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CN110677734B - 视频合成方法、装置、电子设备及存储介质 - Google Patents

视频合成方法、装置、电子设备及存储介质 Download PDF

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CN110677734B
CN110677734B CN201910947192.XA CN201910947192A CN110677734B CN 110677734 B CN110677734 B CN 110677734B CN 201910947192 A CN201910947192 A CN 201910947192A CN 110677734 B CN110677734 B CN 110677734B
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Abstract

本公开示出了一种视频合成方法、装置、电子设备及存储介质，首先从用户的浏览界面中截取目标图片，获取为目标图片配置的目标视频模板，然后将目标视频与目标视频模板进行合成得到图片视频。本公开技术方案可以从浏览界面中智能截取目标图片，并为目标图片配置目标视频模板，将目标图片与目标视频模板合成得到图片视频，从而一站式完成截图、视频模板选择以及合成视频的过程，实现合成视频的自动化，提高视频合成效率。

Description

视频合成方法、装置、电子设备及存储介质
技术领域
本公开涉及计算机技术领域，尤其涉及一种视频合成方法、装置、电子设备及存储介质。
背景技术
图片视频也称为照片视频或照片电影，其实质是通过对用户选择的图片进行配乐，并将图片转换成视频的文件格式。播放图片视频是以视频播放的形式来浏览图片，使图片动起来，还可以为图片匹配音乐和文字说明，实现更加引人瞩目的动态播放效果。然而，传统的图片合成视频技术，都需要用户手动上传图片，手动选择模板并生成视频，视频合成效率低，用户体验较差。
发明内容
本公开提供一种视频合成方法、装置、电子设备及存储介质，以至少解决相关技术无法自动合成视频的问题。本公开的技术方案如下：
根据本公开的第一方面，提供一种视频合成方法，所述方法包括：
从用户的浏览界面中截取目标图片；
获取为所述目标图片配置的目标视频模板，所述目标视频模板包括视频效果参数；
将所述目标图片与所述目标视频模板进行合成，得到图片视频。
在一种可选的实现方式中，所述从用户的浏览界面中截取目标图片的步骤，包括：
识别所述浏览界面中图片的场景类型；
获取所述场景类型的第一得分值；
当所述第一得分值满足第一预设阈值时，截取所述浏览界面中所述场景类型对应的图片；
将截取得到的图片确定为所述目标图片，或者将截取得到的图片进行处理，得到所述目标图片。
在一种可选的实现方式中，所述获取所述场景类型的第一得分值的步骤，包括：
获取用户对所述场景类型所对应图片的第一历史操作数据，所述第一历史操作数据包括用户对图片的截图次数、观看次数以及收藏次数；
对所述第一历史操作数据进行加权求和，得到所述场景类型的第一得分值。
在一种可选的实现方式中，所述将截取得到的图片进行处理，得到所述目标图片的步骤，包括：
将截取得到的图片进行美化处理，得到所述目标图片；或者，
对截取得到的图片进行人脸识别，将包含相同人脸的图片确定为所述目标图片；或者，
对截取得到的图片进行人脸识别，将包含相同人脸且符合预设条件的图片确定为所述目标图片。
在一种可选的实现方式中，所述获取为所述目标图片配置的目标视频模板的步骤，包括：
获取视频模板库，以及所述视频模板库中各视频模板的第二得分值；
将所述第二得分值满足第二预设阈值的视频模板确定为目标视频模板。
在一种可选的实现方式中，获取所述视频模板库中各视频模板的第二得分值的步骤，包括：
获取用户对所述视频模板库中各视频模板的第二历史操作数据，所述第二历史操作数据包括用户对视频模板的选择次数、完播次数以及收藏次数；
对所述第二历史操作数据进行加权求和，得到各所述视频模板的第二得分值。
在一种可选的实现方式中，所述视频效果参数包括转场效果参数。
在一种可选的实现方式中，所述将所述目标图片与所述目标视频模板进行合成，得到图片视频的步骤，包括：
对所述目标视频模板进行分帧处理，得到多个视频帧；
将所述目标图片插入对应的视频帧中，得到所述图片视频。
根据本公开的第二方面，提供一种视频合成装置，所述装置包括：
第一模块，被配置为从用户的浏览界面中截取目标图片；
第二模块，被配置为获取为所述目标图片配置的目标视频模板，所述目标视频模板包括视频效果参数；
第三模块，被配置为将所述目标图片与所述目标视频模板进行合成，得到图片视频。
在一种可选的实现方式中，所述第一模块包括：
识别单元，被配置为识别所述浏览界面中图片的场景类型；
第一获取单元，被配置为获取所述场景类型的第一得分值；
截取单元，被配置为当所述第一得分值满足第一预设阈值时，截取所述浏览界面中所述场景类型对应的图片；
第一确定单元，被配置为将截取得到的图片确定为所述目标图片，或者将截取得到的图片进行处理，得到所述目标图片。
在一种可选的实现方式中，所述第一获取单元具体被配置为：
获取用户对所述场景类型所对应图片的第一历史操作数据，所述第一历史操作数据包括用户对图片的截图次数、观看次数以及收藏次数；
对所述第一历史操作数据进行加权求和，得到所述场景类型的第一得分值。
在一种可选的实现方式中，所述第一确定单元具体被配置为：
将截取得到的图片进行美化处理，得到所述目标图片；或者，
对截取得到的图片进行人脸识别，将包含相同人脸的图片确定为所述目标图片；或者，
对截取得到的图片进行人脸识别，将包含相同人脸且符合预设条件的图片确定为所述目标图片。
