本发明涉及电影分析领域，更具体地，涉及一种电影蒙太奇语言分析的方法与系统。
背景技术：
随着社会的逐步发展和物质水平的提升，人们对电影和电视的消费逐渐增加，观看电影电视等活动影像已经成为人们日常生活中重要的娱乐方式。
蒙太奇语言是按照特定的创作目的和遵循一系列艺术规则对镜头与镜头、画面与声音进行有机组合的基本手段，通过这种手段，创造出电影作品空间和时间的完整性、统一性，完成对人物、环境和事件的叙述，表达具有内在逻辑的思想和情感，创造和谐的节奏和风格，蒙太奇语言不只是一种剪辑规则，同时也是一种思维方法和创作方法现实生活中，优秀的电影电视等活动影像中往往使用了多种不同的蒙太奇语言，通过对电影电视等活动影像中的蒙太奇语言进行分析和学习，可以保住电影从业人员学习导演的拍摄技巧时和表现方法，从而提高电影从业人员的能力水平，现有技术中，电影从业人员主要通过在拍摄现场观看导演的拍摄手法和技巧进行学习，但是，能够在拍摄现场进行观看学习的机会及其有限，因此，更多的时候，电影从业人员是通过观看导演拍摄的电影电视等活动影像，并分析其中的蒙太奇语言，这种方法耗时长、效率低，而且每个人对于电影蒙太奇语言的理解往往有所偏差，容易出错。
因此，提供一种电影蒙太奇语言分析的方法与系统，是本领域亟待解决的问题。
技术实现要素：
有鉴于此，本发明提供了一种电影蒙太奇语言分析的方法与系统，以解决现有技术中对电影蒙太奇语言识别效率低且易于出错的问题。
为了解决上述技术问题，本申请提出一种电影蒙太奇语言分析的方法，包括：
载入视频信息；
将所述视频信息按照镜头进行切割得到至少1个视频片段；
对所述视频片段按照播放顺序进行排列并赋予编号；
获取所述视频片段的编号和播放时长；
获取所述视频片段的景别，进一步为:
获取所述视频片段的帧画面，获取取所述帧画面上的采样点，将所述采样点与人体样本特征库进行匹配，获取相匹配的采样点数值，将相匹配的所述采样点数值与预定义的匹配阈值相比较，
当相匹配的所述采样点数值小于预定义的所述匹配阈值时，所述帧画面不包含人物和人物局部特写的帧，所述帧画面的所述景别为远景，
当相匹配的所述采样点数值大于或等于所述预定义的匹配阈值时，所述帧画面包含人物或人物局部特写的帧，获取所述帧画面中人体的头部面积与显示屏幕面积的比值，
当所述帧画面中人体头部面积占屏幕比例大于或等于1/6时，所述帧画面的景别为特写，
当所述镜头信息中人体头部面积占屏幕比例小于1/6且大于或等于1/48时，所述帧画面的景别为近景，
当所述镜头信息中人体头部面积占屏幕比例小于1/48且大于或等于1/85时，所述帧画面的景别为中景，
当所述镜头信息中人体头部面积占屏幕比例小于1/85时，所述帧画面的景别为全景，
获取所述视频片段中，所述帧画面的所述景别，作为所述视频片段的所述景别；
获取所述视频片段的拍摄技巧，进一步为：
获取所述视频片段的所述帧画面上的特征点，其中，任一所述帧画面上的所述特征点的个数为固定值，
在所述帧画面所在的平面上建立坐标系，其中，所述坐标系，包括：横向坐标轴和纵向坐标轴，所述坐标系的原点位于所述帧画面的几何中心，所述横向坐标轴的正方向，是所述帧画面所在平面内的任一方向，所述纵向坐标轴的正方向，与所述横向坐标轴的正方向相交，
计算所述特征点在所述坐标系中的坐标值，其中，所述坐标值，包括：横坐标和纵坐标，
获取所述视频片段中任一所述帧画面作为目标帧画面，
获取所述目标帧画面的对比帧画面，所述对比帧画面的所述编号，大于所述目标帧画面的所述编号，
获取所述目标帧画面和所述对比帧画面共有的所述特征点，作为共有特征点，
用所述共有特征点在所述对比帧画面中的坐标值，减去所述共有特征点在所述目标帧画面中的坐标值，得到所述共有特征点的坐标差值，其中，所述坐标差值包括：横坐标差值和纵坐标差值，
从所述共有特征点中获取，所述横坐标差值大于零且纵坐标差值大于零的所述特征点，作为第一特征点，
从所述共有特征点中获取，所述横坐标差值小于零且纵坐标差值大于零的所述特征点，作为第二特征点，
从所述共有特征点中获取，所述横坐标差值小于零且纵坐标差值小于零的所述特征点，作为第三特征点，
从所述共有特征点中获取，所述横坐标差值大于零且纵坐标差值小于零的所述特征点，作为第四特征点，
