[发明专利]图片转换方法及相关产品有效
申请号: | 201911395310.7 | 申请日: | 2019-12-30 |
公开(公告)号: | CN111161135B | 公开(公告)日: | 2023-06-09 |
发明(设计)人: | 王和国 | 申请(专利权)人: | 深圳云天励飞技术有限公司 |
主分类号: | G06T3/00 | 分类号: | G06T3/00 |
代理公司: | 广州三环专利商标代理有限公司 44202 | 代理人: | 熊永强 |
地址: | 518000 广东省深圳市龙岗区园山*** | 国省代码: | 广东;44 |
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摘要: | |||
搜索关键词: | 图片 转换 方法 相关 产品 | ||
本申请实施例公开了一种图片转换方法及相关产品,应用于电子设备,电子设备包括第一坐标映射模块、第二坐标映射模块、数据读取模块、第一存储器、数据计算模块、数据转换模块、数据填充模块、第一数据先进先出存储器和第二数据先进先出存储器;方法包括:将初始图片中第一坐标信息集合存储在第一数据先进先出存储器和第二数据先进先出存储器中,数据读取模块读取第一数据先进先出存储器中的第一坐标信息,获取第一存储器中的第一坐标数据,数据计算模块根据第一坐标数据和第二数据先进先出存储器中存储的第一坐标信息集合确定第二坐标数据,数据转换模块和数据填充模块处理第二坐标数据获取目标图片;有利于提高图片转换的高效性和便捷性。
技术领域
本申请涉及电子设备技术领域,具体涉及一种图片转换方法及相关产品。
背景技术
针对深度学习人工智能系统,不同尺寸图片均需要转换至某固定大小图片才能使用算法模型对该图片进行处理,但是不同的算法模型又可能需要不同的输入尺寸。当前图片转换处理要么使用中央处理器或者数字信号软件编程处理,要么需要缓存行图片进行处理,需要较大的片内缓存空间以及较高的总线带宽开销,人工智能系统本身又是计算密集型、数据进出密集型的系统,所以当前处理方法无法满足人工智能系统高吞吐、低延时、高能效比、低带宽的图片转换处理需求。
发明内容
本申请实施例提供了一种图片转换方法及相关产品,以期提高图片转换的高效性和便捷性。
第一方面,本申请实施例提供一种图片转换方法,应用于电子设备,所述电子设备包括第一坐标映射模块、第二坐标映射模块、数据读取模块、第一存储器、数据计算模块、数据转换模块和数据填充模块,其中,所述第一坐标映射模块包括第一数据先进先出存储器,所述第二坐标映射模块包括第二数据先进先出存储器;所述方法包括:
所述第一坐标映射模块和所述第二坐标映射模块分别提取初始图片中第一坐标信息集合,并存储在所述第一数据先进先出存储器和所述第二数据先进先出存储器中;
所述数据读取模块读取所述第一数据先进先出存储器中的所述第一坐标信息,获取所述第一存储器中所述第一坐标信息对应的第一坐标数据,其中,所述第一坐标信息集合为所述初始图片中部分像素点的坐标信息集合;
所述数据计算模块根据所述第一坐标数据和所述第二数据先进先出存储器中存储的所述第一坐标信息集合确定第二坐标数据,所述第二坐标数据对应的第二坐标信息集合为所述第一坐标信息集合中的部分坐标的坐标信息集合;
所述数据转换模块和所述数据填充模块处理来自所述数据计算模块的所述第二坐标数据,以获取目标图片。
第二方面,本申请实施例提供一种图片转换装置,应用于电子设备,所述电子设备包括第一坐标映射模块、第二坐标映射模块、数据读取模块、第一存储器、数据计算模块、数据转换模块和数据填充模块,其中,所述第一坐标映射模块包括第一数据先进先出存储器,所述第二坐标映射模块包括第二数据先进先出存储器;所述图片转换装置包括处理单元、通信单元和存储单元,其中,
所述处理单元,用于所述第一坐标映射模块和所述第二坐标映射模块分别提取初始图片中第一坐标信息集合,并存储在所述第一数据先进先出存储器和所述第二数据先进先出存储器中;以及用于所述数据读取模块读取所述第一数据先进先出存储器中的所述第一坐标信息,获取所述第一存储器中所述第一坐标信息对应的第一坐标数据,其中,所述第一坐标信息集合为所述初始图片中部分像素点的坐标信息集合;以及用于所述数据计算模块根据所述第一坐标数据和所述第二数据先进先出存储器中存储的所述第一坐标信息集合确定第二坐标数据,所述第二坐标数据对应的第二坐标信息集合为所述第一坐标信息集合中的部分坐标的坐标信息集合;以及用于所述数据转换模块和所述数据填充模块处理来自所述数据计算模块的所述第二坐标数据,以获取目标图片。
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