本申请实施例公开了视频处理方法、装置、设备、存储介质及程序产品；本申请实施例可以从体积视屏的视频帧序列中确定目标关键帧、以及目标关键帧的关联帧，视频帧序列中的视频帧基于三维模型生成，关联帧为视频帧序列中与目标关键帧关联的视频帧；确定目标关键帧对应的目标三维模型的模型调节组件；响应于针对模型调节组件的调节操作，对目标三维模型进行模型调节处理，得到调节后三维模型；基于调节后三维模型与关联帧对应的三维模型之间的模型差异信息，对关联帧对应的三维模型进行模型调节处理，得到处理后体积视屏。该方案可以对体积视屏中的连续三维模型进行自适应处理，提高对体积视屏进行视频处理的效率。体积视屏进行视频处理的效率。体积视屏进行视频处理的效率。
【技术实现步骤摘要】
视频处理方法、装置、设备、存储介质及程序产品
[0001]本申请涉及计算机
，具体涉及一种视频处理方法、装置、设备、存储介质及程序产品。
技术介绍
[0002]体积视频是一种可以捕获三维空间中信息，例如深度信息和色彩信息等，并生成三维模型序列的技术。通过将将空间的概念加入到视频里面，体积视屏能够更好地还原三维世界。
[0003]在对相关技术的研究和实践过程中，本申请的专利技术人发现，由于体积视屏是由连续的三维模型构成的，使得对体积视屏进行视频处理的难度较大，例如，当要针对体积视屏中涉及多个三维模型的视频片段进行处理时，需要耗费较多的运算资源，且具有相当的难度，即目前针对体积视屏的视屏处理方法还有待改进。
技术实现思路
[0004]本申请实施例提供一种视频处理方法、装置、设备、存储介质及程序产品，可以对体积视屏中的连续三维模型进行自适应处理，提高对体积视屏进行视频处理的效率。
[0005]本申请实施例提供一种视频处理方法，包括：
[0006]从体积视屏的视频帧序列中确定目标关键帧、以及所述目标关键帧的关联帧，所述视频帧序列中的视频帧基于三维模型生成，所述关联帧为所述视频帧序列中与所述目标关键帧关联的视频帧；
[0007]确定所述目标关键帧对应的目标三维模型的模型调节组件；
[0008]响应于针对所述模型调节组件的调节操作，对所述目标三维模型进行模型调节处理，得到调节后三维模型；
[0009]基于所述调节后三维模型与所述关联帧对应的三维模型之间的模型差异信息，对所述关联帧对应的三维模型进行模型调节处理，得到处理后体积视屏。
[0010]相应的，本申请实施例还提供一种视频处理装置，包括：
[0011]第一确定单元，用于从体积视屏的视频帧序列中确定目标关键帧、以及所述目标关键帧的关联帧，所述视频帧序列中的视频帧基于三维模型生成，所述关联帧为所述视频帧序列中与所述目标关键帧关联的视频帧；
[0012]第二确定单元，用于确定所述目标关键帧对应的目标三维模型的模型调节组件；
[0013]第一调节单元，用于响应于针对所述模型调节组件的调节操作，对所述目标三维模型进行模型调节处理，得到调节后三维模型；
[0014]第二调节单元，用于基于所述调节后三维模型与所述关联帧对应的三维模型之间的模型差异信息，对所述关联帧对应的三维模型进行模型调节处理，得到处理后体积视屏。
[0015]在一实施例中，所述第一确定单元，包括：
[0016]第一确定子单元，用于响应于针对体积视屏的视频播放控制操作，从所述体积视
屏的视频帧序列中确定候选关键帧；
[0017]第一选取子单元，用于响应于针对所述候选关键帧的帧选取操作，从所述候选关键帧中选取目标关键帧。
[0018]在一实施例中，所述第一确定单元，包括：
[0019]第二确定子单元，用于确定体积视屏的视频帧序列中，各视频帧对应的三维模型之间的模型差异信息；
[0020]第三确定子单元，用于基于所述模型差异信息，从所述视频帧序列的视频帧中确定候选关键帧；
[0021]第四确定子单元，用于基于所述候选关键帧，确定模型调节的目标关键帧。
[0022]在一实施例中，所述第二确定子单元，用于：
[0023]对所述体积视屏的视频帧序列中，各视频帧对应的三维模型进行特征提取处理，得到各视频帧对应的模型特征信息；根据所述模型特征信息，确定各视频帧对应的三维模型之间的模型差异信息。
[0024]在一实施例中，所述第一确定单元，包括：
[0025]第五确定子单元，用于从体积视屏的视频帧序列中确定候选关键帧；
[0026]第六确定子单元，用于从所述候选关键帧中确定与所述目标关键帧关联的关联关键帧；
[0027]第七确定子单元，用于根据所述视频帧序列中位于所述目标关键帧与所述关联关键帧之间的视频帧，确定所述目标关键帧的关联帧。
[0028]在一实施例中，所述第六确定子单元，用于：
[0029]根据所述候选关键帧在所述视频帧序列中的帧分布信息，确定所述候选关键帧的帧排序标识；根据所述帧排序标识，从所述候选关键帧中确定所述目标关键帧的相邻关键帧；基于所述相邻关键帧，确定与所述目标关键帧关联的关联关键帧。
[0030]在一实施例中，所述第二确定单元，包括：
[0031]第八确定子单元，用于响应于针对所述目标关键帧对应的目标三维模型的触控操作，确定所述目标三维模型的模型调节组件。