在一种可选的实现方式中，所述第二模块包括：
第二获取单元，被配置为获取视频模板库，以及所述视频模板库中各视频模板的第二得分值；
第二确定单元，被配置为将所述第二得分值满足第二预设阈值的视频模板确定为目标视频模板。
在一种可选的实现方式中，所述第二获取单元具体被配置为
获取用户对所述视频模板库中各视频模板的第二历史操作数据，所述第二历史操作数据包括用户对视频模板的选择次数、完播次数以及收藏次数；
对所述第二历史操作数据进行加权求和，得到各所述视频模板的第二得分值。
在一种可选的实现方式中，所述视频效果参数包括转场效果参数。
在一种可选的实现方式中，所述第三模块具体被配置为：
对所述目标视频模板进行分帧处理，得到多个视频帧；
将所述目标图片插入对应的视频帧中，得到所述图片视频。
根据本公开的第三方面，提供一种电子设备，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；
其中，所述处理器被配置为执行所述指令，以实现如第一方面所述的视频合成方法。
根据本公开的第四方面，提供一种存储介质，当所述存储介质中的指令由电子设备的处理器执行时，使得所述电子设备能够执行如第一方面所述的视频合成方法。
根据本公开的第五方面，提供一种计算机程序产品，当所述计算机程序产品中的指令由电子设备的处理器执行时，使得所述电子设备能够执行如第一方面所述的视频合成方法。
本公开的实施例提供的技术方案至少带来以下有益效果：
本公开技术方案，提供了一种视频合成方法、装置、电子设备及存储介质，首先从用户的浏览界面中截取目标图片，获取为目标图片配置的目标视频模板，然后将目标视频与目标视频模板进行合成得到图片视频。本公开技术方案可以从浏览界面中智能截取目标图片，并为目标图片配置目标视频模板，将目标图片与目标视频模板合成得到图片视频，从而一站式完成截图、视频模板选择以及合成视频的过程，实现合成视频的自动化，提高视频合成效率。
应当理解的是，以上的一般描述和后文的细节描述仅是示例性和解释性的，并不能限制本公开。
附图说明
此处的附图被并入说明书中并构成本说明书的一部分，示出了符合本公开的实施例，并与说明书一起用于解释本公开的原理，并不构成对本公开的不当限定。
图1是根据一示例性实施例示出的一种视频合成方法的流程图。
图2是根据一示例性实施例示出的一种视频合成方法具体实现方式的流程示意图。
图3是根据一示例性实施例示出的一种截取目标图片的流程示意图。
图4是根据一示例性实施例示出的一种获取目标视频模板的流程图。
图5是根据一示例性实施例示出的一种视频合成装置的框图。
图6是根据一示例性实施例示出的一种电子设备的框图。
图7是根据一示例性实施例示出的一种电子设备的框图。
具体实施方式
为了使本领域普通人员更好地理解本公开的技术方案，下面将结合附图，对本公开实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述。
需要说明的是，本公开的说明书和权利要求书及上述附图中的术语“第一”、“第二”等是用于区别类似的对象，而不必用于描述特定的顺序或先后次序。应该理解这样使用的数据在适当情况下可以互换，以便这里描述的本公开的实施例能够以除了在这里图示或描述的那些以外的顺序实施。以下示例性实施例中所描述的实施方式并不代表与本公开相一致的所有实施方式。相反，它们仅是与如所附权利要求书中所详述的、本公开的一些方面相一致的装置和方法的例子。
图1是根据一示例性实施例示出的一种视频合成方法的流程图，如图1所示，该方法可以包括以下步骤。
在步骤S11中，从用户的浏览界面中截取目标图片。
具体地，目标图片可以是用户正在浏览的界面上的图片，或者用户正在界面上观看的视频所包含的图片。例如，用户在社区侧浏览热门作品(如UGC作品)时，客户端可以根据用户对图片的喜好，从用户正在浏览的热门作品中智能截取目标图片。
其中，用户喜欢的图片可以由用户喜欢的场景类型确定，例如人物、风景、动物等场景类型。用户喜欢的场景类型可以由用户预先设置确定，还可以根据用户对各种场景图片的历史操作数据确定。
在步骤S12中，获取为目标图片配置的目标视频模板，目标视频模板包括视频效果参数。
其中，视频效果参数可以包括转场效果参数等。
具体地，可以根据用户对视频模板的喜好，从视频模板库中智能选择一个合适的模板。其中用户喜欢对视频模板可以由用户预先设置确定，还可以根据用户对视频模板库中各视频模板的历史操作数据确定。
在步骤S13中，将目标图片与目标视频模板进行合成，得到图片视频。
在一种实现方式中，可以首先对目标视频模板进行分帧处理，得到多个视频帧；将目标图片插入对应的视频帧中，得到图片视频。
在具体实现中，可以根据帧长和帧移对目标视频模板进行分帧处理，例如帧长为25ms，帧移为10ms，帧长和帧移的具体数值可以根据实际应用需求设定。
分帧得到的多个视频帧对应有开始时间戳和结束时间戳，在开始时间戳和结束时间戳之间对应目标图片的播放时间，在开始时间戳和结束时间戳位置处对应目标图片的切换时间点。
在实际应用中，视频帧的数量可以大于或等于目标图片的数量。当视频帧的数量大于目标图片的数量时，如视频帧的数量为15个，目标图片的数量为10个，可以将10个目标图片与前10个视频帧进行叠加。另外，目标图片可以按照随机顺序插入到视频帧中，还可以按照各目标图片截取的先后顺序插入到视频帧中，等等。
本实施例提供的视频合成方法，可以从浏览界面中智能截取目标图片，并为目标图片配置目标视频模板，将目标图片与目标视频模板合成得到图片视频，从而一站式完成截图、视频模板选择以及合成视频的过程，无需用户手动选图和视频模板，实现合成视频的自动化，提高合成视频效率，降低用户的时间成本。
在本实施例一种可选的实现方式中，参照图2和图3，在步骤S11中具体可以包括：