当所述第一特征点、所述第二特征点、所述第三特征点和所述第四特征点的个数都不小于零，并且所述第一特征点和所述第四特征点在所述对比帧画面中的横坐标，大于所述第二特征点和第三特征点在所述对比帧画面中的横坐标时，所述目标帧画面和所述对比帧画面采用的拍摄技巧为推，
当所述第一特征点、所述第二特征点、所述第三特征点和所述第四特征点的个数都不小于零，并且所述第二特征点和所述第三特征点在所述对比帧画面中的横坐标，大于所述第一特征点和第四特征点在所述对比帧画面中的横坐标时，所述目标帧画面和所述对比帧画面采用的所述拍摄技巧为拉，
当所述共有特征点的所述横坐标差值或所述纵坐标差值，都大于零或者都小于零，并且所述共有特征点的所述横坐标差值和所述纵坐标差值，与所述共有特征点在所述目标帧画面中的所述横坐标的绝度值和所述纵坐标的绝对值之间不具有单调性时，所述目标帧画面和所述对比帧画面采用的所述拍摄技巧为移，
当所述共有特征点的所述横坐标差值或所述纵坐标差值，都大于零或者都小于零，并且所述共有特征点的所述横坐标差值或所述纵坐标差值，与所述共有特征点在所述目标帧画面中的所述横坐标的绝对值或所述纵坐标的绝对值之间不具有单调性时，所述目标帧画面和所述对比帧画面采用的所述拍摄技巧为摇，
获取所述共有特征点中，所述横坐标差值和所述纵坐标差值都等于零的所述特征点作为静止特征点，当所述静止特征点的个数大于第一阈值时，所述目标帧画面和所述对比帧画面采用的所述拍摄技巧为固定拍摄，其中，所述第一阈值，与任一所述帧画面的所述特征点的个数的比值，大于10％，
获取所述视频片段中，所述目标帧画面和所述对比帧画面采用的所述拍摄技巧，作为所述视频片段的所述拍摄技巧；
汇总所述视频片段的所述编号、所述播放时长、所述景别和所述拍摄手法作为所述视频信息的蒙太奇语言。
可选的，将所述视频信息按照镜头进行切割得到至少1个视频片段，进一步为：
从所述视频信息中获取任一所述帧画面作为当前帧画面，
从所述视频信息中获取与所述当前帧画面相邻的后一帧画面，
获取所述当前帧画面和所述后一帧画面的所述特征点，
计算所述当前帧画面和所述后一帧画面共有的所述特征点的个数作为连续度，
当所述连续度大于或等于第二阈值时，所述当前帧画面和所述后一帧画面属于同一所述视频片段，其中：所述第二阈值，与任一所述帧画面的所述特征点的个数的比值，大于50％，
当所述连续度小于第二阈值时，所述当前帧画面与所述后一帧画面不属于同一所述视频片段，在所述当前帧画面和所述后一帧画面之间进行切割。
可选的，所述对比帧画面与所述目标帧画面属于同一所述视频片段；
所述对比帧画面与所述目标帧画面在所述视频片段中相邻。
可选的，所述坐标系为直角坐标系，所述横向坐标轴和所述纵向坐标轴相互垂直。
可选的，获取所述帧画面上的特征点，进一步为：
从所述帧画面中获取静态景物，在所述静态景物上设置至少两个所述特征点。
可选的，包括：视频读取模块、景别获取模块、拍摄技巧获取模块和计算模块；
所述视频读取模块，与所述景别获取模块和所述计算模块相连接，用于载入视频信息，将所述视频信息按照镜头进行切割得到至少1个视频片段，对所述视频片段按照播放顺序进行排列并赋予编号，获取所述视频片段的编号和播放时长；
所述景别获取模块，与所述视频读取模块、所述拍摄技巧获取模块和所述计算模块相连接，用于获取所述视频片段的景别，其中，获取所述视频片段的景别，进一步为:
获取所述视频片段的帧画面，获取取所述帧画面上的采样点，将所述采样点与人体样本特征库进行匹配，获取相匹配的采样点数值，将相匹配的所述采样点数值与预定义的匹配阈值相比较，
当相匹配的所述采样点数值小于预定义的所述匹配阈值时，所述帧画面不包含人物帧，所述帧画面的所述景别为远景，
当相匹配的所述采样点数值大于或等于所述预定义的匹配阈值时，所述帧画面包含人物和人物局部特写的帧，获取所述帧画面中人体的头部面积与显示屏幕面积的比值，
当所述帧画面中人体头部面积占屏幕比例大于或等于1/6时，所述帧画面的景别为特写，
当所述镜头信息中人体头部面积占屏幕比例小于1/6且大于或等于1/48时，所述帧画面的景别为近景，
当所述镜头信息中人体头部面积占屏幕比例小于1/48且大于或等于1/85时，所述帧画面的景别为中景，
当所述镜头信息中人体头部面积占屏幕比例小于1/85时，所述帧画面的景别为全景，
获取所述视频片段中，所述帧画面的所述景别，作为所述视频片段的所述景别；
所述拍摄技巧获取模块，与所述景别获取模块和所述计算模块相连接，用于获取所述视频片段的所述拍摄技巧，其中，获取所述视频片段的所述拍摄技巧，进一步为：
