[发明专利]空白区域检测方法、装置、设备和存储介质在审
| 申请号: | 202111177775.2 | 申请日: | 2021-10-09 |
| 公开(公告)号: | CN114022498A | 公开(公告)日: | 2022-02-08 |
| 发明(设计)人: | 韩凯 | 申请(专利权)人: | 百果园技术(新加坡)有限公司 |
| 主分类号: | G06T7/12 | 分类号: | G06T7/12;G06T7/13;G06T7/136 |
| 代理公司: | 北京泽方誉航专利代理事务所(普通合伙) 11884 | 代理人: | 陈照辉 |
| 地址: | 巴西班让路枫树*** | 国省代码: | 暂无信息 |
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| 摘要: | |||
| 搜索关键词: | 空白 区域 检测 方法 装置 设备 存储 介质 | ||
本发明实施例公开了一种空白区域检测方法、装置、设备和存储介质,该方法包括:对视频帧图像进行边缘检测得到对应的二值图像;基于预设直线检测算法对所述二值图像中包含的直线进行检测生成直线信息,所述直线信息包括直线位置和对应的直线长度;对所述二值图像按照设定方向进行扫描,当确定出扫描至第一扫描位置时得到的图像边缘点个数小于或等于对应的自适应阈值,且所述第一扫描位置对应的直线长度大于或等于预设长度阈值时,将所述第一扫描位置确定为空白区域边界。本方案,优化了空白区域检测机制,保证了检测的准确性和实时性,资源消耗低。
技术领域
本申请实施例涉及计算机技术领域,尤其涉及一种空白区域检测方法、装置、设备和存储介质。
背景技术
随着网络的普及,视频娱乐逐渐成为了娱乐方式的主流。各大视频平台为用户提供大量的视频内容,以供用户观看。但是由于视频内容制作者、视频格式、终端播放设备等原因,会导致视频内容在播放时存在边框,边框的出现会导致视频内容播放时用户的观看体验降低。
现有技术中,常见的边框检测方式包括基于深度学习算法的检测和传统图像视觉检测。其中,基于深度学习算法的检测主要采用大量附带标注的数据训练分类器,缺点是需要大量的标注数据,数据收集成本高,训练模型需要GPU支持,对训练设备要求较高,其部署时的实时性低,需要占用大量的设备资源。基于传统图像视觉检测的方法,其准确率低,无法处理视频内容复杂的情况,其应用范围有限。
发明内容
本发明实施例提供了一种空白区域检测方法、装置、设备和存储介质,解决了现有技术中空白区域检测效率低、实时性差以及资源消耗严重的问题,优化了空白区域检测机制,保证了检测的准确性和实时性,资源消耗低。
第一方面,本发明实施例提供了一种空白区域检测方法,该方法包括:
对视频帧图像进行边缘检测得到对应的二值图像;
基于预设直线检测算法对所述二值图像中包含的直线进行检测生成直线信息,所述直线信息包括直线位置和对应的直线长度;
对所述二值图像按照设定方向进行扫描,当确定出扫描至第一扫描位置时得到的图像边缘点个数小于或等于对应的自适应阈值,且所述第一扫描位置对应的直线长度大于或等于预设长度阈值时,将所述第一扫描位置确定为空白区域边界。
第二方面,本发明实施例还提供了一种空白区域检测装置,包括:
边缘检测模块,用于对视频帧图像进行边缘检测得到对应的二值图像;
直线检测模块,基于预设直线检测算法对所述二值图像中包含的直线进行检测生成直线信息,所述直线信息包括直线位置和对应的直线长度;
空白区域确定模块,对所述二值图像按照设定方向进行扫描,当确定出扫描至第一扫描位置时得到的图像边缘点个数小于或等于对应的自适应阈值,且所述第一扫描位置对应的直线长度大于或等于预设长度阈值时,将所述第一扫描位置确定为空白区域边界。
第三方面,本发明实施例还提供了一种空白区域检测设备,该设备包括:
一个或多个处理器;
存储装置,用于存储一个或多个程序,
当所述一个或多个程序被所述一个或多个处理器执行,使得所述一个或多个处理器实现本发明实施例所述的空白区域检测方法。
第四方面,本发明实施例还提供了一种存储计算机可执行指令的存储介质,所述计算机可执行指令在由计算机处理器执行时用于执行本发明实施例所述的空白区域检测方法。
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