在步骤S31中，识别浏览界面中图片的场景类型。
具体地，识别用户正在浏览的界面上的图片，或者用户正在界面上观看的视频所包含的图片的场景类型。场景类型包括人物、风景、动物等。
在步骤S32中，获取场景类型的第一得分值。
具体地，可以首先获取用户对场景类型所对应图片的第一历史操作数据，第一历史操作数据包括用户对图片的截图次数、观看次数以及收藏次数等；然后对第一历史操作数据进行加权求和，得到场景类型的第一得分值。其中，截图次数、观看次数以及收藏次数等所对应的权重系数可以根据实际情况确定。
在步骤S33中，当第一得分值满足第一预设阈值时，截取浏览界面中场景类型对应的图片。
例如，可以按照第一得分值的大小排序，得到场景类型推荐列表，取第一得分值最大的场景类型作为目标场景类型，然后截取浏览界面中目标场景类型所对应的图片。在实际应用中，第一预设阈值的大小可以根据实际情况确定，本实施例不作限定。
在步骤S34中，将截取得到的图片确定为目标图片，或者将截取得到的图片进行处理，得到目标图片。
具体地，可以直接将截取得到的图片确定为目标图片；还可以将截取到的图片进行处理得到目标图片。其中，对截取到的图片进行处理得到目标图片的步骤可以进一步包括：
将截取得到的图片进行美化处理，得到目标图片；或者，对截取得到的图片进行人脸识别，将包含相同人脸的图片确定为目标图片；或者，对截取得到的图片进行人脸识别，将包含相同人脸且符合预设条件的图片确定为目标图片。
例如：可以对截取到的图片进行人脸识别，当截取到的图片中包括人脸区域时，则对图片中的人脸进行美白、瘦脸等美化处理，当截取到的图片中不包括人脸区域时，则对该普通图片进行亮度、对比度调节等美化处理，将美化处理后的图片确定为目标图片；还可以根据人脸识别结果将包含相同人脸的图片确定为目标图片，或者将包含相同人脸并且符合预设条件的图片确定为目标图片，其中，预设条件可以包括人脸表情相同或相近，或者图片中的人脸都经过了美颜处理，等等。在实际应用中，预设条件可以根据实际需求确定，本实施例对其不作具体限定。
本实现方式中，通过对截图进行美化处理，可以得到优质的目标图片，通过对截图进行人脸识别和筛选，可以自动获得符合需求的目标图片，提高目标视频的质量。
在本实施例一种可选的实现方式中，参照图4，在步骤S12中具体可以包括：
在步骤S41中，获取视频模板库，以及视频模板库中各视频模板的第二得分值。
具体地，可以首先获取用户对视频模板库中各视频模板的第二历史操作数据，第二历史操作数据包括用户对视频模板的选择次数、完播次数以及收藏次数；对第二历史操作数据进行加权求和，得到各视频模板的第二得分值。其中，选择次数、完播次数以及收藏次数等所对应的权重系数可以根据实际情况确定。
在步骤S42中，将第二得分值满足第二预设阈值的视频模板确定为目标视频模板。
例如，可以按照第二得分值的大小排序，得到视频模板推荐列表，取第二得分值最大的视频模板作为目标视频模板。其中，第二预设阈值的大小可以根据实际情况确定，本实施例不作限定。
本实施例提供的视频合成方法，可以从用户的生产作品中智能截取图片，并将截图智能美化生成优化后的图片，同时再智能选择一个合适的视频模板，从而自动合成图片视频。
图5是根据一示例性实施例示出的一种视频合成装置框图。参照图5，该装置可以包括：
第一模块51，被配置为从用户的浏览界面中截取目标图片；
第二模块52，被配置为获取为所述目标图片配置的目标视频模板，所述目标视频模板包括视频效果参数；
第三模块53，被配置为将所述目标图片与所述目标视频模板进行合成，得到图片视频。
其中，第一模块51截取的目标图片可以是用户正在浏览的界面上的图片，或者用户正在界面上观看的视频所包含的图片。例如，用户在社区侧浏览热门作品(如UGC作品)时，第一模块51(可以设置在客户端中)可以根据用户对图片的喜好，从用户正在浏览的热门作品中智能截取目标图片。
用户喜欢的图片可以由用户喜欢的场景类型确定，例如人物、风景、动物等场景类型。用户喜欢的场景类型可以由用户预先设置确定，还可以根据用户对各种场景图片的历史操作数据确定。
第二模块52可以根据用户对视频模板的喜好，从视频模板库中智能选择一个合适的模板。其中用户喜欢对视频模板可以由用户预先设置确定，还可以根据用户对视频模板库中各视频模板的历史操作数据确定。视频效果参数可以包括转场效果参数等。
在一种实现方式中，第三模块53可以首先对目标视频模板进行分帧处理，得到多个视频帧；将目标图片插入对应的视频帧中，得到图片视频。
在具体实现中，第三模块53可以根据帧长和帧移对目标视频模板进行分帧处理，例如帧长为25ms，帧移为10ms，帧长和帧移的具体数值可以根据实际应用需求设定。
分帧得到的多个视频帧对应有开始时间戳和结束时间戳，在开始时间戳和结束时间戳之间对应目标图片的播放时间，在开始时间戳和结束时间戳位置处对应目标图片的切换时间点。
在实际应用中，视频帧的数量可以大于或等于目标图片的数量。当视频帧的数量大于目标图片的数量时，如视频帧的数量为15个，目标图片的数量为10个，可以将10个目标图片与前10个视频帧进行叠加。另外，目标图片可以按照随机顺序插入到视频帧中，还可以按照各目标图片截取的先后顺序插入到视频帧中，等等。
本实施例提供的视频合成装置，可以从浏览界面中智能截取目标图片，并为目标图片配置目标视频模板，将目标图片与目标视频模板合成得到图片视频，从而一站式完成截图、视频模板选择以及合成视频的过程，无需用户手动选图和视频模板，实现合成视频的自动化，提高合成视频效率，降低用户的时间成本。
在一种可选的实现方式中，所述第一模块51包括：
识别单元，被配置为识别所述浏览界面中图片的场景类型；
第一获取单元，被配置为获取所述场景类型的第一得分值；
截取单元，被配置为当所述第一得分值满足第一预设阈值时，截取所述浏览界面中所述场景类型对应的图片；
