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canny算法的gpu实现
maxwell129
2017-05-09 05:20:13
opencl代码!!!
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canny算法的gpu实现
opencl代码!!!
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canny
-opencl
#
canny
-opencl 这是在 C++ 中使用 OpenCL 的
Canny
边缘检测
算法
的
实现
。 它使用 OpenCV
实现
一些实用功能,例如从网络摄像头捕获图像、打开/写入图像文件以及从 BGR 转换为灰度。 请注意,保持跨平台兼容性被认为超出了本项目的范围,因此仅在 OSX 10.10 中进行了测试。 此外,由于 OpenCL 应用程序可以根据目标硬件进行大量优化(或破坏),因此目标硬件的范围受到很大限制。 目标是能够在 CPU 和
GPU
上使用 OpenCL,因此这确实支持两者并包含针对两者的优化版本。 虽然这应该可以在大多数现代 mac 上运行,但它只在我 2011 年初的 Macbook Pro 15" 的
GPU
和 CPU 上进行了优化和测试。 要查看简短的演示,请查看以下链接: #目录 #The
Canny
边缘检测
算法
顾名思义,
Canny
边缘检测
算法
在图像中
GPU
Edge Detector:用于边缘检测的
GPU
交互式程序-开源
这是一个独立的多合一边缘检测器,主要使用CUDA技术在
GPU
上运行。 每种
算法
还具有一个OpenCV对应项,它在速度方面是最接近的。 该项目部分基于CUDA SDK中提供的Sobel筛选器示例。 该项目还部分使用OpenCV库加载不同类型的图像。 该程序包括:Prewitt过滤器,Roberts Cross,
Canny
边缘检测器以及最后的Sobel过滤器,它们能够修改某些变量(例如
Canny
中的sigma)并实时查看结果。 要访问和下载代码,请查看代码部分。 (在我们的文章发表之前,代码部分目前处于关闭状态)公开承诺对该项目的操作目前处于关闭状态,但请随时给我们发送电子邮件。 源代码取决于CUDA工具包中现在提供的CUDA 5.0示例。 “此软件包含NVIDIA Corporation提供的源代码。”
阵列处理器分布式存储的簇内全访问结构设计
采用分布式存储结构来解决阵列处理器片内访问延迟等"存储墙"问题已经成为研究主流。针对阵列处理器中分布式存储簇内互连问题,设计了一种电路结构简单、使用效率高和延迟低的簇内全访问电路结构,
实现
了簇内16个处理单元对存储单元的并行访问。实验结果表明,在无冲突情况下,最高频率达223 MHz,访问峰值带宽可达7.42 GB/S.测试结果表明,相比于行列交叉互连结构,全访问结构具有更小的访问延迟。通过对256×256和512×512边缘检测
canny
算法
在该结构上进行并行化
实现
和性能比较发现,相比于CPU+
GPU
结构的处理时间,加速比分别提升了2.84倍和2.91倍。
Canny
边缘检测
算法
Canny
边缘检测
算法
---matlab , lingo , python中应用
使用CUDA
实现
NPP
Canny
边缘检测器
NVIDIA Performance Primitives(NPP)库是一组经过优化、高效的基本函数和封装
算法
,可用于完成大量常见的图像和信号处理任务。
Canny
算法
是广泛使用的图像处理
算法
之一,它可用于检测出图像中的边缘。由于其在减少噪声的同时能够获得更好的边缘结果,因此被视为标准方法之一。本篇文章将介绍如何使用CUDA
实现
NVIDIA Performance Primitives(NPP)库中的
Canny
边缘检测器。在本文中,我们将使用NPP库中的
Canny
边缘检测器来
实现
图像的边缘检测。
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CUDA™是一种由NVIDIA推出的通用并行计算架构,该架构使GPU能够解决复杂的计算问题。 它包含了CUDA指令集架构(ISA)以及GPU内部的并行计算引擎。
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