视频主色调提取方法、装置、电子设备及存储介质与流程

本技术实施例涉及汽车应用，尤其涉及一种视频主色调提取方法、装置、电子设备及存储介质。

背景技术：

1、在当前多媒体技术和计算机视觉领域中，随着高清晰度视频内容的广泛传播和智能监控、流媒体服务需求的增长，对视频处理技术的要求越来越高。在图像内容分析及增强方面，色彩特征的提取和优化是一个至关重要的环节，尤其对于高质量视频内容生成和适应不同显示终端的需求而言，精准且高效的色彩管理技术是不可或缺的。

2、相关技术中的视频主色调提取方法在自动识别并剔除无效黑边以及实现智能化色彩调整方面存在实时性和准确性上的不足。

技术实现思路

1、本技术实施例提供一种视频主色调提取方法、装置、系统、电子设备及计算机可读存储介质，以解决相关技术中在自动识别并剔除无效黑边以及实现智能化色彩调整方面存在实时性和准确性上不足的问题。

2、第一方面，本技术实施例提供了一种视频主色调提取方法，所述方法包括：

3、根据待处理视频流生成目标图像帧序列；

4、基于预设黑边去除算法对所述目标图像帧序列的边框进行切割，得到所述目标图像帧序列中的图像区域；

5、基于所述目标图像帧序列对应的顺序将预设连续帧数的目标图像帧序列分别对应的所述图像区域进行比较，确定所述图像区域对应的至少一个图像划分区域；

6、提取所述图像划分区域对应的主色调。

7、可选地，所述基于预设黑边去除算法对所述目标图像帧序列的边框进行切割，得到所述目标图像帧序列中的图像区域包括：

8、获取所述目标图像帧序列中的每帧目标图像帧对应的颜色直方图；

9、根据所述颜色直方图的标准差确定每帧目标图像帧是否存在边框；

10、若是，则将每帧目标图像帧转换为灰度图像；

11、针对所述灰度图像分别在垂直方向和水平方向计算图像边缘强度，生成垂直边缘图像和水平边缘图像；

12、分别获取对所述垂直边缘图像和所述水平边缘图像的像素点数量；

13、根据所述垂直边缘图像的像素点数量获取在所述垂直方向上的垂直边缘长度占比，以及，根据所述水平边缘图像的像素点数量获取在所述水平方向上的水平边缘长度占比；

14、获取所述垂直边缘图像和所述水平边缘图像对应的全部像素的均值；

15、将所述垂直边缘图像和所述水平边缘图像沿中心线折叠，确定折叠后的目标边框对应的边缘长度是否大于预设阈值；

16、若否，确定所述像素的均值是否属于极端黑白值；

17、若否，则确定目标边框为待切割边框；

18、通过nms消除所述目标图像帧序列中的每帧目标图像帧对应的多个边框对应的冗余边框信息，获取所述目标图像帧序列对应的连续边框轨迹；

19、根据所述连续边框轨迹对所述目标图像帧序列进行切割，得到所述目标图像帧序列中的图像区域。

20、可选地，所述基于所述目标图像帧序列对应的顺序将预设连续帧数的目标图像帧序列分别对应的所述图像区域进行比较，确定所述图像区域对应的至少一个图像划分区域包括：

21、基于所述目标图像帧序列对应的顺序将预设连续帧数的目标图像帧分别对应的所述图像区域进行比较，确定所述图像区域中运动变化范围超过预设范围的至少一个物体；

22、选取所述物体对应的中心点，按照预设周长将所述图像区域进行划分，确定所述图像区域对应的至少一个图像划分区域，其中，所述图像划分区域对应的形状包括矩形。

23、可选地，所述提取所述图像划分区域对应的主色调包括：

24、通过预设色调提取算法提取每个所述图像划分区域对应的主色调的色彩特征值；其中，所述预设色调提取算法包括色彩空间转换、聚类分析或者直方图统计中之至少一种。

25、可选地，在所述提取所述图像划分区域对应的主色调的步骤之后，所述方法包括：

26、根据所述待处理视频流播放顺序以及所述待处理视频流中的每个所述图像划分区域分别对应的主色调控制每个所述图像划分区域对应的目标车辆氛围灯显示。

27、可选地，所述根据待处理视频流数据生成目标图像帧序列包括：

28、接收云端发送的待处理视频流；

29、将所述待处理视频流进行实时解码转换为图像帧序列；

30、对所述图像帧序列进行预处理操作，得到目标图像帧序列。

31、可选地，所述对所述图像帧序列进行预处理操作，得到目标图像帧序列包括：

32、对图像帧序列中的每帧图像帧进行预处理操作，得到目标图像帧序列，其中，所述预处理操作包括去噪处理、均衡化处理以及缩放处理中至少一种。

33、第二方面，本技术实施例提供一种视频主色调提取装置，所述装置包括：

34、生成模块，用于根据待处理视频流生成目标图像帧序列；

35、切割模块，用于基于预设黑边去除算法对所述目标图像帧序列的边框进行切割，得到所述目标图像帧序列中的图像区域；

36、划分模块，用于基于所述目标图像帧序列对应的顺序将预设连续帧数的目标图像帧序列分别对应的所述图像区域进行比较，确定所述图像区域对应的至少一个图像划分区域；

