Руководство по GPU-ускоренной компьютерной визии с использованием OpenCV и CUDA

Руководство по GPU-ускоренной компьютерной визии с использованием OpenCV и CUDA, опубликованное Packt

Это репозиторий кода для руководства по GPU-ускоренной компьютерной визии с использованием OpenCV и CUDA, опубликованного Packt.

Эффективные техники для обработки сложных изображений в реальном времени с использованием GPU

Что это за книга?

Компьютерная визия революционизирует множество отраслей, и OpenCV является наиболее часто используемым инструментом для компьютерной визии благодаря своей способности работать в нескольких языках программирования. В настоящее время в компьютерной визии требуется обрабатывать большие изображения в реальном времени, что затруднительно для OpenCV в одиночку. В этом месте появляется CUDA, позволяющая OpenCV использовать мощные GPU NVIDIA. Эта книга предоставляет подробное обзор интеграции OpenCV с CUDA для практических приложений.Эта книга охватывает следующие захватывающие возможности: Понять, как получить доступ к свойствам и возможностям GPU-устройств из программ CUDA

• Узнать, как ускорять алгоритмы поиска и сортировки
• Обнаруживать формы, такие как линии и круги на изображениях
• Исследовать отслеживание и обнаружение объектов с помощью алгоритмов
• Обрабатывать видео с использованием различных методов анализа видео на Jetson TX1
• Получать доступ к свойствам GPU-устройств из программы PyCUDA
• Понять, как работает выполнение ядра

Если вы считаете, что эта книга для вас, приобретите копию сегодня!



Инструкции и навигация

Все коды организованы в папках. Например, Глава02.

Код будет выглядеть следующим образом:

while (tid < N)
{
    d_c[tid] = d_a[tid] + d_b[tid];
    tid += blockDim.x * gridDim.x;
}

Вот что вам нужно для этой книги: Эта книга является руководством для разработчиков, работающих с OpenCV и желающих узнать, как обрабатывать более сложные данные изображений, используя GPU-обработку. Ожидается наличие тщательного понимания концепций компьютерного зрения и языков программирования, таких как C++ или Python.С помощью следующего списка программного обеспечения и аппаратного обеспечения вы можете запустить все файлы кода, присутствующие в книге (Главы 1-12).

Программное обеспечение и аппаратное обеспечение

Мы также предоставляем PDF-файл, содержащий цветные изображения снимков экрана/диаграмм, используемых в этой книге. Нажмите здесь для загрузки.

Перейдите по следующей ссылке, чтобы просмотреть видео запуска кода: http://bit.ly/2PZOYcH

Связанные продукты

• OpenCV 3 Computer Vision with Python Cookbook [Packt] [Amazon]* Computer Vision with OpenCV 3 and Qt5 [Packt] [Amazon]

Познакомьтесь с автором

Бхамик Вайдья Бхамик Вайдья — опытный инженер по компьютерному зрению и наставник. Он широко работал с библиотекой OpenCV для решения задач компьютерного зрения. Он обладатель золотой медали за магистерскую работу и в настоящее время занимается докторской диссертацией по ускорению алгоритмов компьютерного зрения, построенных с использованием библиотек OpenCV и глубокого обучения на графических процессорах (GPU). У него есть опыт преподавания и руководства многими проектами в области компьютерного зрения и VLSI (очень больших интегральных схем). Ранее он работал в области VLSI как инженер по верификации ASIC, поэтому у него есть хорошее понимание архитектур аппаратного обеспечения. Он опубликовал множество научных статей в авторитетных журналах. Вместе со своим научным руководителем он также получил платформу для разработки встроенных систем NVIDIA Jetson TX1 в качестве гранта от NVIDIA.

Предложения и отзывы

Нажмите здесь, если у вас есть какие-либо отзывы или предложения.