[发明专利]一种图像处理方法、装置及终端有效
| 申请号： | 201711090104.6 | 申请日： | 2017-11-08 |
| 公开（公告）号： | CN107909583B | 公开（公告）日： | 2020-01-10 |
| 发明（设计）人： | 钱胜尔 | 申请（专利权）人： | 维沃移动通信有限公司 |
| 主分类号： | G06T7/11 | 分类号： | G06T7/11;G06N3/04;H04N5/232 |
| 代理公司： | 11243 北京银龙知识产权代理有限公司 | 代理人： | 许静;黄灿 |
| 地址： | 523860 广东省*** | 国省代码： | 广东;44 |
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| 摘要： | 本发明提供一种图像处理方法、装置及终端，该方法包括：获取目标图像；当从所述目标图像中检测到人像时，使用预设的深度卷积神经网络，对所述目标图像中的人像进行分割处理，得到掩码图，其中，在对所述目标图像中的人像进行分割处理时，对所述深度卷积神经网络中的浮点矩阵的格式进行预设处理。本发明在对图像数据进行图像分割计算的过程中，能够提高计算的效率，从而提高对图像分割的效率。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 图像 处理 方法 装置 终端 | ||
【主权项】：
1.一种图像处理方法，其特征在于，包括：/n获取目标图像；/n当从所述目标图像中检测到人像时，使用预设的深度卷积神经网络，对所述目标图像中的人像进行分割处理，得到掩码图，其中，在对所述目标图像中的人像进行分割处理时，对所述深度卷积神经网络中的浮点矩阵的格式进行预设处理；/n所述使用预设的深度卷积神经网络，对所述目标图像中的人像进行分割处理，得到掩码图的步骤，包括：/n将所述目标图像的图像数据输入到预设的深度卷积神经网络；/n对所述深度卷积神经网络中的浮点矩阵进行量化，得到定点矩阵；/n其中，采用如下表达式将浮点矩阵量化成8位定点矩阵：/n
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