37、提取模块，用于提取所述图像划分区域对应的主色调。

38、可选地，所述切割模块包括：

39、第一切割子模块，用于获取所述目标图像帧序列中的每帧目标图像帧对应的颜色直方图；

40、第二切割子模块，用于根据所述颜色直方图的标准差确定每帧目标图像帧是否存在边框；

41、第三切割子模块，用于若是，则将每帧目标图像帧转换为灰度图像；

42、第四切割子模块，用于针对所述灰度图像分别在垂直方向和水平方向计算图像边缘强度，生成垂直边缘图像和水平边缘图像；

43、第五切割子模块，用于分别获取对所述垂直边缘图像和所述水平边缘图像的像素点数量；

44、第六切割子模块，用于根据所述垂直边缘图像的像素点数量获取在所述垂直方向上的垂直边缘长度占比，以及，根据所述水平边缘图像的像素点数量获取在所述水平方向上的水平边缘长度占比；

45、第七切割子模块，用于获取所述垂直边缘图像和所述水平边缘图像对应的全部像素的均值；

46、第八切割子模块，用于将所述垂直边缘图像和所述水平边缘图像沿中心线折叠，确定折叠后的目标边框对应的边缘长度是否大于预设阈值；

47、第九切割子模块，用于若否，确定所述像素的均值是否属于极端黑白值；

48、第十切割子模块，用于若否，则确定目标边框为待切割边框；

49、第十一切割子模块，用于通过nms消除所述目标图像帧序列中的每帧目标图像帧对应的多个边框对应的冗余边框信息，获取所述目标图像帧序列对应的连续边框轨迹；

50、第十二切割子模块，用于根据所述连续边框轨迹对所述目标图像帧序列进行切割，得到所述目标图像帧序列中的图像区域。

51、可选地，所述划分模块包括：

52、第一划分子模块，用于基于所述目标图像帧序列对应的顺序将预设连续帧数的目标图像帧分别对应的所述图像区域进行比较，确定所述图像区域中运动变化范围超过预设范围的至少一个物体；

53、第二划分子模块，用于选取所述物体对应的中心点，按照预设周长将所述图像区域进行划分，确定所述图像区域对应的至少一个图像划分区域，其中，所述图像划分区域对应的形状包括矩形。

54、可选地，所述提取模块包括：

55、提取子模块，用于通过预设色调提取算法提取每个所述图像划分区域对应的主色调的色彩特征值；其中，所述预设色调提取算法包括色彩空间转换、聚类分析或者直方图统计中之至少一种。

56、可选地，所述装置还包括：

57、显示模块，用于根据所述待处理视频流播放顺序以及所述待处理视频流中的每个所述图像划分区域分别对应的主色调控制每个所述图像划分区域对应的目标车辆氛围灯显示。

58、可选地，所述生成模块包括：

59、第一生成子模块，用于接收云端发送的待处理视频流；

60、第二生成子模块，用于将所述待处理视频流进行实时解码转换为图像帧序列；

61、第三生成子模块，用于对所述图像帧序列进行预处理操作，得到目标图像帧序列。

62、可选地，所述第三生成子模块包括：

63、预处理单元，用于对图像帧序列中的每帧图像帧进行预处理操作，得到目标图像帧序列，其中，所述预处理操作包括去噪处理、均衡化处理以及缩放处理中至少一种。

64、第三方面，本技术实施例还提供了一种电子设备，包括：处理器；用于存储所述处理器可执行指令的存储器，其中，所述处理器被配置为执行所述指令，以实现如上任一所述的视频主色调提取方法。

65、第四方面，本技术实施例还提供了一种计算机可读存储介质，当所述计算机可读存储介质中的指令由电子设备的处理器执行时，使得电子设备能够执行如上任一所述的视频主色调提取方法。

66、第五方面，本技术实施例还提供了一种车辆，所述车辆包括如上所述的视频主色调提取装置。

67、在本技术实施例中，根据待处理视频流生成目标图像帧序列；基于预设黑边去除算法对所述目标图像帧序列的边框进行切割，得到所述目标图像帧序列中的图像区域；基于所述目标图像帧序列对应的顺序将预设连续帧数的目标图像帧序列分别对应的所述图像区域进行比较，确定所述图像区域对应的至少一个图像划分区域；提取所述图像划分区域对应的主色调。即本技术实施例通过基于预设黑边去除算法切割结合动态划分算法，即引入更精确的颜色模型、智能图像分割技术和机器学习算法，能够更加准确地识别并区分视频中不同区域的主色调；针对动态变化的视频内容，可实现自适应调整分析策略，确保在不同场景切换或光照条件下依然能有效提取主色调信息，通过对视频流进行处理，不受视频格式、编码标准或环境光照等因素影响，能在多种应用场景下稳定、可靠地提取视频分区主色调。

68、上述说明仅是本技术技术方案的概述，为了能够更清楚了解本技术的技术手段，而可依照说明书的内容予以实施，并且为了让本技术的上述和其它目的、特征和优点能够更明显易懂，以下特举本技术的具体实施方式。