- 基于GPU加速的计算机视觉编程(使用OpenCV和CUDA实时处理复杂图像数据)/智能系统与技术丛书
- - 作者：(美)包米克·维迪雅|责编:柯敬贤|译者:顾海燕
  - 出版社：机械工业
  - ISBN：9787111651475
  - 出版日期：2020/04/01
  - 页数：248
- 售价：31.6

内容大纲
本书是OpenCV开发人员的必读指南，手把手教你使用OpenCV和CUDA实现GPU加速的计算机视觉项目开发，帮你快速掌握利用GPU实时处理复杂图像数据的高效技术。
全书共12章，第1章介绍CUDA架构及应用；第2章介绍如何使用CUDA为GPU编写程序；第3章介绍如何从CUDA程序中调用线程，以及多个线程如何相互通信；第4章介绍CUDA流和CUDA事件等高级概念；第5章介绍在所有操作系统中安装支持CUDA的OpenCV库；第6章讲解如何使用OpenCV编写基本的计算机视觉操作，如像素级的图像操作、滤波和形态学操作；第7章介绍使用OpenCV和CUDA加速一些实际计算机视觉应用程序的步骤；第8章介绍如何在Jetson TX1嵌入式平台上安装OpenCV；第9章介绍如何在Jetson TX1上部署计算机视觉应用程序；第10章介绍PyCUDA；第11章讲解如何使用PyCUDA编写程序；第12章介绍使用PyCUDA的基本计算机视觉应用的开发和加速。
作者介绍
包米克·维迪雅（Bhaumik Vaidya）是一位经验丰富的计算机视觉工程师和导师。在OpenCV库尤其在计算机视觉问题解决方面做了大量工作。他是优秀硕士毕业生，目前正在攻读计算机视觉算法加速方面的博士学位。他指导了许多计算机视觉和超大规模集成（VLSI）方面的项目。他曾在VLSI领域做过ASIC验证工程师，对硬件架构也有深入了解。他在著名期刊上发表了许多研究论文，还和博士导师共同获得了NVIDIA Jetson TX1嵌入式开发平台的研究资助。
目录
前言
作者简介
审稿人简介
第1章  CUDA介绍及入门
  1.1  技术要求
  1.2  CUDA介绍
    1.2.1  并行处理
    1.2.2  GPU架构和CUDA介绍
    1.2.3  CUDA架构
  1.3  CUDA应用程序
  1.4  CUDA开发环境
    1.4.1  支持CUDA的GPU
    1.4.2  CUDA开发工具包
  1.5  在所有操作系统上安装CUDA工具包
    1.5.1  Windows
    1.5.2  Linux
    1.5.3  Mac
  1.6  一个基本的CUDA C程序
    1.6.1  在Windows上创建CUDA C程序的步骤
    1.6.2  在Ubuntu上创建CUDA C程序的步骤
  1.7  总结
  1.8  测验题
第2章  使用CUDA C进行并行编程
  2.1  技术要求
  2.2  CUDA程序结构
    2.2.1  CUDA C中的双变量加法程序
    2.2.2  内核调用
    2.2.3  配置内核参数
    2.2.4  CUDA API函数
    2.2.5  将参数传递给CUDA函数
  2.3  在设备上执行线程
  2.4  在CUDA程序中获取GPU设备属性
    2.4.1  通用设备信息
    2.4.2  内存相关属性
    2.4.3  线程相关属性
  2.5  CUDA中的向量运算
    2.5.1  两个向量加法程序
    2.5.2  对比CPU代码和GPU代码的延迟
  ……
第3章  线程、同步和存储器
第4章  CUDA中的高级概念
第5章  支持CUDA的OpenCV入门
第6章  使用OpenCV和CUDA进行基本的计算机视觉操作
第7章  使用OpenCV和CUDA进行对象检测和跟踪
第8章  Jetson TX1开发套件
第9章  在Jetson TX1上部署计算机视觉应用程序
第10章  PyCUDA入门
第11章  使用PyCUDA
第12章  使用PyCUDA的基本计算机视觉应用程序
测验题答案

内容大纲

作者介绍

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