获取所述视频片段的所述帧画面上的特征点，其中：任一所述帧画面上的所述特征点的个数为固定值，
在所述帧画面所在的平面上建立坐标系，其中，所述坐标系，包括：横向坐标轴和纵向坐标轴，所述坐标系的原点位于所述帧画面的几何中心，所述横向坐标轴的正方向，是所述帧画面所在平面内的任一方向，所述纵向坐标轴的正方向，与所述横向坐标轴的正方向相交，
计算所述特征点在所述坐标系中的坐标值，其中，所述坐标值，包括：横坐标和纵坐标，
获取所述视频片段中任一所述帧画面作为目标帧画面，
获取所述目标帧画面的对比帧画面，所述对比帧画面的所述编号，大于所述目标帧画面的所述编号，
获取所述目标帧画面和所述对比帧画面共有的所述特征点，作为共有特征点，
用所述共有特征点在所述对比帧画面中的坐标值，减去所述共有特征点在所述目标帧画面中的坐标值，得到所述共有特征点的坐标差值，其中，所述坐标差值包括：横坐标差值和纵坐标差值，
从所述共有特征点中获取，所述横坐标差值大于零且纵坐标差值大于零的所述特征点，作为第一特征点，
从所述共有特征点中获取，所述横坐标差值小于零且纵坐标差值大于零的所述特征点，作为第二特征点，
从所述共有特征点中获取，所述横坐标差值小于零且纵坐标差值小于零的所述特征点，作为第三特征点，
从所述共有特征点中获取，所述横坐标差值大于零且纵坐标差值小于零的所述特征点，作为第四特征点，
当所述第一特征点、所述第二特征点、所述第三特征点和所述第四特征点的个数都不小于零，并且所述第一特征点和所述第四特征点在所述对比帧画面中的横坐标，大于所述第二特征点和第三特征点在所述对比帧画面中的横坐标时，所述目标帧画面和所述对比帧画面采用的拍摄技巧为推，
当所述第一特征点、所述第二特征点、所述第三特征点和所述第四特征点的个数都不小于零，并且所述第二特征点和所述第三特征点在所述对比帧画面中的横坐标，大于所述第一特征点和第四特征点在所述对比帧画面中的横坐标时，所述目标帧画面和所述对比帧画面采用的所述拍摄技巧为拉，
当所述共有特征点的所述横坐标差值或所述纵坐标差值，都大于零或者都小于零，并且所述共有特征点的所述横坐标差值和所述纵坐标差值，与所述共有特征点在所述目标帧画面中的所述横坐标的绝度值和所述纵坐标的绝对值之间不具有单调性时，所述目标帧画面和所述对比帧画面采用的所述拍摄技巧为移，
当所述共有特征点的所述横坐标差值或所述纵坐标差值，都大于零或者都小于零，并且所述共有特征点的所述横坐标差值或所述纵坐标差值，与所述共有特征点在所述目标帧画面中的所述横坐标的绝对值或所述纵坐标的绝对值之间不具有单调性时，所述目标帧画面和所述对比帧画面采用的所述拍摄技巧为摇，
获取所述共有特征点中，所述横坐标差值和所述纵坐标差值都等于零的所述特征点作为静止特征点，当所述静止特征点的个数大于第一阈值时，所述目标帧画面和所述对比帧画面采用的所述拍摄技巧为固定拍摄，其中，所述第一阈值与与任一所述帧画面的所述特征点个数的比值大于10％，
获取所述视频片段中，所述目标帧画面和所述对比帧画采用的所述拍摄技巧，作为所述视频片段的所述拍摄技巧；
所述计算模块，分别与所述视频读取模块、所述景别获取模块和所述拍摄技巧获取模块相连接，用于汇总所述视频片段的所述编号、所述播放时长、所述景别和所述拍摄手法作为所述视频信息的蒙太奇语言。
可选的，所述视频读取模块，包括：视频切割单元，所述视频切割单元，用于：
从所述视频信息中获取任一所述帧画面作为当前帧画面，
从所述视频信息中获取与所述当前帧画面相邻的后一帧画面，
获取所述当前帧画面和所述后一帧画面的所述特征点，
计算所述当前帧画面和所述后一帧画面共有的所述特征点的个数作为连续度，
当所述连续度大于或等于第二阈值时，所述当前帧画面和所述后一帧画面属于同一所述视频片段，其中：所述第二阈值与任一所述帧画面的所述特征点的个数的比值大于50％，
当所述连续度小于第二阈值时，所述当前帧画面与所述后一帧画面不属于同一所述视频片段，在所述当前帧画面和所述后一帧画面之间进行切割。
与现有技术相比，本发明提供的一种电影蒙太奇语言分析的方法与系统，实现了如下的有益效果：
1)本发明所提供的一种电影蒙太奇语言分析的方法与系统，整个方法中没有任何步骤对于人员有电影从业经验的要求，解决了以往对于人员经验要求高、耗时长和效率低的问题；
