剪辑视频的方法、装置、电子设备及计算机可读存储介质
阅读：1054发布：2020-06-20
专利汇可以提供剪辑视频的方法、装置、电子设备及计算机可读存储介质专利检索，专利查询，专利分析的服务。并且本公 开关 于一种剪辑视频的方法、装置、 电子 设备及计算机可读存储介质，所述方法包括：从目标视频中提取多个候选图像；针对每个候选图像，对该候选图像进行评估分析，以得到该候选图像的评估分数；基于所述多个候选图像各自的评估分数，对所述目标视频进行截取操作，得到视频 片段 。以优化视频剪辑效果，提高用户的使用体验。，下面是剪辑视频的方法、装置、电子设备及计算机可读存储介质专利的具体信息内容。
1.一种剪辑视频的方法，其特征在于，所述方法包括：
从目标视频中提取多个候选图像；
针对每个候选图像，对该候选图像进行评估分析，以得到该候选图像的评估分数；
基于所述多个候选图像各自的评估分数，对所述目标视频进行截取操作，得到视频片段。
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，基于所述多个候选图像各自的评估分数，对所述目标视频进行截取操作，得到视频片段，包括：
从所述多个候选图像中确定评估分数最高的目标图像；
以所述目标图像为中心，分别在该中心前后截取时长相等的视频片段，以得到最终的视频片段。
3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，基于所述多个候选图像各自的评估分数，对所述目标视频进行截取操作，得到视频片段，包括：
对所述多个候选图像各自的评估分数进行插值处理，以得到所述目标视频中每帧视频图像各自的评估分数；
设置长度与预设的视频片段时长相等的滑动窗口；
将所述滑动窗口按照预设步长在所述目标视频中移动，确定每个滑动窗口内的视频片段包括的所有帧视频图像的评估分数的总和；
截取评估分数的总和最高的滑动窗口内的视频片段，以得到最终的视频片段。
4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，针对每个候选图像，对该候选图像进行评估分析，以得到所述该候选图像的评估分数，包括：
针对每个候选图像，从多个维度对该候选图像进行分析，确定该候选图像在多个维度的得分，所述多个维度包括以下至少一者：清晰度维度、色彩丰富度维度以及有意义程度维度；
针对每个候选图像，根据该候选图像在多个维度的得分以及多个维度中各个维度的权重，确定该候选图像的评估分数。
5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，针对每个候选图像，对该候选图像进行评估分析，以得到所述该候选图像的评估分数，包括：
针对每个候选图像，从多个维度对该候选图像进行分析，确定该候选图像在多个维度的得分，所述多个维度包括以下至少两项：清晰度维度、色彩丰富度维度、有意义程度维度、至少一个与人脸相关的维度；
针对每个候选图像，根据该候选图像在多个维度的得分以及多个维度中各个维度的权重，确定该候选图像的评估分数，所述多个维度的得分包括以下至少两项：图像清晰程度分值、图像色彩丰富度分值、图像有意义程度分值、至少一个与人脸相关的分值。
6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，所述至少一个与人脸相关的分值包括以下一项或多项：人脸清晰度分值、睁眼程度分值、张嘴程度分值、人脸构图分值、人脸方向分值。
7.一种剪辑视频的装置，其特征在于，所述装置包括：
提取模块，用于从目标视频中提取多个候选图像；
评估模块，用于针对每个候选图像，对该候选图像进行评估分析，以得到该候选图像的评估分数；
截取模块，用于基于所述多个候选图像各自的评估分数，对所述目标视频进行截取操作，得到视频片段。
8.根据权利要求7所述的装置，其特征在于，所述截取模块包括：
第一确定模块，用于从所述多个候选图像中确定评估分数最高的目标图像；
第一截取子模块，用于以所述目标图像为中心，分别在该中心前后截取时长相等的视频片段，以得到最终的视频片段。
