DeltaCV 开源项目使用教程

DeltaCV 开源项目使用教程

DeltaCV A high performance library for image processing 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/de/DeltaCV

1. 项目的目录结构及介绍

DeltaCV 是一个高性能的图像处理库，支持 CPU 和 GPU 优化。项目的目录结构如下：

DeltaCV/
├── cpu/
│   ├── include/
│   │   └── deltaCV/
│   │       └── cpu/
│   │           └── shm.hpp
│   ├── examples/
│   │   ├── inRange
│   │   ├── ycrcbWithSeg
│   │   ├── weightedGrayWithSeg
│   │   └── grayBRWithSeg
│   └── src/
│       └── ...
├── gpu/
│   ├── examples/
│   │   ├── binarization
│   │   ├── colorSpace
│   │   ├── edgeDetection
│   │   ├── erode_dilate
│   │   ├── getHist
│   │   └── equalizeHist
│   └── src/
│       ├── binarization.cu
│       ├── colorSpace.cu
│       ├── edgeDetection.cu
│       ├── erode_dilate.cu
│       ├── getHist.cu
│       └── blur.cu
├── LICENSE
└── README.md

目录结构介绍

• cpu/: 包含 CPU 优化的相关文件和示例。

  • include/: 包含 CPU 优化所需的头文件。
  • examples/: 包含 CPU 优化的示例代码。
  • src/: 包含 CPU 优化的源代码。

• gpu/: 包含 GPU 优化的相关文件和示例。

  • examples/: 包含 GPU 优化的示例代码。
  • src/: 包含 GPU 优化的源代码。

• LICENSE: 项目的开源许可证文件。

• README.md: 项目的介绍和使用说明。

2. 项目的启动文件介绍

DeltaCV 项目没有明确的“启动文件”，因为它是一个库，而不是一个独立的应用程序。用户需要在自己的项目中引入 DeltaCV 库，并根据需要调用相应的函数。

例如，如果你想使用 GPU 优化的图像处理功能，可以在你的项目中包含 gpu/src/ 目录下的 .cu 文件，并调用其中的函数。

3. 项目的配置文件介绍

DeltaCV 项目没有传统的配置文件，但用户在编译和使用时需要注意以下几点：

编译选项

• CPU 优化: 在编译时，需要添加特定的编译选项以启用 SIMD 优化。例如：

  set(CMAKE_CXX_FLAGS "${CMAKE_CXX_FLAGS} -mavx2")
  set(CMAKE_CXX_FLAGS "${CMAKE_CXX_FLAGS} -march=haswell")
  

• GPU 优化: 需要确保 CUDA 和 OpenCV 已正确安装，并在 CMake 中配置相应的路径。

依赖项

• Boost: 用于共享内存操作。
• OpenCV: 用于图像输入和输出。
• CUDA: 用于 GPU 优化。

示例代码

项目提供了多个示例代码，位于 cpu/examples/ 和 gpu/examples/ 目录下。用户可以通过这些示例了解如何使用 DeltaCV 库中的函数。

通过以上介绍，用户可以更好地理解和使用 DeltaCV 项目，实现高性能的图像处理功能。

DeltaCV A high performance library for image processing 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/de/DeltaCV