近日，谷歌开源了AutoFlip工具。AutoFlip会检测表示场景变化的构图变化，以便分离出场景进行进一步的处理。为了检测是否发生了镜头的变化，AutoFlip计算每一帧的色彩值，并和前一帧进行对比。在得出剪辑策略前，AutoFlip会缓存整个视频，用于对整个场景进行优化。对于右图要求视频囊括所有人脸，AutoFlip会自动填充半透明黑边以满足设定的视频长宽比。当然，目前AutoFlip还有挺多提升的地方，尤其是当视频边缘有比较重要的文本信息等。
选自谷歌博客
机器之心编译
参与：一鸣、思
裁剪视频不用愁，谷歌 AutoFlip 实现自动剪辑。视频尺寸、精彩内容通通自动化。
因为手机平板等各种终端设备层出不穷，制作人拍个视频还要剪裁成各种尺寸，以便分发到各种渠道。然而，如果要聚焦于核心内容，那么能追踪主体，并剪裁视频长宽尺寸的能力就必不可少了。
近日，谷歌开源了 AutoFlip 工具。这是一个开源的智能视频剪裁框架，其基于谷歌 MediaPipe 框架。
项目地址：https://github.com/google/mediapipe
在使用过程中，只需要将一段视频和目标维度（如截取的长宽比类型）作为输入，AutoFlip 会分析视频内容并提出一个优化路径和裁剪策略，最后输出一段视频。如下动图所示，我们可以选择各种剪裁长宽比与剪裁模式：
AutoFlip 是什么
AutoFlip 为智能视频调整提供了一套全自动的解决方案，它借助当前顶尖的目标检测与追踪模型理解视频内容。AutoFlip 会检测表示场景变化的构图变化，以便分离出场景进行进一步的处理。在每一个镜头中，它会使用视频分析识别重构场景之前的重要内容，其重构场景主要通过选择针对内容优化的相机模式和路径。
视频裁剪三步走，检测镜头级的视频边界、分析视频内容然后再根据需求进行剪裁。
镜头检测
视频可被视为是一段没有中断的镜头或场景序列。为了检测是否发生了镜头的变化，AutoFlip 计算每一帧的色彩值，并和前一帧进行对比。如果色值的分布发生了明显变化，则标记镜头的改变。在得出剪辑策略前，AutoFlip 会缓存整个视频，用于对整个场景进行优化。
视频内容分析
为了从视频中找到有趣的剪辑片段，AutoFlip 采用了深度学习目标检测模型。有趣的剪辑片段往往包含人和动物，但是其他元素也可以被识别出来，比如文本和广告 logo，运动中的球和动作的捕捉等。
深度学习模型对运动的人或人脸进行了识别。
剪辑
在每一帧找到了兴趣目标后，AutoFlip 自动选择优化策略——静态的、追拍或追踪的，这些取决于目标在视频中的行为。如下图所示，第一行是 AutoFlip 根据帧级的边界框追踪到的相机路径，第二行是平滑后的相机路径。经过平滑处理后，追踪效果还是比较理想的。
左图目标在画面中移动需要追踪相机路径；右图几乎固定在画面相同的位置，静态相机路径就足够了。
AutoFlip 有一个属性图，可以提供最佳效果或自定义需求的剪辑。如果覆盖所有需要的区域不能实现（如目标在一帧视频中显得太大），AutoFlip 则会自动切换到相对不那么激进的策略上。它会应用「信箱效应：letterbox effect」，在保持原始视频尺寸的同时添加屏幕黑边，让画面更自然。
对于右图要求视频囊括所有人脸，AutoFlip 会自动填充半透明黑边以满足设定的视频长宽比。
因为 AutoFlip 是 MediaPipe 的一部分，所以对于具体怎么使用，读者可查阅介绍文档
文档地址：https://github.com/google/mediapipe/blob/master/mediapipe/docs/autoflip.md
最后，和其它机器学习算法一样，AutoFlip 的性能会随着目标检测等能力的提升而大大加强，尤其是衍生出来的能力，例如采访镜头中的说话人检测或动漫中的动物脸检测等等。
当然，目前 AutoFlip 还有挺多提升的地方，尤其是当视频边缘有比较重要的文本信息等。谷歌后续也希望 AutoFlip 能进一步融合自然语言处理等技术实现更合理的视频智能剪裁。
原文地址：https://ai.googleblog.com/2020/02/autoflip-open-source-framework-for.html
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