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在 GPU 中的图像处理

于 2022-03-12 发布 文件大小:6.06 MB
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代码说明:

我们介绍使用现代可编程图形处理单元的 GPU 的实时图像处理技术。GPU 的是本质上的数据并行的 SIMD (单指令,多数据) 设备。通过利用 NVIDIA GPU 编程框架,"计算统一设备架构"CUDA 作为一种计算资源,实现了图像处理算法计算中的会显著加速。我们表明,一系列的计算机视觉算法映射很容易到 CUDA 具有显著的性能增益。具体来说,我们展示了我们的方法的效率,让并行化和优化的图像处理、 形态应用程序和图像积分。

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    主程序用matlab,有一个子函数在matlab中调用了c++,完成了图像的多尺度形态学分割
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  • 全局阈值分割
    应用背景阈值分割是图像分割的一种最简单的方法。在全局阈值,对图像中所有的像素的单阈值用。当组件的像素值,背景相当一致的在各自的价值观在整个图像,它输出一biinary图像 ;代表分割。关键技术C #工具实现的全局阈值分割算法
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  • 的LBP特征
    这是对图像中的人脸提取其中的LBP特征,用到了OpenCV中的图像的类型IplImage,将图像中的人脸的纹理提取出来,这样便可以消除光照对人脸图像的影响,对于图像中的有用的信息表示为1,其他表示为0,这样就可以将lbp特征显示出来
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  • 基于STM32+OV7670摄头采集+上位机显示
    #include "hw_config.h" #include "usb_lib.h" #include "usb_desc.h" #include "usb_pwr.h" #include "timer2.h" #include "AL422.h" #include "OV7670.h" //测试发送数据 extern volatile unsigned char biaozhi; extern vu32 TimingDelay; //用于系统时钟
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    2023-02-05 00:10:04下载
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