本公开实施例涉及一种封面生成方法、装置、设备及介质，其中该方法包括：从视频中获取关键对象帧序列和关键背景帧序列，对关键背景帧序列进行处理确定目标背景帧，将关键对象帧序列中的各对象与目标背景帧中的背景进行合成处理，生成视频的目标封面帧。采用上述技术方案，可以将视频中的关键对象帧序列中的各对象分割出来融合到选取合适的背景中生成一张静态图片作为视频的封面，让视频封面具备关键信息量的同时又能快速加载、避免大流量消耗，提升了视频场景下的封面信息展示效果。提升了视频场景下的封面信息展示效果。提升了视频场景下的封面信息展示效果。
【技术实现步骤摘要】
一种封面生成方法、装置、设备及介质
[0001]本公开涉及图像处理
，尤其涉及一种封面生成方法、装置、设备及介质。
技术介绍
[0002]随着互联网技术和智能终端的快速发展，观看视频成为人们生活中的一部分，视频封面可以吸引针对视频的点击播放。
[0003]相关技术中，通过算法选出视频中的某一关键帧，作为视频封面，只有某一帧的画面，信息量少，难以概况视频内容，以及由算法选择出的关键帧，具有一定的随机性，视频封面内容的吸引力通常比较差。
[0004]另外，为了弥补了信息量的问题，通过算法选择多帧关键帧进行叠加成GIF(Graphics Interchange Format，图形交换格式)动图，但往往多帧画面间隔时间较大，画面有跳跃感，以及GIF动图本质上是一个短视频，流量占用大于图片，加载时间长。
技术实现思路
[0005]为了解决上述技术问题或者至少部分地解决上述技术问题，本公开提供了一种封面生成方法、装置、设备及介质。
[0006]本公开实施例提供了一种封面生成方法，所述方法包括：
[0007]从视频中获取关键对象帧序列和关键背景帧序列；
[0008]对关键背景帧序列进行处理确定目标背景帧；
[0009]将关键对象帧序列中的各对象与目标背景帧中的背景进行合成处理，生成视频的目标封面帧。
[0010]本公开实施例还提供了一种封面生成装置，所述装置包括：
[0011]获取模块，用于从视频中获取关键对象帧序列和关键背景帧序列；
[0012]处理确定模块，用于对关键背景帧序列进行处理确定目标背景帧；
[0013]合成生成模块，用于将关键对象帧序列中的各对象与目标背景帧中的背景进行合成处理，生成视频的目标封面帧。
[0014]本公开实施例还提供了一种电子设备，所述电子设备包括：处理器；用于存储所述处理器可执行指令的存储器；所述处理器，用于从所述存储器中读取所述可执行指令，并执行所述指令以实现如本公开实施例提供的封面生成方法。
[0015]本公开实施例还提供了一种计算机可读存储介质，所述存储介质存储有计算机程序，所述计算机程序用于执行如本公开实施例提供的封面生成方法。
[0016]本公开实施例还提供了一种计算机程序产品，当所述计算机程序产品中的指令由处理器执行时，实现如本公开实施例提供的封面生成方法。
[0017]本公开实施例提供的技术方案与现有技术相比具有如下优点：本公开实施例提供的封面生成方案，从视频中获取关键对象帧序列和关键背景帧序列，对关键背景帧序列进行处理确定目标背景帧，将关键对象帧序列中的各对象与目标背景帧中的背景进行合成处
理，生成视频的目标封面帧。采用上述技术方案，可以将视频中的关键对象帧序列中的各对象分割出来融合到选取合适的背景中生成一张静态图片作为视频的封面，让视频封面具备关键信息量的同时又能快速加载、避免大流量消耗，提升了视频场景下的封面信息展示效果。
附图说明
[0018]结合附图并参考以下具体实施方式，本公开各实施例的上述和其他特征、优点及方面将变得更加明显。贯穿附图中，相同或相似的附图标记表示相同或相似的元素。应当理解附图是示意性的，原件和元素不一定按照比例绘制。
[0019]图1为本公开实施例提供的一种封面生成方法的流程示意图；
[0020]图2为本公开实施例提供的另一种封面生成方法的流程示意图；
[0021]图3为本公开实施例提供的一种封面生成方法的示例图；
[0022]图4a为本公开实施例提供的对象分割的流程示意图；
[0023]图4b为本公开实施例提供的关键帧抽取的流程示意图；
[0024]图4c为本公开实施例提供的背景选择的流程示意图；
[0025]图4d为本公开实施例提供的图片合成的流程示意图；
[0026]图5a为本公开实施例提供的一种关键帧序列的示意图；
[0027]图5b为本公开实施例提供的一种关键对象帧序的示意图；
[0028]图5c为本公开实施例提供的一种关键背景帧序列的示意图；
[0029]图5d为本公开实施例提供的一种视频封面的示意图；
[0030]图6为本公开实施例提供的一种封面生成装置的结构示意图；
[0031]图7为本公开实施例提供的一种电子设备的结构示意图。
具体实施方式
[0032]下面将参照附图更详细地描述本公开的实施例。虽然附图中显示了本公开的某些实施例，然而应当理解的是，本公开可以通过各种形式来实现，而且不应该被解释为限于这里阐述的实施例，相反提供这些实施例是为了更加透彻和完整地理解本公开。应当理解的是，本公开的附图及实施例仅用于示例性作用，并非用于限制本公开的保护范围。
[0033]应当理解，本公开的方法实施方式中记载的各个步骤可以按照不同的顺序执行，和/或并行执行。此外，方法实施方式可以包括附加的步骤和/或省略执行示出的步骤。本公开的范围在此方面不受限制。