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，该程序被处理器执行时实现如权利要求1-6任一所述的方法中的步骤。
10.一种电子设备，包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，其特征在于，所述处理器执行时实现如权利要求1-6任一所述的方法的步骤。
剪辑视频的方法、装置、电子设备及计算机可读存储介质
技术领域
背景技术
[0002] 相关技术中，视频剪辑工作在很大程度上还依赖于人工剪辑，现有人工剪辑需要将视频文件逐帧展开，以帧为精度来进行剪辑，但由于视频数据量极大，如果对视频中的每一帧均进行分析，则耗费的人工时间非常长，因此采用人工剪辑是一件很繁琐的事情。
[0003] 同时，如果视频剪辑是为了挑选视频中的精彩片段，采用人工剪辑的方式也无法根据该视频的内容自动判断视频中内容精彩的视频帧而生成视频片段。因此人工剪辑的方式不够智能，且根据人工剪辑视频的精彩片段时，人工判断视频中的精彩视频帧的准确度不高，影响最终的剪辑效果，降低了用户的使用体验。发明内容
[0004] 本公开提供一种剪辑视频的方法、装置、电子设备及计算机可读存储介质，以至少解决上述存在的技术问题。本公开的技术方案如下：
[0005] 根据本公开实施例的第一方面，提供一种剪辑视频的方法，所述方法包括：
[0006] 从目标视频中提取多个候选图像；
[0007] 针对每个候选图像，对该候选图像进行评估分析，以得到该候选图像的评估分数；
[0008] 基于所述多个候选图像各自的评估分数，对所述目标视频进行截取操作，得到视频片段。
[0009] 可选地，基于所述多个候选图像各自的评估分数，对所述目标视频进行截取操作，得到视频片段，包括：
[0010] 从所述多个候选图像中确定评估分数最高的目标图像；
[0011] 以所述目标图像为中心，分别在该中心前后截取时长相等的视频片段，以得到最终的视频片段。
[0012] 可选地，基于所述多个候选图像各自的评估分数，对所述目标视频进行截取操作，得到视频片段，包括：
[0013] 对所述多个候选图像各自的评估分数进行插值处理，以得到所述目标视频中每帧视频图像各自的评估分数；
[0014] 设置长度与预设的视频片段时长相等的滑动窗口；
[0015] 将所述滑动窗口按照预设步长在所述目标视频中移动，确定每个滑动窗口内的视频片段包括的所有帧视频图像的评估分数的总和；
[0016] 截取评估分数的总和最高的滑动窗口内的视频片段，以得到最终的视频片段。
[0017] 可选地，针对每个候选图像，对该候选图像进行评估分析，以得到所述该候选图像的评估分数，包括：
[0018] 针对每个候选图像，从多个维度对该候选图像进行分析，确定该候选图像在多个维度的得分，所述多个维度包括以下至少一者：清晰度维度、色彩丰富度维度以及有意义程度维度；
[0019] 针对每个候选图像，根据该候选图像在多个维度的得分以及多个维度中各个维度的权重，确定该候选图像的评估分数。
[0020] 可选地，针对每个候选图像，对该候选图像进行评估分析，以得到所述该候选图像的评估分数，包括：
[0021] 针对每个候选图像，从多个维度对该候选图像进行分析，确定该候选图像在多个维度的得分，所述多个维度包括以下至少两项：清晰度维度、色彩丰富度维度、有意义程度维度、至少一个与人脸相关的维度；
[0022] 针对每个候选图像，根据该候选图像在多个维度的得分以及多个维度中各个维度的权重，确定该候选图像的评估分数，所述多个维度的得分包括以下至少两项：图像清晰程度分值、图像色彩丰富度分值、图像有意义程度分值、至少一个与人脸相关的分值。
[0023] 可选地，所述至少一个与人脸相关的分值包括以下一项或多项：人脸清晰度分值、睁眼程度分值、张嘴程度分值、人脸构图分值、人脸方向分值。根据本公开实施例的第二方面，提供一种剪辑视频的装置，所述装置包括：
[0024] 提取模块，用于从目标视频中提取多个候选图像；
[0025] 评估模块，用于针对每个候选图像，对该候选图像进行评估分析，以得到该候选图像的评估分数；
[0026] 截取模块，用于基于所述多个候选图像各自的评估分数，对所述目标视频进行截取操作，得到视频片段。
