视频精彩度测量方法、装置、设备及存储介质与流程

1.本发明涉及图像分析领域，尤其涉及一种视频精彩度测量方法、装置、设备及存储介质。


背景技术：

2.现今，网络上涌现了大量视频数据，其中有平淡无奇的，也有精彩纷呈的，而不论是对于用户还是提供视频内容的平台来说，都希望获取更精彩的视频，那么提供一种视频精彩度的测度方法，自然十分重要。目前的方法主要是通过对特定类型的视频制定有针对性的规则来分析视频是否精彩，比如对于篮球比赛类型的视频，如果有投篮的镜头，则认为该视频精彩。只能定性分析视频是否精彩，无法定量测度视频的精彩程度，也不能根据精彩程度给一系列视频排序。不同类型的视频指定不同的规则，局限性较大，适用性较窄，无法进行统一的比较，因此需要一种统一且能广泛定量测量视频精彩度的技术方案。


技术实现要素：

3.本发明的主要目的在于解决视频无法统一定量的分析的技术问题。
4.本发明第一方面提供了一种视频精彩度测量方法，所述视频精彩度测量方法包括：
5.获取待分析的视频数据；
6.解析所述视频数据的视频帧，得到所述视频数据对应的视频帧集合，以及基于预置划分框架，对所述视频帧集合中每个视频帧进行划分处理，得到每个视频帧对应的划分网格网络；
7.根据预置视频色彩算法，计算所述划分网格网络中每个网格对应的hsv值，得到所述划分网格网络对应的hsv值集；
8.根据预置运动参数算法，对所述hsv值集进行差值分析处理，得到所述划分网格网络对应的运动参数值，并根据预置色彩参数算法，对所述hsv值集进行颜色分析处理，得到所述划分网格网络对应的色彩值强度值；
9.计算所述色彩值强度值和所述运动参数值的平均值，得到所述划分网格网络对应的视频帧精彩值。
10.可选的，在本发明第一方面的第一种实现方式中，所述根据预置视频色彩算法，计算所述划分网格网络中每个网格对应的hsv值，得到所述划分网格网络对应的hsv值集包括：
11.读取所述划分网格网络中每个网格对应的所有像素rgb值，以及基于预置转换算法，将所有的所述像素rgb值转换为像素hsv值；
12.计算所有所述像素hsv值对应的hsv平均值，并将所述hsv平均值确定为网格对应的hsv值；
13.将所述划分网格网络中每个网格对应的hsv值组合，生成所述划分网格网络对应
的hsv值集。
14.可选的，在本发明第一方面的第二种实现方式中，所述根据预置运动参数算法，对所述hsv值集进行差值分析处理，得到所述划分网格网络对应的运动参数值包括：
15.读取所述划分网格网络相差预置间隔帧数的对比划分网格网络；
16.根据预置区域检测算法和所述hsv值集，对所述划分网格网络和所述比划分网格网络进行区域比对处理，得到所述划分网格网络对应的运动围度值；
17.根据预置向量检测算法，对所述划分网格网络和所述比划分网格网络进行向量分析处理，得到所述划分网格网络对应的运动幅度值；
18.对所述运动围度值和所述运动幅度值计算平均值，得到所述划分网格网络对应的运动参数值。
19.可选的，在本发明第一方面的第三种实现方式中，所述根据预置区域检测算法和所述hsv值集，对所述划分网格网络和所述比划分网格网络进行区域比对处理，得到所述划分网格网络对应的运动围度值包括：
20.计算所述划分网格网络和所述对比划分网格网络的hsv值分量差平均值，得到所述划分网格网络的帧数hsv差值；
21.判断所述帧数hsv差值是否超过预置强度阈值；
22.若超过所述强度阈值，则根据预置运动分析算法，对所述帧数hsv差值和所述强度阈值进行差值分析处理，得到所述划分网格网络对应的运动围度值。
23.可选的，在本发明第一方面的第四种实现方式中，所述根据预置向量检测算法，对所述划分网格网络和所述比划分网格网络进行向量分析处理，得到所述划分网格网络对应的运动幅度值包括：
24.分析所述对比划分网格网络与所述划分网格网络对应的网格运动矢量，得到网格运动矢量集；
25.将所述网格运动矢量中的数据集代入预置运动幅度计算公式，计算得出所述划分网格网络对应的运动幅度值。
