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無論是傳統SD影像或現在主流的HD影像,畫面的長寬比例都以4:3或16:9為主,呈現左右較長、上下較短的版面。而大家手持智慧型手機觀看影片時,往往會維持手機直立的姿態,因此不是要忍受狹小的影片畫面,就是要讓影片拉至滿版播放,而犧牲左右側的畫面,讓人頭痛不已。
影片轉正後……你在拍哪?
目前大多數的電視節目、影片,大多是以橫向16:9比例拍攝,所以要在9:16或9:21的直向智慧型手機螢幕播放時,最簡單的方式就是將手機橫置,如此一來就能顯示完整影片畫面。然而在不方便橫置時,就需在直立畫面上播放影片,如此一來就會引發畫面過小、或畫面被裁切的問題。
為了要提升影片觀賞體驗,有不少內容提供者透重新剪裁(Reframe)的方式,在將影片由橫轉直的過程中,重新指定畫面裁切的範圍,讓畫面中的主體能夠正確出現在處理過的影片內。然而這種使用這種方式處理影片,會導致另一個問題,如果固定裁切範圍可能會造無法正確鎖定主體,但使用動態裁切範圍則需要大量人力手工調整。
目前雖然有些軟體可以達到動態裁切,但效果並不一定十分理想,為了解決這個問題,Google宣佈了開源的AutoFlip影像處理框架,它建立在MediaPipe框架的基礎上,可以將任何輸入的影片轉換為橫向、直向或1:1等不同顯示比例,並在轉換過程中自動追蹤影片主體,以提供最佳化的結果影片。
自動鎖定裁切範圍
AutoFlip是款全自動的影片轉正處理解決方案,它會透過機器學習的協助理解影片內容,先偵測場景變化以區隔不同的場景,然後自動檢測並追蹤各場景中的主要物件,以達到最佳重新構圖的效果。
在AutoFlip運作的過程中,第1步就是偵測場景變化,系統會統計畫面中顏色出現的狀況,當顏色的數據出現劇烈變化時則視為場景已改變,並根據這些記錄將影片切分為多個片段。
接著在2步中,系統會分析各片段,並分析畫面中人物、動物或是體育活動中的球等可能是主體的物件,每種物件都有對應的權重值,權重越高代表越為重要,也代表在重新安排構圖時可以獲得更長的出現時間。
當整個片段都分析完畢後,AutoFlip會根據影片內容自動選擇靜止、平移或追踪等重新構圖方式,靜止模式會將畫面焦點鎖定在特定物件上,也順便發揮防手震的影像穩定功能,平移模式則會以固定的速度移動鏡頭,追踪模式則是跟隨物件穩定移動鏡頭,可以處理運動方式比較複雜的物件。
AutoFlip雖然不是萬能的影片處理工具,但已經能在提供理想裁切效果的前提下,大幅降低調整影片的人力需求,而且它可以透過機器學習的方式不斷提升辨識準確度與處理的成效,功能勢必隨著時間來越來越強大。
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