《基于GPU加速的計(jì)算機(jī)視覺編程 使用OpenCV和CUDA實(shí)》讀書筆記思維導(dǎo)圖PPT模板下載

思維導(dǎo)圖PPT模板《基于GPU加速的計(jì)算機(jī)視覺編程使用OpenCV和CUDA實(shí)》最新版讀書筆記，下載可以直接修改CUDA圖像測驗(yàn)題視覺計(jì)算機(jī)PyCUDA技術(shù)程序要求OpenCV應(yīng)用程序線程GPUJetsonTX對象Python性能簡介內(nèi)存本書關(guān)鍵字分析思維導(dǎo)圖01審稿人簡介第2章使用CUDAC進(jìn)行并行編程第4章CUDA中的高級概念第1章CUDA介紹及入門第3章線程、同步和存儲器第5章支持CUDA的OpenCV入門目錄030502040607第6章使用OpenCV和CUDA進(jìn)行基...第8章JetsonTX1開發(fā)套件第7章使用OpenCV和CUDA進(jìn)行對...第9章在JetsonTX1上部署計(jì)算...目錄0908010011第10章PyCUDA入門第12章使用PyCUDA的基本計(jì)算機(jī)視...第11章使用PyCUDA測驗(yàn)題答案目錄013012014內(nèi)容摘要計(jì)算機(jī)視覺正在給許多行業(yè)帶來革命性的變化，OpenCV是使用最廣泛的計(jì)算機(jī)視覺工具之一，能夠在多種編程語言中工作。目前，需要在計(jì)算機(jī)視覺中實(shí)時(shí)處理較大的圖像，而單憑OpenCV是難以做到的。在這方面圖形處理器（GPU）和CUDA可以提供幫助。因此，本書提供了一個(gè)將OpenCV與CUDA集成的實(shí)際應(yīng)用的詳細(xì)概述。本書首先解釋了用CUDA對GPU編程，這對于從未使用過GPU的計(jì)算機(jī)視覺開發(fā)人員來說是必不可少的。然后通過一些實(shí)例說明了如何用GPU和CUDA對OpenCV進(jìn)行加速。當(dāng)要在現(xiàn)實(shí)生活場景中使用計(jì)算機(jī)視覺應(yīng)用程序時(shí)，需要將其部署在嵌入式開發(fā)板上，本書涵蓋了如何在NVIDIAJetsonTX1上部署OpenCV應(yīng)用程序，這是非常流行的計(jì)算機(jī)視覺和深度學(xué)習(xí)應(yīng)用程序。本書的最后一部分介紹了PyCUDA，結(jié)合Python使用OpenCV的計(jì)算機(jī)視覺開發(fā)人員會(huì)使用它。PyCUDA是一個(gè)Python庫，它利用CUDA和GPU的功能來加速。本書為在C++或Python中使用OpenCV的開發(fā)人員提供了一個(gè)完整的指南，幫助他們通過親身體驗(yàn)來加速計(jì)算機(jī)視覺應(yīng)用程序。審稿人簡介或許真的就是如推測所說：調(diào)用的是硬件的解碼api，該api就只給你40%，你即使多開進(jìn)程也沒法再提高。第1章CUDA介紹及入門pycuda下沒看，差不多也是一個(gè)意思，加速的話按道理來說應(yīng)該是有的。1.1技術(shù)要求1.2CUDA介紹1.3CUDA應(yīng)用程序1.4CUDA開發(fā)環(huán)境第1章CUDA介紹及入門1.5在所有操作系統(tǒng)上安裝CUDA工具...1.6一個(gè)基本的CUDAC程序1.7總結(jié)1.8測驗(yàn)題第1章CUDA介紹及入門1.2.1并行處理1.2.3CUDA架構(gòu)1.2.2GPU架構(gòu)和CUDA介紹1.2CUDA介紹1.4.2CUDA開發(fā)工具包1.4.1支持CUDA的GPU1.4CUDA開發(fā)環(huán)境1.5.1Windows1.5.3Mac1.5.2Linux1.5在所有操作系統(tǒng)上安裝CUDA工具...1.6.2在Ubuntu上創(chuàng)建CUDA...1.6.1在Windows上創(chuàng)建CUD...1.6一個(gè)基本的CUDAC程序第2章使用CUDAC進(jìn)行并行編程看完了CUDA編程部分，簡單看了OpenCV介紹部分，不特別推薦本書。2.1技術(shù)要求2.2CUDA程序結(jié)構(gòu)2.3在設(shè)備上執(zhí)行線程2.4在CUDA程序中獲取GPU設(shè)備屬...