opencv cuda 예제

GPU 모듈에는 GPU 메모리에 보관된 데이터의 기본 컨테이너인 클래스 CV::gpu::GpuMat이 포함됩니다. 그것은 인터페이스는 cv와 매우 유사하다 ::매트, 그 CPU 대응. 모든 GPU 함수는 GpuMat을 입력 및 출력 인수로 수신합니다. 이렇게 하면 데이터를 다운로드하지 않고도 여러 GPU 알고리즘을 호출할 수 있습니다. GPU 모듈 API 인터페이스도 가능한 경우 CPU 인터페이스와 유사하게 유지됩니다. 따라서 CPU에서 Opencv에 익숙한 개발자는 GPU를 바로 사용할 수 있습니다. davidlandry93/opencv-gpu-예제에서 새로운 릴리스에 대한 알림을 원하십니까? OpenCV는 모든 GPU 가속 물건을 포함하는 GPU 모듈을 포함한다. NVIDIA가 모듈 작업을 지원하여 2011년 봄에 첫 릴리스되기 전에 2010년에 시작되었습니다. 여기에는 라이브러리의 사이기니프 트 부분에 대한 가속 코드가 포함되어 있으며 여전히 계속 성장하고 있으며 새로운 컴퓨팅 기술 및 GPU 아키텍처에 맞게 조정되고 있습니다. 이를 실행하려면 OpenCV 버전에서 CUDA GPU 지원을 사용하도록 설정해야 합니다. 이 작업을 수행하는 방법에 대한 지침은 여기에서 확인할 수 있습니다.

컴퓨터 비전의 중요한 부분은 그래픽 가속기가 원래 설계한 영역인 이미지 프로세싱입니다. 다른 부분도 대규모 병렬 계산을 가정하고 종종 자연스럽게 GPU 아키텍처에 매핑됩니다. 따라서 이러한 모든 장점을 구현하고 그래픽 프로세서에서 OpenCV를 가속화하는 것은 도전적이지만 매우 보람있는 일입니다. 최신 GPU 가속기는 GPGPU(범용 계산)를 수행할 수 있을 만큼 강력해졌으며 기능도 갖추어졌습니다. 그것은 컴퓨팅 집약적 인 응용 프로그램을 개발하는 과학자, 연구자 및 엔지니어로부터 많은 관심을 생성하는 매우 빠르게 성장하는 영역입니다. GPU에서 알고리즘을 다시 구현하는 데 어려움이 있음에도 불구하고 많은 사람들이 얼마나 빨리 알고리즘을 사용할 수 있는지 확인하기 위해 이 작업을 수행하고 있습니다. 이러한 노력을 지원하기 위해 CUDA, OpenCL, C++ AMP, 디버거, 프로파일러 등과 같은 많은 고급 언어와 도구를 사용할 수 있었습니다. 이미지 아래의 샘플에서 png0file에서 로드, 다음 GPU에 업로드, 임계값, 다운로드 및 표시. . GitHub에는 3,600만 명 이상의 개발자가 협력하여 코드를 호스팅 및 검토하고 프로젝트를 관리하고 소프트웨어를 함께 빌드합니다. 아무 일도 일어나지 않으면 GitHub 데스크톱을 다운로드하고 다시 시도하십시오. .

GPU 모듈은 호스트 API 확장으로 설계되었습니다. 이 디자인은 사용자에게 CPU와 GPU 메모리 간에 데이터를 이동하는 방법을 명시적으로 제어할 수 있습니다. 사용자가 GPU 사용을 시작하기 위해 몇 가지 추가 코드를 작성해야 하지만 이 방법은 유연하고 보다 효율적인 계산을 허용합니다. OpenCV GPU 모듈은 CUDA를 사용하여 작성되므로 CUDA 생태계의 이점을 누릴 수 있습니다. 큰 커뮤니티가있다, 컨퍼런스, 출판물, 많은 도구와 같은 개발 라이브러리 NVIDIA NPP, CUFFT, 추력..

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