Visione artificiale accelerata da GPU con OpenCV e CUDA

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Titolo originale:

Hands-On GPU-Accelerated Computer Vision with OpenCV and CUDA

Contenuto del libro:

Scoprite come CUDA consente a OpenCV di gestire l'elaborazione di dati di immagine complessi e in rapida crescita nella visione artificiale e computerizzata accedendo alla potenza delle GPU Caratteristiche principali Esplorate gli esempi per sfruttare la potenza di elaborazione delle GPU con OpenCV e CUDA Migliorate le prestazioni degli algoritmi sulle piattaforme hardware embedded Scoprite le librerie C++ e Python per l'accelerazione delle GPU Descrizione del libro

La computer vision ha rivoluzionato un'ampia gamma di settori e OpenCV è lo strumento più scelto per la computer vision grazie alla sua capacità di lavorare in diversi linguaggi di programmazione. Al giorno d'oggi, nella computer vision, è necessario elaborare immagini di grandi dimensioni in tempo reale, cosa difficile da gestire per OpenCV da solo. È qui che entra in gioco CUDA, che consente a OpenCV di sfruttare le potenti GPU NVDIA. Questo libro fornisce una panoramica dettagliata dell'integrazione di OpenCV con CUDA per applicazioni pratiche.

Per cominciare, capirete la programmazione su GPU con CUDA, un aspetto essenziale per gli sviluppatori di computer vision che non hanno mai lavorato con le GPU. Si passerà poi a esplorare l'accelerazione di OpenCV con GPU e CUDA attraverso alcuni esempi pratici.

Una volta acquisiti i concetti fondamentali, si potrà familiarizzare con l'implementazione di applicazioni OpenCV su NVIDIA Jetson TX1, popolare per le applicazioni di computer vision e deep learning. Gli ultimi capitoli del libro spiegano PyCUDA, una libreria Python che sfrutta la potenza di CUDA e delle GPU per le accelerazioni e può essere utilizzata dagli sviluppatori di computer vision che usano OpenCV con Python.

Alla fine di questo libro, avrete migliorato le applicazioni di computer vision con l'aiuto dell'approccio pratico di questo libro. Cosa imparerete Capire come accedere alle proprietà e alle capacità dei dispositivi GPU dai programmi CUDA Imparare ad accelerare gli algoritmi di ricerca e ordinamento Rilevare forme come linee e cerchi nelle immagini Esplorare il tracciamento e il rilevamento degli oggetti con algoritmi Elaborare i video utilizzando diverse tecniche di analisi video in Jetson TX1 Accedere alle proprietà dei dispositivi GPU dal programma PyCUDA Capire come funziona l'esecuzione del kernel A chi è rivolto questo libro

Questo libro è la guida ideale per chi è uno sviluppatore che lavora con OpenCV e vuole imparare a elaborare dati di immagine più complessi sfruttando l'elaborazione su GPU. È richiesta una conoscenza approfondita dei concetti di computer vision e dei linguaggi di programmazione come C++ o Python. Indice Introduzione a CUDA e Introduzione a CUDA Programmazione in parallelo con CUDA C Thread, sincronizzazione e memoria Concetti avanzati in CUDA Operazioni di base di computer vision con OpenCV e CUDA Rilevamento e tracciamento di oggetti con OpenCV e CUDA Introduzione alla scheda di sviluppo Jetson Tx1 e installazione di OpenCV su Jetson TX1 Distribuzione di applicazioni di computer vision su Jetson TX1 Introduzione a PyCUDA Lavorare con PyCUDA Applicazioni di base di computer vision con PyCUDA