[0027] 可选地，所述截取模块包括：
[0028] 第一确定模块，用于从所述多个候选图像中确定评估分数最高的目标图像；
[0029] 第一截取子模块，用于以所述目标图像为中心，分别在该中心前后截取时长相等的视频片段，以得到最终的视频片段。
[0030] 可选地，所述截取模块包括：
[0031] 插值模块，用于对所述多个候选图像各自的评估分数进行插值处理，以得到所述目标视频中每帧视频图像各自的评估分数；
[0032] 设置模块，用于设置长度与预设的视频片段时长相等的滑动窗口；
[0033] 第二确定模块，用于将所述滑动窗口按照预设步长在所述目标视频中移动，确定每个滑动窗口内的视频片段包括的所有帧视频图像的评估分数的总和；
[0034] 第二截取子模块，用于截取评估分数的总和最高的滑动窗口内的视频片段，以得到最终的视频片段。
[0035] 可选地，所述评估模块包括：
[0036] 分析模块，用于针对每个候选图像，从多个维度对该候选图像进行分析，确定该候选图像在多个维度的得分，所述多个维度包括以下至少一者：清晰度维度、色彩丰富度维度以及有意义程度维度；
[0037] 评估分数确定模块，用于针对每个候选图像，根据该候选图像在多个维度的得分以及多个维度中各个维度的权重，确定该候选图像的评估分数。
[0038] 可选地，所述评估模块被配置为：针对每个候选图像，从多个维度对该候选图像进行分析，确定该候选图像在多个维度的得分，所述多个维度包括以下至少两项：清晰度维度、色彩丰富度维度、有意义程度维度、至少一个与人脸相关的维度；针对每个候选图像，根据该候选图像在多个维度的得分以及多个维度中各个维度的权重，确定该候选图像的评估分数，所述多个维度的得分包括以下至少两项：图像清晰程度分值、图像色彩丰富度分值、图像有意义程度分值、至少一个与人脸相关的分值。
[0039] 可选地，所述至少一个与人脸相关的分值包括以下一项或多项：人脸清晰度分值、睁眼程度分值、张嘴程度分值、人脸构图分值、人脸方向分值。
[0041] 根据本公开实施例的第四方面，供一种电子设备，包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行时实现本申请第一方面所述的方法的步骤。
[0042] 本公开的实施例提供的技术方案至少带来以下有益效果：
[0043] 本申请公开的实施例中，对视频中的视频帧自动进行评估，基于评估分数对视频进行截取操作，以得到最终的精彩视频片段。通过基于所述多个候选图像各自的评估分数，对所述目标视频进行截取操作，使得得到的视频片段是根据视频内容自动生成的，且候选图像是在视频中提取的部分视频帧，无需对视频中的每帧视频图像进行评估分析，节省时间，生成视频片段的速度快，质量高。
[0046] 图1是根据一示例性实施例示出的一种剪辑视频的方法的流程图；
[0047] 图2是本申请另一实施例提供的一种剪辑视频的方法的流程图；
[0048] 图3是本申请另一实施例提供的一种剪辑视频的方法的流程图；
[0049] 图4是本申请另一实施例提供的一种剪辑视频的方法的流程图；
[0050] 图5是本申请一实施例提供的一种剪辑视频的装置的示意图。
具体实施方式
[0051] 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。
[0052] 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。
[0053] 相关技术中，视频剪辑工作在很大程度上还依赖于人工剪辑，现有人工剪辑需要将视频文件逐帧展开，以帧为精度来进行剪辑，但由于视频数据量极大，如果对视频中的每一帧均进行分析，则耗费的人工时间非常长，因此采用人工剪辑是一件很繁琐的事情。
[0054] 同时，如果视频剪辑是为了挑选视频中的精彩片段，采用人工剪辑的方式也无法根据该视频的内容自动判断视频中内容精彩的视频帧而生成视频片段。因此人工剪辑的方式不够智能，且根据人工剪辑视频的精彩片段时，人工判断视频中的精彩视频帧的准确度不高，影响最终的剪辑效果，降低了用户的使用体验。为改善用户的使用体验，本申请提供一种剪辑视频的方法，对视频中的视频帧自动进行评估，基于评估分数对视频进行截取操作，以得到最终的精彩视频片段。