26.可选的，在本发明第一方面的第五种实现方式中，所述根据预置色彩参数算法，对所述hsv值集进行颜色分析处理，得到所述划分网格网络对应的色彩值强度值包括：
27.计算所述划分网格网络中每个网格对应hsv值的h分量占比值、s分量占比值、v分量占比值，并计算所述划分网格网络中的所有h分量、s分量、v分量之间的欧式距离，得到分量欧式距离集；
28.读取所述划分网格网络中每个网格对应的所有像素的s分量和v分量；
29.将所述h分量占比值、所述s分量占比值、所述v分量占比值、所述分量欧式距离集、每个像素的s分量和v分量代入预置色彩强度公式，计算得到所述划分网格网络对应的色彩值强度值。
30.可选的，在本发明第一方面的第六种实现方式中，所述基于预置划分框架，对所述视频帧集合中每个视频帧进行划分处理，得到每个视频帧对应的划分网格网络包括：
31.根据所述视频帧集合中的排序，依次从所述视频帧集合中提取出视频帧；
32.根据预置划分框架，对所述视频帧进行划分处理，生成所述视频帧对应的划分网格网络。
33.本发明第二方面提供了一种视频精彩度测量装置，所述视频精彩度测量装置包括：
34.获取模块，用于获取待分析的视频数据；
35.划分模块，用于解析所述视频数据的视频帧，得到所述视频数据对应的视频帧集合，以及基于预置划分框架，对所述视频帧集合中每个视频帧进行划分处理，得到每个视频帧对应的划分网格网络；
36.计算模块，用于根据预置视频色彩算法，计算所述划分网格网络中每个网格对应的hsv值，得到所述划分网格网络对应的hsv值集；
37.分析模块，用于根据预置运动参数算法，对所述hsv值集进行差值分析处理，得到所述划分网格网络对应的运动参数值，并根据预置色彩参数算法，对所述hsv值集进行颜色分析处理，得到所述划分网格网络对应的色彩值强度值；
38.计算模块，用于计算所述色彩值强度值和所述运动参数值的平均值，得到所述划分网格网络对应的视频帧精彩值。
39.本发明第三方面提供了一种视频精彩度测量设备，包括：存储器和至少一个处理器，所述存储器中存储有指令，所述存储器和所述至少一个处理器通过线路互连；所述至少一个处理器调用所述存储器中的所述指令，以使得所述视频精彩度测量设备执行上述的视频精彩度测量方法。
40.本发明的第四方面提供了一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质中存储有指令，当其在计算机上运行时，使得计算机执行上述的视频精彩度测量方法。
41.本发明实施例中，通过对图像进行运动分析与色彩分析，并通过帧数有序比对查询，对视频进行逐帧的评价。基于hsv值的分析计算，实现对视频数据的能通用分析，并且可以对视频精彩度进行定量分析。
附图说明
42.图1为本发明实施例中视频精彩度测量方法的第一个实施例示意图；
43.图2为本发明实施例中视频精彩度测量方法的第二个实施例示意图；
44.图3为本发明实施例中视频精彩度测量装置的一个实施例示意图；
45.图4为本发明实施例中视频精彩度测量装置的另一个实施例示意图；
46.图5为本发明实施例中视频精彩度测量设备的一个实施例示意图。
具体实施方式
47.本发明实施例提供了一种视频精彩度测量方法、装置、设备及存储介质。
48.本发明的说明书和权利要求书及上述附图中的术语“第一”、“第二”、“第三”、“第四”等(如果存在)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，以便这里描述的实施例能够以除了在这里图示或描述的内容以外的顺序实施。此外，术语“包括”或“具有”及其任何变形，意图在于覆盖不排他的包含，例如，包含了一系列步骤或单元的过程、方法、系统、产品或设备不必限于清楚地列出的那些步骤或单元，而是可包括没有清楚地列出的或对于这些过程、方法、产品或设备固有的其它步骤或单元。
