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

Computer vision has been revolutionizing a wide range of industries, and OpenCV is the most widely chosen tool for computer vision with its ability to work in multiple programming languages. Nowadays, in computer vision, there is a need to process large images in real time, which is difficult to handle for OpenCV on its own. This is where CUDA comes into the picture, allowing OpenCV to leverage powerful NVDIA GPUs. This book provides a detailed overview of integrating OpenCV with CUDA for practi

这是一本关于如何使用图形处理器(GPU) 加速计算机视觉应用的书籍。书中详细解释了CUDA架构与编程模型，以及如何使用OpenCV和CUDA这两个工具来实现GPU加速的计算机视觉应用。 本书首先介绍了GPU加速计算机视觉应用，强调了GPU在处理大量图像数据时的优势。接着，深入探讨了CUDA架构与编程模型，包括CUDA程序结构、执行线程、访问GPU设备属性以及向量操作等内容。此外，书中还详细介绍了并行处理概念与GPU实例，以及处理器性能提升的挑战。 在共享内存与线程同步部分，书中解释了如何在GPU上实现高效的线程间通信与同步。此外，还介绍了OpenCV库的介绍，以及如何使用OpenCV库进行图像处理。书中还详细讲解了图像处理应用，包括读取、显示、保存图像，以及进行基本的图像处理操作。 在图像直方图计算与直方图均衡化部分，书中解释了如何使用OpenCV库进行图像直方图计算与直方图均衡化。此外，还介绍了图像几何变换，包括图像的缩放、旋转和平移等操作。 在对象检测与跟踪的定义及重要性部分，书中解释了如何使用OpenCV库进行对象检测与跟踪。此外，还介绍了基于颜色的对象检测与跟踪，以及如