[發明專利]圖片的篩查方法、裝置和設備

有效

• 申請號: 202110427216.6
• 申請日: 2021-04-21
• 公開（公告）號: CN112989113B
• 公開（公告）日: 2021-08-31
• 發明（設計）人: 欒潤峰;李飛;平康;李躍海;程洪彬
• 申請（專利權）人: 北京金和網絡股份有限公司
• 主分類號: G06F16/732
• 分類號: G06F16/732;G06F16/783;G06T7/00
• 代理公司: 北京細軟智谷知識產權代理有限責任公司 11471
• 代理人: 趙洋洋

本發明涉及視頻處理技術領域，具體涉及一種圖片的篩查方法、裝置和設備，方法包括采集視頻信息中目標幀對應的目標圖片；確定目標圖片的清晰度值，將清晰度值存儲于預設清晰度數組中；判斷視頻信息是否遍歷結束；若視頻信息未遍歷結束，根據目標圖片的清晰度值，確定需要跳過的步長值；將跳過步長值后對應的視頻幀作為目標幀；若視頻信息遍歷結束，將預設清晰度數組中清晰度值最高的目標圖片作為清晰圖片。本申請根據視頻幀圖片連續性的特點，即模糊視頻幀圖片相鄰圖片大概率也是模糊的，通過設計步長規則，跳過這些相鄰的模糊圖片，這樣只需計算部分視頻幀圖片的清晰度，就能找到視頻中較清晰的視頻幀圖片，提高計算效率。

技術領域

本發明涉及視頻處理技術領域，具體涉及一種圖片的篩查方法、裝置和設備。

背景技術

隨著信息技術的發展，人臉識別、物體識別、光學字符識別等圖像識別技術得到了廣泛的應用。在識別驗證過程中，除了圖像識別的算法外，圖片的質量，如清晰度、亮暗程度等，對圖像識別的效率、準確率有著巨大的影響。

現在技術中，一般是通過計算視頻中所有視頻幀圖片的清晰度，從而找到最清晰的視頻幀圖片，對該清晰的視頻幀圖片進行識別驗證。但是，視頻是由多張連續的圖像構成，常見的網絡視頻，2秒網絡視頻可看作由60張圖片構成，目前若要獲取視頻中最清晰的視頻幀圖片，需要處理大量的圖片，處理過程復雜，處理速度慢。

發明內容

有鑒于此，本發明的目的在于提供一種圖片的篩查方法、裝置和設備，以克服目前若要獲取視頻中最清晰的視頻幀圖片，需要處理大量的圖片，處理過程復雜，處理速度慢的問題。

為實現以上目的，本發明采用如下技術方案：

一種圖片的篩查方法，包括：

獲取視頻信息；

采集所述視頻信息中目標幀對應的目標圖片；

確定所述目標圖片的清晰度值，將所述清晰度值存儲于預設清晰度數組中；

判斷所述視頻信息是否遍歷結束；

若所述視頻信息未遍歷結束，根據所述目標圖片的清晰度值，確定需要跳過的步長值；

將跳過所述步長值后對應的視頻幀作為所述目標幀；

若所述視頻信息遍歷結束，將所述預設清晰度數組中清晰度值最高的目標圖片作為清晰圖片。

進一步地，以上所述圖片的篩查方法，所述確定所述目標圖片的清晰度值，包括：

對所述目標圖片進行預處理，得到預處理后的處理圖片；

將所述處理圖片轉換為圖像梯度矩陣；

對所述圖像梯度矩陣進行歸一化處理，得到歸一化梯度矩陣；

計算所述歸一化梯度矩陣的矩陣均值，將所述矩陣均值作為所述清晰度值。

進一步地，以上所述圖片的篩查方法，所述對所述目標圖片進行預處理，得到預處理后的處理圖片，包括：

按照原圖尺寸對所述目標圖片進行等比縮放；

以等比縮放后的目標圖片中短邊為寬高尺寸進行裁剪，得到預處理后的處理圖片。

進一步地，以上所述圖片的篩查方法，所述將所述處理圖片轉換為圖像梯度矩陣，包括：

將所述處理圖片轉換為圖像矩陣；

將所述圖像矩陣轉換為灰度圖像矩陣；

讀取所述灰度圖像矩陣，基于拉普拉斯速算法計算所述圖像梯度矩陣。

進一步地，以上所述圖片的篩查方法，所述對所述圖像梯度矩陣進行歸一化處理，得到歸一化梯度矩陣，包括：