一种摄像头遮挡检测方法、装置、电子设备和存储介质与流程

本申请涉及互联网通信技术领域，尤其涉及一种摄像头遮挡检测方法、装置、电子设备和存储介质。

背景技术：

随着计算机技术的飞速发展，信息化在人类社会生活中扮演着越来越重要的角色。用户在使用终端(台式电脑、笔记本电脑、手机、平板电脑)的过程中，可以使用摄像头拍照或者使用摄像头录制视频。

然而，在用户拍照或者录制视频的过程中，可能存在用户身体的某个部位遮挡住摄像头的情况，这种情况可能导致拍照所得的照片不符合用户的要求或者录制的视频中某个片段不符合用户的需求，最后导致用户需要重复工作。浪费人力。

本申请实施例提供一种摄像头遮挡检测方法、装置、电子设备和存储介质，可以节省人力资源。

技术实现要素：

本申请实施例提供了一种摄像头遮挡检测方法、装置、电子设备和存储介质，可以节省人力资源。

一方面，本申请实施例提供了一种摄像头遮挡检测方法，该方法包括：

根据预设颜色的特征信息对应的门限值将图片分为目标区域和非目标区域；目标区域与预设颜色相关联，图片是通过摄像头获取的；

确定目标区域的面积与图片的面积的比值；

若比值大于预设比值，确定摄像头在获取图片的时刻被遮挡，且遮挡摄像头的对象的颜色与预设颜色匹配。

另一方面提供了一种摄像头遮挡检测装置，该装置包括：

区域区分模块，用于根据预设颜色的特征信息对应的门限值将图片分为目标区域和非目标区域；目标区域与预设颜色相关联，图片是通过摄像头获取的；

比值确定模块，用于确定目标区域的面积与图片的面积的比值；

判断模块，用于若比值大于预设比值，确定摄像头在获取图片的时刻被遮挡，且遮挡摄像头的对象的颜色与预设颜色匹配。

另一方面提供了一种电子设备，其特征在于，电子设备包括处理器和存储器，存储器中存储有至少一条指令、至少一段程序、代码集或指令集，该至少一条指令、该至少一段程序、该代码集或指令集由处理器加载并执行以实现如上述的摄像头遮挡检测方法。

另一方面提供了一种计算机可读存储介质，存储介质中存储有至少一条指令、至少一段程序、代码集或指令集，该至少一条指令、该至少一段程序、该代码集或指令集由处理器加载并执行以实现如上述的摄像头遮挡检测方法。

本申请实施例提供的摄像头遮挡检测方法、装置、电子设备及存储介质，具有如下技术效果：

根据预设颜色的特征信息对应的门限值将图片分为目标区域和非目标区域，目标区域与预设颜色相关联，图片是通过摄像头获取的。确定目标区域的面积与图片的面积的比值；若比值大于预设比值，确定摄像头在获取图片的时刻被遮挡，且遮挡摄像头的对象的颜色与预设颜色匹配。如此，可以节省人力资源。

附图说明

为了更清楚地说明本申请实施例或现有技术中的技术方案和优点，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单的介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本申请的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其它附图。

图1是本申请实施例提供的一种应用环境的示意图；

图2是本申请实施例提供的一种摄像头遮挡检测方法的流程示意图；

图3是本申请实施例提供的一种将图片分为目标区域和非目标区域的方法的流程示意图；

图4是本申请实施例提供的一张图片；

图5是本申请实施例提供的一张图片；

图6是本申请实施例提供的一张图片；

图7是本申请实施例提供的一种确定目标区域的面积与图片的面积的比值的方法的流程示意图；

图8是本申请实施例提供的一种摄像头遮挡检测显示界面的示意图；

图9是本申请实施例提供的一种摄像头遮挡检测装置的结构示意图；

图10是本申请实施例提供的一种摄像头遮挡检测方法的服务器的硬件结构框图。

具体实施方式

下面将结合本申请实施例中的附图，对本申请实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本申请一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本申请中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动的前提下所获得的所有其他实施例，都属于本申请保护的范围。

