计算机视觉中基于CUDA编程的入门与实践：CUDA流

最新推荐文章于 2025-12-02 23:40:44 发布
最新推荐文章于 2025-12-02 23:40:44 发布
阅读量110 收藏
点赞数
CC 4.0 BY-SA版权
文章标签： 计算机视觉 opencv 人工智能 机器学习-深度学习
版权声明：本文为博主原创文章，遵循 CC 4.0 BY-SA 版权协议，转载请附上原文出处链接和本声明。
本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/PzBlockchain/article/details/133260517
本文介绍了如何使用CUDA流在NVIDIA显卡上并行处理计算机视觉任务，如图像滤波、边缘检测和图像分割，以提升性能。通过示例代码展示了CUDA流在图像滤波中的应用，解释了如何创建CUDA流、分配内存、调用内核函数以及异步复制数据，帮助读者理解和实践CUDA编程。

计算机视觉是一门涉及图像处理和分析的领域，而CUDA是一种在NVIDIA显卡上进行并行计算的技术。本文将介绍如何使用CUDA流来加速计算机视觉应用。我们将探讨CUDA流的基本概念，并提供一些示例代码来帮助您入门并实践。

CUDA流是一种用于管理并行任务执行的机制。它允许我们在GPU上同时执行多个计算任务，从而提高性能。在计算机视觉中，我们通常有多个独立的图像处理任务需要执行，例如图像滤波、边缘检测和图像分割。通过使用CUDA流，我们可以将这些任务分解为多个并行的子任务，并在GPU上同时执行它们，从而加速整体处理过程。