49.为便于理解，下面对本发明实施例的具体流程进行描述，请参阅图1，本发明实施例中视频精彩度测量方法的一个实施例包括：
50.101、获取待分析的视频数据；
51.在本实施例中，待分析的视频数据的数据格式可以为mpeg/mpg/dat/mp4等一系列，获取方式可以是无线网络获取也可以是移动硬盘输入还可以是有线的usb传输等方式。
52.102、解析所述视频数据的视频帧，得到所述视频数据对应的视频帧集合，以及基于预置划分框架，对所述视频帧集合中每个视频帧进行划分处理，得到每个视频帧对应的划分网格网络；
53.在本实施例中，按照视频数据的格式进行解码得到视频帧，获取视频帧方法为现有技术在此不做赘述。通过解码获得视频数据的视频帧集合，视频帧集合按照视频播放顺序进行排列。根据划分框架，将视频帧划分为20*20，即400个网格。在视频帧集合中的每个视频帧进行划分，得到每个视频帧对应的400个网格的划分网格网络。
54.103、根据预置视频色彩算法，计算所述划分网格网络中每个网格对应的hsv值，得到所述划分网格网络对应的hsv值集；
55.在本实施例中，先读取20*20划分网格网络的每个网格中的每个像素的rgb值然后根据max＝max(r,g,b)；min＝min(r,g,b)；v＝max(r,g,b)；s＝(max
‑
min)/max；f(r＝max)h＝(g
‑
b)/(max
‑
min)*60；if(g＝max)h＝120+(b
‑
r)/(max
‑
min)*60；if(b＝max)h＝240+(r
‑
g)/(max
‑
min)*60；if(h<0)h＝h+360的转换方法，对20*20划分网格网络中每个网格的hsv值，依据网格像素点的hsv值，进行加权平均其中，h
i
、s
i
、v
i
表示第i个网格的hsv值，h
ik
、s
ik
、v
ik
表示第i个网格的第k个像素的hsv值。
56.104、根据预置运动参数算法，对所述hsv值集进行差值分析处理，得到所述划分网格网络对应的运动参数值，并根据预置色彩参数算法，对所述hsv值集进行颜色分析处理，得到所述划分网格网络对应的色彩值强度值；
57.在本实施例中，运动范围用于描述视频运动内容涉及的范围，如果人们能感知到的运动区域越广，面积越大，说明运动强度越大，因此可以对比两个视频帧，计算发生变化的区域数量，构建运动范围。计算两个视频帧对应网格区域的hsv值之差，由于相邻两帧的内容变化通常很小，冗余较大，因此每隔5帧取一帧，计算其与当前帧的hsv差值，根据计算公式：
[0058][0059]
其中，所述h
i
、s
i
、v
i
表示第i个网格的hsv值，判断d
i
(k)与预置的阈值t进行数据比对，若d
i
(k)大于阈值t，则认为具有一定贡献。则第i帧的运动范围计算公式如下：
[0060][0061]
其中，h为heaviside阶跃函数，如果i大于或等于0，那么h(i)为1，否则h(i)为0，n为网格数量。将所有帧的运动围度求加权平均则可得到视频的运动围度，计算公式如下：其中mr为划分网格网络的运动围度值。
[0062]
运动幅度用于描述视频运动内容的距离，如果某个物体覆盖的范围很小，但是运动的跨度很大，那么也认为其运动强度很大。因此可以计算两个视频帧发生变化的区域所运动的距离，构建运动幅度特征。
[0063]
首先取每个网格的中心点代表该区域，然后用光流法跟踪每个网格在其后第5帧的位置，得到运动矢量，然后计算视频的运动幅度，公式如下：
[0064][0065]
其中，|mv(k)|表示第i帧第k个网格的运动矢量，w和h表示视频帧的宽和高。
[0066]
视频的运动幅度计算如下：
[0067][0068]
将运动围度和运动幅度两个特征组合起来，求加权平均值，即可得到运动强度，计算公式如下：mi＝1/2(ma+mr)。
[0069]
视频通常会用不同的颜色去激起人们不同的类型情感，比如蓝色代表缓和忧伤，红色代表紧张活跃，颜色越鲜艳，越能引发高强度的视觉冲击，因此可以用颜色强度来描述视频的精彩程度。