需要说明的是，本申请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，以便这里描述的本申请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。此外，术语“包括”和“具有”以及他们的任何变形，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、产品或服务器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。

本申请实施例中，一种可选的应用场景为视频直播。具体的，视频主播可以通过终端上的应用程序进行直播，用户可以通过终端上的应用程序观看视频。在视频主播的终端和用户的终端之间，存在着为应用程序提供服务的服务器。在服务器和双方的终端建立通信连接后，该服务器可以接收视频主播上传的视频，将该视频转发至用户终端。该服务器还可以将视频显示在提供该应用程序的服务商的显示屏幕上，便于服务商的监督。

视频主播在直播的过程中可能会出现遮挡摄像头的情况，比如主播无意识的用手遮挡了摄像头，这种情况可能造成用户观看体验不好的结果。为了解决上述问题，需要服务商提供一些人力对视频进行监控，以发现被摄像头被遮挡的视频，并提醒视频主播。然而，人力毕竟是有限的，而一个视频平台的视频是海量的，在同一时间不可能对所有的视频进行监控。而下文中本申请实施例提供的实施方式为一种可选的解决上述视频直播中出现的问题的方式。

请参阅图1，图1是本申请实施例提供的一种应用环境的示意图，包括服务器101和终端102。终端102可以是台式电脑、笔记本电脑、手机、平板电脑等可以装载有视频应用程序的设备。本申请实施例中，服务器101和终端102之间可以通过无线链路连接。

一种可选的实施方式中，服务器可以是实施摄像头遮挡检测方法的主体。视频主播将视频上传给服务器后，服务器从视频中截取图片，根据预设颜色的特征信息对应的门限值将图片分为目标区域和非目标区域，确定目标区域的面积和该图片的面积的比值，判断该比值是否大于预设比值，通过判断结论确定该摄像头在获取图片的时刻是否被遮挡。

另一种可选的实施方式中，终端可以是实施摄像头遮挡检测方法的主体。终端直接从视频中截取图片，根据预设颜色的特征信息对应的门限值将图片分为目标区域和非目标区域，确定目标区域的面积和该图片的面积的比值，判断该比值是否大于预设比值，通过判断结论确定该摄像头在获取图片的时刻是否被遮挡。上述的方法中，实施该方法的程序可以被视为一个组件更新至终端上。

若服务器确定摄像头在获取图片的时刻被遮挡，可以向终端发送提示信息，来提示主播摄像头被遮档。若终端确定摄像头在获取图片的时刻被遮挡，可以发出提示消息，用于提示主播摄像头被遮挡。上述的两种方式都是可选的实施方式，下文将以服务器为执行主体阐述本申请实施例。

以下介绍本申请一种摄像头遮挡检测方法的具体实施例，图2是本申请实施例提供的一种摄像头遮挡检测方法的流程示意图，本说明书提供了如实施例或流程图的方法操作步骤，但基于常规或者无创造性的劳动可以包括更多或者更少的操作步骤。实施例中列举的步骤顺序仅仅为众多步骤执行顺序中的一种方式，不代表唯一的执行顺序。在实际中的系统或服务器产品执行时，可以按照实施例或者附图所示的方法顺序执行或者并行执行(例如并行处理器或者多线程处理的环境)。具体的如图2所示，该方法可以包括：

s201：根据预设颜色的特征信息对应的门限值将图片分为目标区域和非目标区域；目标区域与预设颜色相关联，图片是通过摄像头获取的。

本申请实施例中，上述的图片是视频中的图片，可选的，是终端通过终端上的摄像头获取的并上传给服务器的。

本申请实施例中，上述的图片可以不同的格式的，比如rgb格式的，hsv格式，hsl格式等等。基于不同格式的图片，图片中像素具有不同的特征信息。比如，rgb格式的图片中每个像素可以用红色、绿色和蓝色来表示，不同的红色值、绿色值和蓝色值的组合构成了不同颜色的图片中的像素，因此，rgb格式的图片的特征信息为红色、绿色、和蓝色。比如，hsv格式的图片中每个像素可以用色调、饱和度和明度来表示，不同的色调值、饱和度值和明度值的组合构成了不同颜色的图片中的像素，因此，hsv格式的图片的特征信息为色调、饱和度和明度。

