本公开关于一种视频生成方法、装置、电子设备、存储介质和计算机程序产品。所述方法包括：获取针对目标场景的多张拍摄图像；所述多张拍摄图像为从不同拍摄角度对所述目标场景所拍摄的同一时刻的图像；对所述多张拍摄图像中每张拍摄图像进行并行的深度计算，得到所述每张拍摄图像的深度信息；对每个虚拟视角关联的拍摄图像和所述关联的拍摄图像的深度信息进行并行的虚拟视角生成处理，得到所述每个虚拟视角的虚拟视角图像；所述每个虚拟视角关联的拍摄图像从所述多张拍摄图像中确定得到；根据所述每个虚拟视角的虚拟视角图像，生成与所述目标场景对应的视频。采用本方法，能够提高视频生成效率。视频生成效率。视频生成效率。
【技术实现步骤摘要】
视频生成方法、装置、服务器和存储介质
[0001]本公开涉及视频处理
，尤其涉及一种视频生成方法、装置、电子设备、存储介质和计算机程序产品。
技术介绍
[0002]子弹时间视频是六自由度视频的一种特殊应用形态，它让目标场景呈现一个时间停滞或者慢放的状态，然后观察视角在场景周围空间中大范围持续移动，达到呈现更多信息和更震撼效果的目的。近些年来，子弹时间特效被较广泛地应用在综艺节目和体育比赛中。
[0003]相关技术中，目前的子弹时间视频生成方法，主要是通过服务器获取对目标场景进行同步拍摄的图像数据，并对目标场景进行同步拍摄的图像数据进行三维重建计算，得到对应的子弹时间视频。但是，对目标场景进行同步拍摄的图像数据的数据处理量较大，若直接对其进行处理，需要耗费较多时间，导致视频生成效率较低。
技术实现思路
[0004]本公开提供一种视频生成方法、装置、电子设备、存储介质和计算机程序产品，以至少解决相关技术中视频生成效率较低的问题。本公开的技术方案如下：
[0005]根据本公开实施例的第一方面，提供一种视频生成方法，包括：
[0006]获取针对目标场景的多张拍摄图像；所述多张拍摄图像为从不同拍摄角度对所述目标场景所拍摄的同一时刻的图像；
[0007]对所述多张拍摄图像中每张拍摄图像进行并行的深度计算，得到所述每张拍摄图像的深度信息；
[0008]对所述目标场景的每个虚拟视角关联的拍摄图像和所述关联的拍摄图像的深度信息进行并行的虚拟视角生成处理，得到所述每个虚拟视角的虚拟视角图像；所述每个虚拟视角关联的拍摄图像从所述多张拍摄图像中确定得到；
[0009]根据所述每个虚拟视角的虚拟视角图像，生成与所述目标场景对应的视频。
[0010]在一示例性实施例中，所述对所述多张拍摄图像中每张拍摄图像进行并行的深度计算，得到所述每张拍摄图像的深度信息，包括：
[0011]通过与所述每张拍摄图像对应的机器节点，同时从所述多张拍摄图像中，获取所述每张拍摄图像的相邻图像；
[0012]从每个机器节点的内存中，获取所述每张拍摄图像的拍摄设备的场景深度初始信息和内外参数标定信息，以及所述相邻图像的拍摄设备的内外参数标定信息；
[0013]根据所述每张拍摄图像、所述每张拍摄图像的拍摄设备的场景深度初始信息和内外参数标定信息，以及所述相邻图像和所述相邻图像的拍摄设备的内外参数标定信息，并行生成所述每张拍摄图像的深度信息。
[0014]在一示例性实施例中，所述多张拍摄图像通过多台拍摄设备拍摄得到；在获取针
对目标场景的多张拍摄图像之前，还包括：
[0015]获取所述多台拍摄设备的场景深度初始信息和内外参数标定信息；
[0016]根据所述多台拍摄设备的场景深度初始信息和内外参数标定信息，对每个机器节点进行初始化操作，得到所述每个机器节点分配到的内存；所述每个机器节点分配到的内存均存储有所述多台拍摄设备的场景深度初始信息和内外参数标定信息。
[0017]在一示例性实施例中，所述获取所述多台拍摄设备的场景深度初始信息和内外参数标定信息，包括：
[0018]获取针对所述目标场景的多张场景拍摄图像；所述多张场景拍摄图像为所述多台拍摄设备从不同拍摄角度对所述目标场景所拍摄的同一时刻的场景图像；
[0019]对每台拍摄设备的场景拍摄图像进行标定计算，得到所述每台拍摄设备的内外参数标定信息；
[0020]将所述每台拍摄设备的场景拍摄图像和内外参数标定信息，输入预先训练的深度信息计算模型，得到所述每台拍摄设备的场景深度初始信息。
[0021]在一示例性实施例中，所述对所述目标场景的每个虚拟视角关联的拍摄图像和所述关联的拍摄图像的深度信息进行并行的虚拟视角生成处理，得到所述每个虚拟视角的虚拟视角图像，包括：
[0022]从与所述每张拍摄图像对应的机器节点中，确定每个虚拟视角对应的机器节点；
[0023]通过所述每个虚拟视角对应的机器节点，从对应的内存中，获取所述每个虚拟视角关联的拍摄图像的拍摄设备的内外参数标定信息；
[0024]根据所述每个虚拟视角关联的拍摄图像、所述关联的拍摄图像的深度信息以及所述关联的拍摄图像的拍摄设备的内外参数标定信息，并行生成所述每个虚拟视角的虚拟视角图像。
[0025]在一示例性实施例中，在对所述目标场景的每个虚拟视角关联的拍摄图像和所述关联的拍摄图像的深度信息进行并行的虚拟视角生成处理，得到所述每个虚拟视角的虚拟视角图像之前，还包括：
[0026]确定所述目标场景的多个虚拟视角；
[0027]从每张拍摄图像的拍摄设备中，确定每个虚拟视角关联的拍摄设备；