[0070]
颜色强度主要是计算hsv空间各分量所占比例和对比度，以及色度h中红色和蓝色成分的差异程度来构建，第m帧的颜色强度计算公式如下：
[0071][0072]
其中，表示hsv颜色直方图第i个分量所占的比例，表示第i个分量和第j个分量的欧氏距离，和表示第k个像素在hsv空间的饱和度值和亮度值，表示范围在e(h
k
)[0.75
‑
1.25]之间的色度能力，取决于红色和蓝色的角距离。
[0073]
视频的色彩值强度值计算公式如下：
[0074]
105、计算所述色彩值强度值和所述运动参数值的平均值，得到所述划分网格网络对应的视频帧精彩值。
[0075]
在本实施例中，计算所述色彩值强度值和所述运动参数值的平均值，根据公式：s＝1/2(mi+ci)，其中，s为视频帧精彩值。在完成视频数据的所有视频帧精彩值，将所有的视频帧精彩值作为视频数据的标签。
[0076]
本发明实施例中，通过对图像进行运动分析与色彩分析，并通过帧数有序比对查询，对视频进行逐帧的评价。基于hsv值的分析计算，实现对视频数据的能通用分析，并且可以对视频精彩度进行定量分析。
[0077]
请参阅图2，本发明实施例中视频精彩度测量方法的另一个实施例包括：
[0078]
201、获取待分析的视频数据；
[0079]
202、解析所述视频数据的视频帧，得到所述视频数据对应的视频帧集合；
[0080]
201
‑
202实施例类似于第一个实施例，请参照第一个实施例，在此不做赘述。
[0081]
203、根据所述视频帧集合中的排序，依次从所述视频帧集合中提取出视频帧；
[0082]
204、根据预置划分框架，对所述视频帧进行划分处理，生成所述视频帧对应的划分网格网络；
[0083]
在本实施例中，将视频帧按照固定的划分框架20*20的进行划分，将每个划分网格网络划分为400。
[0084]
205、读取所述划分网格网络中每个网格对应的所有像素rgb值，以及基于预置转换算法，将所有的所述像素rgb值转换为像素hsv值；
[0085]
206、计算所有所述像素hsv值对应的hsv平均值，并将所述hsv平均值确定为网格对应的hsv值；
[0086]
207、将所述划分网格网络中每个网格对应的hsv值组合，生成所述划分网格网络对应的hsv值集；
[0087]
在本实施例中，读取20*20划分网格网络的每个网格中的每个像素的rgb值然后根据max＝max(r,g,b)；min＝min(r,g,b)；v＝max(r,g,b)；s＝(max
‑
min)/max；f(r＝max)h＝(g
‑
b)/(max
‑
min)*60；if(g＝max)h＝120+(b
‑
r)/(max
‑
min)*60；if(b＝max)h＝240+(r
‑
g)/(max
‑
min)*60；if(h<0)h＝h+360的转换方法，对20*20划分网格网络中每个网格的hsv值，依据网格像素点的hsv值，进行加权平均其中，h
i
、s
i
、v
i
表示第i个网格的hsv值，h
ik
、s
ik
、v
ik
表示第i个网格的第k个像素的hsv值。
[0088]
208、读取所述划分网格网络相差预置间隔帧数的对比划分网格网络；
[0089]
209、计算所述划分网格网络和所述对比划分网格网络的hsv值分量差平均值，得到所述划分网格网络的帧数hsv差值；
[0090]
210、判断所述帧数hsv差值是否超过预置强度阈值；
[0091]
211、若超过所述强度阈值，则根据预置运动分析算法，对所述帧数hsv差值和所述强度阈值进行差值分析处理，得到所述划分网格网络对应的运动围度值；
[0092]
208
‑
2011实施例中，计算发生变化的区域数量，构建运动范围。计算两个视频帧对应网格区域的hsv值之差，由于相邻两帧的内容变化通常很小，冗余较大，因此每隔5帧取一帧，计算其与当前帧的hsv差值，根据计算公式：
[0093][0094]
其中，所述h
i
、s
