Компьютерное визуальное программирование на основе ускорения графического процессора: используйте комплексные данные обработки OpenCV и CUDA Real -времени
Вес товара: ~0.7 кг. Указан усредненный вес, который может отличаться от фактического. Не включен в цену, оплачивается при получении.
Описание товара
Основная информация | |
наименование товара: | Компьютерное визуальное программирование на основе ускорения графического процессора: используйте комплексные данные обработки OpenCV и CUDA Real -времени |
делать К: | [Красота] Бабурк·Бхамик Вайдья |
город поле цена: | 79.00 Юань |
ISBN Число: | 9787111651475 |
Дата публикации: | 2020-04 |
Страница число: | 260 |
Характер число: | 253 тысячи слов |
вне Версия общество: | Machinery Industry Press |
Оглавление |
Предисловие об авторе Введение в рецензента ГЛАВА 1 CUDA ВВЕДЕНИЕ И ВНИЗ 1 1.1 Технические требования 1 1.2 CUDA ВВЕДЕНИЕ 1 1.2.1 Параллельное лечение 2 1.2.2 Архитектура GPU и введение CUDA 2 1.2.3 Архитектура CUDA 3 1.3 Приложение CUDA 4 1.4 Среда развития CUDA 5 1.4.1 Поддержка графического процессора CUDA 5 1.4.2 Пакет инструментов разработки CUDA 6 1.5 Установите пакет инструментов CUDA на все операционные системы 6 1.5.1 Windows 6 1.5.2 Linux 7 1.5.3 Mac 8 1.6 Основная программа CUDA C 9 1.6.1 Шаги по созданию программ CUDA C в Windows 10 1.6.2 Шаги по созданию программ CUDA C на Ubuntu 10 1.7 Резюме 11 1.8 Тестируемые вопросы 11 Глава 2 Используйте CUDA C для параллельного программирования 12 2.1 Технические требования 12 2.2 Структура программы CUDA 13 2.2.1 Двойная переменная плюс метод в CUDA C 13 2.2.2 звонок ядра 14 2.2.3 Настройка параметров ядра 15 2.2.4 Функция CUDA API 16 2.2.5. Передайте параметр к функции CUDA 17 2.3 Выполните поток на устройстве 19 2.4 Получите атрибут устройства GPU в программе CUDA 20 2.4.1 Информация об общем оборудовании 21 2.4.2 -связанные с памятью атрибуты 22 2.4.3 -связанные с нитью атрибуты 22 2.5 Векторная операция в CUDA 24 2.5.1 два метода вектора плюс 24 2.5.2 Сравнение задержки кода ЦП и кода графического процессора 27 2.5.3. Размещение каждого элемента вектора 28 2.6 Режим параллельной связи 29 2.6.1 Картирование 29 2.6.2 Коллекция 29 2.6.3 Раскрытие 30 2.6.4 Монгольский совет 30 2.6.5 Оборот 30 2.7 Резюме 30 2.8 Тестируемые вопросы 31 Глава 3 Поток, синхронизация и память 32 3.1 Технические требования 32 3.2 33 3.3 Архитектура памяти 36 3.3.1 Глобальная память 37 3.3.2 Локальная память и стек регистрации 38 3.3.3 39 3.4 Синхронизация потока 39 3.4.1 Обмен памятью 39 3.4.2 Атомная операция 42 3.5 Постоянная память 46 3.6 Текстурная память 48 3.7 Примеры погружения и матрицы 50 3.7.1 Множитель в векторной точке 50 3.7.2 Умножение матрицы 54 3.8 Резюме 58 3.9 тестовые вопросы 58 Глава 4 Расширенная концепция в CUDA 60 4.1 Технические требования 60 4.2 Измерьте производительность программы CUDA 61 4.2.1 Инцидент с CUDA 61 4.2.2 NVIDIA Visual Profiler 63 4.3 Обработка ошибок в CUDA 64 4.3.1 Обработка ошибок из кода 65 4.3.2 Инструмент отладки 66 4.4 Улучшение производительности программы CUDA 66 4.4.1 Используйте соответствующее число и количество потоков 66 4.4.2 максимизировать эффективность математических вычислений 67 4.4.3 Используйте объединенные или шаг -штипные посещения 67 4.4.4 Избегайте внутренней ветви Warp 67 4.4.5 Используйте память страницы блокировки 68 4.5 Cuda Stream 69 4.6 Используйте CUDA для ускорения алгоритма сортировки 73 4.7 Используйте CUDA для выполнения обработки изображений 75 4.8 Резюме 80 4.9 тестовые вопросы 81 Глава 5 Поддержите запись CUDA OpenCV 82 5.1 Технические требования 82 5.2 Введение в обработку изображений и компьютерное зрение 83 5.3 Введение в OpenCV 83 5.4 Установка OpenCV поддерживает CUDA 84 5.4.1 Установите OpenCV на Windows 84 5.4.2 Установить OpenCV на Linux 89 5.5 Используйте OpenCV для обработки изображений 92 5.5.1 представление изображения в OpenCV 92 5.5.2 Чтение и отображение изображений 93 5.5.3 Используйте OpenCV для создания изображений 96 5.5.4 Сохраните изображение в файле 99 5.6 Используйте видео обработки OpenCV 99 5.6.1 Обработка видео, хранящихся на компьютере 100 5.6.2 Видео чтения с сетевой камеры 101 5.6.3 Сохраните видео на диск 102 5.7 Основные визуальные приложения компьютера с использованием модуля OpenCV CUDA 104 5.7.1 Введение в модуль OpenCV CUDA 104 5.7.2 Арифметическая и логическая работа изображения 104 5.7.3 Измените цветовое пространство изображения 108 5.7.4 Пороговая обработка изображения 109 5.8 Использование приложений OpenCV и не использует сравнение производительности поддержки CUDA 110 |