下面是一个使用CUDA流进行图像滤波的示例代码：

#include <iostream>
#include <opencv2/opencv.hpp>
了解本专栏 订阅专栏 解锁全文
1、CUDA编程入门与实践：从基础到深度学习加速
wood5的博客
07-07 101
本文介绍了CUDA编程的基础知识与实践应用，从高性能计算的历史背景到CUDA的诞生，详细讲解了异构计算的基本概念和编程范式。文章涵盖了CUDA编程的核心技术，包括线程层次结构、内存管理、线程编程模型、并行归约、性能优化策略等内容，并提供了多个代码示例，帮助读者快速入门并掌握CUDA编程。此外，还探讨了GPU在深度学习和高性能计算中的应用，是学习使用GPU进行通用计算的实用指南。
计算机视觉 基于CUDA编程的入门与实践
学以致用 知行合一
11-12 1663
在main函数的第四行中，调用gpuAdd，其中1和4是两个输入变量，d_c是一个作为输出指针变量的设备显存指针。如果gpuAdd的结果需要在主机上使用，那么它必须从设备的内存复制到主机的内存中，这是由cudaMemcpy函数完成的。使用cudaMemcpy函数将h_a和h_b的值复制到d_a和d_b指向的设备显存中，数据传输方向为从主机到设备。gpuAdd函数不是使用整数变量d_a和d_b作为内核的输入，而是将指向设备*d_a和*d_b上这些变量的指针作为输入。h_a、h_b和h_c是主机内存中的变量。
计算机视觉：基于CUDA编程的入门与实践
DkVhdl的博客
09-21 212
最后，我们将处理后的图像从设备内存拷贝回主机内存，并保存为灰度图像。CUDA利用GPU的大规模并行处理单元，可以显著加速各种计算密集型任务，包括计算机视觉中的图像处理和机器学习算法。本文将介绍如何使用CUDA进行计算机视觉的开发，并提供相应的源代码示例。通过利用CUDA的并行计算能力，我们可以加速计算机视觉任务的执行速度。确保你的GPU支持CUDA，然后按照官方文档的指引安装相应的驱动程序和Toolkit。将CUDA的bin目录添加到系统的PATH变量中，以便能够在命令行中使用CUDA相关的命令和工具。
计算机视觉 基于CUDA编程的入门与实践 线程及同步一
学以致用 知行合一
12-26 926
这里的内核的代码值得注意的是：一处是计算初始的tid的时候，另一处则是while循环部分。计算初始的tid的变化，是因为我们现在是启动多个块，每个里面有多个线程，直接看成ID的结构，多个块横排排列，每个块里面有N个线程，那么自然计算tid的时候是用当前块的ID*当前块里面的线程数量+当前线程在块中的ID，即tid=blockIdx.x（当前块的ID）*blockDim.x（当前块里面的线程数量）+threadIdx.x（当前线程在块中的ID）。更加理想的则是，我们并不单独启动1个块，里面多个线程；
计算机视觉 基于CUDA编程的入门与实践 线程及同步三
学以致用 知行合一
12-28 1087
同一个块中的线程可以访问相同的一段共享内存（注意：不同块中的线程所见到的共享内存中的内容是不相同的），这在许多线程需要与其他线程共享它们的结果的应用程序中非常有用。因此，应该正确地控制或管理内存访问。barrier的含义是块中的所有线程都将到达该代码行，然后在此等待其他线程完成。该函数会从逻辑上保证，每个调用它的线程对相同的内存区域上的“读取旧值-累加-回写新值”操作是不可被其他线程扰乱的原子性的整体完成的。就需要共享内存，当很多线程并行工作并且访问相同的数据或者存储器位置的时候，线程间必须正确的同步。
计算机视觉 基于CUDA编程的入门与实践 线程及同步四
学以致用 知行合一
12-29 622
如何写出像向量点乘或者矩阵乘法这种重要的数学运算的CUDA程序。这些运算很重要，几乎在所有的应用程序中都要用到。会用到我们之前看到的所有概念，并有助于写以后的其他应用。
计算机视觉 基于CUDA编程的入门与实践 线程及同步二
学以致用 知行合一
12-27 715
一般来说，L1缓存和共享内存共用同样的存储硬件，一共是64KB（注意：这是和计算能力有关，不一定共用相同的存储硬件，也不一定可以配置互相占用的比例，例如计算能力5.X和6.X的GPU卡就不能。同时L1缓存和共享内存在这两个计算能力上也不是共用的，但旧的计算能力和7.X GPU卡是如此），你可以配置L1缓存和共享内存分别在这64KB中的比例。所有的全局内存访问通过L2缓存进行。所有的全局内存访问和本地内存访问都使用这些缓存，因为L1缓存在流多处理器内部独有，接近线程执行所需要的硬件单位，所以它的速度非常快。
计算机视觉 基于CUDA编程的入门与实践 CUDA Streams五
学以致用 知行合一
03-23 653
因此，想让（一个流中的）传输工作和（另外一个流中的）内核计算操作并行执行的话，需要特别地注重流中操作的顺序问题。你不能将所有的传输工作都放到一个流中，而将所有的计算工作都放到另外一个流中，相反，在每个流中都放入了（依次的）传输和计算工作。在GPU上是通过使用CUDA流来实现任务并行的，CUDA流是GPU上的工作队列，队列里的工作将以特定的顺序执行。系统是一种全系统性能分析工具，旨在可视化应用程序的算法，帮助您选择最大的优化机会，并进行调整，以便在计算机中的任何数量的CPU和GPU之间高效地进行扩展；
CUDA 编程入门
xu.hyj
02-19 629
CUDA（Compute Unified Device Architecture）是 NVIDIA 开发的一种通用并行计算架构，允许开发者利用 GPU 进行高效的并行计算。它提供了 C/C++ 语言的扩展，使程序员能够编写在 GPU 上运行的并行代码。
CUDA从入门到放弃（七）：流（ Streams）
mingo_敏
03-27 7679