[0034]本文使用的术语“包括”及其变形是开放性包括，即“包括但不限于”。术语“基于”是“至少部分地基于”。术语“一个实施例”表示“至少一个实施例”；术语“另一实施例”表示“至少一个另外的实施例”；术语“一些实施例”表示“至少一些实施例”。其他术语的相关定义将在下文描述中给出。
[0035]需要注意，本公开中提及的“第一”、“第二”等概念仅用于对不同的装置、模块或单元进行区分，并非用于限定这些装置、模块或单元所执行的功能的顺序或者相互依存关系。
[0036]需要注意，本公开中提及的“一个”、“多个”的修饰是示意性而非限制性的，本领域技术人员应当理解，除非在上下文另有明确指出，否则应该理解为“一个或多个”。
[0037]本公开实施方式中的多个装置之间所交互的消息或者信息的名称仅用于说明性的目的，而并不是用于对这些消息或信息的范围进行限制。
[0038]在实际应用中，视频封面可以理解为高度概况视频内容，吸引用户播放视频的静态图片或动态图片，然而，通过算法选出视频中的某一关键帧作为视频静态封面，信息量比较少，难以概况视频内容且具有一定的随机性，视频封面内容的吸引力通常比较差，另外，为了弥补了信息量的问题通过算法选择多帧关键帧进行叠加成GIF动图(一种基于视频的、可动态变化的图片格式)，但往往多帧画面间隔时间较大，画面有跳跃感，以及GIF动图在本质上是一个短视频，流量占用大于图片，加载时间长。
[0039]针对上述问题，本申请提出了一种封面生成方法，通过从视频中获取关键对象帧序列和关键背景帧序列，对关键背景帧序列进行处理确定目标背景帧，将关键对象帧序列中的各对象与目标背景帧中的背景进行合成处理，生成视频的目标封面帧。
[0040]由此，可以将视频中的关键对象帧序列中的各对象分割出来融合到选取合适的背景中生成一张静态图片作为视频的封面，让视频封面具备关键信息量的同时又能快速加载、避免大流量消耗，提升了视频场本文档来自技高网...
【技术保护点】
【技术特征摘要】
1.一种封面生成方法，其特征在于，包括以下步骤：从视频中获取关键对象帧序列和关键背景帧序列；对所述关键背景帧序列进行处理确定目标背景帧；将所述关键对象帧序列中的各对象与所述目标背景帧中的背景进行合成处理，生成所述视频的目标封面帧。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述从视频中获取关键对象帧序列和关键背景帧序列，包括：确定所述视频中满足预设信息筛选条件的视频片段；对所述视频片段中的每一帧进行对象和背景的分离处理，获取候选对象帧序列和对应的候选背景帧序列；从所述候选对象帧序列中确定满足预设对象筛选条件的关键对象帧序列；从所述候选背景帧序列中确定与所述关键对象帧序列对应的关键背景帧序列。3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述确定所述视频中满足预设信息筛选条件的视频片段，包括：响应于视频互动数量到达预设第一阈值，确定对应的视频帧为满足预设信息筛选条件的视频片段；和/或，响应于视频观看者数量到达预设第二阈值，确定对应的视频帧为满足预设信息筛选条件的视频片段。4.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述满足预设对象筛选条件的关键对象帧序列，包括：各帧对象动作之间的差异度大于预设门限值的对象帧。5.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述从所述候选对象帧序列中确定满足预设对象筛选条件的关键对象帧序列，包括：以所述候选对象帧序列中的第一帧为参考帧，依次计算后续的第二帧与所述参考帧的余弦相似度；如果所述余弦相似度小于或者等于预设第三阈值，则丢弃所述第二帧，继续以所述第一帧为参考，计算所述候选对象帧序列中除所述第一帧和第二帧之外的其他后续帧与所述第一帧的余弦相似度；如果所述余弦相似度大于所述预设第三阈值，则保留所述第一帧并以所述第二帧为参考帧，计算所述候选对象帧序列中除所述第一帧和第二帧之外的其他后续帧与所述第二帧的余弦相似度；对所述候选对象帧序列逐帧计算后，保留的对象帧为满足预设对象筛选条件的关键对象帧序列。6.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述对所述关键背景帧序列进行处理确定目标背景帧，包括：获取所述关键背景帧序列中的候选背景特征点集合；对所述候选背景特征点集合进行量化处理获取目标背景特征点集合；根据所述目标背景特征点集合确定目标中心点特征向量；根据所述目标中心点特征向量从所述关键背景帧序列中确定目标背景帧。
7.根据权利要求6所述的方法，其特征在于，所述获取所述关键背景帧序列中的候选背景特征点集合，包括：根据预设算法提取所述关键背景帧序列中每一帧的原始背景特征点；根据所述每一帧的原始背景特征点对应的特征向量确定每个所述原始背景特征点的特征强度；根据每个...
【专利技术属性】
技术研发人员：谢少泽，
申请(专利权)人：北京字跳网络技术有限公司，
类型：发明
国别省市：
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