[0055] 图1示出了本申请一实施例提出的一种剪辑视频的方法的流程图。如图1所示，该方法包括以下步骤：
[0056] 步骤S11：从目标视频中提取多个候选图像；
[0057] 步骤S12：针对每个候选图像，对该候选图像进行评估分析，以得到该候选图像的评估分数；
[0058] 步骤S13：基于所述多个候选图像各自的评估分数，对所述目标视频进行截取操作，得到视频片段。
[0059] 在本实施例中，候选图像是从目标视频中提取的多帧视频图像，可以等帧间间隔地提取，示例地，针对单个目标视频，例如每隔10帧视频图像，提取出一帧视频图像。以目标视频包括90帧视频图像为例，提取出的各帧视频图像分别是：第11帧、第22帧、第33帧、第44帧、第55帧、第66帧、第77帧以及第88帧。
[0060] 或者，本实施例中，从目标视频中提取多帧视频图像时，可以首先将该目标视频分为多个子段，然后从每个子段中提取一帧视频图像。示例地，针对单个目标视频，例如将该目标视频等分为N个子段，针对每个子段，从中随机提取一帧视频图像。
[0061] 以上实施例中，通过等帧间间隔地提取多帧视频图像，或通过将视频分为多个子段，然后从每个子段中提取一帧视频图像，使得提取到的多帧视频图像是均匀分布在目标视频中的视频图像，多帧视频图像能更准确地表征该目标视频的内容，从而进一步提高视频剪辑的质量和准确性。
[0062] 本实施例中，针对每个候选图像，对该候选图像进行评估分析，以得到该候选图像的评估分数，然后基于所述多个候选图像各自的评估分数，对所述目标视频进行截取操作，得到视频片段；其中评估分析是指对候选图像进行图像质量的评估分析，示例地，图像质量包括但不限于：图像的清晰程度、图像的色彩丰富度、图像的有意义程度以及图像中的人脸清晰度等；通过对候选图像的质量进行评估分析，可以选取评估分数高于预设阈值的多张图像组成最终的视频片段，也可以根据评估分数最高的单张图像截取最终的视频片段，或者也可以截取评估分数最高的一组连续图像作为最终的视频片段。
[0063] 以上实施例中，通过基于所述多个候选图像各自的评估分数，对所述目标视频进行截取操作，使得得到的视频片段是根据视频内容自动生成的，且候选图像是在视频中提取的部分视频帧，无需对视频中的每帧视频图像进行评估分析，节省时间，生成视频片段的速度快，质量高。
[0064] 参考图2，图2是本申请另一实施例提供的一种剪辑视频的方法的流程图。如图2所示，该方法除了包括步骤S11-步骤S12外，上述步骤S13具体包括以下步骤：
[0065] 步骤S131：从所述多个候选图像中确定评估分数最高的目标图像；
[0066] 步骤S132：以所述目标图像为中心，分别在该中心前后截取时长相等的视频片段，以得到最终的视频片段。
[0067] 本实施例中，首先从多个候选图像中确定评估分数最高的目标图像，确定最终的视频片段的时长总和(其可以：获取视频片段的预设时长)，然后以目标图像为中心，分别在该中心前后截取时长相等的视频片段，以得到最终的视频片段；示例地，仍采用上述步骤S11中采用等帧间间隔提取时的所举示例：以目标视频包括90帧视频图像为例，提取出的各帧视频图像分别是：第11帧、第22帧、第33帧、第44帧、第55帧、第66帧、第77帧以及第88帧。若评估分数最高的目标图像为第55帧视频图像，此时需要生成的视频片段的预设时长内包含有30帧的帧视频图像，则以第55帧视频图像为中心，向前移动15帧视频图像并向后移动
15帧视频图像，从而截取到该目标视频中第40帧视频图像-70帧视频图像，并将该第40帧视频图像-70帧视频图像的视频图像作为最终的视频片段。
15帧视频图像，从而截取到该目标视频中第40帧视频图像-70帧视频图像，并将该第40帧视频图像-70帧视频图像的视频图像作为最终的视频片段。
[0068] 参考图3，图3是本申请另一实施例提供的一种剪辑视频的方法的流程图。如图3所示，该方法除了包括步骤S11-步骤S12外，上述步骤S13具体包括以下步骤：
[0069] 步骤S133：对所述多个候选图像各自的评估分数进行插值处理，以得到所述目标视频中每帧视频图像各自的评估分数；