CUDA从入门到放弃（七）：流（ Streams）应用程序通过流来管理并发操作，流是一系列按顺序执行的命令。不同的流可能无序或并发地执行命令，但此行为并不保证。流上的命令在依赖关系满足时执行，这些依赖可能来自同一流或其他流。同步调用（synchronize call）可以确保所有启动的命令已完成。任何 CUDA 操作都存在于某个 CUDA 流中，要么是默认流（default stream），也称为空流（null stream），要么是明确指定的非空流。
农田植被目标检测数据标注与模型训练总结1
2503_92128136的博客
11-29 726
为确保标注质量与模型泛化能力，数据筛选遵循以下原则：优先选择彩色图像进行标注（黑白图像暂不纳入首期标注范围），剔除完全重复或画面模糊、目标不清晰的图像，最终筛选出 100-200 张有效图像作为首期标注数据集，满足模型初期训练的数据需求。标注过程中，需准确框选目标区域，保证标注边界与实际目标轮廓贴合，避免漏标、误标或重复标注，确保标注数据的准确性与有效性，为模型训练提供高质量的监督信号。本项目通过无人机农田图像标注与 YOLOv5 模型训练，实现了农田与植被的自动化分类识别，为精准农业提供了核心技术支撑。
FASFFhead
a1111111111ss的博客
11-29 309
2、统一分辨率：对不同的输入尺度，使用上下采样变的统一/如 ASFF-L0 对应 P3 尺度，将 P4、P5 上采样到 P3 的分辨率）。3、单阶段检测使用不同层级的特征去检测不同尺寸的目标，（低层→小目标、高层→大目标），1、再单阶段检测中，特征金字塔的不同层对应不同的尺度—（低层→小目标、高层→大目标）；1、层次对齐，特征金字塔的不同层级，先将其他层级的特征上下参，和当前层级额分辨率一致。2、空间加权融合，对齐后的三个尺度特征，学习三个空间权重，最后挨个加权融合。上下采样后空间对齐误差大。
计算机视觉·ZegFormer
2301_80132162的博客
11-29 682
作者对于ZS3和GZS3的新定义方式，还是比较有意思简单来说就是把语义分割看成两个部分先对图像进行分块，例如RR表示多个区域，这些区域不重叠然后找到一种标签映射关系LL，用于将这些区域映射到标签集合。
深度学习论文: Real-Time Object Detection Meets DINOv3
mingo_敏
12-02 50
本文提出DEIMv2，一种融合DINOv3特征的实时目标检测框架。通过引入空间调谐适配器(STA)将DINOv3单尺度输出转换为多尺度特征，并针对不同规模模型采用差异化设计：X/L/M/S版本使用DINOv3骨干网络，Nano/Atto等超轻量版本采用剪枝优化的HGNetv2。实验表明，DEIMv2-X仅5030万参数即达57.8 AP，超越同规模模型；DEIMv2-S以971万参数首次突破千万级以下50 AP；DEIMv2-Pico仅150万参数即达38.5 AP，性能媲美参数量更大的YOLOv10-Na
DEIMv2：Real-Time Object Detection Meets DINOv3——实时目标检测遇上 DINOv3
Together_CZ的博客
11-30 746
DEIMv2：Real-Time Object Detection Meets DINOv3——实时目标检测遇上 DINOv3
AI学习笔记整理（25）—— 计算机视觉之目标检测
最新发布
斯丝2011的博客
12-02 698
•在feature map上滑动窗口•建一个神经网络用于物体分类+框位置的回归•滑动窗口的位置提供了物体的大体位置信息•框的回归提供了框更精确的位置。
28.Python处理图像
redis数据库安装及启用
11-29 540
使用 Python 语言做开发，除了可以用 Pillow 来处理图像外，还可以使用更为强大的 OpenCV 库来完成图形图像的处理，OpenCV（OpenSourceComputerVision Library）是一个跨平台的计算机视觉库，可以用来开发实时图像处理、计算机视觉和模式识别程序。在我们的日常工作中，有很多繁琐乏味的任务其实都可以通过 Python 程序来处理，编程的目的就是让计算机帮助我们解决问题，减少重复乏味的劳动。
2014-2015
课题分离
11-29 110
5
【OpenCV】Python图像处理之图像表示方法
棒棒的皮皮
12-02 422
OpenCV-Python中图像以NumPy数组形式存储，不同图像类型对应不同维度的数组结构。灰度图像为二维数组(height,width)，彩色图像为三维数组(height,width,3)以BGR格式存储，带透明通道的图像为四维数组(height,width,4)。数组数据类型默认为uint8(0-255)，可通过astype()转换类型。图像坐标原点在左上角，索引顺序为img[row,col]。掌握NumPy数组的维度、数据类型和索引方式是图像处理的基础，能高效实现像素操作、通道处理和格式转换等任务。
评论 1
添加红包

请填写红包祝福语或标题

个

红包个数最小为10个

元

红包金额最低5元

当前余额3.43元 前往充值 >
需支付：10.00元
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付元
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明：

1.余额是钱包充值的虚拟货币，按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载，可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值