基于视频图像的头部替换的方法及装置制造方法及图纸

技术编号:37862182 阅读:24 留言:0更新日期:2023-06-15 20:52
本申请公开了一种基于视频图像的头部替换的方法及装置。其中,该方法包括:将原始视频解码分解成多个图片,其中,所述多个图片中的至少部分图片内包含头部图像;从所述多个图片中提取所述头部图像中的头部的运动轨迹数据;基于所述多个图片,推算拍摄所述原始视频的摄像机的拍摄轨迹数据,并基于所述拍摄轨迹来匹配用于替换所述头部图像的三维素材;基于所述运动轨迹数据和所述拍摄轨迹数据,用所述三维素材来替换所述原始视频内包含的头部图像。本申请解决了由于视频图像中头部替换是通过对图片进行处理再合成为视频而导致效率比较低、画面不逼真的技术问题。画面不逼真的技术问题。画面不逼真的技术问题。

【技术实现步骤摘要】
基于视频图像的头部替换的方法及装置


[0001]本申请涉及数据处理领域,具体而言,涉及一种基于视频图像的头部替换的方法及装置。

技术介绍

[0002]现有的视频图像的头部替换的主流方法有如下三种:
[0003]基于分割算法和抠图算法,通过传统视频后期跟踪合成技术,经过人工剪切复制将视频图像中的头部图像一帧一帧替换为新的头部素材。该方法不能保证合成视频的真实程度和视频质量,且人力成本较高,效率比较低下。
[0004]为了解决上述问题,现有技术中又提出了基于深度神经网络的替换方法,该方法先提取输入图像的深层信息,读取出其中隐含的深层特征并进行头部互换,最后将处理好的图片拼接成最终视频。但是,该方法只能将人物的头部五官进行调整替换,并不能替换头部的其他部分。
[0005]综上,现有的视频图像头部替换并没有迅捷有效的方法,大部分都是都通过对图片进行处理再合成为视频,因此存在效率比较低、画面不逼真的问题。
[0006]针对上述的问题,目前尚未提出有效的解决方案。

技术实现思路

[0007]本申请实施例提供了本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种基于视频图像的头部替换的方法,其特征在于,包括:将原始视频解码分解成多个图片,其中,所述多个图片中的至少部分图片内包含头部图像;从所述多个图片中提取所述头部图像中的头部的运动轨迹数据;基于所述多个图片,推算拍摄所述原始视频的摄像机的拍摄轨迹数据,并基于所述拍摄轨迹来匹配用于替换所述头部图像的三维素材;基于所述运动轨迹数据和所述拍摄轨迹数据,用所述三维素材来替换所述原始视频中包含的头部图像。2.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,从所述多个图片中提取所述头部图像中的头部的运动轨迹数据,包括循环执行以下步骤直到遍历完所述多个图片中的每一帧图片:针对所述多个图片中每相邻的两帧图片中的第一帧图片,检测所述头部图像,并在检测到所述头部图像的情况下,确定所述第一帧图片中能够代表所述头部图像的特征点;寻找所述第一帧图片中出现的所述特征点在所述每相邻的两帧图片中的第二帧图片内的最佳位置,以确定所述头部图像在所述第二帧图片中的位置。3.根据权利要求2所述的方法,其特征在于,寻找所述第一帧图片中出现的所述特征点在所述每相邻的两帧图片中的第二帧图片内的最佳位置,包括:基于光流算法,确定所述特征点在所述第一帧图片和所述第二帧图片上的位移矢量;基于所确定的位移矢量,在所述第二帧图片上寻找所述最佳位置。4.根据权利要求3所述的方法,其特征在于,基于光流算法,确定所述特征点在所述第一帧图片和所述第二帧图片上的位移矢量,包括:对所述第一帧图片中预设窗口内的所有像素点与所述第二帧图片中的所述预设窗口内已进行位移的所有像素点进行差分求和,得到最小化差异函数的矢量;基于所述最小化差异函数的矢量,来确定所述特征点在所述第一帧图片和所述第二帧图片上的位移矢量。5.根据权利要求2所述的方法,其特征在于,在从所述多个图片中提取所述头部图像中的头部的运动轨迹数据之后,所述方法还包括:基于预设的头部关键点,从所述多个图片中获取与所述头部图像相应的特征数据集;利用欧氏距离方法,来计算与所述每相邻的两帧图片相应的特征数据集中的特征向量的距离;基于所计算出的距离,来识别所述每相邻的两帧图片中的头部图像是否匹配。6.根据权利要求1所述...

【专利技术属性】
技术研发人员:纪智辉崔洪亮
申请(专利权)人:世优北京科技有限公司
类型:发明
国别省市:

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