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Titre original :
Hands-On GPU-Accelerated Computer Vision with OpenCV and CUDA
Contenu du livre :
Découvrez comment CUDA permet à OpenCV de traiter des données d'image complexes et en croissance rapide dans le domaine de la vision par ordinateur et de la vision industrielle en accédant à la puissance du GPU Caractéristiques principales Explorez des exemples pour exploiter la puissance de traitement du GPU avec OpenCV et CUDA Améliorez les performances des algorithmes sur les plates-formes matérielles embarquées Découvrez les bibliothèques C++ et Python pour l'accélération du GPU Description du livre
La vision par ordinateur a révolutionné un grand nombre d'industries, et OpenCV est l'outil le plus largement choisi pour la vision par ordinateur grâce à sa capacité à travailler dans de nombreux langages de programmation. Aujourd'hui, dans le domaine de la vision par ordinateur, il est nécessaire de traiter de grandes images en temps réel, ce qui est difficile à gérer pour OpenCV seul. C'est là que CUDA entre en scène, permettant à OpenCV d'exploiter les puissants GPU NVDIA. Ce livre fournit un aperçu détaillé de l'intégration d'OpenCV avec CUDA pour des applications pratiques.
Pour commencer, vous comprendrez la programmation GPU avec CUDA, un aspect essentiel pour les développeurs de vision par ordinateur qui n'ont jamais travaillé avec des GPU. Vous explorerez ensuite l'accélération d'OpenCV avec les GPU et CUDA à travers des exemples pratiques.
Une fois que vous aurez assimilé les concepts de base, vous vous familiariserez avec le déploiement d'applications OpenCV sur la NVIDIA Jetson TX1, qui est populaire pour les applications de vision par ordinateur et d'apprentissage profond. Les derniers chapitres du livre expliquent PyCUDA, une bibliothèque Python qui exploite la puissance de CUDA et des GPU pour les accélérations et peut être utilisée par les développeurs de vision par ordinateur qui utilisent OpenCV avec Python.
À la fin de ce livre, vous aurez amélioré les applications de vision par ordinateur grâce à l'approche pratique de ce livre. Ce que vous apprendrez Comprendre comment accéder aux propriétés et aux capacités des périphériques GPU à partir des programmes CUDA Apprendre à accélérer les algorithmes de recherche et de tri Détecter des formes telles que des lignes et des cercles dans les images Explorer le suivi et la détection d'objets avec des algorithmes Traiter des vidéos à l'aide de différentes techniques d'analyse vidéo dans la Jetson TX1 Accéder aux propriétés des périphériques GPU à partir du programme PyCUDA Comprendre le fonctionnement de l'exécution du noyau À qui s'adresse ce livre ?
Ce livre est un guide de référence pour vous si vous êtes un développeur travaillant avec OpenCV et que vous souhaitez apprendre à traiter des données d'images plus complexes en exploitant le traitement GPU. Une compréhension approfondie des concepts de vision par ordinateur et des langages de programmation tels que C++ ou Python est attendue. Table des matières Introduction à CUDA et démarrage avec CUDA Programmation parallèle avec CUDA C Threads, synchronisation et mémoire Concepts avancés de CUDA Démarrer avec OpenCV avec prise en charge de CUDA Opérations de vision par ordinateur de base avec OpenCV et CUDA Détection et suivi d'objets avec OpenCV et CUDA Introduction à la carte de développement Jetson Tx1 et installation d'OpenCV sur Jetson TX1 Déploiement d'applications de vision par ordinateur sur Jetson TX1 Démarrer avec PyCUDA Travailler avec PyCUDA Application de vision par ordinateur de base avec PyCUDA
Autres informations sur le livre :
| ISBN : | 9781789348293 |
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| Langue : | anglais |
| Reliure : | Broché |
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