Visión por computador acelerada en la GPU con OpenCV y CUDA

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Título original:

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

Contenido del libro:

Descubra cómo CUDA permite a OpenCV manejar el complejo y rápido crecimiento del procesamiento de datos de imágenes en visión artificial y computacional accediendo a la potencia de la GPU Características principales Explore ejemplos para aprovechar la capacidad de procesamiento de la GPU con OpenCV y CUDA Mejore el rendimiento de los algoritmos en plataformas de hardware embebidas Descubra librerías de C++ y Python para la aceleración en la GPU Descripción del libro

La visión por computador ha revolucionado una amplia gama de industrias, y OpenCV es la herramienta más elegida para la visión por computador por su capacidad para trabajar en múltiples lenguajes de programación. Hoy en día, en visión por computador, existe la necesidad de procesar imágenes de gran tamaño en tiempo real, algo difícil de manejar para OpenCV por sí solo. Aquí es donde entra en escena CUDA, que permite a OpenCV aprovechar las potentes GPUs NVDIA. Este libro proporciona una visión detallada de la integración de OpenCV con CUDA para aplicaciones prácticas.

Para empezar, comprenderá la programación en la GPU con CUDA, un aspecto esencial para los desarrolladores de visión por computador que nunca han trabajado con GPU. A continuación, pasarás a explorar la aceleración de OpenCV con GPU y CUDA a través de algunos ejemplos prácticos.

Una vez dominados los conceptos básicos, te familiarizarás con la implantación de aplicaciones OpenCV en la NVIDIA Jetson TX1, muy popular para aplicaciones de visión por computador y aprendizaje profundo. En los últimos capítulos del libro se explica PyCUDA, una librería de Python que aprovecha la potencia de CUDA y las GPU para realizar aceleraciones y que puede ser utilizada por los desarrolladores de visión por computador que utilizan OpenCV con Python.

Al final de este libro, habrás mejorado las aplicaciones de visión por computador con la ayuda del enfoque práctico de este libro. Lo que aprenderás Comprenderás cómo acceder a las propiedades y capacidades de los dispositivos de la GPU desde los programas CUDA Aprenderás a acelerar los algoritmos de búsqueda y ordenación Detectar formas como líneas y círculos en imágenes Explorar el seguimiento y la detección de objetos con algoritmos Procesar vídeos utilizando diferentes técnicas de análisis de vídeo en Jetson TX1 Acceder a las propiedades de los dispositivos de la GPU desde el programa PyCUDA Comprender cómo funciona la ejecución del kernel A quién va dirigido este libro

Este libro es una guía imprescindible si eres un desarrollador que trabaja con OpenCV y quieres aprender a procesar datos de imagen más complejos explotando el procesamiento en la GPU. Se espera que tengas un conocimiento profundo de los conceptos de visión por computador y de lenguajes de programación como C++ o Python. Tabla de contenidos Introducción a CUDA e introducción a CUDA Programación paralela con CUDA Hilos de C, sincronización y memoria Conceptos avanzados de CUDA Introducción a OpenCV con soporte CUDA Operaciones básicas de visión por computador con OpenCV y CUDA Detección y seguimiento de objetos con OpenCV y CUDA Introducción a la placa de desarrollo Jetson Tx1 e instalación de OpenCV en Jetson TX1 Implementación de aplicaciones de visión por computador en Jetson TX1 Introducción a PyCUDA Trabajo con PyCUDA Aplicación básica de visión por computador con PyCUDA