第一确定单元，被配置为将截取得到的图片确定为所述目标图片，或者将截取得到的图片进行处理，得到所述目标图片。
其中，第一获取单元可以首先获取用户对场景类型所对应图片的第一历史操作数据，第一历史操作数据包括用户对图片的截图次数、观看次数以及收藏次数等；然后对第一历史操作数据进行加权求和，得到场景类型的第一得分值。其中，截图次数、观看次数以及收藏次数等所对应的权重系数可以根据实际情况确定。
截取单元可以按照第一得分值的大小排序，得到场景类型推荐列表，取第一得分值最大的场景类型作为目标场景类型，然后截取浏览界面中目标场景类型所对应的图片。在实际应用中，第一预设阈值的大小可以根据实际情况确定，本实施例不作限定。
第一确定单元可以直接将截取得到的图片确定为目标图片；还可以将截取到的图片进行处理得到目标图片。第一确定单元具体被配置为：
将截取得到的图片进行美化处理，得到所述目标图片；或者，
对截取得到的图片进行人脸识别，将包含相同人脸的图片确定为所述目标图片；或者，
对截取得到的图片进行人脸识别，将包含相同人脸且符合预设条件的图片确定为所述目标图片。
例如：第一确定单元可以对截取到的图片进行人脸识别，当截取到的图片中包括人脸区域时，则对图片中的人脸进行美白、瘦脸等美化处理，当截取到的图片中不包括人脸区域时，则对该普通图片进行亮度、对比度调节等美化处理，将美化处理后的图片确定为目标图片；第一确定单元还可以根据人脸识别结果将包含相同人脸的图片确定为目标图片，或者将包含相同人脸并且符合预设条件的图片确定为目标图片，其中，预设条件可以包括人脸表情相同或相近，或者图片中的人脸都经过了美颜处理，等等。在实际应用中，预设条件可以根据实际需求确定，本实施例对其不作具体限定。
本实现方式中，通过对截图进行美化处理，可以得到优质的目标图片，通过对截图进行人脸识别和筛选，可以自动获得符合需求的目标图片，提高目标视频的质量。
在一种可选的实现方式中，所述第二模块52包括：
第二获取单元，被配置为获取视频模板库，以及所述视频模板库中各视频模板的第二得分值；
第二确定单元，被配置为将所述第二得分值满足第二预设阈值的视频模板确定为目标视频模板。
其中，第二获取单元可以首先获取用户对视频模板库中各视频模板的第二历史操作数据，第二历史操作数据包括用户对视频模板的选择次数、完播次数以及收藏次数；对第二历史操作数据进行加权求和，得到各视频模板的第二得分值。其中，选择次数、完播次数以及收藏次数等所对应的权重系数可以根据实际情况确定。
第二确定单元可以按照第二得分值的大小排序，得到视频模板推荐列表，取第二得分值最大的视频模板作为目标视频模板。其中，第二预设阈值的大小可以根据实际情况确定，本实施例不作限定。
本实施例提供的视频合成装置，可以从用户的生产作品中智能截取图片，并将截图智能美化生成优化后的图片，同时再智能选择一个合适的视频模板，从而自动合成图片视频。
关于上述实施例中的装置，其中各个模块执行操作的具体方式已经在有关该方法的实施例中进行了详细描述，此处将不做详细阐述说明。
图6是本公开示出的一种电子设备800的框图。例如，电子设备800可以是移动电话，计算机，数字广播终端，消息收发设备，游戏控制台，平板设备，医疗设备，健身设备，个人数字助理等。
参照图6，电子设备800可以包括以下一个或多个组件：处理组件802，存储器804，电力组件806，多媒体组件808，音频组件810，输入/输出(I/O)的接口812，传感器组件814，以及通信组件816。
处理组件802通常控制电子设备800的整体操作，诸如与显示，电话呼叫，数据通信，相机操作和记录操作相关联的操作。处理组件802可以包括一个或多个处理器820来执行指令，以完成任一实施例所述的视频合成方法。该视频合成方法包括：
从用户的浏览界面中截取目标图片；
获取为所述目标图片配置的目标视频模板，所述目标视频模板包括视频效果参数；
将所述目标图片与所述目标视频模板进行合成，得到图片视频。
此外，处理组件802可以包括一个或多个模块，便于处理组件802和其他组件之间的交互。例如，处理组件802可以包括多媒体模块，以方便多媒体组件808和处理组件802之间的交互。
存储器804被配置为存储各种类型的数据以支持在设备800的操作。这些数据的示例包括用于在电子设备800上操作的任何应用程序或方法的指令，联系人数据，电话簿数据，消息，图片，视频等。存储器804可以由任何类型的易失性或非易失性存储设备或者它们的组合实现，如静态随机存取存储器(SRAM)，可擦除可编程只读存储器(EPROM)，可编程只读存储器(PROM)，只读存储器(ROM)，磁存储器，快闪存储器，磁盘或光盘。
电源组件806为电子设备800的各种组件提供电力。电源组件806可以包括电源管理系统，一个或多个电源，及其他与为电子设备800生成、管理和分配电力相关联的组件。
多媒体组件808包括在所述电子设备800和用户之间的提供一个输出接口的屏幕。在一些实施例中，屏幕可以包括液晶显示器(LCD)和触摸面板(TP)。如果屏幕包括触摸面板，屏幕可以被实现为触摸屏，以接收来自用户的输入信号。触摸面板包括一个或多个触摸传感器以感测触摸、滑动和触摸面板上的手势。所述触摸传感器可以不仅感测触摸或滑动动作的边界，而且还检测与所述触摸或滑动操作相关的持续时间和压力。在一些实施例中，多媒体组件808包括一个前置摄像头和/或后置摄像头。当设备800处于操作模式，如拍摄模式或视频模式时，前置摄像头和/或后置摄像头可以接收外部的多媒体数据。每个前置摄像头和后置摄像头可以是一个固定的光学透镜系统或具有焦距和光学变焦能力。
音频组件810被配置为输出和/或输入音频信号。例如，音频组件810包括一个麦克风(MIC)，当电子设备800处于操作模式，如呼叫模式、记录模式和语音识别模式时，麦克风被配置为接收外部音频信号。所接收的音频信号可以被进一步存储在存储器804或经由通信组件816发送。在一些实施例中，音频组件810还包括一个扬声器，用于输出音频信号。