[0070] 步骤S134：设置长度与预设的视频片段时长相等的滑动窗口；
[0071] 步骤S135：将所述滑动窗口按照预设步长在所述目标视频中移动，确定每个滑动窗口内的视频片段包括的所有帧视频图像的评估分数的总和；
[0072] 步骤S136：截取评估分数的总和最高的滑动窗口内的视频片段，以得到最终的视频片段。
[0073] 本实施例中，首先，对多个候选图像各自的评估分数进行插值处理，所采用的插值方式为现有技术，在此不再赘述，通过采用插值处理，从而获得目标视频中的每帧视频图像各自的评估分数。
[0074] 然后，设置长度与预设的视频片段时长相等的滑动窗口，使得滑动窗口的窗口大小与预设的视频片段的时长相等，将所述滑动窗口按照预设步长在所述目标视频中移动，确定每个滑动窗口内的视频片段包括的所有帧视频图像的评估分数总和；示例地，滑动窗口的预设步长可以与预设的视频片段的时长相等，也可以与预设的视频片段的时长不同，例如：目标视频内包括有90帧视频图像，预设的视频片段的时长包括有10帧视频图像，滑动窗口的窗口大小内包含有10帧视频图像，滑动窗口的预设步长可以为10帧视频图像，也可以为8帧视频图像，也可以为12帧视频图像；例如：按照10帧视频图像为预设步长，则滑动窗口在目标视频中移动时，产生的滑动窗口依次为：第1帧视频图像-第10帧视频图像；第10帧视频图像-第20帧视频图像；第20帧视频图像-第30帧视频图像；第30帧视频图像-第40帧视频图像；第40帧视频图像-第50帧视频图像；第50帧视频图像-第60帧视频图像；第60帧视频图像-第70帧视频图像；第70帧视频图像-第80帧视频图像；第80帧视频图像-第90帧视频图像。
[0075] 最后，截取评估分数的总和最高的滑动窗口内的视频片段，以得到最终的视频片段。示例地，以上述所举示例为例，若第1帧视频图像-第10帧视频图像的评估分数的总和最高，则将该第1帧视频图像-第10帧视频图像截取为最终的视频片段。
[0076] 参考图4，图4是本申请另一实施例提供的一种剪辑视频的方法的流程图。如图4所示，该方法除了包括步骤S11、步骤S13外，上述步骤S12具体步骤以下步骤：
[0077] S121：针对每个候选图像，从多个维度对该候选图像进行分析，确定该候选图像在多个维度的得分，所述多个维度包括以下至少一者：清晰度维度、色彩丰富度维度以及有意义程度维度；
[0078] S122：针对每个候选图像，根据该候选图像在多个维度的得分以及多个维度中各个维度的权重，确定该候选图像的评估分数。
[0079] 针对每个候选图像，可以直接从多个维度针对该候选图像进行分析，从而确定该候选图像在多个维度的得分。针对每个候选视频，则可以从该候选视频中抽取至少一帧视频帧，然后对抽取出的至少一帧视频帧从多个维度针对该视频帧进行分析，从而确定该候选视频在多个维度的得分。
[0081] 子分值1：图像清晰程度分值。可通过对图像边缘进行检测，例如使用拉普拉斯算子进行检测，然后计算边缘检测结果的方差，从而确定图像清晰程度分值。其中，方差越大，表示图像中的细节越多、图像越清晰，相应的图像清晰程度分值越高。
[0082] 子分项2：图像色彩丰富度分值。可通过计算YUV颜色空间中UV分量各自的方差及均值，之后计算UV方差之和的平方根A，以及UV均值平方和的平方根B，再对A与B加权求和，从而确定图像色彩丰富度分值。
[0083] 子分项3：图像有意义程度分值。通常，如果图像过于简单(例如能够轻易地通过编码预测)或者过于复杂(例如非常难预测)，则该图像无意义的概率较大。例如，拍摄的白墙、底板等，通常是无意义的过于简单的图像。又例如，拍摄的草丛、草地等，通常是无意义的过于复杂的图像。因此，可通过计算图像帧内失真的方差和平均值，再加上色彩丰富度，形成一个三维的特征向量，利用现有的机器学习模型进行分类，从而确定图像有意义程度分值。
[0084] 子分项4：人脸清晰度分值。可针对人脸区域进行边缘进行检测，然后计算边缘检测结果的方差，从而确定图像清晰程度分值。或者对人脸区域进行模糊处理，然后和原始人脸区域进行作差对比，如果差异较大，则说明原始人脸较清晰，从而确定图像清晰程度分值。需要说明的是，这里说的人脸区域，即可以是人脸检测的框形区域，也可以是根据人脸特征点框出的人脸轮廓区域，还可以是两眼及下巴(或嘴)形成的人脸内部区域。