一种可选的实施方式中，基于图片的格式为rgb格式，本申请实施例阐述一种可选的将图片分为目标区域和非目标区域的实施方法，图3是本申请实施例提供的一种将图片分为目标区域和非目标区域的方法的流程示意图，具体的如图3所示，该方法可以包括：

s301：根据格式对终端上传的内容进行判断；若上传的内容的格式是视频格式，转至s303；否则，不做处理。

本申请实施例中，视频格式包括rm、rmvb、mp4、wmv、asf、asx、3gb、mov和m4v。若终端上传的内容的格式是上述的任一个格式，则上传的内容为视频。

s303：确定终端上传的内容为视频，根据预设时间段对该视频进行截取，获取图片。

一种可选的服务器获取该图片的实施方式中，服务器获取视频，可以根据预设时间段对视频进行截取，获取图片。具体的，终端和服务器建立通信连接后，可以在主播直播过程中，实时上传该视频至服务器。服务器实时接收该视频后，进行分帧处理，也就是可以根据预设时间段从该视频中进行图片截取。举个例子，服务器可以每2秒从该视频中截取图片，作为后续的用于判断摄像头是否被遮挡的依据。

s305：对图片的格式进行判断；若图片的格式为hsv格式，转至s309；若图片的格式为非hsv格式，转至s307。

s307：将非hsv格式的图片转变为hsv格式的图片。

假设截取的图片为rgb格式，可以通过格式转换将rgb格式的图片转变为hsv格式的图片。

一种可选的实施方式中，可以用cv2.cvtcolor函数将rgb格式转变为hsv格式。具体的，hsv_frame＝cv2.cvtcolor(frame，color_bgr2hsv)，其中，hsv_frame为输出的hsv格式的图片，frame为输入的rgb格式的图片，color_bgr2hsv为转变方式，由rgb格式转变为hsv格式。

s309：确定预设颜色的特征信息对应的上门限值和下门限值。

本申请实施例中，服务器获取图片后并没有获取该图片包含的颜色，由此，预设颜色可以是任何颜色，假设预设颜色为橙色，该橙色的特征信息对应的上门限值为[25，225，225]，下门限值为[11，43，46]，表示：橙色色调的最高值为25，饱和度的最高值为225，明度的最高值为225。橙色色调的最低值为11，饱和度的最低值为43，明度的最低值为46。该预设颜色的上门限值和下门限值都可以通过查表的形式获取，比如，将各个颜色的上门限值和下门限值存储在存储区域，确定预设颜色后，从存储区域中获取该预设颜色的上门限值和下门限值。

s311：根据上门限值和下门限值确定预设颜色对应的门限区间。

基于上述预设颜色为橙色继续阐述，确定橙色对应的门限区间包括：色调区间为11-25，饱和度区间为43-225，明度区间为46-225。

s313：判断图片包含的像素点的特征信息对应的特征值是否位于门限区间内；若是，转至s315；否则，转至s319。

本申请实施例中，判断的可以是图片中的每个像素点的每个特征信息对应的特征值是否位于门限区间内，假设该图片的第一像素点的色调、饱和度和明度为[23，80，80]，则该像素点的每个特征值都位于橙色对应的门限区间内；假设图片的第二像素点的色调、饱和度和明度为[23，20，125]，则该像素点中的饱和度20没有位于橙色对应的饱和度的门限区间内。

