[发明专利]一种剪影图像的筛选方法、电子设备以及存储介质

权利要求书

1.一种剪影图像的筛选方法，所述剪影图像用于制作剪影，其特征在于：包括以下步骤：

获取待筛选图片，获取用于制作剪影的待筛选图片集，所述待筛选图片集中含有多张待筛选图片；

第一灰度处理，对所述待筛选图片集中的所述待筛选图片进行第一灰度处理并得到含有多张已处理待筛选图片的已处理待筛选图片集；

待筛选图片识别，将所述已处理待筛选图片集输入至预设边缘轮廓学习集模型进行识别，得到含有多个边缘轮廓关键点坐标向量组的坐标向量集合；

轮廓曲线集合的获取，根据所述坐标向量集合得到含有多个所述待筛选图片轮廓曲线的轮廓曲线集合，每个待筛选图片轮廓曲线与每张所述待筛选图片对应；

计算拐角数量，分别计算每个所述待筛选图片轮廓曲线的拐角数量，并得到含有多个拐角数量的拐角数量集合，其中，每个所述拐角数量与每张所述待筛选图片对应；

筛选目标剪影图像，筛选出所述拐角数量集合中的最大拐角数量，并筛选出与所述最大拐角数量对应的所述待筛选图片，将与所述最大拐角数量对应的所述待筛选图片作为目标剪影图像。

2.如权利要求1所述的一种剪影图像的筛选方法，其特征在于：所述获取待筛选图片之前还包括：

汇总待筛选图片，通过摄像头采集用于制作剪辑画的视频图像，对所述视频图像进行抽取关键帧处理，得到多张用于制作剪影的待筛选图片，将多张所述待筛选图片汇总为待筛选图片集。

3.如权利要求1所述的一种剪影图像的筛选方法，其特征在于：所述待筛选图片识别之前还包括：建立预设边缘轮廓学习集模型，具体为：

待训练图片收集，通过网络收集各种形态的人物、动植物以及常见物体的多角度待训练图片，得到含有多个待训练图片的待训练图片集；

提取关键点坐标组，勾选所述待训练图片的边缘轮廓，提取所述边缘轮廓的轮廓关键点坐标向量组，其中，将每个所述轮廓关键点坐标向量组都与所述待训练图片建立映射关系；

模型训练，将所述待训练图片、所述映射关系以及所述轮廓关键点坐标向量组输入至预设学习模型进行训练，得到预设边缘轮廓学习集模型。

4.如权利要求3所述的一种剪影图像的筛选方法，其特征在于：所述模型训练具体为：将所述待训练图片集作为预设学习模型的输入量进行训练，将所述映射关系作为所述预设学习模型的识别量进行训练，将所述轮廓关键点坐标向量组作为预设学习模型的输出量进行训练，得到预设边缘轮廓学习集模型。

5.如权利要求3所述的一种剪影图像的筛选方法，其特征在于：所述待筛选图片识别具体为：将所述已处理待筛选图片集输入至预设边缘轮廓学习集模型，所述预设边缘轮廓学习集模型匹配出与所述已处理待筛选图片对应的所述轮廓关键点坐标向量组，所述预设边缘轮廓学习集模型将所述轮廓关键点坐标向量组作为边缘轮廓关键点坐标向量组输出，最终得到含有多个边缘轮廓关键点坐标向量组的坐标向量集合。

6.如权利要求3所述的一种剪影图像的筛选方法，其特征在于：所述模型训练还包括第二灰度处理，对所述待训练图片进行第二灰度处理。

7.如权利要求1所述的一种剪影图像的筛选方法，其特征在于：所述第一灰度处理具体为：根据加权平均法对所述待筛选图片集中的所述待筛选图片进行第一灰度处理并得到含有多张已处理待筛选图片的已处理待筛选图片集。

8.一种电子设备，其特征在于包括：处理器；

存储器；以及程序，其中所述程序被存储在所述存储器中，并且被配置成由处理器执行，所述程序包括用于执行权利要求1-7任意一项所述的方法。

9.一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，其特征在于：所述计算机程序被处理器执行如权利要求1-7任意一项所述的方法。