[0028]从所述多张拍摄图像中，确定所述每个虚拟视角关联的拍摄设备的拍摄图像，作为所述每个虚拟视角关联的拍摄图像。
[0029]在一示例性实施例中，所述根据所述每个虚拟视角的虚拟视角图像，生成与所述目标场景对应的视频，包括：
[0030]根据所述每个虚拟视角的虚拟视角图像，得到多组虚拟视角图像；
[0031]对每组虚拟视角图像进行并行的编码处理，得到所述目标场景的多个视频片段；
[0032]对所述多个视频片段进行拼接处理，得到与所述目标场景对应的视频。
[0033]根据本公开实施例的第二方面，提供一种视频生成装置，包括：
[0034]图像获取单元，被配置为执行获取针对目标场景的多张拍摄图像；所述多张拍摄图像为从不同拍摄角度对所述目标场景所拍摄的同一时刻的图像；
[0035]深度计算单元，被配置为执行对所述多张拍摄图像中每张拍摄图像进行并行的深度计算，得到所述每张拍摄图像的深度信息；
[0036]图像生成单元，被配置为执行对所述目标场景的每个虚拟视角关联的拍摄图像和所述关联的拍摄图像的深度信息进行并行的虚拟视角生成处理，得到所述每个虚拟视角的虚拟视角图像；所述每个虚拟视角关联的拍摄图像从所述多张拍摄图像中确定得到；
[0037]视频生成单元，被配置为执行根据所述每个虚拟视角的虚拟视角图像，生成与所述目标场景对应的视频。
[0038]在一示例性实施例中，所述深度计算单元，还被配置为执行通过与所述每张拍摄图像对应的机器节点，同时从所述多张拍摄图像中，获取所述每张拍摄图像的相邻图像；从每个机器节点的内存中，获取所述每张拍摄图像的拍摄设备的场景深度初始信息和内外参数标定信息，以及所述相邻图像的拍摄设备的内外参数标定信息；根据所述每张拍摄图像、所述每张拍摄图像的拍摄设备的场景深度初始信息和内外参数标定信息，以及所述相邻图像和所述相邻图像的拍摄设备的内外参数标定信息，并行生成所述每张拍摄图像的深度信息。
[0039]在一示例性实施例中，所述多张拍摄图像通过多台拍摄设备拍摄得到；所述装置还包括初始化单元，被配置为执行获取所述多台拍摄设备的场景深度初始信息和内外参数标定信息；根据所述多台拍摄设备的场景深度初始信息和内外参数标定信息，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：获取针对目标场景的多张拍摄图像；所述多张拍摄图像为从不同拍摄角度对所述目标场景所拍摄的同一时刻的图像；对所述多张拍摄图像中每张拍摄图像进行并行的深度计算，得到所述每张拍摄图像的深度信息；对所述目标场景的每个虚拟视角关联的拍摄图像和所述关联的拍摄图像的深度信息进行并行的虚拟视角生成处理，得到所述每个虚拟视角的虚拟视角图像；所述每个虚拟视角关联的拍摄图像从所述多张拍摄图像中确定得到；根据所述每个虚拟视角的虚拟视角图像，生成与所述目标场景对应的视频。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述对所述多张拍摄图像中每张拍摄图像进行并行的深度计算，得到所述每张拍摄图像的深度信息，包括：通过与所述每张拍摄图像对应的机器节点，同时从所述多张拍摄图像中，获取所述每张拍摄图像的相邻图像；从每个机器节点的内存中，获取所述每张拍摄图像的拍摄设备的场景深度初始信息和内外参数标定信息，以及所述相邻图像的拍摄设备的内外参数标定信息；根据所述每张拍摄图像、所述每张拍摄图像的拍摄设备的场景深度初始信息和内外参数标定信息，以及所述相邻图像和所述相邻图像的拍摄设备的内外参数标定信息，并行生成所述每张拍摄图像的深度信息。3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述多张拍摄图像通过多台拍摄设备拍摄得到；在获取针对目标场景的多张拍摄图像之前，还包括：获取所述多台拍摄设备的场景深度初始信息和内外参数标定信息；根据所述多台拍摄设备的场景深度初始信息和内外参数标定信息，对每个机器节点进行初始化操作，得到所述每个机器节点分配到的内存；所述每个机器节点分配到的内存均存储有所述多台拍摄设备的场景深度初始信息和内外参数标定信息。4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述获取所述多台拍摄设备的场景深度初始信息和内外参数标定信息，包括：获取针对所述目标场景的多张场景拍摄图像；所述多张场景拍摄图像为所述多台拍摄设备从不同拍摄角度对所述目标场景所拍摄的同一时刻的场景图像；对每台拍摄设备的场景拍摄图像进行标定计算，得到所述每台拍摄设备的内外参数标定信息；将所述每台拍摄设备的场景拍摄图像和内外参数标定信息，输入预先训练的深度信息计算模型，得到所述每台拍摄设备的场景深度初始信息。5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述对所述目标场景的每个虚拟视角关联的拍摄图像和所述关联的拍摄图像的深度信息进行并行的虚拟视角生成处理，得...
【专利技术属性】
技术研发人员：江云鹏，杨成熙，盛骁杰，
申请(专利权)人：北京达佳互联信息技术有限公司，
类型：发明
国别省市：
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