s315：将像素点的颜色更改为第一颜色。

本申请实施例中，第一颜色可以为白色。基于上述的例子继续说明，该第一像素点的色调、饱和度和明度的特征值都位于橙色对应的门限区间内，该第一像素点的颜色为橙色，将该橙色的第一像素点的颜色更改为白色。

s317：将第一颜色的像素点所在的区域确定为目标区域。

本申请实施例中，将颜色为白色的像素点所在的区域确定为目标区域，即目标区域内所有的像素的颜色都是白色的。

s319：将像素点的颜色更改为第二颜色。

一种可选的实施方式中，第二颜色为黑色。基于上述的例子继续说明，该第二像素点的色调、饱和度和明度中饱和度的特征值没有位于橙色饱和度对应的门限区间内，该第二像素点的颜色不是橙色，将该二像素点的颜色更改为黑色。

s321：将第二颜色的像素点所在的区域确定为非目标区域。

本申请实施例中，将颜色为黑色的像素点所在的区域确定为非目标区域，即非目标区域内所有的像素的颜色都是黑色的。

图4是本申请实施例提供的一张图片，该图片是一张手指遮挡住脸的图片，401为手指部分，402是非手指部分，该图片的颜色已经经过灰度转化，在实际应用过程中，是直接将未进行灰度处理的原图片分为目标区域和非目标区域。

本申请实施例中，可以用cv2.inrange函数将图片分为目标区域和非目标区域。具体的，mask＝cv2.inrange(hsv_frame，lower，upper)，mask为输出的只包含目标区域和非目标区域的图片，hsv_frame为输入的hsv格式的图片，lower为预设颜色的下门限值，upper为预设颜色的上门限值。lower和upper是根据不同的预设颜色确定的，上述的橙色的下门限值就是lower，上门限值为upper。

本申请实施例中，图4所示的图片经过上述的cv2.inrange函数处理后，呈现的是图5所示的图片，图5是本申请实施例提供的一张图片，预设颜色是手指对应的颜色，在图5中，手指部分501基本变为白色，非手指部分基本变为黑色，其中，非手指部分还包含一部分白色，这是因为该部分为人的额头部分，额头和手指的颜色相近，因此进行处理后也转变为白色。另外，手指部分501也包含极少的黑色，也就是圈出的区域503，这可以是图像处理过程中产生的噪点。

本申请实施例中，在将图片分为目标区域和非目标区域的步骤后，图片上可能出现一些噪点，这些噪点可以对后续确定目标区域的面积与图片的面积的比值造成误差，为了减少误差，一种可选的实施方式中，可以对图片进行腐蚀膨胀处理，以对图片上的噪点进行处理，图5所示的图片进过腐蚀膨胀处理后可以呈现为图6所示的图片。图6是本申请实施例提供的一张图片，手指部分601中包含的圈出的区域603相较于图5中的503，有明显的噪点减少。如此，可以在后续获得更准确的目标区域的面积和图片的面积的比值。

本申请实施例中，可以用cv2.dilate函数对图片进行膨胀处理。具体的，mask1＝cv2.dilate(mask，none，iterations＝2)，mask1为输出的图片，mask为输入图片，none标识卷积核，iterations＝2表示迭代次数为2次。

s203：确定目标区域的面积与图片的面积的比值。

本申请实施例中，确定目标区域的面积与图片的面积的比值的方法有很多，一种可选的实施方式中，服务器可以确定目标区域中包含的像素的个数，将确定出的个数处除以图片的像素的总个数，得到该比值。

比如，目标区域中的白色像素的个数为128000，假设图片为640*320，即该图片的宽为640个像素，高为320个像素，得到总个数为640*320＝204800，则比值为128000/204800＝62.5％。

