视频预览图的选取方法及选取装置的制造方法
【技术领域】
[0001 ] 本申请涉及数字图像处理技术领域，具体涉及一种视频预览图的选取方法及选取 装置。
【背景技术】
[0002] 随着多媒体技术及互联网技术的快速发展，越来越多的多媒体信息在网络上传 播。由于视频相比于文本、图像及声音等其他媒介能够承载更丰富、更生动的信息，受到了 广泛接受和喜爱。目前视频网站上含有大量的视频供用户观看，而用户在浏览网页时，通常 希望短时间内能够在海量的视频库中找到自己感兴趣的视频进行观看。因此为每个视频加 上预览图成为了一种提高浏览效率的方法。
[0003] 目前为视频添加预览图的方法主要有以下几种，第一种就是随机在视频中截取一 帧画面，作为该视频的预览图。这是目前各大视频网站普遍采用的方案。这种方法简单实 用，但却存在一些问题。比如，由于是随机截取，得到的预览图可能会出现全黑、全白、模糊 等情况，并不能很好地展示视频的内容，最终使得用户通过预览图了解视频内容的目的无 法实现。另一种是人工筛选的方法，通常随机在视频中截取多帧画面，之后由编辑人员人工 筛选出主观上最好的图片作为该视频的预览图。这种方法虽然可以得到较为理想预览图， 但是由于筛选过程需要人工干预，面对海量的视频，这种筛选的人工成本和时间成本都是 非常高的。
[0004] 如何通过电脑自动执行，准确、稳定地筛选出合理的视频预览图，并达到接近于人 工筛选的效果，就成为了亟待解决的技术问题。
【发明内容】
[0005] 本申请的目的在于提供一种视频预览图的选取方法及选取装置，通过电脑自动执 行，准确、稳定地筛选出合理的视频预览图。
[0006] 为了解决上述技术问题，本申请揭示了一种视频预览图的选取方法，包括：接收视 频并对视频进行预定数量的随机截图；分别对每幅截图进行人脸个数的检测和灰度计算， 根据所述每副截图的人脸个数和灰度计算结果，为每副截图赋予分值；根据每幅截图的分 值选取一张截图作为所述视频的预览图。
[0007] 进一步地，所述灰度计算，包括：检测每幅截图的清晰程度，计算每幅截图中的色 彩丰富程度和色彩波动程度；所述灰度计算结果，包括：每幅截图的清晰程度、色彩丰富程 度和色彩波动程度。
[0008] 进一步地，为每幅截图赋予分值，包括：所述每幅截图的分值，与人脸个数的分值、 清晰程度的分值、色彩丰富程度的分值正相关，与所述色彩波动程度的分值负相关；其中， 所述人脸的个数越少且所述人脸在所述截图中所处位置越靠近中部，所述截图的人脸个数 的分值越高；所述截图中的边缘的宽度越小，所述截图的清晰程度的分值越高；所述截图 的最低灰度值和最高灰度值的差值越大，所述截图的色彩丰富程度的分值越高；所述截图 的灰度图像的相对标准偏差的越大，所述截图的色彩波动程度的分值越高。
[0009] 进一步地，对于任一截图，识别所述任一截图的类型，对于识别出的截图类型，针 对人脸个数的分值、清晰程度的分值、色彩丰富程度的分值、色彩波动程度的分值，选取相 应的权重配置方案，并根据人脸个数的分值、清晰程度的分值、色彩丰富程度的分值、色彩 波动程度的分值，结合权重配置方案中为每种分值配置的权重，为所述任一截图赋予分值。 [0010] 进一步地，对每幅截图进行人脸个数的检测，包括：对于每幅截图，通过预设的人 脸特征算子进行特征检测，识别出图像中的人脸，其中，所述人脸特征算子用于检测人脸中 各关键特征点间的位置比例关系；根据识别出的人脸为所述截图赋予人脸个数的分值，其 中，所述人脸的个数越少且所述人脸在所述截图中所处位置越靠近中部，所述截图的人脸 个数的分值越高。
[0011] 进一步地，检测每幅截图的清晰程度，包括：对于每幅截图，通过预设的边缘检测 算子，对截图进行边缘检测运算，对检测出的边缘的宽度进行识别；根据识别出的边缘的宽 度为截图赋予清晰程度的分值，其中，所述截图中边缘的宽度越小，所述截图的清晰程度的 分值越高。
[0012] 进一步地，计算每幅截图中的色彩丰富程度，包括：对于每幅截图，将其由彩色图 像转换为灰度图像，获得所述灰度图像中每个像素点的灰度值，统计得出其灰度直方图数 据，根据其灰度直方图数据查找所述灰度图像中具有最低灰度值和最高灰度值的像素点； 根据所述最低灰度值和最高灰度值为所述截图赋予色彩丰富程度的分值，其中，所述最低 灰度值和最高灰度值的差值越大，所述截图的色彩丰富程度的分值越高。
