基于仿射变换的视频生成方法、系统、电子设备和介质技术方案

本发明专利技术公开了一种基于仿射变换的视频生成方法、系统、电子设备和介质。所述基于仿射变换的视频生成方法包括：获取初始图像；使用预设角度变换函数计算角度变换序列；根据所述角度变换序列对所述初始图像进行仿射变换，以生成目标图像序列；将所述目标图像序列中的图像拼接为目标视频。本发明专利技术所提供的基于仿射变换的视频生成方法通过设置角度变换函数来生成稳定的角度变换序列，从而保证在进行仿射变换时角度变换的一致性，并因此增强了基于该角度变换序列来增强通过仿射变换生成的图像序列的稳定性，使得最终生成的视频具有优异的画面效果，在提升了用户体验的同时，也提升了图像和视频的利用效率。和视频的利用效率。和视频的利用效率。

【技术实现步骤摘要】
基于仿射变换的视频生成方法、系统、电子设备和介质


[0001]本专利技术涉及图像处理
，特别涉及一种基于仿射变换的视频生成方法、系统、电子设备和介质。

技术介绍

[0002]随着OTA(在线旅游)行业的发展和智能设备的进步，其发展和使用过程中所产生的图片和视频的数量呈现出了指数级的增长，与此同时，人们对视频的多样性和质量的要求也越来越高。但是，由于视频的采集成本相对于图片的采集成本要高出很多，因此，随着人力成本的迅速提高，利用图片制作视频变得越来越困难。基于此，如何通过低成本来快速地利用图片生成视频成为摆在相关人员面前的一个难题。
[0003]随着硬件设备的快速发展，深度学习在近年来受到了学术与工业界的关注，很多基于神经网络的图像生成视频的方法也应运而生，然而，虽然深度学习已经应用于实际场景中，但因其模型训练需要大量的数据，同时模型可解释性差，故适用范围较小，并且基于深度学习的方法需要大量的人工标注，同时模型又容易受到限制，无法很好地在现实场景中应用，后续发展容易受到较大的制约。
[0004]基于此，现有技术提出了通过对图像进行仿射变换来生成对应的视频的方法，但是，传统算法的仿射变换很难实现在稳定变换的同时保证变换角度的一致性，故利用此种仿射变换生成的视频稳定性极差，易出现抖动等问题。