2)本发明所提供的一种电影蒙太奇语言分析的方法与系统，减少了对人工的依赖，可以快速识别电影电视等活动影像中的蒙太奇语言，为电影从业人员学习电影拍摄技巧提供了丰富的资料。
附图说明
被结合在说明书中并构成说明书的一部分的附图示出了本发明的实施例，并且连同其说明一起用于解释本发明的原理。
图1为本发明中一种电影蒙太奇语言分析的方法的流程图；
图2为本发明中一种获取视频片段的景别的方法的流程图；
图3为本发明中一种获取视频片段的拍摄技巧的方法的流程图；
图4为本发明中一种电影蒙太奇语言分析的系统。
具体实施方式
现在将参照附图来详细描述本发明的各种示例性实施例。应注意到：除非另外具体说明，否则在这些实施例中阐述的部件和步骤的相对布置、数字表达式和数值不限制本发明的范围。
以下对至少一个示例性实施例的描述实际上仅仅是说明性的，决不作为对本发明及其应用或使用的任何限制。
对于相关领域普通技术人员已知的技术、方法和设备可能不作详细讨论，但在适当情况下，所述技术、方法和设备应当被视为说明书的一部分。
在这里示出和讨论的所有例子中，任何具体值应被解释为仅仅是示例性的，而不是作为限制。因此，示例性实施例的其它例子可以具有不同的值。应注意到：一旦某一项在一个附图中被定义，则在随后的附图中不需要对其进行进一步讨论。
图1为本发明中一种电影蒙太奇语言分析的方法的流程图，如图1所示，本发明提供的一种电影蒙太奇语言分析的方法，包括：
S101：载入视频信息，将视频信息按照镜头进行切割得到至少1个视频片段，对视频片段按照播放顺序进行排列并赋予编号。
具体的，视频信息按照一般视频的播放速度进行播放时，其播放时长不应过短，一般应该大于10秒，读取的视频信息可以是黑白或彩色的电影电视等视频信息，电影电视等视频信息可以包括图像和音频，也可以只有图像，电影电视等视频信息是由一幅幅帧画面组成，通常一秒包括24幅帧画面，播放的时候，因为前一幅帧画面在人眼上有影像残留，所以人眼无法识别出两幅帧画面的间隔，获取视频信息中的帧画面时，可以获取全部的帧画面，也可以间隔一定数量的帧画面，提取一幅帧画面，因为紧邻的两幅帧画面之间的变化往往较小，难以找出两幅帧画面之间的区别点，容易造成识别困难的问题，因此，可选的，对于一般的电影电视等视频信息，每秒中提取一幅帧画面，即每隔23幅帧画面提取一幅帧画面，将所有提取的帧画面汇总，按照播放顺序赋予编号，编号从1开始，按照自然数的顺序递增排列，再将汇总的帧画面按照镜头进行切割，然后根据切割的位置，对应找出在视频信息中的切割位置，在该位置切割视频信息，得到各个视频片段。
S102：获取视频片段的编号和播放时长。
具体的，视频片段按照编号从小到大的顺序进行排列，并分别获取各个视频片段的播放时长。
S103：获取视频片段的景别。
图2为本发明中一种获取视频片段的景别的方法的流程图，如图2所示，获取视频片段的景别进一步包括：S1031-S1038。
S1031：获取视频片段的帧画面，获取取帧画面上的采样点，将采样点与人体样本特征库进行匹配，获取相匹配的采样点数值，将相匹配的采样点数值与预定义的匹配阈值相比较。
S1032：当相匹配的采样点数值小于预定义的匹配阈值时，帧画面不包含人物和人物局部特写的帧，帧画面的景别为远景。
具体的，帧画面中含有人物图像时，则相匹配的采样点数值应大于或等于预定义的匹配阈值，当镜头信息中不含有人物图像时，则相匹配的采样点数值应小于预定义的匹配阈值，当不含有人物图像时，为远景。
S1033：当相匹配的采样点数值大于或等于预定义的匹配阈值时，帧画面包含人物或人物局部特写的帧，获取帧画面中人体的头部面积与显示屏幕面积的比值。
具体的，景别可以分为特写、近景、中景、远景和全景，不同的景别中人物图像所站的比例不同，通常人的头部占人体身高的1/8，人体头部宽度占人体肩宽的1/2。人体在镜头信息中出现的范围不同，导致人体头部在镜头信息中所占的比例不同。因此根据人体的头部面积与显示屏幕的面积比值，作为判别镜头景别的依据。
S1034：当帧画面中人体头部面积占屏幕比例大于等于1/6时，帧画面的景别为特写。
S1035：当镜头信息中人体头部面积占屏幕比例小于1/6且大于或等于1/48时，帧画面的景别为近景。
S1036：当镜头信息中人体头部面积占屏幕比例小于1/48且大于或等于1/85时，帧画面的景别为中景。
S1037：当镜头信息中人体头部面积占屏幕比例小于1/85时，帧画面的景别为全景。
