Wizja komputerowa akcelerowana przez GPU z wykorzystaniem OpenCV i CUDA

Opinie czytelników

Obecnie brak opinii czytelników. Ocena opiera się na 18 głosach.

Oryginalny tytuł:

Hands-On GPU-Accelerated Computer Vision with OpenCV and CUDA

Zawartość książki:

Odkryj, w jaki sposób CUDA pozwala OpenCV obsługiwać złożone i szybko rosnące przetwarzanie danych obrazu w wizji komputerowej i maszynowej dzięki dostępowi do mocy GPU Kluczowe cechy Poznaj przykłady wykorzystania mocy przetwarzania GPU za pomocą OpenCV i CUDA Zwiększ wydajność algorytmów na wbudowanych platformach sprzętowych Odkryj biblioteki C++ i Python do akceleracji GPU Opis książki

Wizja komputerowa zrewolucjonizowała wiele branż, a OpenCV jest najczęściej wybieranym narzędziem do wizji komputerowej dzięki możliwości pracy w wielu językach programowania. Obecnie w wizji komputerowej istnieje potrzeba przetwarzania dużych obrazów w czasie rzeczywistym, co jest trudne do obsłużenia dla samego OpenCV. W tym miejscu pojawia się CUDA, umożliwiając OpenCV wykorzystanie potężnych procesorów graficznych NVDIA. Niniejsza książka zawiera szczegółowy przegląd integracji OpenCV z CUDA w praktycznych zastosowaniach.

Na początek poznasz programowanie GPU za pomocą CUDA, co jest istotnym aspektem dla programistów zajmujących się wizją komputerową, którzy nigdy nie pracowali z procesorami graficznymi. Następnie przejdziesz do odkrywania akceleracji OpenCV za pomocą GPU i CUDA, przechodząc przez kilka praktycznych przykładów.

Po opanowaniu podstawowych pojęć, zapoznasz się z wdrażaniem aplikacji OpenCV na NVIDIA Jetson TX1, który jest popularny w zastosowaniach związanych z wizją komputerową i głębokim uczeniem. Ostatnie rozdziały książki wyjaśniają PyCUDA, bibliotekę Pythona, która wykorzystuje moc CUDA i GPU do akceleracji i może być używana przez programistów wizji komputerowej, którzy używają OpenCV z Pythonem.

Dzięki praktycznemu podejściu zastosowanemu w tej książce, pod koniec jej lektury będziesz w stanie udoskonalać aplikacje z zakresu wizji komputerowej. Czego się nauczysz Dowiedz się, jak uzyskać dostęp do właściwości i możliwości urządzeń GPU z poziomu programów CUDA Dowiedz się, jak przyspieszyć algorytmy wyszukiwania i sortowania Wykrywaj kształty, takie jak linie i okręgi na obrazach Poznaj algorytmy śledzenia i wykrywania obiektów Przetwarzaj filmy wideo przy użyciu różnych technik analizy wideo w Jetson TX1 Uzyskaj dostęp do właściwości urządzeń GPU z poziomu programu PyCUDA Dowiedz się, jak działa wykonywanie jądra Dla kogo jest ta książka?

Ta książka jest doskonałym przewodnikiem dla programistów pracujących z OpenCV i chcących dowiedzieć się, jak przetwarzać bardziej złożone dane obrazu, wykorzystując przetwarzanie GPU. Oczekuje się dogłębnego zrozumienia koncepcji wizji komputerowej i języków programowania, takich jak C++ lub Python. Spis treści Wprowadzenie do CUDA i rozpoczęcie pracy z CUDA Programowanie równoległe z wykorzystaniem CUDA C Wątki, synchronizacja i pamięć Zaawansowane koncepcje w CUDA Rozpoczęcie pracy z OpenCV z obsługą CUDA Podstawowe operacje wizji komputerowej z wykorzystaniem OpenCV i CUDA Wykrywanie i śledzenie obiektów z wykorzystaniem OpenCV i CUDA Wprowadzenie do płytki deweloperskiej Jetson Tx1 i instalacja OpenCV na Jetson TX1 Wdrażanie aplikacji wizji komputerowej na Jetson TX1 Rozpoczęcie pracy z PyCUDA Praca z PyCUDA Podstawowe aplikacje wizji komputerowej z wykorzystaniem PyCUDA