另一种可选的实施方式中，可以通过确定目标区域的轮廓线的方式确定目标区域的面积与图片的面积的比值，图7是本申请实施例提供的一种确定目标区域的面积与图片的面积的比值的方法的流程示意图，具体的如图7所示，该方法可以包括：

s701：确定目标区域的轮廓线。

本申请实施例中，可以用cv2.findcontours函数确定目标区域的轮廓线。举个例子：contours,hierarchy＝cv2.findcontours(mask1_copy，mode，method)，其中，cv2.findcontours函数会输出两个值contours和hierarchy，contours表示轮廓本身，hierarchy表示轮廓的属性，也就是结构层次。mask1_copy为想要输入的图片的复制图片，mode表示轮廓的检索模式，method为轮廓的近似方式。

本申请实施例中，轮廓的检索模式包括外轮廓检索cv2.retr_external、不建立等级关系的检索cv2.retr_list、建立两个等级的检索cv2.retr_ccomp和等级树结构的轮廓检索cv2.retr_tree。

本申请实施例中，method包括：cv2.chain_approx_simple为压缩水平方向，垂直方向，对角线方向的元素，只保留该方向的终点坐标，cv2.chain_approx_none存储所有的轮廓点，相邻的两个点的像素位置差不超过1，即max(abs(x1-x2)，abs(y2-y1))＝＝1等。

如此，服务器可以得到目标区域的轮廓线。

s703：根据轮廓线对应的像素点确定目标区域的面积。

确定轮廓线中像素点的个数，该像素点的格式可以是近似个数。

s705：根据图片包括的像素点确定图片的面积。

s707：确定目标区域的面积与图片的面积的比值。

本申请实施例中，可以用cv2.contourarea()函数计算目标区域的面积与图片的面积的比值，也就是目标区域对应的预设颜色在整个图片上的覆盖占比。

s205：若比值大于预设比值，确定摄像头在获取图片的时刻被遮挡，且遮挡摄像头的对象的颜色与预设颜色匹配。

本申请实施例中，预设比值可以是根据经验值设置的，也可以是基于收集到的数据设置的，还可以根据图片的质量进行设置，或者基于收集到的数据和图片的质量进行设置。基于上述比值为62.5％，假设预设比值为60％，则可以确定摄像有在获取图片的时刻被遮挡，且遮挡摄像头的对象的颜色为预设颜色或者与预设颜色相近的颜色。

本申请实施例中，由于服务器不知道图片中包含什么颜色，因此需要通过多种预设颜色去确定图片上每种预设颜色对应的比值，通过比值来确定获取该图片时，摄像头是否被遮挡。本申请实施例可以有若干种预设颜色，比如10种，红、橙、黄、绿、青、蓝、紫、黑、白和灰。10种颜色的下门限值和上门限值为：

红色：下门限值[156,43,46]，上门限值[180,255,255]；

橙色：下门限值[11,43,46]，上门限值[25,255,255]；

黄色：下门限值[26,43,46]，上门限值[34,255,255]；

绿色：下门限值[35,43,46]，上门限值[77,255,255]；

青色：下门限值[78,43,46]，上门限值[99,255,255]；

蓝色：下门限值[100,43,46]，上门限值[124,255,255]；

紫色：下门限值[125,43,46]，上门限值[155,255,255]；

黑色：下门限值[0,0,0],上门限值[180,255,46]；

白色：下门限值[0,0,221]，上门限值[180,30,255]；

灰色：下门限值[0,0,46]，上门限值[180,43,220]。

一种可选的实施方案中，服务器可以基于每个预设颜色确定图片上每种预设颜色对应的比值，通过比值来确定摄像头获取该图片时，摄像头是否被遮挡。比如，服务器获取将图片后，第一次确定：先基于红色的特征信息对应的门限值将图片分为目标区域和非目标区域，确定红色对应的目标区域的面积与图片的面积的比值，若该比值大于预设比值，则服务器可以确定摄像头在获取图片的时刻被遮挡，且遮挡摄像头的对象的颜色与红色匹配。若该比值小于等于预设比值，则服务器进行第二次确定。第二次确定：先基于橙色的特征信息对应的门限值将图片分为目标区域和非目标区域，确定橙色对应的目标区域的面积与图片的面积的比值，若该比值大于预设比值，则服务器可以确定摄像头在获取图片的时刻被遮挡，且遮挡摄像头的对象的颜色与橙色匹配。若该比值小于等于预设比值，则服务器进行第三次确定……直到出现某一个预设颜色对应的比值大于预设比值。若所有预设颜色都确定完毕，仍然没有出现某个预设颜色对应的比值大于预设比值，确定摄像头在获取图片的时刻没有被遮挡。

