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Originaltitel:
Hands-On GPU-Accelerated Computer Vision with OpenCV and CUDA
Inhalt des Buches:
Entdecken Sie, wie OpenCV mit CUDA die komplexe und schnell wachsende Bilddatenverarbeitung im Bereich Computer- und Maschinelles Sehen bewältigen kann, indem es auf die Leistung der GPU zugreift Hauptmerkmale Entdecken Sie Beispiele zur Nutzung der GPU-Verarbeitungsleistung mit OpenCV und CUDA Verbessern Sie die Leistung von Algorithmen auf eingebetteten Hardwareplattformen Entdecken Sie C++- und Python-Bibliotheken zur GPU-Beschleunigung Buchbeschreibung
Computer Vision hat eine Vielzahl von Branchen revolutioniert, und OpenCV ist das am häufigsten gewählte Tool für Computer Vision mit seiner Fähigkeit, in mehreren Programmiersprachen zu arbeiten. Heutzutage müssen in der Computer Vision große Bilder in Echtzeit verarbeitet werden, was für OpenCV allein nur schwer zu bewältigen ist. Hier kommt CUDA ins Spiel, das es OpenCV ermöglicht, die leistungsstarken NVDIA-GPUs zu nutzen. Dieses Buch bietet einen detaillierten Überblick über die Integration von OpenCV mit CUDA für praktische Anwendungen.
Zu Beginn werden Sie die GPU-Programmierung mit CUDA verstehen, ein wesentlicher Aspekt für Computer Vision Entwickler, die noch nie mit GPUs gearbeitet haben. Anschließend werden Sie die OpenCV-Beschleunigung mit GPUs und CUDA anhand einiger praktischer Beispiele erkunden.
Sobald Sie die Kernkonzepte beherrschen, machen Sie sich mit dem Einsatz von OpenCV-Anwendungen auf dem NVIDIA Jetson TX1 vertraut, der für Computer Vision- und Deep Learning-Anwendungen beliebt ist. In den letzten Kapiteln des Buches wird PyCUDA erklärt, eine Python-Bibliothek, die die Leistung von CUDA und GPUs für Beschleunigungen nutzt und von Computer-Vision-Entwicklern eingesetzt werden kann, die OpenCV mit Python verwenden.
Am Ende dieses Buches werden Sie mit Hilfe des praktischen Ansatzes dieses Buches Ihre Bildverarbeitungsanwendungen verbessern können. Was Sie lernen werden Verstehen, wie man von CUDA-Programmen aus auf GPU-Geräteeigenschaften und -fähigkeiten zugreift Erfahren, wie man Such- und Sortieralgorithmen beschleunigt Erkennen von Formen wie Linien und Kreisen in Bildern Verfolgen und Erkennen von Objekten mit Algorithmen Verarbeiten von Videos mit verschiedenen Videoanalysetechniken im Jetson TX1 Zugriff auf GPU-Geräteeigenschaften aus dem PyCUDA-Programm Verstehen, wie die Kernelausführung funktioniert Für wen dieses Buch gedacht ist
Dieses Buch ist ein Leitfaden für Sie, wenn Sie als Entwickler mit OpenCV arbeiten und lernen möchten, wie Sie komplexere Bilddaten unter Ausnutzung der GPU-Verarbeitung verarbeiten können. Ein gründliches Verständnis von Computer-Vision-Konzepten und Programmiersprachen wie C++ oder Python wird vorausgesetzt. Inhaltsverzeichnis Einführung in CUDA und erste Schritte mit CUDA Parallele Programmierung mit CUDA C Threads, Synchronisation und Speicher Fortgeschrittene Konzepte in CUDA Erste Schritte mit OpenCV mit CUDA-Unterstützung Grundlegende Bildverarbeitungsoperationen mit OpenCV und CUDA Objekterkennung und -verfolgung mit OpenCV und CUDA Einführung in das Jetson Tx1 Entwicklungsboard und Installation von OpenCV auf dem Jetson TX1 Bereitstellung von Bildverarbeitungsanwendungen auf dem Jetson TX1 Erste Schritte mit PyCUDA Arbeiten mit PyCUDA Grundlegende Bildverarbeitungsanwendungen mit PyCUDA
Weitere Daten des Buches:
| ISBN: | 9781789348293 |
| Autor: | |
| Verlag: | |
| Sprache: | Englisch |
| Einband: | Taschenbuch |
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