所述至少一个处理器执行，以使所述至少一个处理器能够执行本专利技术任一实施例所述的视频生成方法。
[0018]根据本专利技术的另一方面，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存储有计算机指令，所述计算机指令用于使处理器执行时实现本专利技术任一实施例所述的视频生成方法。
[0019]本专利技术实施例的技术方案，通过获取待处理视频的每帧图像对应的目标区域，提
取目标区域对应的目标特征点集，根据目标特征点集进行特征点匹配，得到目标矩阵，根据目标矩阵对第一图像进行单应性变换，得到第一图像对应的目标图像，其中，第一图像为待处理视频中除首帧图像以外的其他图像，根据待处理视频的首帧图像和目标图像生成目标视频。本专利技术实施例的技术方案，可以解决高空无人机拍摄视频时存在抖动的问题，能够实现对视频进行去抖。
[0020]应当理解，本部分所描述的内容并非旨在标识本专利技术的实施例的关键或重要特征，也不用于限制本专利技术的范围。本专利技术的其它特征将通过以下的说明书而变得容易理解。
附图说明
[0021]为了更清楚地说明本专利技术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专利技术的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，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。
[0022]图1是根据本专利技术实施例一提供的一种视频生成方法的流程图；
[0023]图2是根据本专利技术实施例一提供的一种掩膜运算的示意图；
[0024]图3是根据本专利技术实施例二提供的一种视频生成装置的结构示意图；
[0025]图4是实现本专利技术实施例的视频生成方法的电子设备的结构示意图。
具体实施方式
[0026]为了使本
的人员更好地理解本专利技术方案，下面将结合本专利技术实施例中的附图，对本专利技术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专利技术一部分的实施例，而不是全部的实施例。基于本专利技术中的实施例，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，都应当属于本专利技术保护的范围。
[0027]需要说明的是，本专利技术的说明书和权利要求书及上述附图中的术语“第一”、“目标”等是用于区别类似的对象，而不必用于描述特定的顺序或先后次序。应该理解这样使用的数据在适当情况下可以互换，以便这里描述的本专利技术的实施例能够以除了在这里图示或描述的那些以外的顺序实施。此外，术语“包括”和“具有”以及他们的任何变形，意图在于覆盖不排他的包含，例如，包含了一系列步骤或单元的过程、方法、系统、产品或设备不必限于清楚地列出的那些步骤或单元，而是可包括没有清楚地列出的或对于这些过程、方法、产品或设备固有的其它步骤或单元。
[0028]实施例一
[0029]图1是根据本专利技术实施例一提供的一种视频生成方法的流程图，本实施例可适用于视频生成情况，该方法可以由视频生成装置来执行，该视频生成装置可以采用硬件和/或软件的形式实现，该视频生成装置可集成在任何提供视频生成功能的电子设备中。如图1所示，该方法包括：
[0030]S101、获取待处理视频的每帧图像对应的目标区域。
[0031]其中，待处理视频可以是待进行去抖处理的视频。具体的，待处理视频可以是由无人机拍摄的，针对交通道路的4K高清画质影像视频，拍摄的帧率可以在10～30Hz之间。
[0032]在本实施例中，优选的，目标区域可以是道路区域。
[0033]具体的，通过无人机采集保存4K高清画质影像的待处理视频，帧率在10～30Hz之间，从待处理视频中读取每帧图像，可以利用深度学习算法获取每帧图像对应的道路区域。相对于其他不确定的区域，图像中的道路一般都是弱纹理，便于提取准确的特征点，并且特征点数量相对均匀，方便实现特征点匹配。
[0034]S102、提取目标区域对应的目标特征点集。
[0035]需要说明的是，目标特征点可以是目标区域内具有明显特征的像素点，例如可以是亮度比周围一定范围内像素点较亮的像素点，或者可以是亮度比周围一定范围内像素点较暗的像素点。其中，目标特征点集可以是由目标区域内存在的所有目标特征点组成的集合。
[0036]具体的，在道路区域中提取道路区域对应的目标特征点集。
[0037]S103、根据目标特征点集进行特征点匹配，得到目标矩阵。
[0038]需要解释的是，特征点匹配可以是通过KNN(K
‑
Nearest Neighbor，K最近邻)匹配方法将待处理视频的相邻图像之间的目标特征点进行一一匹配。
[0039]需要说明的是，目标矩阵可以是用于对待处理视频中的图像进行单应性变换的Homography(单应性变换)矩阵。单应本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种视频生成方法，其特征在于，包括：获取待处理视频的每帧图像对应的目标区域；提取所述目标区域对应的目标特征点集；根据所述目标特征点集进行特征点匹配，得到目标矩阵；根据所述目标矩阵对第一图像进行单应性变换，得到所述第一图像对应的目标图像，其中，所述第一图像为所述待处理视频中除首帧图像以外的其他图像；根据所述待处理视频的首帧图像和所述目标图像生成目标视频。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，获取待处理视频的每帧图像对应的目标区域，包括：获取待处理视频的每帧图像对应的灰度图像；将所述每帧图像对应的灰度图像输入目标神经网络，得到所述每帧图像对应的目标输出图像；根据所述每帧图像对应的目标输出图像对每帧图像对应的灰度图像进行掩膜运算，得到每帧图像对应的目标区域。3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，提取所述目标区域对应的目标特征点集，包括：获取所述目标区域中每个像素点的亮度值；根据所述目标区域中每个像素点的亮度值确定所述目标区域对应的目标特征点集。4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，根据所述目标区域中每个像素点的亮度值确定所述目标区域对应的目标特征点集，包括：根据中心像素点和预设半径确定所述中心像素点对应的第一区域，其中，所述中心像素点为所述目标区域中每个像素点；获取所述中心像素点的亮度值和所述第一区域边界上每个像素点的亮度值之间的目标差值；根据所述目标差值和预设差值阈值确定第一特征点集；根据所述目标区域中每个像素点的亮度值和预设差值阈值确定所述第一特征点集中每个第一特征点的特征点分数；基于预设规则，根据每个所述第一特征点的特征点分数确定目标特征点集。5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，根据所述目标差值和预设差值阈值确定第一特征点集，包括：获取所述中心像素点的亮度值和所述第一区域边界上预设像素点的亮度值之间的第一差值；获取所述第一差值大于预设差值阈值的预设像素点的目标数量；若所述目标数量大于第一预设数量，则将所述中心像素点确定为候选特征点；获取每个所述候选特征点的亮度值和每个所述候选特征点对应的第一区域边界上每个像素点的亮度值之间的第二差值；获取所述第二差值大于预设差值阈值的目标像素点；若所述候选特征点对应的第一区域边界上的连续目标像素点的数量大于第二预设数量，则将所述候选特征点确定为第一特征点...

【专利技术属性】
技术研发人员：张兆伟，高文明，顾瑞红，莫国龙，
申请(专利权)人：亿咖通湖北技术有限公司，
类型：发明
国别省市：