S1038：获取视频片段中，帧画面的景别，作为视频片段的景别。
具体的，对于任一视频片段，需要获取该视频片段中各个帧画面的景别，当该视频片段中存在使用不同景别的帧画面，则视频片段的景别是所有类型的景别，例如：一个视频片段中由使用近景景别的帧画面，和使用中景景别的帧画面组成，则该视频片段的景别是近景和中景。
S104：获取视频片段的拍摄技巧。
图3为本发明中一种获取视频片段的拍摄技巧的方法流程图，如图3所示，获取视频片段的拍摄技巧，包括：S1041-S1049。
S1041：获取帧画面上的特征点，对视频信息根据镜头进行切割得到视频片段，在帧画面所在的平面上建立坐标系，计算特征点在坐标系中的坐标值。
具体的，任意一个帧画面上的特征点的个数为固定值，即任一帧画面上的特征点的个数，与另一帧画面上的特征点的个数相等，进一步的，在一些可选的实施例中，获取帧画面上的特征点，进一步为：从帧画面中获取静态景物，在静态景物上设置至少两个特征点。视频信息根据镜头进行切割后，任一个视频片段中的全部帧画面，均采用一个镜头进行拍摄，坐标系的原点位于帧画面的几何中心，坐标系包括：横向坐标轴和纵向坐标轴，横向坐标轴的正方向，是帧画面所在平面内的任一方向，纵向坐标轴的正方向，与横向坐标轴的正方向相交，横向坐标轴和纵向坐标轴有一个交点，互不重叠，彼此之间的角度关系并不做任何限定，进一步的，在一些可选的实施例中，坐标系为直角坐标系，横向坐标和纵向坐标相互垂直，可选的，帧画面为矩形，横向坐标和纵向坐标分别平行于帧画面的横边和纵边。在另一些情况，根据具体的条件和要求，也可以建立非直角坐标系。坐标系中的坐标值，包括：横坐标和纵坐标。
S1042：获取视频片段中任一帧画面作为目标帧画面，获取目标帧画面的对比帧画面，获取目标帧画面和对比帧画面共有的特征点，作为共有特征点。
具体的，获取目标帧画面时一般从视频片段的第一幅帧画面开始获取，再获取其对应的目标帧画面，然后依次获取之后的帧画面作为目标帧画面，并获取对应的目标帧画面，对比帧画面的编号，大于目标帧画面的编号。获取的共有特征点，指的是同时存在于目标帧画面和对比帧画面内的特征点，这些特征点彼此之间的方位关系不会改变，例如，在目标帧画面中，特征点A和特征点B位于特征点C的左右两侧，则在对比帧画面中，特征点A和特征点B仍位于特征点C的两侧，但是，彼此之间的距离关系可以发生改变，即两个特征点之间的距离可以发生改变。
S1043：用共有特征点在对比帧画面中的坐标值，减去共有特征点在目标帧画面中的坐标值，得到共有特征点的坐标差值，其中，坐标差值包括：横坐标差值和纵坐标差值，从共有特征点中获取第一特征点、第二特征点、第三特征点和第四特征点。
具体的，对比帧画面的尺寸应该和目标帧画面的尺寸相同，建立的坐标系为同一种坐标系，并建立在同一位置处，这时才能对坐标值进行差值运算，进行差值运算的规则是，用共有特征点对比帧画面中的横坐标减去在目标帧画面中的横坐标得到横坐标差值，用共有特征点对比帧画面中的纵坐标减去在目标帧画面中的纵坐标得到纵坐标差值。
具体的，是从共有特征点中获取，横坐标差值大于零且纵坐标差值大于零的特征点，作为第一特征点；从共有特征点中获取，横坐标差值小于零且纵坐标差值大于零的特征点，作为第二特征点；从共有特征点中获取，横坐标差值小于零且纵坐标差值小于零的特征点，作为第三特征点；从共有特征点中获取，横坐标差值大于零且纵坐标差值小于零的特征点，作为第四特征点；当建立的坐标系是笛卡尔直角坐标系时，用右方向表示横坐标的正方向，上方向表示纵坐标的正方向，第一特征点指的是向右上方向移动的特征点，第二特征点是指向左上方向移动的特征点，第三特征点是指向左下方向移动的特征点，第四特征点是指向右下方向移动的特征点。
S1044：当第一特征点、第二特征点、第三特征点和第四特征点的个数都不小于零，并且第一特征点和第四特征点在对比帧画面中的横坐标，大于第二特征点和第三特征点在对比帧画面中的横坐标时，目标帧画面和对比帧画面采用的拍摄技巧为推。
S1045：当第一特征点、第二特征点、第三特征点和第四特征点的个数都不小于零，并且第二特征点和第三特征点在对比帧画面中的横坐标，大于第一特征点和第四特征点在对比帧画面中的横坐标时，目标帧画面和对比帧画面采用的拍摄技巧为拉；。
