[发明专利]图像处理网络的位图数据处理方法、装置和计算机设备

说明书

本申请涉及一种图像处理网络的位图数据处理方法、装置和计算机设备。其中，该图像处理网络的位图数据处理方法包括：获取第一位图数据；从第一位图数据中提取像素大小的第二位图数据，并将第二位图数据写入到按照四字节对齐的大小的内存空间，其中，表示向上取整；从大小的内存空间中截取M×M像素大小的第三位图数据，并将第三位图数据作为输入图像处理网络的位图数据，其中，图像处理网络所需输入的位图数据的像素大小为M×M。通过本申请，解决了相关技术中图像处理网络的运算效率低的问题，提高了图像处理网络的运算效率。

技术领域

本申请涉及图像处理领域，特别是涉及图像处理网络的位图数据处理方法、装置、计算机设备和计算机可读存储介质。

背景技术

相关技术图像处理网络以SiamRPN为例，SiamRPN网络结合了孪生网络和区域推荐网络，通过孪生网络可以实现对位图数据中的跟踪目标的适应，让算法可以利用被跟踪目标的信息，完成检测器的初始化；通过区域推荐网络可以让算法对位图数据中的跟踪目标位置进行更精准的预测。经过两者的结合，SiamRPN网络可以进行端到端的训练。

在SiamRPN网络的图像处理过程中，SiamRPN网络通过将获取到的127×127像素大小和255×255像素大小的两个位图数据输入到孪生网络中处理后，再经过区域推荐网络中卷积神经网络的处理，实现对目标的跟踪。

研究过程中发现，SiamRPN网络的运算效率低，并且对硬件资源的要求高。

针对相关技术中图像处理网络的运算效率低，以及对硬件资源的要求高的问题，尚未提出有效的解决方案。

发明内容

本申请实施例提供了一种图像处理网络的位图数据处理方法、装置、系统、计算机设备和计算机可读存储介质，以至少解决相关技术中图像处理网络的运算效率低的问题。

第一方面，本申请实施例提供了一种图像处理网络的位图数据处理方法，包括：

获取第一位图数据；

从所述第一位图数据中提取像素大小的第二位图数据，并将所述第二位图数据写入到按照四字节对齐的大小的内存空间，其中，表示向上取整；

从所述大小的内存空间中截取M×M像素大小的第三位图数据，并将所述第三位图数据作为输入图像处理网络的位图数据，其中，所述图像处理网络所需输入的位图数据的像素大小为M×M。

在其中一些实施例中，所述第一位图数据为YUV格式的位图数据；所述从所述第一位图数据中提取像素大小的第二位图数据包括：

将所述第一位图数据转换为RGB格式的位图数据；

从所述RGB格式的位图数据中提取所述像素大小的第二位图数据。

在其中一些实施例中，所述第三位图数据为YUV格式的位图数据；所述从所述大小的内存空间中截取M×M像素大小的第三位图数据，并将所述第三位图数据作为输入图像处理网络的位图数据包括：

从所述大小的内存空间中截取M×M像素大小的第三位图数据；

将所述第三位图数据转换为RGB格式的位图数据，并将所述RGB格式的位图数据作为输入图像处理网络的位图数据。

在其中一些实施例中，所述图像处理网络包括SiamRPN网络。

在其中一些实施例中，所述SiamRPN网络包括检测网络；所述从所述第一位图数据中提取像素大小的第二位图数据，并将所述第二位图数据写入到按照四字节对齐的大小的内存空间包括：

从所述第一位图数据中提取128×128像素大小的位图数据，并将所述128×128像素大小的位图数据写入到按照四字节对齐的128×128字节大小的内存空间；