[0032]在一实施例中，所述第二确定单元，包括：
[0033]第一获取子单元，用于获取针对所述目标关键帧对应的目标三维模型的模型调节描述信息；
[0034]信息解析子单元，用于对所述模型调节描述信息进行信息解析处理；
[0035]第九确定子单元，用于基于处理结果，确定所述目标三维模型的模型调节组件。
[0036]在一实施例中，所述第一调节单元，包括：
[0037]第一调节子单元，用于响应于针对所述模型调节组件的调节操作，从几何调节维度对所述目标三维模型进行模型调节处理，得到几何调节后模型；
[0038]第二调节子单元，用于从蒙皮调节维度对所述几何调节后模型进行模型调节处理，得到所述目标三维模型的调节后三维模型。
[0039]相应的，本申请实施例还提供一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，其中，所述计算机程序被处理器执行时实现如本申请实施例所示的视频处理方法的步骤。
[0040]相应的，本申请实施例还提供一种计算机设备，包括存储器，处理器及存储在存储
器上并可在处理器上运行的计算机程序，其中，所述处理器执行所述计算机程序时实现如本申请实施例所示的视频处理方法的步骤。
[0041]相应的，本申请实施例还提供一种计算机程序产品，包括计算机程序/指令，所述计算机程序/指令被处理器执行时实现如本申请实施例所示的视频处理方法的步骤。
[0042]该方案通过对体积视屏中目标关键帧对应的目标三维模型进行模型调节处理，进而基于目标关键帧的模型调节结果，对目标关键帧的关联帧所对应的三维模型作出相应调节，从而自动补全关联帧对应三维模型的模型调节，实现对体积视屏中的连续三维模型进行自适应处理，从而大大地降低了针对体积视屏进行视频处理的难度，并有效地提高了对体积视屏进行视频处理的处理效率。
[0043]具体地，该方案通过设置模型调节组件来提供对目标三维模型进行模型调节的方式，例如该模型调节组件可以为供对象对目标三维模型进行调节的可视控件，又如该模型调节组件可以为供系统对目标三维模型进行调节的不可视的程序调用接口等。进而，该方案能够响应于针对模型调节组件的调节操作，来对目标三维模型进行模型调节处理，例如，响应于对象针对可视控件的触控操作，响应于系统针对程序调用接口的调用操作等，可见，该方案能够提供给对象与系统对目标三维模型进行模型调节的快捷方式，高效地生成目标三本文档来自技高网...
【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，包括：从体积视屏的视频帧序列中确定目标关键帧、以及所述目标关键帧的关联帧，所述视频帧序列中的视频帧基于三维模型生成，所述关联帧为所述视频帧序列中与所述目标关键帧关联的视频帧；确定所述目标关键帧对应的目标三维模型的模型调节组件；响应于针对所述模型调节组件的调节操作，对所述目标三维模型进行模型调节处理，得到调节后三维模型；基于所述调节后三维模型与所述关联帧对应的三维模型之间的模型差异信息，对所述关联帧对应的三维模型进行模型调节处理，得到处理后体积视屏。2.根据权利要求1所述的视频处理方法，其特征在于，从体积视屏的视频帧序列中确定目标关键帧，包括：响应于针对体积视屏的视频播放控制操作，从所述体积视屏的视频帧序列中确定候选关键帧；响应于针对所述候选关键帧的帧选取操作，从所述候选关键帧中选取目标关键帧。3.根据权利要求1所述的视频处理方法，其特征在于，从体积视屏的视频帧序列中确定目标关键帧，包括：确定体积视屏的视频帧序列中，各视频帧对应的三维模型之间的模型差异信息；基于所述模型差异信息，从所述视频帧序列的视频帧中确定候选关键帧；基于所述候选关键帧，确定模型调节的目标关键帧。4.根据权利要求3所述的视频处理方法，其特征在于，确定体积视屏的视频帧序列中，各视频帧对应的三维模型之间的模型差异信息，包括：对所述体积视屏的视频帧序列中，各视频帧对应的三维模型进行特征提取处理，得到各视频帧对应的模型特征信息；根据所述模型特征信息，确定各视频帧对应的三维模型之间的模型差异信息。5.根据权利要求1所述的视频处理方法，其特征在于，从体积视屏的视频帧序列中确定所述目标关键帧的关联帧，包括：从体积视屏的视频帧序列中确定候选关键帧；从所述候选关键帧中确定与所述目标关键帧关联的关联关键帧；根据所述视频帧序列中位于所述目标关键帧与所述关联关键帧之间的视频帧，确定所述目标关键帧的关联帧。6.根据权利要求5所述的视频处理方法，其特征在于，从所述候选关键帧中确定与所述目标关键帧关联的关联关键帧，包括：根据所述候选关键帧在所述视频帧序列中的帧分布信息，确定所述候选关键帧的帧排序标识；根据所述帧排序标识，从所述候选关键帧中确定所述目标关键帧的相邻关键帧；基于所述相邻关键帧，确定与所述...
【专利技术属性】
技术研发人员：张煜，赵予夕，孙伟，邵志兢，
申请(专利权)人：珠海普罗米修斯视觉技术有限公司，
类型：发明
国别省市：
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