具体的，以建立的坐标系为笛卡尔直角坐标系为例，用右方向表示横坐标的正方向，上方向表示纵坐标的正方向，第一特征点、第二特征点、第三特征点和第四特征点的个数都不小于零，表示对比帧画面相对于目标帧画面进行了推或拉，而在对比帧画面中，第一特征点和第四特征点的横坐标，大于第二特征点和第三特征点的横坐标时，表示位于右侧的特征点向右侧移动，位于左侧的特征点向左侧移动，即目标帧画面的局部内容在对比帧画面中被放大，此时，第一特征点和第二特征点在对比帧画面中的纵坐标，大于第三特征点和第四特征点在对比帧画面中的纵坐标。同理，在对比帧画面中，第二特征点和第三特征点的横坐标，大于第一特征点和第四特征点的横坐标时，表示位于右侧的特征点向坐侧移动，位于左侧的特征点向右侧移动，即目标帧画面在对比帧画面中被缩小，此时，第一特征点和第二特征点在对比帧画面中的纵坐标，小于第三特征点和第四特征点在对比帧画面中的纵坐标。
S1046：当共有特征点的横坐标差值或纵坐标差值，都大于零或者都小于零，并且共有特征点的横坐标差值和纵坐标差值，与共有特征点在目标帧画面中的横坐标的绝对值和纵坐标的绝对值之间不具有单调性时，目标帧画面和对比帧画面采用的拍摄技巧为移。
具体的，当共有特征点的横坐标差值或纵坐标差值，都大于零或者都小于零时，表明拍摄用的摄像机在移动，但没有进行前后移动，即没有沿垂直于镜头的方向移动，共有特征点的横坐标差值和纵坐标差值，与共有特征点在目标帧画面中的横坐标的绝对值和纵坐标的绝对值之间不具有单调性，表明各个共有特征点移动的距离与其再目标帧画面中的位置无关，即此时是非前后方向的平移，即采用的是移。
S1047：当共有特征点的横坐标差值或纵坐标差值，都大于零或者都小于零，并且共有特征点的横坐标差值或纵坐标差值，与共有特征点在目标帧画面中的横坐标的绝对值或纵坐标的绝对值之间不具有单调性时，目标帧画面和对比帧画面采用的拍摄技巧为摇。
具体的，当共有特征点的横坐标差值或纵坐标差值，都大于零或者都小于零时，表明拍摄用的摄像机在移动，但没有进行前后移动，共有特征点的横坐标差值或纵坐标差值，与共有特征点在目标帧画面中的横坐标的绝对值或纵坐标的绝对值之间具有单调性，表明各个共有特征点移动的距离与其再目标帧画面中的位置有关，即采用的是移，这是因为，采用摇的时候，发生了角度变化，在不同角度测量两个特征点之间的距离时是不一样的，所以采用摇的时候，共有特征点的坐标差值与其所在的位置有关。
S1048：获取共有特征点中，横坐标差值和纵坐标差值都等于零的特征点作为静止特征点，当静止特征点的个数大于第一阈值时，目标帧画面和对比帧画面采用的拍摄技巧为固定拍摄。
具体的，第一阈值与与任一帧画面的特征点个数的比值大于10％，固定拍摄时，摄像机固定不动，所以建筑物等标志性景物不会在目标帧画面好而对比帧画面中改变位置，即具有多个坐标值没有变化的共有特征点，但是，考虑到实际摄影过程中震动、光线折射等影响因素，本来没有移动的物体可能中显示为移动，本来移动了的物体也可能显示为静止，因此需要设定第一阈值，只有当静止特征点的个数大于第一阈值时，才能认为采用的拍摄技巧为固定拍摄，第一阈值与与任一帧画面的特征点个数的比值大于10％。
S1049：获取视频片段中，目标帧画面和对比帧画采用的拍摄技巧，作为视频片段的拍摄技巧。
S105：汇总视频片段的编号、播放时长、景别和拍摄手法作为视频信息的蒙太奇语言。
具体的，得到的蒙太奇语言包括各个视频片段、视频片段编码和播放时长、各个视频片段中所采用的景别和拍摄该视频片段所采用的拍摄手法。
进一步的，在一些可选的实施例中，将视频信息按照镜头进行切割得到至少1个视频片段，进一步为，从视频信息中获取任一帧画面作为当前帧画面，从视频信息中获取任一帧画面作为当前帧画面，从视频信息中获取与当前帧画面相邻的后一帧画面，获取当前帧画面和后一帧画面的特征点，计算当前帧画面和后一帧画面共有的特征点的个数作为连续度，当连续度大于或等于第二阈值时，当前帧画面和后一帧画面属于同一视频片段，其中：第二阈值与任一帧画面的特征点的个数的比值大于50％，当连续度小于第二阈值时，当前帧画面与后一帧画面不属于同一视频片段，在当前帧画面和后一帧画面之间进行切割。
具体的，各个帧画面所具有的特征点的个数相同，即帧画面所具有的特征点个数是固定值，在辨别当前帧画面与后一帧画面是否属于统一视频片段时，这两幅帧画面所共同拥有的特征点的个数，作为连续度，用以作为判断的依据，因为用统一镜头拍摄的帧画面应当具有较多的相同特征点，所以，当连续度大于或等于第二阈值时，且第二阈值与任一帧画面的特征点的个数的比值大于50％。