[0085] 子分项5：睁眼程度分值。可通过计算双眼各自上下眼睑的距离与内外眼角的距离之比R1与R2，从而确定睁眼程度分值。其中，如果R1与R2接近，则认为双眼睁眼程度一致，将R1与R2相加之和确定为睁眼程度分值；否则，认为可能是在做睁一只眼闭一只眼的表情，将2*max(R1,R2)确定为睁眼程度分值。此外，如果R1和R2均很小，即双眼都闭上，可以对睁眼程度分值做一定的惩罚，例如取为零或负值。
[0086] 子分项6：张嘴程度分值。可通过计算两个嘴角A、B连成的直线与下嘴唇中点C的夹角∠BAC和夹角∠ABC，从而确定张嘴程度分值。其中，角度越大，张嘴程度分值越高。
[0087] 子分项7：人脸构图分值。可通过计算各个人脸中心点连线形成的多边形的重心，并比较该重心与理想的构图重心(如竖版图像的中心偏上，或横版图像的左侧偏上或右侧偏上等)的距离，从而确定人脸构图分值。其中，距离越近，人脸构图分值越高。
[0088] 子分项8：人脸方向分值。通过计算人脸的方向(例如抬头/低头、左转/右转、向左/向右歪头)，从而确定人脸方向分值。例如其中，低头角度在适当范围内，人脸方向分值较大；左转/右转方向在一定范围内，人脸方向分值较大；歪头方向在一定范围内，人脸方向分值较大。
[0089] 应当理解的，在候选图像中包括人脸的情况下，可以针对该候选图像，确定上述子分项4至子分项8。
[0090] 此外，针对候选视频，还可以根据视频的稳定性，例如视频是否抖动，场景是否频繁切换等，对候选视频的得分进行调整。
[0091] 基于同一发明构思，本申请一实施例提供一种剪辑视频的装置。参考图5，图5是本申请一实施例提供的一种剪辑视频的装置的示意图。如图5所示，该装置包括：
[0092] 提取模块501，用于从目标视频中提取多个候选图像；
[0093] 评估模块502，用于针对每个候选图像，对该候选图像进行评估分析，以得到该候选图像的评估分数；
[0094] 截取模块503，用于基于所述多个候选图像各自的评估分数，对所述目标视频进行截取操作，得到视频片段。
[0095] 可选地，所述截取模块包括：
[0096] 第一确定模块，用于从所述多个候选图像中确定评估分数最高的目标图像；
[0097] 第一截取子模块，用于以所述目标图像为中心，分别在该中心前后截取时长相等的视频片段，以得到最终的视频片段。
[0098] 可选地，所述截取模块包括：
[0099] 插值模块，用于对所述多个候选图像各自的评估分数进行插值处理，以得到所述目标视频中每帧视频图像各自的评估分数；
[0100] 设置模块，用于设置长度与预设的视频片段时长相等的滑动窗口；
[0101] 第二确定模块，用于将所述滑动窗口按照预设步长在所述目标视频中移动，确定每个滑动窗口内的视频片段包括的所有帧视频图像的评估分数的总和；
[0102] 第二截取子模块，用于截取评估分数的总和最高的滑动窗口内的视频片段，以得到最终的视频片段。
[0103] 可选地，所述评估模块包括：
[0104] 分析模块，用于针对每个候选图像，从多个维度对该候选图像进行分析，确定该候选图像在多个维度的得分，所述多个维度包括以下至少一者：清晰度维度、色彩丰富度维度以及有意义程度维度；
[0105] 评估分数确定模块，用于针对每个候选图像，根据该候选图像在多个维度的得分以及多个维度中各个维度的权重，确定该候选图像的评估分数。
[0106] 可选地，所述评估模块被配置为：针对每个候选图像，从多个维度对该候选图像进行分析，确定该候选图像在多个维度的得分，所述多个维度包括以下至少两项：清晰度维度、色彩丰富度维度、有意义程度维度、至少一个与人脸相关的维度；针对每个候选图像，根据该候选图像在多个维度的得分以及多个维度中各个维度的权重，确定该候选图像的评估分数，所述多个维度的得分包括以下至少两项：图像清晰程度分值、图像色彩丰富度分值、图像有意义程度分值、至少一个与人脸相关的分值。
[0107] 可选地，所述至少一个与人脸相关的分值包括以下一项或多项：人脸清晰度分值、睁眼程度分值、张嘴程度分值、人脸构图分值、人脸方向分值。
