Hands-On GPU-Accelerated Computer Vision cu OpenCV și CUDA

Recenzii ale cititorilor

În prezent, nu există recenzii ale cititorilor. Evaluarea se bazează pe 18 voturi.

Titlul original:

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

Conținutul cărții:

Descoperiți modul în care CUDA permite OpenCV să gestioneze procesarea complexă și în creștere rapidă a datelor de imagine în computer și viziune artificială prin accesarea puterii GPU Caracteristici principale Explorați exemple de valorificare a puterii de procesare GPU cu OpenCV și CUDA Îmbunătățiți performanța algoritmilor pe platforme hardware integrate Descoperiți bibliotecile C++ și Python pentru accelerarea GPU Descrierea cărții

Computer vision a revoluționat o gamă largă de industrii, iar OpenCV este cel mai ales instrument pentru computer vision, datorită capacității sale de a lucra în mai multe limbaje de programare. În prezent, în viziunea computerizată, există necesitatea de a procesa imagini mari în timp real, ceea ce este dificil de gestionat pentru OpenCV pe cont propriu. Aici intervine CUDA, care permite OpenCV să utilizeze puternicele GPU NVDIA. Această carte oferă o prezentare detaliată a integrării OpenCV cu CUDA pentru aplicații practice.

Pentru început, veți înțelege programarea GPU cu CUDA, un aspect esențial pentru dezvoltatorii de computer vision care nu au lucrat niciodată cu GPU-uri. Veți trece apoi la explorarea accelerării OpenCV cu GPU și CUDA prin parcurgerea unor exemple practice.

După ce v-ați familiarizat cu conceptele de bază, vă veți familiariza cu implementarea aplicațiilor OpenCV pe NVIDIA Jetson TX1, care este popular pentru aplicațiile de viziune computerizată și învățare profundă. Ultimele capitole ale cărții explică PyCUDA, o bibliotecă Python care valorifică puterea CUDA și a GPU-urilor pentru accelerări și poate fi utilizată de dezvoltatorii de computer vision care utilizează OpenCV cu Python.

Până la sfârșitul acestei cărți, veți fi îmbunătățit aplicațiile de computer vision cu ajutorul abordării practice a acestei cărți. Ce veți învăța Înțelegeți cum să accesați proprietățile și capacitățile dispozitivelor GPU din programele CUDA Aflați cum să accelerați algoritmii de căutare și sortare Detectați forme precum linii și cercuri în imagini Explorați urmărirea și detectarea obiectelor cu ajutorul algoritmilor Procesați videoclipuri utilizând diferite tehnici de analiză video în Jetson TX1 Accesați proprietățile dispozitivelor GPU din programul PyCUDA Înțelegeți cum funcționează execuția kernelului Pentru cine este această carte

Această carte este un ghid de bază pentru dvs. dacă sunteți un dezvoltator care lucrează cu OpenCV și doriți să învățați cum să procesați date de imagine mai complexe prin exploatarea procesării GPU. Se așteaptă o înțelegere temeinică a conceptelor de computer vision și a limbajelor de programare precum C++ sau Python. Table of Contents Introducere în CUDA și Noțiuni introductive despre CUDA Programare paralelă utilizând CUDA C Threads, sincronizare și memorie Concepte avansate în CUDA Noțiuni introductive despre OpenCV cu suport CUDA Operații de bază de viziune pe calculator utilizând OpenCV și CUDA Detectarea și urmărirea obiectelor utilizând OpenCV și CUDA Introducere în placa de dezvoltare Jetson Tx1 și instalarea OpenCV pe Jetson TX1 Implementarea aplicațiilor de viziune pe calculator pe Jetson TX1 Noțiuni introductive despre PyCUDA Lucrul cu PyCUDA Aplicație de bază de viziune pe calculator utilizând PyCUDA