I/O接口812为处理组件802和外围接口模块之间提供接口，上述外围接口模块可以是键盘，点击轮，按钮等。这些按钮可包括但不限于：主页按钮、音量按钮、启动按钮和锁定按钮。
传感器组件814包括一个或多个传感器，用于为电子设备800提供各个方面的状态评估。例如，传感器组件814可以检测到设备800的打开/关闭状态，组件的相对定位，例如所述组件为电子设备800的显示器和小键盘，传感器组件814还可以检测电子设备800或电子设备800一个组件的位置改变，用户与电子设备800接触的存在或不存在，电子设备800方位或加速/减速和电子设备800的温度变化。传感器组件814可以包括接近传感器，被配置用来在没有任何的物理接触时检测附近物体的存在。传感器组件814还可以包括光传感器，如CMOS或CCD图像传感器，用于在成像应用中使用。在一些实施例中，该传感器组件814还可以包括加速度传感器，陀螺仪传感器，磁传感器，压力传感器或温度传感器。
通信组件816被配置为便于电子设备800和其他设备之间有线或无线方式的通信。电子设备800可以接入基于通信标准的无线网络，如WiFi，运营商网络(如2G、3G、4G或5G)，或它们的组合。在一个示例性实施例中，通信组件816经由广播信道接收来自外部广播管理系统的广播信号或广播相关信息。在一个示例性实施例中，所述通信组件816还包括近场通信(NFC)模块，以促进短程通信。例如，在NFC模块可基于射频识别(RFID)技术，红外数据协会(IrDA)技术，超宽带(UWB)技术，蓝牙(BT)技术和其他技术来实现。
在示例性实施例中，电子设备800可以被一个或多个应用专用集成电路(ASIC)、数字信号处理器(DSP)、数字信号处理设备(DSPD)、可编程逻辑器件(PLD)、现场可编程门阵列(FPGA)、控制器、微控制器、微处理器或其他电子元件实现，用于执行任一实施例所述的视频合成方法。该视频合成方法包括：
从用户的浏览界面中截取目标图片；
获取为所述目标图片配置的目标视频模板，所述目标视频模板包括视频效果参数；
将所述目标图片与所述目标视频模板进行合成，得到图片视频。
在示例性实施例中，还提供了一种包括指令的非临时性计算机可读存储介质，例如包括指令的存储器804，上述指令可由电子设备800的处理器820执行以完成任一实施例所述的视频合成方法。该视频合成方法包括：
从用户的浏览界面中截取目标图片；
获取为所述目标图片配置的目标视频模板，所述目标视频模板包括视频效果参数；
将所述目标图片与所述目标视频模板进行合成，得到图片视频。
例如，所述非临时性计算机可读存储介质可以是ROM、随机存取存储器(RAM)、CD-ROM、磁带、软盘和光数据存储设备等。
在示例性实施例中，还提供了一种计算机程序产品，该计算机程序产品包括可读性程序代码，该可读性程序代码可由装置800的处理器820执行以完成任一实施例所述的视频合成方法。该视频合成方法包括：
从用户的浏览界面中截取目标图片；
获取为所述目标图片配置的目标视频模板，所述目标视频模板包括视频效果参数；
将所述目标图片与所述目标视频模板进行合成，得到图片视频。
可选地，该程序代码可以存储在装置800的存储介质中，该存储介质可以是非临时性计算机可读存储介质，例如，所述非临时性计算机可读存储介质可以是ROM、随机存取存储器(RAM)、CD-ROM、磁带、软盘和光数据存储设备等。
图7是本公开示出的一种电子设备1900的框图。例如，电子设备1900可以被提供为一服务器。
参照图7，电子设备1900包括处理组件1922，其进一步包括一个或多个处理器，以及由存储器1932所代表的存储器资源，用于存储可由处理组件1922的执行的指令，例如应用程序。存储器1932中存储的应用程序可以包括一个或一个以上的每一个对应于一组指令的模块。此外，处理组件1922被配置为执行指令，以执行任一实施例所述的视频合成方法。该视频合成方法包括：
从用户的浏览界面中截取目标图片；
获取为所述目标图片配置的目标视频模板，所述目标视频模板包括视频效果参数；
将所述目标图片与所述目标视频模板进行合成，得到图片视频。
电子设备1900还可以包括一个电源组件1926被配置为执行电子设备1900的电源管理，一个有线或无线网络接口1950被配置为将电子设备1900连接到网络，和一个输入输出(I/O)接口1958。电子设备1900可以操作基于存储在存储器1932的操作系统，例如WindowsServerTM，MacOSXTM，UnixTM,LinuxTM，FreeBSDTM或类似。
本领域技术人员在考虑说明书及实践这里公开的发明后，将容易想到本公开的其它实施方案。本公开旨在涵盖本公开的任何变型、用途或者适应性变化，这些变型、用途或者适应性变化遵循本公开的一般性原理并包括本公开未公开的本技术领域中的公知常识或惯用技术手段。说明书和实施例仅被视为示例性的，本公开的真正范围和精神由下面的权利要求指出。
应当理解的是，本公开并不局限于上面已经描述并在附图中示出的精确结构，并且可以在不脱离其范围进行各种修改和改变。本公开的范围仅由所附的权利要求来限制。
A1、一种视频合成方法，所述方法包括：
从用户的浏览界面中截取目标图片；
获取为所述目标图片配置的目标视频模板，所述目标视频模板包括视频效果参数；
将所述目标图片与所述目标视频模板进行合成，得到图片视频。
A2、根据A1所述的方法，所述从用户的浏览界面中截取目标图片的步骤，包括：
识别所述浏览界面中图片的场景类型；
获取所述场景类型的第一得分值；
当所述第一得分值满足第一预设阈值时，截取所述浏览界面中所述场景类型对应的图片；
将截取得到的图片确定为所述目标图片，或者将截取得到的图片进行处理，得到所述目标图片。