[0013] 进一步地，计算每幅截图中的色彩波动程度，包括：根据所述最低灰度值和最高灰 度值由所述灰度直方图数据中截取位于两者之间的每个灰度值的像素点个数；根据由所述 灰度直方图数据中截取出的像素点总个数以及由所述灰度直方图数据中截取出的灰度值 的总个数，计算像素点分布的平均值，根据由所述灰度直方图数据中截取出的每个灰度值 的像素点个数与所述平均值计算所述灰度图像的相对标准偏差；根据所述灰度图像的相对 标准偏差为所述截图赋予色彩波动程度的分值，其中，所述截图的灰度图像的相对标准偏 差的越大，所述截图的色彩波动程度的分值越高。
[0014] 进一步地，根据其灰度直方图数据查找所述灰度图像中具有最低灰度值和最高灰 度值的像素点，包括：从所述灰度直方图数据的第一个灰度值开始，依次对所述灰度值对应 的像素点个数进行查询，记录像素点个数大于〇的第一个灰度值作为最低灰度值；从所述 灰度直方图数据的最后一个灰度值开始，依次对所述灰度值对应的像素点个数进行查询， 记录像素点个数大于0的第一个灰度值作为最高灰度值；其中，所述灰度直方图数据按灰 度值由小到大的顺序排列。
[0015] 为了解决上述技术问题，本身请还揭示了一种视频预览图的选取装置，包括：截图 模块，用于接收视频并对视频进行预定数量的随机截图；赋值模块，分别用于对每幅截图进 行人脸个数的检测和灰度计算，根据所述每副截图的人脸个数和灰度计算结果，为每副截 图赋予分值；选取模块，用于根据每幅截图的分值选取一张截图作为所述视频的预览图。
[0016] 进一步地，所述赋值模块所进行的灰度计算，包括：检测每幅截图的清晰程度，计 算每幅截图中的色彩丰富程度和色彩波动程度；获得的所述灰度计算结果，包括：每幅截 图的清晰程度、色彩丰富程度和色彩波动程度。
[0017] 进一步地，所述赋值模块，为所述每幅截图赋予的分值，与人脸个数的分值、清晰 程度的分值、色彩丰富程度的分值正相关，与所述色彩波动程度的分值负相关；其中，所述 人脸的个数越少且所述人脸在所述截图中所处位置越靠近中部，所述截图的人脸个数的分 值越高；所述截图中的边缘的宽度越小，所述截图的清晰程度的分值越高；所述截图的最 低灰度值和最高灰度值的差值越大，所述截图的色彩丰富程度的分值越高；所述截图的灰 度图像的相对标准偏差的越大，所述截图的色彩波动程度的分值越高。
[0018] 进一步地，所述赋值模块，对于任一截图，识别所述任一截图的类型，对于识别出 的截图类型，针对人脸个数的分值、清晰程度的分值、色彩丰富程度的分值、色彩波动程度 的分值，选取相应的权重配置方案，并根据人脸个数的分值、清晰程度的分值、色彩丰富程 度的分值、色彩波动程度的分值，结合权重配置方案中为每种分值配置的权重，为所述任一 截图赋予分值。
[0019] 进一步地，所述赋值模块，对于每幅截图，通过预设的人脸特征算子进行特征检 测，识别出图像中的人脸，其中，所述人脸特征算子用于检测人脸中各关键特征点间的位置 比例关系；根据识别出的人脸为截图赋予人脸个数的分值，其中，所述人脸的个数越少且所 述人脸在所述截图中所处位置越靠近中部，所述截图的人脸个数的分值越高。
[0020] 进一步地，所述赋值模块，对于每幅截图，用于通过预设的边缘检测算子，对截图 进行边缘检测运算，对检测出的边缘的宽度进行识别；根据识别出的边缘的宽度为截图赋 予清晰程度的分值，其中，所述截图中的边缘的宽度越小，所述截图的清晰程度的分值越 尚。
[0021] 进一步地，所述赋值模块，对于每幅截图，用于将其由彩色图像转换为灰度图像， 获得所述灰度图像中每个像素点的灰度值；根据灰度值的取值范围统计出灰度值数列，根 据所述灰度图像中所有像素点及其灰度值统计所述灰度值数列中每个灰度值的像素点个 数，根据所述灰度值数列及相应的像素点个数查找所述灰度图像中具有最低灰度值和最高 灰度值的像素点；根据所述最低灰度值和最高灰度值为所述截图赋予色彩丰富程度的分 值，其中，所述最低灰度值和最高灰度值的差值越大，所述截图的色彩丰富程度的分值越 尚。
[0022] 进一步地，所述赋值模块，用于根据所述最低灰度值和最高灰度值由所