由于实际的应用场景可能出现在第一次确定的时候就出现预设颜色对应的比值大于预设比值，即已经可以确定摄像头在获取图片的时刻被遮挡，因此，基于这种情况，服务器可以不需要再进行后续的预设颜色的确定，节省服务器的运算资源。

另一种可选的实施方式中，服务器可以先基于每个预设颜色的特征信息对应的门限值将图片分为每个颜色对应的目标区域和非目标区域，并根据每个颜色对应的目标区域的面积和图片的面积，确定每个颜色对应的比值。将每个颜色对应的比值按照数值从大到小排序，将数值最大的比值和预设比值进行对比，若该比值大于预设比值，则服务器可以确定摄像头在获取图片的时刻被遮挡，且遮挡摄像头的对象的颜色与数值最大的比值对应的预设颜色匹配。若该比值小于等于预设比值，确定摄像头在获取图片的时刻没有被遮挡。

本申请实施例中，实际应用场景可能出现如下的情况，视频主播连续在10秒用手遮住摄像头。终端将该视频实时上传至服务器后，服务器在这10秒内会截取5到6张图片，假设确定其中的第一张图片时，服务器得到基于橙色对应的比值确定摄像头在获取该第一张图片的时刻被遮挡，且遮挡摄像头的对象的颜色与橙色匹配的结果。显然，后续的几张图片也可以得到同样的结果。

基于上述的应用场景，本申请一种可选的实施方式中，服务器确认摄像头在获取当前图片的时刻是否被遮挡时，可以将前一次的确定结果作为当前的参考条件。

可选的，假设服务器基于前一张图片得到的结果是摄像头在获取该图片的时刻被遮挡，且遮挡摄像头的对象的颜色与绿色匹配，则当前图片的第一个预设颜色为绿色，基于绿色的特征信息对应的门限值将当前图片分为目标区域和非目标区域，确定绿色对应的目标区域的面积与当前图片的面积的比值，若该比值大于预设比值，则服务器可以确定摄像头在获取图片的时刻被遮挡，且遮挡摄像头的对象的颜色与绿色匹配，若比值小于等于预设比值，则服务器将其他预设颜色中任一个预设颜色作为第二个确定的颜色。

可选的，假设服务器基于前一张图片得到的结果是摄像头在获取该图片的时刻没有被遮挡，将每个预设颜色对应的比值按照数值由大到小进行排序，并得到对应的预设颜色的先后顺序。在获取当前图片后，按照上一次的预设颜色的先后顺序进行摄像头是否被遮挡的检测。

如此，基于整个视频的图片的检测，可以减少服务器的运算量，进一步的，面对海量的视频产生的海量的图片，也大幅度的较少了服务器的运算量。同时，使用服务器确定终端的摄像头是否被遮挡，节省了人力资源，还大大提高了工作效率。

本申请实施方式中，上文阐述的是以服务器为执行主体以确定获取图片的时候摄像机是否被遮挡，终端作为执行主体以确定获取图片的时候摄像机是否被遮挡可以参考服务器。

一种可选的实施方式中，服务器确定摄像头在获取图片的时刻被遮挡，可以向终端发送提示信息。一般的，终端上传视频至服务器的速度可以很快，服务器使用上述的实施方法确定获取图像的时刻摄像头是否被遮挡的过程也很快，因此，终端上传视频至服务器到终端获取提示消息之间的时间间隔会极短。可以在视频主播还没有察觉自己遮挡住摄像头，就已经被提示信息所提示，为主播和用户也提供了良好的使用环境。