A3、根据A2所述的方法，所述获取所述场景类型的第一得分值的步骤，包括：
获取用户对所述场景类型所对应图片的第一历史操作数据，所述第一历史操作数据包括用户对图片的截图次数、观看次数以及收藏次数；
对所述第一历史操作数据进行加权求和，得到所述场景类型的第一得分值。
A4、根据A2所述的方法，所述将截取得到的图片进行处理，得到所述目标图片的步骤，包括：
将截取得到的图片进行美化处理，得到所述目标图片；或者，
对截取得到的图片进行人脸识别，将包含相同人脸的图片确定为所述目标图片；或者，
对截取得到的图片进行人脸识别，将包含相同人脸且符合预设条件的图片确定为所述目标图片。
A5、根据A1所述的方法，所述获取为所述目标图片配置的目标视频模板的步骤，包括：
获取视频模板库，以及所述视频模板库中各视频模板的第二得分值；
将所述第二得分值满足第二预设阈值的视频模板确定为目标视频模板。
A6、根据A5所述的方法，获取所述视频模板库中各视频模板的第二得分值的步骤，包括：
获取用户对所述视频模板库中各视频模板的第二历史操作数据，所述第二历史操作数据包括用户对视频模板的选择次数、完播次数以及收藏次数；
对所述第二历史操作数据进行加权求和，得到各所述视频模板的第二得分值。
A7、根据A1至A6任一项所述的方法，所述视频效果参数包括转场效果参数。
A8、根据A1至A6任一项所述的方法，所述将所述目标图片与所述目标视频模板进行合成，得到图片视频的步骤，包括：
对所述目标视频模板进行分帧处理，得到多个视频帧；
将所述目标图片插入对应的视频帧中，得到所述图片视频。
A9、一种视频合成装置，所述装置包括：
第一模块，被配置为从用户的浏览界面中截取目标图片；
第二模块，被配置为获取为所述目标图片配置的目标视频模板，所述目标视频模板包括视频效果参数；
第三模块，被配置为将所述目标图片与所述目标视频模板进行合成，得到图片视频。
A10、根据A9所述的装置，所述第一模块包括：
识别单元，被配置为识别所述浏览界面中图片的场景类型；
第一获取单元，被配置为获取所述场景类型的第一得分值；
截取单元，被配置为当所述第一得分值满足第一预设阈值时，截取所述浏览界面中所述场景类型对应的图片；
第一确定单元，被配置为将截取得到的图片确定为所述目标图片，或者将截取得到的图片进行处理，得到所述目标图片。
A11、根据A10所述的装置，所述第一获取单元具体被配置为：
获取用户对所述场景类型所对应图片的第一历史操作数据，所述第一历史操作数据包括用户对图片的截图次数、观看次数以及收藏次数；
对所述第一历史操作数据进行加权求和，得到所述场景类型的第一得分值。
A12、根据A10所述的装置，所述第一确定单元具体被配置为：
将截取得到的图片进行美化处理，得到所述目标图片；或者，
对截取得到的图片进行人脸识别，将包含相同人脸的图片确定为所述目标图片；或者，
对截取得到的图片进行人脸识别，将包含相同人脸且符合预设条件的图片确定为所述目标图片。
A13、根据A9所述的装置，所述第二模块包括：
第二获取单元，被配置为获取视频模板库，以及所述视频模板库中各视频模板的第二得分值；
第二确定单元，被配置为将所述第二得分值满足第二预设阈值的视频模板确定为目标视频模板。
A14、根据A13所述的装置，所述第二获取单元具体被配置为
获取用户对所述视频模板库中各视频模板的第二历史操作数据，所述第二历史操作数据包括用户对视频模板的选择次数、完播次数以及收藏次数；
对所述第二历史操作数据进行加权求和，得到各所述视频模板的第二得分值。
A15、根据A9至A14任一项所述的装置，所述视频效果参数包括转场效果参数。
A16、根据A9至A14任一项所述的装置，所述第三模块具体被配置为：
对所述目标视频模板进行分帧处理，得到多个视频帧；
将所述目标图片插入对应的视频帧中，得到所述图片视频。

Claims (10)

1.一种视频合成方法，其特征在于，所述方法包括：
识别浏览界面中图片的场景类型；
获取所述场景类型的第一得分值；
当所述第一得分值满足第一预设阈值时，截取所述浏览界面中所述场景类型对应的图片；
将截取得到的图片确定为目标图片；或者，
将截取得到的图片进行美化处理，得到所述目标图片；或者，
对截取得到的图片进行人脸识别，将包含相同人脸的图片确定为所述目标图片；或者，
对截取得到的图片进行人脸识别，将包含相同人脸且符合预设条件的图片确定为所述目标图片，其中，所述预设条件包括人脸表情相同或相近，或者，人脸经过美颜处理；
获取视频模板库，以及用户对所述视频模板库中各视频模板的第二历史操作数据，所述第二历史操作数据包括用户对视频模板的选择次数、完播次数以及收藏次数；
对所述第二历史操作数据进行加权求和，得到各所述视频模板的第二得分值；
将所述第二得分值满足第二预设阈值的视频模板确定为目标视频模板，所述目标视频模板包括视频效果参数；
将所述目标图片与所述目标视频模板进行合成，得到图片视频；
其中，所述目标图片与用户喜欢的场景类型相对应；
其中，所述目标视频模板是根据用户的喜好智能选择的。
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述获取所述场景类型的第一得分值的步骤，包括：
获取用户对所述场景类型所对应图片的第一历史操作数据，所述第一历史操作数据包括用户对图片的截图次数、观看次数以及收藏次数；
对所述第一历史操作数据进行加权求和，得到所述场景类型的第一得分值。
3.根据权利要求1至2任一项所述的方法，其特征在于，所述视频效果参数包括转场效果参数。
4.根据权利要求1至2任一项所述的方法，其特征在于，所述将所述目标图片与所述目标视频模板进行合成，得到图片视频的步骤，包括：
对所述目标视频模板进行分帧处理，得到多个视频帧；
将所述目标图片插入对应的视频帧中，得到所述图片视频。