第2章使用CUDAC進(jìn)行并行編程2.5CUDA中的向量運(yùn)算2.6并行通信模式2.7總結(jié)2.8測驗(yàn)題第2章使用CUDAC進(jìn)行并行編程2.2.1CUDAC中的雙變量加法程...2.2.2內(nèi)核調(diào)用2.2.3配置內(nèi)核參數(shù)2.2.4CUDAAPI函數(shù)2.2.5將參數(shù)傳遞給CUDA函數(shù)123452.2CUDA程序結(jié)構(gòu)2.4.1通用設(shè)備信息2.4.3線程相關(guān)屬性2.4.2內(nèi)存相關(guān)屬性2.4在CUDA程序中獲取GPU設(shè)備屬...2.5.1兩個(gè)向量加法程序2.5.3對向量的每個(gè)元素進(jìn)行平方2.5.2對比CPU代碼和GPU代碼的...2.5CUDA中的向量運(yùn)算2.6.1映射2.6.2收集2.6.3分散式2.6.4蒙板2.6.5轉(zhuǎn)置123452.6并行通信模式第3章線程、同步和存儲器在本書的最后，讀者將通過本書的實(shí)踐方法增強(qiáng)計(jì)算機(jī)視覺應(yīng)用程序。3.1技術(shù)要求3.2線程3.3存儲器架構(gòu)3.4線程同步3.5常量內(nèi)存3.6紋理內(nèi)存010302040506第3章線程、同步和存儲器3.7向量點(diǎn)乘和矩陣乘法實(shí)例3.9測驗(yàn)題3.8總結(jié)第3章線程、同步和存儲器3.3.1全局內(nèi)存3.3.3高速緩沖存儲器3.3.2本地內(nèi)存和寄存器堆3.3存儲器架構(gòu)3.4.2原子操作3.4.1共享內(nèi)存3.4線程同步3.7.2矩陣乘法3.7.1向量點(diǎn)乘3.7向量點(diǎn)乘和矩陣乘法實(shí)例第4章CUDA中的高級概念了解的目的,粗略讀了前幾章,有幾點(diǎn)思考cpu和gpu是用來解決哪些問題的?相對于cpu,gpu更適合并行計(jì)算并行計(jì)算需要復(fù)雜的編程模型cuda就是幫我們解決gpu上并行結(jié)算的工具cuda的基本流程是什么?簡單說,就是從內(nèi)存拷貝到顯存,算完后拷貝回去隨著摩爾定律的失效,cpu也逐漸向著多核心發(fā)展,未來cpu和gpu的區(qū)別逐漸消失。4.1技術(shù)要求4.2測量CUDA程序的性能4.3CUDA中的錯(cuò)誤處理4.4CUDA程序性能的提升4.5CUDA流4.6使用CUDA加速排序算法010302040506第4章CUDA中的高級概念4.7利用CUDA進(jìn)行圖像處理4.9測驗(yàn)題4.8總結(jié)第4章CUDA中的高級概念4.2.2NVIDIAVisual...4.2.1CUDA事件4.2測量CUDA程序的性能4.3.2調(diào)試工具4.3.1從代碼中進(jìn)行錯(cuò)誤處理4.3CUDA中的錯(cuò)誤處理4.4.1使用適當(dāng)?shù)膲K數(shù)量和線程數(shù)量4.4.2最大化數(shù)學(xué)運(yùn)算效率4.4.3使用合并的或跨步式的訪存4.4.4避免warp內(nèi)分支4.4.5使用鎖定頁面的內(nèi)存123454.4CUDA程序性能的提升第5章支持CUDA的OpenCV入門據(jù)說也可以用GPU加速的。5.1技術(shù)要求5.2圖像處理和計(jì)算機(jī)視覺簡介5.3OpenCV簡介5.4安裝支持CUDA的OpenCV5.5使用OpenCV處理圖像5.6使用OpenCV處理視頻010302040506第5章支持CUDA的OpenCV入門5.7使用OpenCVCUDA模塊的...5.8OpenCV應(yīng)用程序使用和不使用...5.9總結(jié)5.10測驗(yàn)題第5章支持CUDA的OpenCV入門5.4.2在Linux上安裝OpenC...5.4.1在Windows上安裝Ope...5.4安裝支持CUDA的OpenCV5.5.1OpenCV中的圖像表示5.5.2圖像的讀取和顯示5.5.3使用OpenCV創(chuàng)建圖像5.5.4將圖像保存到文件5.5使用OpenCV處理圖像5.6.1處理存儲在計(jì)算機(jī)上的視頻5.6.3將視頻保存到磁盤5.6.2處理從網(wǎng)絡(luò)攝像機(jī)讀取的視頻5.6使用OpenCV處理視頻5.7.1OpenCVCUDA模塊簡...5.7.2對圖像的算術(shù)和邏輯運(yùn)算5.7.3更改圖像的顏色空間5.7.4圖像閾值處理5.7使用OpenCVCUDA模塊的...第6章使用OpenCV和CUDA進(jìn)行基...后面大半都是介紹OpenCV的api如何使用的。6.1技術(shù)要求6.2訪問圖像的各個(gè)像素強(qiáng)度6.3OpenCV中直方圖的計(jì)算和均衡6.4圖像的幾何變換第6章使用OpenCV和CUDA進(jìn)行基...6.5對圖像進(jìn)行濾波操作6.6圖像的形態(tài)學(xué)操作6.7總結(jié)6.8測驗(yàn)題第6章使用OpenCV和CUDA進(jìn)行基...6.4.2圖像平移與旋轉(zhuǎn)6.4.1圖像大小調(diào)整6.4圖像的幾何變換6.5.1對圖像的卷積運(yùn)算6.5.3對圖像進(jìn)行高通濾波操作6.5.2對圖像進(jìn)行低通濾波操作6.5對圖像進(jìn)行濾波操作第7章使用OpenCV和CUDA進(jìn)行對...