另一种可选的实施方式中，终端确定摄像头在获取图片的时刻被遮挡，可以发出提示以提示主播。

终端接收到提示信息或者确定摄像头在获取图片的时刻被遮挡后，可选的，可以通过终端的轻微震动来提示主播摄像头被遮挡。可选的，可以结合终端上的灯光模块通过轻微的闪光提示主播摄像头被遮挡。如此，可以通过判断摄像头是否被遮挡的过程对直播视频进行监控，提高直播视频监控效率的同时节省人力资源。

图8是本申请实施例提供的一种摄像头遮挡检测显示界面的示意图，包括界面801，显示界面可以显示在终端的屏幕上或者服务器测连接的屏幕上。显示界面801包括所属项目输入框802，任务名称输入框803、文件输入框804和提交分析点击框805。可选的，所属项目输入框802内可以输入项目名称，比如，视频是终端通过应用程序a拍摄并上传至服务器的，因此，所属项目输入框输入的是应用程序a。任务名称输入框803可以是视频的名称。文件输入框804可以是rm、rmvb、mp4、wmv、asf、asx、3gb、mov和m4v等格式的视频。

本申请实施例还提供了一种摄像头遮挡检测装置，图9是本申请实施例提供的一种摄像头遮挡检测装置的结构示意图，如图9所示，该装置包括：

区域区分模块901用于根据预设颜色的特征信息对应的门限值将图片分为目标区域和非目标区域；目标区域与预设颜色相关联，图片是通过摄像头获取的；

比值确定模块902用于确定目标区域的面积与图片的面积的比值；

判断模块903用于若比值大于预设比值，确定摄像头在获取图片的时刻被遮挡，且遮挡摄像头的对象的颜色与预设颜色匹配。

在一种可选的实施方式中，该装置还包括：

区域区分模块901用于确定预设颜色的特征信息对应的上门限值和下门限值；

根据上门限值和下门限值确定预设颜色对应的门限区间；

若图片包含的像素点的特征信息对应的特征值位于门限区间内，将像素点的颜色更改为第一颜色；否则，将像素点的颜色更改为第二颜色；

将第一颜色的像素点所在的区域确定为目标区域；

将第二颜色的像素点所在的区域确定为非目标区域。

在一种可选的实施方式中，该装置还包括：

比值确定模块902用于确定目标区域的轮廓线；

根据轮廓线对应的像素点确定目标区域的面积；

根据图片包括的像素点确定图片的面积；

确定目标区域的面积与图片的面积的比值。

在一种可选的实施方式中，该装置还包括：

接收模块用于获取视频；

根据预设时间段对视频进行截取，获取图片。

在一种可选的实施方式中，该装置还包括：

区域区分模块901用于根据预设颜色中的每个颜色的特征信息对应的门限值将图片分为每个颜色对应的目标区域和非目标区域；

比值确定模块902用于根据每个颜色对应的目标区域的面积和图片的面积，确定每个颜色对应的比值；将每个颜色对应的比值按照数值从大到小排序。

判断模块903用于确定最大的数值对应的比值，若比值大于预设比值，确定摄像头在获取图片的时刻被遮挡。

该申请实施例中的装置与方法实施例基于同样地申请构思。

本申请实施例所提供的方法实施例可以在计算机终端、服务器或者类似的运算装置中执行。以运行在服务器上为例，图10是本申请实施例提供的一种摄像头遮挡检测方法的服务器的硬件结构框图。如图10所示，该服务器1000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中央处理器(centralprocessingunits，cpu)1010(处理器1010可以包括但不限于微处理器mcu或可编程逻辑器件fpga等的处理装置)、用于存储数据的存储器1030，一个或一个以上存储应用程序1023或数据1022的存储介质1020(例如一个或一个以上海量存储设备)。其中，存储器1030和存储介质1020可以是短暂存储或持久存储。存储在存储介质1020的程序可以包括一个或一个以上模块，每个模块可以包括对服务器中的一系列指令操作。更进一步地，中央处理器1010可以设置为与存储介质1020通信，在服务器1000上执行存储介质1020中的一系列指令操作。服务器1000还可以包括一个或一个以上电源1060，一个或一个以上有线或无线网络接口1050，一个或一个以上输入输出接口1040，和/或，一个或一个以上操作系统1021，例如windowsservertm，macosxtm，unixtm,linuxtm，freebsdtm等等。

