数字图像处理复习
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学习
数字图像处理复习
harr识别
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opencv
harr识别
汽车检测
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opencv
汽车检测
基本图形绘制 & 图像运算
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- 绘制图形
- 鼠标事件
- 图像运算
颜色空间
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opencv
- 色彩空间变换
- 像素访问
- 矩阵操作 +, -, *, /
- 基本图形的绘制
灰度变换与空间滤波
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数字图像处理
- 图像灰度直方图均衡化实现
- 均值滤波
- 拉普拉斯算子锐化图像
- 骨骼图像增强
图像和视频的加载与展示
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opencv
“车辆检测”贯穿项目
加载音视频文件
OpenCV控制鼠标，TrackBar控件的使用
自定义算子：复现CUDA版本的二维卷积
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Pytorch算子
PyTorch卷积の实现(CUDA)
BlackScholesKernel函数移植优化
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HPC
编写MT3000设备端代码
- 为
bsKernel.dev.c的BlackScholesKernel函数进行优化1
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9__global__
void BlackScholesKernel(uint64_t optionCount, \
float R, \
float V, \
float *d_Call, \
float *d_Put, \
float *d_S, \
float *d_X, \
float *d_T) - 使用多线程编程/AM缓存数据/向量Intrinsic编程/异步DMA 等手段进行性能优化(至少使用前面3种优化方法)
- 使用MT-Libvm处理kernel函数中对超越函数的调用
- 能通过预提供的CPU端程序的正确性校验
- 至少获得较原始函数10x的性能提升