GPU编程之CUDA（七）——示例程序运行截图【2-Graphics】

最新推荐文章于 2024-05-15 17:24:51 发布
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#CUDA #GPU

本文总结了几个图形渲染项目的编译情况，包括因缺少d3dx9.h和d3dx10.h导致的编译失败案例，如simpleD3D10和simpleD3D10RenderTarget等。同时列举了成功编译的项目，如Mandelbrot、marchingCubes等。文章旨在探讨解决这些编译问题的方法。


2_Graphics

运行失败的项目：

simpleD3D10——失败原因：缺少d3dx9.h

simpleD3D10RenderTarget——失败原因：缺少d3dx10.h

d3dx10.h


运行成功的项目：

Mandelbrot






marchingCubes



simpleGL




simpleTexture3D






volumeFiltering






volumeRender






opencv 图像上画出目标运动的轨迹_开始图像处理
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简介人脸识别和目标检测这样的术语听起来很酷，但是当涉及到从头开始创建它们时，初学者都会感到困惑。这些技术通常看起来很吓人，但一旦你掌握了基本原理，它们就相当简单了。图像处理有多种应用，如用于解析文档和生成相应文本的光学字符识别(OCR)、图像增强与恢复、事件识别、人体运动识别、手势识别、人脸识别等。你可能遇到过奇形怪状的滤波器，有没有想过那是怎么做的？在本文中，我们将通过制作一个简单的滤波器来开始...
计算机组成与设计学习——GPU篇（三）：GPU编程_续
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CUDA、Brook 和 CAL 是专为 GPU 设计的编程接口，它们关注的是数据并行计算而非图形处理。CAL（Compute Abstraction Layer）是 AMD GPU 的低级汇编语言接口。Brook 是一种由 Buck 等人[2004]针对 GPU 改进的流式编程语言。CUDA 由 NVIDIA 公司[2007]开发，是对 C 和 C++ 语言的扩展，旨在实现多核 GPU 和多核 CPU 的可扩展并行编程。本节内容根据 Nickolls 等人[2008]的文章，描述了 CUDA 编程模型。
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GPU并行程序设计与CUDA编程技术详解
此外，《第七章_基于GPU的并行程序设计-2.ppt》作为压缩包中的子文件，极有可能是一份教学课件，系统性地总结了上述内容，可能包含图示化的线程组织结构、CUDA内存模型示意图、典型应用案例代码片段、性能对比实验...
marchingCubes.zip_CUDA MATLAB_DEMO_MarchingCubes_cubes_marching
07-14
1.在MATLAB中直接实现Marching Cubes; 2.使用了向量化和预分配的概念在MATLAB中优化; 3.用c-mex函数和GPU实现.
通过cuda处理图像显示图片
07-14
非常简单的例子，把后缀改成.cu，安装好vs、opencv和cuda就能运行。cpu内存读取图片（单通道），拷贝到gpu纹理内存，再取出来放回cpu内存，主要体会关于内存的操作。非常适合初学者。
滚屏截图工具
10-20
小巧（1.8M），绿色（随用随开），好用（没遇到比它更强的），最强是滚屏截图（网页、world文档等）还可屏幕录像。至于一般的截图那就随便使了。有了它其他的就可以都不要了。
使用CUDA npp进行图像分割
05-22
NVIDIA公司提出的CUDA技术通过并发执行多个线程以实现大规模快速计算的能力。在研究CUDA技术在数字图像处理领域应用的基础上，提出了一种基于NVIDIA CODA的方法实现图像分割技术，把CUDA技术的快速计算的能力应用到数字图像处理领域。从CUDA技术的概况的介绍出发，对基于NVIDIA CUDA的图像分割方法以及该方法的详细实现过程进行了形式化的描述，解决了基于CPU的传统图像分割方法运行效率低的问题。实验结果证明CUDA在数字图像处理的实际应用中卓有成效。
可配置截图程序（可以截取全屏，按窗口标题/类名截图、对指定区域截图）
10-09
程序可以通过在配置文件设置时间间隔，截图方式（截取全屏、窗体标题/类名、指定区域）进行实时截图。
cuda示例截图
钝钝的blog
10-15 724
0_Simple 1_Utilities 2_Graphics[绘制图形] Mandelbrot simpleGL simpleTexture3D 3_Imaging[图片处理] boxFilter -----未完待续---by 钝钝------
python GPU截图
楠丶俊枫的专栏
03-31 1117
这个代码使用了PyOpenGL库来渲染一个茶壶，并使用OpenGL的glReadPixels函数来读取像素数据，然后将像素数据转换为pygame.Surface对象，最后通过pygame.image.save函数将截图保存为文件。由于Python本身没有与GPU直接交互的功能，因此无法直接通过Python代码进行GPU截图。但是可以使用第三方库，例如使用PyOpenGL库进行OpenGL渲染，并通过OpenGL的截图功能来实现GPU截图。
GPU 回调 截图
十一岁专栏
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并行计算程序设计案例（CUDA12.2+VS2022+opencv4.8）图像处理
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qq_45774917的博客
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