[发明专利]图片格式转换方法、装置及计算机存储介质有效
申请号: | 201910075931.0 | 申请日: | 2019-01-25 |
公开(公告)号: | CN111489283B | 公开(公告)日: | 2023-08-11 |
发明(设计)人: | 胡博章 | 申请(专利权)人: | 鸿富锦精密工业(武汉)有限公司;鸿海精密工业股份有限公司 |
主分类号: | G06T3/00 | 分类号: | G06T3/00 |
代理公司: | 深圳市赛恩倍吉知识产权代理有限公司 44334 | 代理人: | 饶智彬;刘永辉 |
地址: | 430205 湖北省武汉市东*** | 国省代码: | 湖北;42 |
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摘要: | |||
搜索关键词: | 图片格式 转换 方法 装置 计算机 存储 介质 | ||
本发明提出一种图片格式转换方法,用于转换图片的格式。该方法包括如下步骤:标注待转换图片;获取标注后的待转换图片;判断标注后的待转换图片的标注部位是否为正四边形;若是,则将待转换图片根据预设的第一转换规则进行图片格式转换;若否,则将待转换图片根据预设的第二转换规则进行图片格式转换。本发明还对应提供了一种图片格式转换装置和计算机存储介质。利用上述图片格式转换方法和装置,将用于AI深度学习的图片进行格式转换,使其兼容深度学习模型,得到准确度更高的用于深度学习的网络模型。
技术领域
本发明涉及数据处理技术领域,特别是一种图片格式转换方法、装置及计算机存储介质。
背景技术
随着现代社会的发展,使得计算机技术以及相应的软件产品一直处于增长的状态。各行各业在生产过程中均需要使用软件产品,面对庞大的软件产品需求。例如,在人工智能(AI)开发中,后端使用深度学习模型进行训练,训练使用的资料需要统一格式。软件之间的处理对象的格式相容性成为各行各业所需要解决的问题。
发明内容
鉴于上述状况,有必要提供一种图片格式转换方法、装置及计算机存储介质,通过转换图片标注格式使之兼容深度学习模型训练的软件,以解决上述问题。
本发明第一方面提供了一种图片格式转换方法,用于转换图片的格式,所述图片格式转换方法包括如下步骤:标注待转换图片;获取标注后的所述待转换图片;判断标注后的所述待转换图片的标注部位是否为正四边形;若是,则将所述待转换图片根据预设的第一转换规则进行图片格式转换;若否,则将所述待转换图片根据预设的第二转换规则进行图片格式转换。
优选的,所述第一转换规则为标注所述待换转图片的标注部位的其中一个点的坐标得到第一格式的点坐标值,根据预设的第一映射关系表将所述第一格式的点坐标值转换为第二格式的点坐标值,所述第一映射关系表中设置有所述第一格式的一个点坐标与所述第二格式的至少两个点坐标的转换关系;所述第二格式中所述至少两个点坐标是通过所述第一格式点坐标中X坐标、Y坐标以及标注部分宽度、高度得到的。
优选的,所述第二转换规则为标注所述待转换图片的至少四个点的坐标值得到第一格式的点坐标,根据预设的第二映射关系表将所述第一格式的点坐标转换为第二格式的点坐标,所述第二映射关系表中设置有所述第一格式的至少四个点的点坐标值的记录方式及将所述第一格式的点坐标转换为所述第二格式的点坐标后所述四个点的点坐标值的记录方式;所述第一格式的至少四个点的坐标排列方式为先记录所述至少四个点的X坐标,再记录所述至少四个点的Y坐标;转换为所述第二格式后,所述至少四个点的点坐标的排列方式为依次记录每个点的X坐标、Y坐标。
优选的,所述标注待转换图片之前,还包括如下步骤:获取所有所述待转化图片;分配所述待转化图片为训练图片和验证图片,并将所述训练图片和所述验证图片分别存储于训练文件和验证文件;分别标注所述训练图片和所述验证图片。
优选的,所述分别标注所述训练图片和所述验证图片,包括如下步骤:分批标注所述训练图片和所述验证图片,每批标注后的图片形成一子文件;将多个所述子文件进行去噪后分别合并为一个训练目标文件和验证目标文件。
本发明第二方面提供了一种图片格式转换装置,用于转换图片的格式,所述图片格式转换装置包括:处理器;以及存储器,所述存储器中存储有多个程序模块,多个所述程序模块由所述处理器运行并执行如下步骤:标注待转换图片;获取标注后的所述待转换图片;判断标注后的所述待转换图片的标注部位是否为正四边形;若是,则将所述待转换图片根据预设的第一转换规则进行图片格式转换;若否,则将所述待转换图片根据预设的第二转换规则进行图片格式转换。
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