进一步的，在一些可选的实施例中，对比帧画面与目标帧画面属于同一视频片段；对比帧画面与目标帧画面在视频片段中相邻；对比帧画面的编号，大于目标帧画面的编号，即对比帧画面是紧邻目标帧画面的后一幅帧画面。
本发明提供了一种电影蒙太奇语言分析的方法，可以直接获取电影电视等活动视频中的蒙太奇语言，包括获取各个视频片段的景别和拍摄手法，整个方法中没有任何步骤对电影从业人员有工作经验要求，降低了识别成本、提高了识别效率，可以为电影电视从业人员提供学习的资料和指导建议，有利于提高电影从业人员的拍摄技巧。
本发明还提供一种电影蒙太奇语言分析的系统，图4为本发明中一种电影蒙太奇语言分析的系统，如图4所示，该系统包括：视频读取模块201、景别获取模块202、拍摄技巧获取模块203和计算模块204；
视频读取模块201，与景别获取模块和计算模块相连接，用于载入视频信息，将视频信息按照镜头进行切割得到至少1个视频片段，对视频片段按照播放顺序进行排列并赋予编号，获取视频片段的编号和播放时长。
具体的，读取的视频信息可以是黑白或彩色的电影电视等活动影像，电影电视等活动影像可以包括图像和音频，也可以只有图像，电影电视等活动影像是由一幅幅帧画面组成，通常一秒包括24幅帧画面，获取视频信息中的帧画面时，可以获取全部的帧画面，也可以间隔一定数量的帧画面，提取一幅帧画面，因为紧邻的两幅帧画面之间的变化往往较小，难以找出两幅帧画面之间的区别点，容易造成识别困难的问题，将所有提取的帧画面汇总，按照播放顺序赋予编号，编号从1开始，按照自然数的顺序递增排列，再将汇总的帧画面按照镜头进行切割，然后根据切割的位置，对应找出在视频信息中对应的位置，在该位置切割视频信息，得到至少一个视频片段，再计算各个视频片段的播放时长，并将各个视频片段的编号和播放时长传送给计算模块204。
进一步的，在一些可选的而实施例中，视频读取模块201，包括：视频切割单元，视频切割单元，用于：从视频信息中获取任一帧画面作为当前帧画面，从视频信息中获取与当前帧画面相邻的后一帧画面，获取当前帧画面和后一帧画面的特征点，计算当前帧画面和后一帧画面共有的特征点的个数作为连续度，当连续度大于或等于第二阈值时，当前帧画面和后一帧画面属于同一视频片段，其中：第二阈值与任一帧画面的特征点的个数的比值大于50％，当连续度小于第二阈值时，当前帧画面与后一帧画面不属于同一视频片段，在当前帧画面和后一帧画面之间进行切割。
具体的，各个帧画面所具有的特征点的个数相同，即任一帧画面所具有的特征点个数是固定值，在辨别当前帧画面与后一帧画面是否属于统一视频片段时，这两幅帧画面所共同拥有的特征点的个数，作为连续度，用以作为判断的依据，因为用同一镜头拍摄的帧画面应当具有较多的相同特征点，所以，当连续度大于或等于第二阈值时，且第二阈值与任一帧画面的特征点的个数的比值大于50％。
景别获取模块202，与视频读取模块201、拍摄技巧获取模块203和计算模块204相连接，用于获取视频片段的景别，视频读取模块201对读取的视频信息进行处理后，将切割后得到的各个视频片段传送给景别获取模块202。
景别获取模块202获取视频片段的景别，进一步为:获取视频片段的帧画面，获取取帧画面上的采样点，将采样点与人体样本特征库进行匹配，获取相匹配的采样点数值，将相匹配的采样点数值与预定义的匹配阈值相比较，当相匹配的采样点数值小于预定义的匹配阈值时，帧画面不包含人物和人物局部特写的帧，帧画面的景别为远景，当相匹配的采样点数值大于或等于预定义的匹配阈值时，帧画面包含人物帧或人物局部特写的帧，获取帧画面中人体的头部面积与显示屏幕面积的比值，当帧画面中人体头部面积占屏幕比例大于或等于1/6时，帧画面的景别为特写，当镜头信息中人体头部面积占屏幕比例小于1/6且大于或等于1/48时，帧画面的景别为近景，当镜头信息中人体头部面积占屏幕比例小于1/48且大于或等于1/85时，帧画面的景别为中景，当镜头信息中人体头部面积占屏幕比例小于1/85时，帧画面的景别为全景，获取视频片段中，帧画面的景别，作为视频片段的景别。
具体的，景别获取模块202获取到各个视频片段的景别之后，将获取的景别和对应的视频编号发送至计算模块204，计算模块204将获取的数据进行储存。