[0108] 基于同一发明构思，本申请另一实施例提供一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，该程序被处理器执行时实现如本申请上述任一实施例所述的方法中的步骤。
[0109] 基于同一发明构思，本申请另一实施例提供一种电子设备，包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行时实现本申请上述任一实施例所述的方法中的步骤。
[0110] 对于装置实施例而言，由于其与方法实施例基本相似，所以描述的比较简单，相关之处参见方法实施例的部分说明即可。
[0111] 本说明书中的各个实施例均采用递进的方式描述，每个实施例重点说明的都是与其他实施例的不同之处，各个实施例之间相同相似的部分互相参见即可。
[0112] 本领域内的技术人员应明白，本申请实施例的实施例可提供为方法、装置、或计算机程序产品。因此，本申请实施例可采用完全硬件实施例、完全软件实施例、或结合软件和硬件方面的实施例的形式。而且，本申请实施例可采用在一个或多个其中包含有计算机可用程序代码的计算机可用存储介质(包括但不限于磁盘存储器、CD-ROM、光学存储器等)上实施的计算机程序产品的形式。
[0113] 本申请实施例是参照根据本申请实施例的方法、终端设备(系统)、和计算机程序产品的流程图和/或方框图来描述的。应理解可由计算机程序指令实现流程图和/或方框图中的每一流程和/或方框、以及流程图和/或方框图中的流程和/或方框的结合。可提供这些计算机程序指令到通用计算机、专用计算机、嵌入式处理机或其他可编程数据处理终端设备的处理器以产生一个机器，使得通过计算机或其他可编程数据处理终端设备的处理器执行的指令产生用于实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能的装置。
[0114] 这些计算机程序指令也可存储在能引导计算机或其他可编程数据处理终端设备以特定方式工作的计算机可读存储器中，使得存储在该计算机可读存储器中的指令产生包括指令装置的制造品，该指令装置实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能。
[0115] 这些计算机程序指令也可装载到计算机或其他可编程数据处理终端设备上，使得在计算机或其他可编程终端设备上执行一系列操作步骤以产生计算机实现的处理，从而在计算机或其他可编程终端设备上执行的指令提供用于实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能的步骤。
[0116] 尽管已描述了本申请实施例的优选实施例，但本领域内的技术人员一旦得知了基本创造性概念，则可对这些实施例做出另外的变更和修改。所以，所附权利要求意欲解释为包括优选实施例以及落入本申请实施例范围的所有变更和修改。
[0117] 最后，还需要说明的是，在本文中，诸如第一和第二等之类的关系术语仅仅用来将一个实体或者操作与另一个实体或操作区分开来，而不一定要求或者暗示这些实体或操作之间存在任何这种实际的关系或者顺序。而且，术语“包括”、“包含”或者其任何其他变体意在涵盖非排他性的包含，从而使得包括一系列要素的过程、方法、物品或者终端设备不仅包括那些要素，而且还包括没有明确列出的其他要素，或者是还包括为这种过程、方法、物品或者终端设备所固有的要素。在没有更多限制的情况下，由语句“包括一个……”限定的要素，并不排除在包括所述要素的过程、方法、物品或者终端设备中还存在另外的相同要素。
[0118] 以上对本申请所提供的一种剪辑视频的方法、装置、电子设备及计算机可读存储介质，进行了详细介绍，本文中应用了具体个例对本申请的原理及实施方式进行了阐述，以上实施例的说明只是用于帮助理解本申请的方法及其核心思想；同时，对于本领域的一般技术人员，依据本申请的思想，在具体实施方式及应用范围上均会有改变之处，综上所述，本说明书内容不应理解为对本申请的限制。
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