HANDS-ON-LAB-S4795-accelerating-computer-vision-opencv-cuda

本教程介绍了如何利用CUDA（Compute Unified Device Architecture）来加速OpenCV（Open Source Computer Vision Library）操作。OpenCV是一个开源的计算机视觉库，它提供了超过2500种算法，拥有超过800万次下载量，并且拥有一个活跃的社区支持。OpenCV采用的是宽松的BSD许可协议，意味着它是一个开源且对商业用途友好的库。该库支持多种平台，包括Windows、Linux、Mac OS X、iOS、Android和WinRT，并且它的设计目标之一是实现实时性能。 OpenCV的架构包含了多种编程语言的绑定，例如Python和Java。库内部使用了如Eigen、IPP（Intel Performance Primitives）、JPEG、PNG和Jasper等多媒体处理库。它支持多线程并发，拥有自己的并行框架cv::parallel_for_，并且还依赖于其他并发库，例如GCD、TBB等。 OpenCV还支持依赖于操作系统的硬件加速。它支持x86、x64架构的CPU，以及ARM架构的处理器。特别地，它还支持NVIDIA的Tegra K1和多种MIPS架构的处理器。此外，OpenCV对不同的硬件加速技术有良好的支持，包括SSE（Streaming SIMD Extensions）、AVX（Advanced Vector Extensions）、OpenCL（Open Computing Language）以及NVIDIA的CUDA和ARM的NEON指令集。 为什么CUDA适合用于计算机视觉任务呢？这是因为CUDA能够显著加速GPU（Graphic Processing Unit）上的计算任务。在计算机视觉和计算机图形学之间可以找到两个类比：计算机视觉更侧重于从场景中提取高级信息，例如检测红球或人脸，而计算机图形学则是创建和渲染场景的栅格图像。值得注意的是，两者都会在相同的硬件上得到加速，包括GPU。 人类的视觉系统占新皮质的50%，其中很大一部分涉及到颜色视觉处理。另外60%是用于原始图像处理，这意味着约30%的人脑处理能力用于简单的图像处理任务。因此，计算机视觉在一定程度上模仿了人类的视觉处理方式，这也解释了为什么在处理大量图像数据时，GPU加速能带来显著的性能提升。 在视频稳定化这一动手实验中，使用CUDA加速OpenCV操作是该实验的一个重要组成部分。视频稳定化是通过减少视频中的抖动来提高观看质量，它涉及到复杂的图像处理和分析。利用GPU进行这类计算，可以快速处理视频帧，实时完成视频稳定化，这对于需要实时视频处理的应用尤其重要。 另外，通过NVIDIA的GPU技术大会（GTC）提供的演讲和资料，我们可以更深入地了解如何将OpenCV与CUDA结合用于GPU加速。例如，Joe Stam的演讲“使用GPU加速扩展OpenCV”，Anton Obukhov的“使用OpenCV在GPU上的计算机视觉”，James Fung的同主题演讲，Shalini Gupta的“使用GPU加速计算机视觉的OpenCV”，以及Anatoly Baksheev的“使用NVIDIA入门GPU加速计算机视觉”。 本教程和实验所依赖的OpenCV和CUDA文档和资料的官方网站提供了详尽的信息和资源，有助于开发者和研究人员了解如何在他们的计算机视觉项目中应用这些技术。通过这种方式，开发者可以显著提高他们的应用程序的性能，并实现快速高效地处理视觉数据。