i
、v
i
表示第i个网格的hsv值，判断d
i
(k)与预置的阈值t进行数据比对，若d
i
(k)大于阈值t，则认为具有一定贡献。则第i帧的运动范围计算公式如下：
[0095][0096]
其中，h为heaviside阶跃函数，如果i大于或等于0，那么h(i)为1，否则h(i)为0，n为网格数量。将所有帧的运动围度求加权平均则可得到视频的运动围度，计算公式如下：其中mr为划分网格网络的运动围度值。
[0097]
212、分析所述对比划分网格网络与所述划分网格网络对应的网格运动矢量，得到网格运动矢量集；
[0098]
213、将所述网格运动矢量中的数据集代入预置运动幅度计算公式，计算得出所述
划分网格网络对应的运动幅度值；
[0099]
214、对所述运动围度值和所述运动幅度值计算平均值，得到所述划分网格网络对应的运动参数值；
[0100]
212
‑
214实施例中，首先取每个网格的中心点代表该区域，然后用光流法跟踪每个网格在其后第5帧的位置，得到运动矢量，然后计算视频的运动幅度，公式如下：
[0101][0102]
其中，|mv(k)|表示第i帧第k个网格的运动矢量，w和h表示视频帧的宽和高。
[0103]
视频的运动幅度计算如下：
[0104][0105]
将运动围度和运动幅度两个特征组合起来，求加权平均值，即可得到运动强度，计算公式如下：mi＝1/2(ma+mr)。
[0106]
215、计算所述划分网格网络中每个网格对应hsv值的h分量占比值、s分量占比值、v分量占比值，并计算所述划分网格网络中的所有h分量、s分量、v分量之间的欧式距离，得到分量欧式距离集；
[0107]
216、读取所述划分网格网络中每个网格对应的所有像素的s分量和v分量；
[0108]
217、将所述h分量占比值、所述s分量占比值、所述v分量占比值、所述分量欧式距离集、每个像素的s分量和v分量代入预置色彩强度公式，计算得到所述划分网格网络对应的色彩值强度值；
[0109]
215
‑
217实施例中，视频通常会用不同的颜色去激起人们不同的类型情感，比如蓝色代表缓和忧伤，红色代表紧张活跃，颜色越鲜艳，越能引发高强度的视觉冲击，因此可以用颜色强度来描述视频的精彩程度。
[0110]
颜色强度主要是计算hsv空间各分量所占比例和对比度，以及色度h中红色和蓝色成分的差异程度来构建，第m帧的颜色强度计算公式如下：
[0111][0112]
其中，表示hsv颜色直方图第i个分量所占的比例，表示第i个分量和第j个分量的欧氏距离，和表示第k个像素在hsv空间的饱和度值和亮度值，表示范围在e(h
k
)[0.75
‑
1.25]之间的色度能力，取决于红色和蓝色的角距离。
[0113]
视频的色彩值强度值计算公式如下：
[0114]
218、计算所述色彩值强度值和所述运动参数值的平均值，得到所述划分网格网络对应的视频帧精彩值。
[0115]
本实施类似第一个实施例，请参照第一个实施例，在此不做赘述。
[0116]
本发明实施例中，通过对图像进行运动分析与色彩分析，并通过帧数有序比对查询，对视频进行逐帧的评价。基于hsv值的分析计算，实现对视频数据的能通用分析，并且可以对视频精彩度进行定量分析。
[0117]
上面对本发明实施例中视频精彩度测量方法进行了描述，下面对本发明实施例中视频精彩度测量装置进行描述，请参阅图3，本发明实施例中视频精彩度测量装置一个实施例包括：
[0118]
获取模块301，用于获取待分析的视频数据；
[0119]
划分模块302，用于解析所述视频数据的视频帧，得到所述视频数据对应的视频帧集合，以及基于预置划分框架，对所述视频帧集合中每个视频帧进行划分处理，得到每个视频帧对应的划分网格网络；
[0120]
计算模块303，用于根据预置视频色彩算法，计算所述划分网格网络中每个网格对应的hsv值，得到所述划分网格网络对应的hsv值集；
[0121]