拍摄技巧获取模块203，与景别获取模块202和计算模块204相连接，用于获取视频片段的拍摄技巧，在一些可选的实施例中，拍摄技巧获取模块可以与视频读取模块201相连接，这样视频读取模块201处理过后的视频片段的副本可以直接发送给拍摄技巧获取模块203，从而与景别获取模块202同步对视频片段进行处理。
拍摄技巧获取模块203获取视频片段的拍摄技巧，进一步为：获取视频片段的帧画面上的特征点，其中：任意两幅帧画面的特征点的个数相同，在帧画面所在的平面上建立坐标系，其中，坐标系，包括：横向坐标轴和纵向坐标轴，坐标系的原点位于帧画面的几何中心，横向坐标轴的正方向，是帧画面所在平面内的任一方向，纵向坐标轴的正方向，与横向坐标轴的正方向相交，计算特征点在坐标系中的坐标值，其中，坐标值，包括：横坐标和纵坐标，获取视频片段中任一帧画面作为目标帧画面，获取目标帧画面的对比帧画面，对比帧画面的编号，大于目标帧画面的编号，获取目标帧画面和对比帧画面共有的特征点，作为共有特征点，用共有特征点在对比帧画面中的坐标值，减去共有特征点在目标帧画面中的坐标值，得到共有特征点的坐标差值，其中，坐标差值包括：横坐标差值和纵坐标差值，从共有特征点中获取，横坐标差值大于零且纵坐标差值大于零的特征点，作为第一特征点，从共有特征点中获取，横坐标差值小于零且纵坐标差值大于零的特征点，作为第二特征点，从共有特征点中获取，横坐标差值小于零且纵坐标差值小于零的特征点，作为第三特征点，从共有特征点中获取，横坐标差值大于零且纵坐标差值小于零的特征点，作为第四特征点，当第一特征点、第二特征点、第三特征点和第四特征点的个数都不小于零，并且第一特征点和第四特征点在对比帧画面中的横坐标，大于第二特征点和第三特征点在对比帧画面中的横坐标时，目标帧画面和对比帧画面采用的拍摄技巧为推，当第一特征点、第二特征点、第三特征点和第四特征点的个数都不小于零，并且第二特征点和第三特征点在对比帧画面中的横坐标，大于第一特征点和第四特征点在对比帧画面中的横坐标时，目标帧画面和对比帧画面采用的拍摄技巧为拉，当共有特征点的横坐标差值或纵坐标差值，都大于零或者都小于零，并且共有特征点的横坐标差值和纵坐标差值，与共有特征点在目标帧画面中的横坐标的绝度值和纵坐标的绝对值之间不具有单调性时，目标帧画面和对比帧画面采用的拍摄技巧为移，当共有特征点的横坐标差值或纵坐标差值，都大于零或者都小于零，并且共有特征点的横坐标差值或纵坐标差值，与共有特征点在目标帧画面中的横坐标的绝对值或纵坐标的绝对值之间不具有单调性时，目标帧画面和对比帧画面采用的拍摄技巧为摇，获取共有特征点中，横坐标差值和纵坐标差值都等于零的特征点作为静止特征点，当静止特征点的个数大于第一阈值时，目标帧画面和对比帧画面采用的拍摄技巧为固定拍摄，其中，第一阈值与与任一帧画面的特征点个数的比值大于10％，获取视频片段中，目标帧画面和对比帧画采用的拍摄技巧，作为视频片段的拍摄技巧。
具体的，拍摄技巧分为推、拉、摇、移和固定拍摄，在一个视频片段中，采用一个镜头进行拍摄，但可以同时采用一种或多种拍摄技巧，及视频片段的拍摄技巧可以不止一种，可以同时包括多种，获取拍摄技巧时，可以只统计使用的拍摄技巧，也可以同时统计使用该拍摄技巧的时长，从而计算出各个拍摄技巧使用的时长占该视频片段播放时长的百分比，从而得知该视频片段中各个拍摄技巧所占有的比例，例如：一个视频片段中30％的时间里采用推，70％的时间采用固定拍摄。该视频判断拍摄技巧包括30％的推和70％的固定拍摄。
计算模块304，分别与视频读取模块301、景别获取模块302、拍摄技巧获取模块303相连接，用于汇总视频片段的编号、播放时长、景别和拍摄手法作为视频信息的蒙太奇语言。
1)本发明所提供的一种电影蒙太奇语言分析的方法与系统，整个方法中没有任何步骤对于人员有电影从业经验的要求，解决了以往对于人员经验要求高、耗时长和效率低的问题；
2)本发明所提供的一种电影蒙太奇语言分析的方法与系统，减少了对人工的依赖，可以快速识别电影电视等活动影像中的蒙太奇语言，为电影从业人员学习电影拍摄技巧提供了丰富的资料。
虽然已经通过例子对本发明的一些特定实施例进行了详细说明，但是本领域的技术人员应该理解，以上例子仅是为了进行说明，而不是为了限制本发明的范围。本领域的技术人员应该理解，可在不脱离本发明的范围和精神的情况下，对以上实施例进行修改。本发明的范围由所附权利要求来限定。