一本書快速入門CUDA、OpenCV、PyCUDA三種技術(shù)，走馬觀花大致看一遍，有個(gè)基礎(chǔ)的概念。7.1技術(shù)要求7.2對象檢測和跟蹤簡介7.3基于顏色的對象檢測和跟蹤7.4基于形狀的對象檢測和跟蹤7.5關(guān)鍵點(diǎn)檢測器和描述符7.6使用Haar級聯(lián)的對象檢測010302040506第7章使用OpenCV和CUDA進(jìn)行對...7.7使用背景減法進(jìn)行對象跟蹤7.9測驗(yàn)題7.8總結(jié)第7章使用OpenCV和CUDA進(jìn)行對...7.2.2對象檢測中的挑戰(zhàn)7.2.1對象檢測和跟蹤的應(yīng)用7.2對象檢測和跟蹤簡介7.4.1Canny邊緣檢測7.4.3對圓形進(jìn)行檢測7.4.2使用Hough變換進(jìn)行直線檢...7.4基于形狀的對象檢測和跟蹤7.5.1加速段測試特征功能檢測器7.5.3加速強(qiáng)特征檢測和匹配7.5.2面向FAST和旋轉(zhuǎn)BRIEF...7.5關(guān)鍵點(diǎn)檢測器和描述符7.6.2使用Haar級聯(lián)進(jìn)行眼睛檢測7.6.1使用Haar級聯(lián)進(jìn)行人臉檢測7.6使用Haar級聯(lián)的對象檢測7.7.2GMG背景減法7.7.1高斯混合法7.7使用背景減法進(jìn)行對象跟蹤第8章JetsonTX1開發(fā)套件8.1技術(shù)要求8.2JetsonTX1簡介8.3在JetsonTX1上安裝Je...8.4總結(jié)8.5測驗(yàn)題12345第8章JetsonTX1開發(fā)套件8.2.2JetsonTX1的應(yīng)用8.2.1JetsonTX1的重要特...8.2JetsonTX1簡介8.3.2安裝的步驟8.3.1安裝的基本要求8.3在JetsonTX1上安裝Je...第9章在JetsonTX1上部署計(jì)算...9.1技術(shù)要求9.2JetsonTX1GPU的設(shè)...9.3JetsonTX1上的基本CU...9.4JetsonTX1上的圖像處理9.5JetsonTX1的攝像機(jī)接口9.6JetsonTX1上的高級應(yīng)用...010302040506第9章在JetsonTX1上部署計(jì)算...9.7在JetsonTX1上使用Py...9.9測驗(yàn)題9.8總結(jié)第9章在JetsonTX1上部署計(jì)算...9.4.1編譯支持CUDA的OpenC...9.4.2讀取和顯示圖像9.4.3圖像合成9.4.4圖像閾值處理9.4.5JetsonTX1上的圖像...123459.4JetsonTX1上的圖像處理9.6.1使用Haar級聯(lián)進(jìn)行人臉檢測9.6.3高斯混合背景減法9.6.2使用Haar級聯(lián)進(jìn)行眼睛檢測9.6JetsonTX1上的高級應(yīng)用...第10章PyCUDA入門10.1技術(shù)要求10.2Python編程語言簡介10.3PyCUDA模塊簡介10.4在Windows上安裝PyCU...第10章PyCUDA入門10.5在Ubuntu上安裝PyCUD...10.7測驗(yàn)題10.6總結(jié)第10章PyCUDA入門第11章使用PyCUDA11.1技術(shù)要求11.2編寫第一個(gè)PyCUDA程序11.3從PyCUDA程序訪問GPU設(shè)...11.4在PyCUDA中執(zhí)行線程和塊11.5PyCUDA中的基本編程概念11.6使用CUDA事件測量PyCUD...010302040506第11章使用PyCUDA11.7PyCUDA中的復(fù)雜程序11.8PyCUDA的高級內(nèi)核函數(shù)11.9總結(jié)11.10測驗(yàn)題第11章使用PyCUDA11.5.2使用driver類簡化加法...11.5.1在PyCUDA中兩個(gè)數(shù)字相...11.5PyCUDA中的基本編程概念11.6.2使用大型數(shù)組加法測量PyC...11.6.1CUDA事件11.6使用CUDA事件測量PyCUD...11.7.1對PyCUDA中的矩陣元素...11.7.3矩陣乘法11.7.2GPU數(shù)組點(diǎn)乘11.7PyCUDA中的復(fù)雜程序11.8.1PyCUDA的元素級內(nèi)核函...11.8.3scan內(nèi)核函數(shù)11.8.2歸約內(nèi)核函數(shù)11.8PyCUDA的高級