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《GPU高性能计算之CUDA》实例

于 2022-12-14 发布 文件大小:10.50 MB
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代码说明:

《GPU高性能运算之CUDA》是全国第一本全面介绍CUDA软硬件体系架构的书籍。全面介绍使用CUDA进行通用计算所需要的语法、硬件架构、程序优化技巧等知识,是进行GPU通用计算程序开发的入门教材和参考书。《GPU高性能运算之CUDA》共分5章。第1章介绍GPU通用计算的发展历程,介绍并行计算的历史、现状以及面临的问题;第2章介绍CUDA的使用方法,帮助读者理解CUDA的编程模型、存储器模型和执行模型,掌握CUDA程序的编写方法;第3章探讨CUDA硬件架构,深入分析Tesla GPU架构与CUDA通用计算的相互作用:第4章总结CUDA的高级优化方法,对任务划分、存储器访问、指令流效率等课题进行探讨;第5章以丰富的实例展示如何使用CUDA的强大性能解决实际问题。 《GPU高性能运算之CUDA》可作为CUDA的学习入门和编程参考书,主要面向从事高性能计算的程序员与工程师,使用GPU加速专业领域计算的科研人员,以及对GPU通用计算感兴趣的程序员。开设相关课程的高等院校与科研机构也可选用《GPU高性能运算之CUDA》作为教材。

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    应用背景通过调用摄像头,可以实时的检测视频中手势,并判断手势的相应信息。给出不同的手势形状作为不同的手势信息,比如手掌撑开为“5”,握拳为“0”,本代码一共做出来“0”、“1”、“2”、“3”、“4“、“5”、”6“、”7“、”8“、”9“共10中类型关键技术将采集到的图像颜色空间转化,RGB->YCrCb通道,再将Y、Cr、Cb三通道颜色分离,通过肤色在不同颜色空间阈值不同,对人体肤色进行阈值分割,通过中值滤波和高斯滤波、腐蚀膨胀等手段,消除图像在噪声,再通过周积比概念,分离出手个脸的区域,设定ROI区域,通过圈出手所在区域,通过模板匹配,计算手势的相识度,进而找到当前手势的信息。
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