[发明专利]一种图片生成方法、装置、设备及存储介质

说明书

本申请公开了一种图片生成方法、装置、设备及存储介质，涉及机器学习技术领域。具体实现方案为：基于预先训练出的分类模型，从多个待筛选视频中筛选出满足设定分类条件的目标视频；基于预设关键帧提取算法，提取所述目标视频中的关键帧图片；从所述关键帧图片中确定出满足预设质量条件的目标图片。本申请实施例的技术方案从满足设定类别条件的视频中提取优质图片，扩展了网页或应用程序中所展现图片的图片来源，并通过预设质量条件对所提取的图片进行筛选，从而使网页或应用程序中所展现图片的图片质量得到有效保证。

技术领域

本申请涉及图像处理技术，尤其涉及机器学习技术领域。

背景技术

目前，在网页或应用程序中进行图片搜索时，所展现的图片绝大部分来自于网页爬取图片或者用户上传图片。由于这些图片来源较广，加之应用场景对图片质量的要求不同，导致所展现图片的质量参差不齐。

有鉴于此，需要扩展新的图片来源，以保证网页或应用程序中所展现图片的质量。

发明内容

本申请实施例提供了一种图片生成方法、装置、设备及存储介质，以扩展新的图片来源，有效保证网页或应用程序中所展现图片的图片质量。

第一方面，本申请实施例提供了一种图片生成方法，包括：

基于预先训练出的分类模型，从多个待筛选视频中筛选出满足设定分类条件的目标视频；

基于预设关键帧提取算法，提取所述目标视频中的关键帧图片；

从所述关键帧图片中确定出满足预设质量条件的目标图片。

本申请实施例通过基于预先训练出的分类模型，从多个待筛选视频中筛选出满足设定分类条件的目标视频；基于预设关键帧提取算法，提取目标视频中的关键帧图片；从关键帧图片中确定出满足预设质量条件的目标图片。上述技术方案从满足设定类别条件的视频中提取优质图片，扩展了网页或应用程序中所展现图片的图片来源，并通过预设质量条件对所提取的图片进行筛选，从而使网页或应用程序中所展现图片的图片质量得到有效保证。另外，基于从目标视频所提取的关键帧图片进行目标图片的确定，建立了目标图片与目标视频之间的关联关系，从而将视频类别引申至图片类别，丰富了图片的多样性，增强了图片特色，同时能够迎合视频观看用户的观看需求，进而提升了图片的浏览量和下载量，达到图片引流的效果。

可选的，所述预设关键帧提取算法包括：边缘变化率ECR算法。

上述申请中的一个可选实施方式，通过将预设关键帧提取算法细化为边缘变化率算法，完善了关键帧图片的提取方式。

可选的，基于预设关键帧提取算法，提取目标视频中的关键帧图片，包括：

检测所述目标视频中各相邻帧图片的边缘像素；

根据各相邻帧图片的边缘像素，确定各相邻帧图片的边缘变化率；

基于边缘变化率从相邻帧图片中选取关键帧图片。

上述申请中的一个可选实施方式，通过检测目标视频中各相邻帧图片的边缘像素，并根据各相邻帧图片的边缘像素，确定各相邻帧图片的边缘变化率，从而基于所确定的边缘变化率从相邻帧图片中选取关键帧图片，完善了关键帧图片的确定机制，使得所选取的关键帧图片能够有效表征目标视频，从而避免不同目标视频所确定的关键帧图片重复带来的计算冗余。

可选的，基于预先训练出的分类模型，从多个待筛选视频中筛选出满足设定分类条件的目标视频，包括：

针对各待筛选视频，将所述待筛选视频中的至少一个帧图片输入所述多分类模型，获取所述多分类模型输出的各预测分值；

根据各预测分值确定所述待筛选视频的预测总分值；

根据所述预测总分值确定所述待筛选视频是否为满足设定分类条件的目标视频。