输入输出接口1040可以用于经由一个网络接收或者发送数据。上述的网络具体实例可包括服务器1000的通信供应商提供的无线网络。在一个实例中，输入输出接口1040包括一个网络适配器(networkinterfacecontroller，nic)，其可通过基站与其他网络设备相连从而可与互联网进行通讯。在一个实例中，输入输出接口1040可以为射频(radiofrequency，rf)模块，其用于通过无线方式与互联网进行通讯。

本领域普通技术人员可以理解，图10所示的结构仅为示意，其并不对上述电子装置的结构造成限定。例如，服务器1000还可包括比图10中所示更多或者更少的组件，或者具有与图10所示不同的配置。

本申请的实施例还提供了一种存储介质，所述存储介质可设置于服务器之中以保存用于实现方法实施例中一种摄像头遮挡检测方法相关的至少一条指令、至少一段程序、代码集或指令集，该至少一条指令、该至少一段程序、该代码集或指令集由该处理器加载并执行以实现上述方法实施例提供的摄像头遮挡检测方法。

可选地，在本实施例中，上述存储介质可以位于计算机网络的多个网络服务器中的至少一个网络服务器。可选地，在本实施例中，上述存储介质可以包括但不限于：u盘、只读存储器(rom，read-onlymemory)、随机存取存储器(ram，randomaccessmemory)、移动硬盘、磁碟或者光盘等各种可以存储程序代码的介质。

由上述本申请提供的摄像头遮挡检测方法、装置、电子设备或存储介质的实施例可见，本申请中根据预设颜色的特征信息对应的门限值将图片分为目标区域和非目标区域；目标区域与预设颜色相关联，图片是通过摄像头获取的；确定目标区域的面积与图片的面积的比值；若比值大于预设比值，确定摄像头在获取图片的时刻被遮挡，且遮挡摄像头的对象的颜色与预设颜色匹配。如此，可以通过对摄像头是否被遮挡的过程对直播视频进行监控，提高直播视频监控效率的同时节省人力资源。

需要说明的是：上述本申请实施例先后顺序仅仅为了描述，不代表实施例的优劣。且上述对本说明书特定实施例进行了描述。其它实施例在所附权利要求书的范围内。在一些情况下，在权利要求书中记载的动作或步骤可以按照不同于实施例中的顺序来执行并且仍然可以实现期望的结果。另外，在附图中描绘的过程不一定要求示出的特定顺序或者连续顺序才能实现期望的结果。在某些实施方式中，多任务处理和并行处理也是可以的或者可能是有利的。

本说明书中的各个实施例均采用递进的方式描述，各个实施例之间相同相似的部分互相参见即可，每个实施例重点说明的都是与其他实施例的不同之处。尤其，对于设备实施例而言，由于其基本相似于方法实施例，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。

本领域普通技术人员可以理解实现上述实施例的全部或部分步骤可以通过硬件来完成，也可以通过程序来指令相关的硬件完成，所述的程序可以存储于一种计算机可读存储介质中，上述提到的存储介质可以是只读存储器，磁盘或光盘等。

以上所述仅为本申请的较佳实施例，并不用以限制本申请，凡在本申请的精神和原则之内，所作的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本申请的保护范围之内。