5.一种视频合成装置，其特征在于，所述装置包括：
识别单元，被配置为识别浏览界面中图片的场景类型；
第一获取单元，被配置为获取所述场景类型的第一得分值；
截取单元，被配置为当所述第一得分值满足第一预设阈值时，截取所述浏览界面中所述场景类型对应的图片；
第一确定单元，被配置为将截取得到的图片确定为目标图片，或者，
将截取得到的图片进行美化处理，得到所述目标图片；或者，
对截取得到的图片进行人脸识别，将包含相同人脸的图片确定为所述目标图片；或者，
对截取得到的图片进行人脸识别，将包含相同人脸且符合预设条件的图片确定为所述目标图片，其中，所述预设条件包括人脸表情相同或相近，或者，人脸经过美颜处理；
第二获取单元，被配置为获取视频模板库，以及获取用户对所述视频模板库中各视频模板的第二历史操作数据，所述第二历史操作数据包括用户对视频模板的选择次数、完播次数以及收藏次数；
对所述第二历史操作数据进行加权求和，得到各所述视频模板的第二得分值；
第二确定单元，被配置为将所述第二得分值满足第二预设阈值的视频模板确定为目标视频模板，所述目标视频模板包括视频效果参数；
第三模块，被配置为将所述目标图片与所述目标视频模板进行合成，得到图片视频；
其中，所述目标图片与用户喜欢的场景类型相对应；
其中，所述目标视频模板是根据用户的喜好智能选择的。
6.根据权利要求5所述的装置，其特征在于，所述第一获取单元具体被配置为：
获取用户对所述场景类型所对应图片的第一历史操作数据，所述第一历史操作数据包括用户对图片的截图次数、观看次数以及收藏次数；
对所述第一历史操作数据进行加权求和，得到所述场景类型的第一得分值。
7.根据权利要求5至6任一项所述的装置，其特征在于，所述视频效果参数包括转场效果参数。
8.根据权利要求5至6任一项所述的装置，其特征在于，所述第三模块具体被配置为：
对所述目标视频模板进行分帧处理，得到多个视频帧；
将所述目标图片插入对应的视频帧中，得到所述图片视频。
9.一种电子设备，其特征在于，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；
其中，所述处理器被配置为执行所述指令，以实现如权利要求1至4中任一项所述的视频合成方法。
10.一种存储介质，当所述存储介质中的指令由电子设备的处理器执行时，使得所述电子设备能够执行如权利要求1至4中任一项所述的视频合成方法。
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Families Citing this family (6)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN110677734B (zh) * 2019-09-30 2023-03-10 北京达佳互联信息技术有限公司 视频合成方法、装置、电子设备及存储介质
CN111491205B (zh) * 2020-04-17 2023-04-25 维沃移动通信有限公司 视频处理方法、装置及电子设备
CN113010733B (zh) * 2020-11-25 2024-05-17 腾讯科技（深圳）有限公司 信息推荐方法、装置、电子设备及计算机可读存储介质
CN113434594A (zh) * 2021-06-16 2021-09-24 济南驰昊电力科技有限公司 一种分布式图片存储转为视频并转码展示方法
CN114429611B (zh) * 2022-04-06 2022-07-08 北京达佳互联信息技术有限公司 视频合成方法、装置、电子设备及存储介质
CN117615084B (zh) * 2024-01-22 2024-03-29 南京爱照飞打影像科技有限公司 一种视频合成的方法及计算机可读存储介质

Citations (6)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN104053055A (zh) * 2013-03-14 2014-09-17 梦蝶股份有限公司 制播个人化视频方法、非瞬时计算机可读存储媒介及系统
CN104735468A (zh) * 2015-04-03 2015-06-24 北京威扬科技有限公司 一种基于语义分析将图像合成新视频的方法及系统
CN105205063A (zh) * 2014-06-14 2015-12-30 北京金山安全软件有限公司 一种对图片进行组合生成视频的方法及系统
CN108416825A (zh) * 2017-07-25 2018-08-17 平安科技（深圳）有限公司 动态图的生成装置、方法及计算机可读存储介质
CN108985176A (zh) * 2018-06-20 2018-12-11 北京优酷科技有限公司 图像生成方法及装置
CN110177219A (zh) * 2019-07-01 2019-08-27 百度在线网络技术（北京）有限公司 视频的模板推荐方法和装置

Family Cites Families (25)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP3665456B2 (ja) * 1997-11-19 2005-06-29 株式会社東芝 映像情報の記録再生システム及び同システムに適用する映像編集方法
KR100886489B1 (ko) * 2007-11-19 2009-03-05 (주)올라웍스 영상 통화 시 얼굴의 표정에 따라 꾸미기 효과를 합성하는방법 및 시스템
US20120105572A1 (en) * 2010-10-28 2012-05-03 Sammon Russell P Automatically adjusting a video-capture device