技术实现思路

[0005]本专利技术要解决的技术问题是为了克服现有技术中使用基于仿射变换的图像序列生产视频的过程中，图像序列的稳定性不高，无法保证变换角度一致的缺陷，提供一种基于基于仿射变换的视频生成方法、系统、电子设备和存储介质。
[0006]本专利技术是通过下述技术方案来解决上述技术问题：
[0007]第一方面，本专利技术提供一种基于仿射变换的视频生成方法，所述基于仿射变换的视频生成方法包括：
[0008]获取初始图像；
[0009]使用预设角度变换函数计算角度变换序列；
[0010]根据所述角度变换序列对所述初始图像进行仿射变换，以生成目标图像序列；
[0011]将所述目标图像序列中的图像拼接为目标视频。
[0012]较佳地，所述初始图像为包括目标标签的图像，所述获取初始图像，包括：
[0013]获取待处理图像集；
[0014]加载目标图像分类模型，所述目标图像分类模型用于筛选具有所述目标标签的图像；
[0015]将所述待处理图像集输入所述目标图像分类模型，以获得所述初始图像。
[0016]较佳地，所述角度变换函数为：
[0017][0018][0019]其中，θ
i
表示第i个变换角度，θ
i
‑1表示第i
‑
1个变换角度，θ0表示初始变换角度，n表示生成的图像变换的帧数，α和σ表示衰减系数，且σ∈[1,20]、α∈[0,1]。
[0020]较佳地，所述生成目标图像序列的步骤之后，所述方法还包括：
[0021]对所述目标图像序列进行增稳处理；
[0022]将增稳处理后的所述目标图像序列中的图像拼接为目标视频；
[0023]其中，所述增稳处理包括图像裁剪、稀疏光流跟踪和图像平滑处理中的至少一种。
[0024]较佳地，所述图像裁剪，包括：
[0025]对所述目标图像序列中的最后一帧图像进行二值化操作和角点检测，以获取目标裁剪区域的坐标；
[0026]根据所述坐标对所述目标图像序列中的所有图像进行裁剪。
[0027]较佳地，所述稀疏光流跟踪，包括：
[0028]提取所述目标图像序列中图像对之间的特征点，所述图像对包括相邻的两帧图像；
[0029]对所述特征点进行稀疏光流跟踪，以获取变化矩阵，所述变化矩阵用于表征所述相邻两帧图像之间的运动变化；
[0030]基于所述变化矩阵对所述目标图像序列进行仿射变换。
[0031]较佳地，所述图像平滑处理，包括：
[0032]基于所述变化矩阵计算对应的运动信息；
[0033]根据所述运动信息对所述目标图像序列中的图像进行平滑操作，以获取平滑矩阵；
[0034]基于所述平滑矩阵对所述目标图像序列中的图像进行仿射变换。
[0035]第二方面，本专利技术提供一种基于仿射变换的视频生成系统，所述基于仿射变换的视频生成系统包括：
[0036]图像获取模块，用于获取初始图像；
[0037]角度计算模块，用于使用预设角度变换函数计算角度变换序列；
[0038]仿射变换模块，用于根据所述角度变换序列对所述初始图像进行仿射变换，以生成目标图像序列；
[0039]视频生成模块，用于将所述目标图像序列中的图像拼接为目标视频。
[0040]第三方面，本专利技术提供一种电子设备，包括存储器、处理器以及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时实现如上所述的基于仿射变换的视频生成方法。
[0041]第四方面，本专利技术提供一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现如上所述的基于仿射变换的视频生成方法。
[0042]本专利技术的积极进步效果在于：本专利技术所提供的基于仿射变换的视频生成方法通过设置角度变换函数来生成稳定的角度变换序列，从而保证在进行仿射变换时角度变换的一
致性，并因此增强了基于该角度变换序列来增强通过仿射变换生成的图像序列的稳定性，使得最终生成的视频具有优异的画面效果，在提升了用户体验的同时，也提升了图像和视频的利用效率。
附图说明
[0043]图1为本专利技术实施例1的基于仿射变换的视频生成方法的第一流程示意图。
[0044]图2为本专利技术实施例1的基于仿射变换的视频生成方法的步骤S1的具体流程示意图。
[0045]图3为本专利技术实施例1的基于仿射变换的视频生成方法第二流程示意图。
[0046]图4为本专利技术实施例1的增稳处理中的图像裁剪的流程示意图。
[0047]图5为本专利技术实施例1的增稳处理中的稀疏光流追踪的流程示意图。
[0048]图6为本专利技术实施例1的增稳处理中的图像平滑处理的流程示意图。
[0049]图7为本专利技术实施例2的基于仿射变换的视频生成系统的模块示意图。
[0050]图8为本专利技术实施例3的用于实现实施例1的基于仿射变换的视频生成方法的电子设备的结构示意图。
具体实施方式
[0051]下面通过实施例的方式进一步说明本专利技术，但并不因此将本专利技术限制在所述的实施例范围之中。
[0052]实施例1
[0053]本实施例公开了一种基于仿射变换的视频生成方法，如图1所示，该基于仿射变换的视频生成方法包括：
[0054]S1、获取初始图像；
[0055]S2、使用预设角度变换函数计算角度变换序列；
[0056]S3、根据角度变换序列对初始图像进行仿射变换，以生成目标图像序列；
[0057]S4、将目标图像序列中的本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种基于仿射变换的视频生成方法，其特征在于，所述基于仿射变换的视频生成方法包括：获取初始图像；使用预设角度变换函数计算角度变换序列；根据所述角度变换序列对所述初始图像进行仿射变换，以生成目标图像序列；将所述目标图像序列中的图像拼接为目标视频。2.如权利要求1所述的基于仿射变换的视频生成方法，其特征在于，所述初始图像为包括目标标签的图像，所述获取初始图像，包括：获取待处理图像集；加载目标图像分类模型，所述目标图像分类模型用于筛选具有所述目标标签的图像；将所述待处理图像集输入所述目标图像分类模型，以获得所述初始图像。3.如权利要求1所述的基于仿射变换的视频生成方法，其特征在于，所述角度变换函数为：为：其中，θ
i
表示第i个变换角度，θ
i
‑1表示第i
‑
1个变换角度，θ0表示初始变换角度，n表示生成的图像变换的帧数，α和σ表示衰减系数，且σ∈[1,20]、α∈[0,1]。4.如权利要求1所述的基于仿射变换的视频生成方法，其特征在于，所述生成目标图像序列的步骤之后，所述方法还包括：对所述目标图像序列进行增稳处理；将增稳处理后的所述目标图像序列中的图像拼接为目标视频；其中，所述增稳处理包括图像裁剪、稀疏光流跟踪和图像平滑处理中的至少一种。5.如权利要求4所述的基于仿射变换的视频生成方法，其特征在于，所述图像裁剪，包括：对所述目标图像序列中的最后一帧图像进行二值化操作和角点检测，以获取目标裁剪区域的坐标；根据所述坐标对所述目标图像序...

【专利技术属性】
技术研发人员：康睿文，罗超，成丹妮，邹宇，
申请(专利权)人：携程旅游信息技术上海有限公司，
类型：发明
国别省市：