分析模块304，用于根据预置运动参数算法，对所述hsv值集进行差值分析处理，得到所述划分网格网络对应的运动参数值，并根据预置色彩参数算法，对所述hsv值集进行颜色分析处理，得到所述划分网格网络对应的色彩值强度值；
[0122]
计算模块305，用于计算所述色彩值强度值和所述运动参数值的平均值，得到所述划分网格网络对应的视频帧精彩值。
[0123]
本发明实施例中，通过对图像进行运动分析与色彩分析，并通过帧数有序比对查询，对视频进行逐帧的评价。基于hsv值的分析计算，实现对视频数据的能通用分析，并且可以对视频精彩度进行定量分析。
[0124]
请参阅图4，本发明实施例中视频精彩度测量装置的另一个实施例包括：
[0125]
获取模块301，用于获取待分析的视频数据；
[0126]
划分模块302，用于解析所述视频数据的视频帧，得到所述视频数据对应的视频帧集合，以及基于预置划分框架，对所述视频帧集合中每个视频帧进行划分处理，得到每个视频帧对应的划分网格网络；
[0127]
计算模块303，用于根据预置视频色彩算法，计算所述划分网格网络中每个网格对应的hsv值，得到所述划分网格网络对应的hsv值集；
[0128]
分析模块304，用于根据预置运动参数算法，对所述hsv值集进行差值分析处理，得到所述划分网格网络对应的运动参数值，并根据预置色彩参数算法，对所述hsv值集进行颜色分析处理，得到所述划分网格网络对应的色彩值强度值；
[0129]
计算模块305，用于计算所述色彩值强度值和所述运动参数值的平均值，得到所述划分网格网络对应的视频帧精彩值。
[0130]
其中，所述划分模块302具体用于：
[0131]
据所述视频帧集合中的排序，依次从所述视频帧集合中提取出视频帧；
[0132]
根据预置划分框架，对所述视频帧进行划分处理，生成所述视频帧对应的划分网格网络。
[0133]
其中，所述计算模块303具体用于：
[0134]
读取所述划分网格网络中每个网格对应的所有像素rgb值，以及基于预置转换算法，将所有的所述像素rgb值转换为像素hsv值；
[0135]
计算所有所述像素hsv值对应的hsv平均值，并将所述hsv平均值确定为网格对应的hsv值；
[0136]
将所述划分网格网络中每个网格对应的hsv值组合，生成所述划分网格网络对应
的hsv值集。
[0137]
其中，所述分析模块304包括：
[0138]
读取单元3041，用于读取所述划分网格网络相差预置间隔帧数的对比划分网格网络；
[0139]
比对单元3042，用于根据预置区域检测算法和所述hsv值集，对所述划分网格网络和所述比划分网格网络进行区域比对处理，得到所述划分网格网络对应的运动围度值；
[0140]
分析单元3043，用于根据预置向量检测算法，对所述划分网格网络和所述比划分网格网络进行向量分析处理，得到所述划分网格网络对应的运动幅度值；
[0141]
平均单元3044，用于对所述运动围度值和所述运动幅度值计算平均值，得到所述划分网格网络对应的运动参数值。
[0142]
其中，所述比对单元3042具体用于：
[0143]
计算所述划分网格网络和所述对比划分网格网络的hsv值分量差平均值，得到所述划分网格网络的帧数hsv差值；
[0144]
判断所述帧数hsv差值是否超过预置强度阈值；
[0145]
若超过所述强度阈值，则根据预置运动分析算法，对所述帧数hsv差值和所述强度阈值进行差值分析处理，得到所述划分网格网络对应的运动围度值。
[0146]
其中，所述分析单元3043具体用于：
[0147]
分析所述对比划分网格网络与所述划分网格网络对应的网格运动矢量，得到网格运动矢量集；
[0148]
将所述网格运动矢量中的数据集代入预置运动幅度计算公式，计算得出所述划分网格网络对应的运动幅度值。
[0149]
其中，所述分析模块304还可以具体用于：
[0150]
计算所述划分网格网络中每个网格对应hsv值的h分量占比值、s分量占比值、v分量占比值，并计算所述划分网格网络中的所有h分量、s分量、v分量之间的欧式距离，得到分量欧式距离集；