JP5649429B2 (ja) * 2010-12-14 2015-01-07 パナソニックＩｐマネジメント株式会社 映像処理装置、カメラ装置および映像処理方法
US9792363B2 (en) * 2011-02-01 2017-10-17 Vdopia, INC. Video display method
US8736704B2 (en) * 2011-03-25 2014-05-27 Apple Inc. Digital camera for capturing an image sequence
US20130235223A1 (en) * 2012-03-09 2013-09-12 Minwoo Park Composite video sequence with inserted facial region
CN104349175A (zh) * 2014-08-18 2015-02-11 周敏燕 一种基于手机终端的视频制作系统及方法
EP3167604B1 (en) * 2014-12-14 2021-06-30 SZ DJI Technology Co., Ltd. Methods and systems of video processing
CN104991765B (zh) * 2015-06-11 2018-05-25 三星电子（中国）研发中心 一种信息处理方法和装置
CN107515870B (zh) * 2016-06-15 2022-03-04 北京搜狗科技发展有限公司 一种搜索方法和装置、一种用于搜索的装置
CN106503693B (zh) * 2016-11-28 2019-03-15 北京字节跳动科技有限公司 视频封面的提供方法及装置
CN107123081A (zh) * 2017-04-01 2017-09-01 北京小米移动软件有限公司 图像处理方法、装置及终端
US10839257B2 (en) * 2017-08-30 2020-11-17 Qualcomm Incorporated Prioritizing objects for object recognition
CN107682650A (zh) * 2017-09-30 2018-02-09 咪咕动漫有限公司 一种图像处理方法及装置和存储介质
CN107729522B (zh) * 2017-10-27 2021-03-30 优酷网络技术（北京）有限公司 多媒体资源片段截取方法及装置
CN108540849A (zh) * 2018-03-20 2018-09-14 厦门星罗网络科技有限公司 视频相册的生成方法及装置
CN108573044A (zh) * 2018-04-16 2018-09-25 上海与德科技有限公司 一种相册处理方法、装置、终端及存储介质
CN108845742B (zh) * 2018-06-22 2020-05-05 腾讯科技（深圳）有限公司 一种图像画面的获取方法和装置以及计算机可读存储介质
CN108924647A (zh) * 2018-07-27 2018-11-30 深圳众思科技有限公司 视频编辑方法、视频编辑装置、终端
CN109063129A (zh) * 2018-08-02 2018-12-21 四川长虹电器股份有限公司 一种视频海报的推荐方法
CN109168028B (zh) * 2018-11-06 2022-11-22 北京达佳互联信息技术有限公司 视频生成方法、装置、服务器及存储介质
CN109767447B (zh) * 2019-01-04 2021-03-02 腾讯科技（深圳）有限公司 一种模板匹配方法、装置、设备及介质
CN109874023A (zh) * 2019-02-02 2019-06-11 天脉聚源（北京）科技有限公司 动态视频海报的排名方法、系统、装置及存储介质
CN110677734B (zh) * 2019-09-30 2023-03-10 北京达佳互联信息技术有限公司 视频合成方法、装置、电子设备及存储介质

Patent Citations (6)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN104053055A (zh) * 2013-03-14 2014-09-17 梦蝶股份有限公司 制播个人化视频方法、非瞬时计算机可读存储媒介及系统
CN105205063A (zh) * 2014-06-14 2015-12-30 北京金山安全软件有限公司 一种对图片进行组合生成视频的方法及系统
CN104735468A (zh) * 2015-04-03 2015-06-24 北京威扬科技有限公司 一种基于语义分析将图像合成新视频的方法及系统
CN108416825A (zh) * 2017-07-25 2018-08-17 平安科技（深圳）有限公司 动态图的生成装置、方法及计算机可读存储介质
CN108985176A (zh) * 2018-06-20 2018-12-11 北京优酷科技有限公司 图像生成方法及装置
CN110177219A (zh) * 2019-07-01 2019-08-27 百度在线网络技术（北京）有限公司 视频的模板推荐方法和装置

Non-Patent Citations (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Title
视频合成算法研究与系统实现;贾丰荣;《中国优秀硕士学位论文全文数据库（电子期刊）信息科技辑》;20170215;全文 *

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