[0151]
读取所述划分网格网络中每个网格对应的所有像素的s分量和v分量；
[0152]
将所述h分量占比值、所述s分量占比值、所述v分量占比值、所述分量欧式距离集、每个像素的s分量和v分量代入预置色彩强度公式，计算得到所述划分网格网络对应的色彩值强度值。
[0153]
本发明实施例中，通过对图像进行运动分析与色彩分析，并通过帧数有序比对查询，对视频进行逐帧的评价。基于hsv值的分析计算，实现对视频数据的能通用分析，并且可以对视频精彩度进行定量分析。
[0154]
上面图3和图4从模块化功能实体的角度对本发明实施例中的视频精彩度测量装置进行详细描述，下面从硬件处理的角度对本发明实施例中视频精彩度测量设备进行详细描述。
[0155]
图5是本发明实施例提供的一种视频精彩度测量设备的结构示意图，该视频精彩度测量设备500可因配置或性能不同而产生比较大的差异，可以包括一个或一个以上处理器(central processing units，cpu)510(例如，一个或一个以上处理器)和存储器520，一个或一个以上存储应用程序533或数据532的存储介质530(例如一个或一个以上海量存储
设备)。其中，存储器520和存储介质530可以是短暂存储或持久存储。存储在存储介质530的程序可以包括一个或一个以上模块(图示没标出)，每个模块可以包括对视频精彩度测量设备500中的一系列指令操作。更进一步地，处理器510可以设置为与存储介质530通信，在视频精彩度测量设备500上执行存储介质530中的一系列指令操作。
[0156]
基于视频精彩度测量设备500还可以包括一个或一个以上电源540，一个或一个以上有线或无线网络接口550，一个或一个以上输入输出接口560，和/或，一个或一个以上操作系统531，例如windows serve，mac os x，unix，linux，freebsd等等。本领域技术人员可以理解，图5示出的视频精彩度测量设备结构并不构成对基于视频精彩度测量设备的限定，可以包括比图示更多或更少的部件，或者组合某些部件，或者不同的部件布置。
[0157]
本发明还提供一种计算机可读存储介质，该计算机可读存储介质可以为非易失性计算机可读存储介质，该计算机可读存储介质也可以为易失性计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质中存储有指令，当所述指令在计算机上运行时，使得计算机执行所述视频精彩度测量方法的步骤。
[0158]
所属领域的技术人员可以清楚地了解到，为描述的方便和简洁，上述描述的系统或装置、单元的具体工作过程，可以参考前述方法实施例中的对应过程，在此不再赘述。
[0159]
所述集成的单元如果以软件功能单元的形式实现并作为独立的产品销售或使用时，可以存储在一个计算机可读取存储介质中。基于这样的理解，本发明的技术方案本质上或者说对现有技术做出贡献的部分或者该技术方案的全部或部分可以以软件产品的形式体现出来，该计算机软件产品存储在一个存储介质中，包括若干指令用以使得一台计算机设备(可以是个人计算机，服务器，或者网络设备等)执行本发明各个实施例所述方法的全部或部分步骤。而前述的存储介质包括：u盘、移动硬盘、只读存储器(read
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only memory，rom)、随机存取存储器(random access memory，ram)、磁碟或者光盘等各种可以存储程序代码的介质。
[0160]
以上所述，以上实施例仅用以说明本发明的技术方案，而非对其限制；尽管参照前述实施例对本发明进行了详细的说明，本领域的普通技术人员应当理解：其依然可以对前述各实施例所记载的技术方案进行修改，或者对其中部分技术特征进行等同替换；而这些修改或者替换，并不使相应技术方案的本质脱离本发明各实施例技术方案的精神和范围。