k_gaussian=3, mu=0, sigma=1, k_sobel=3, use_cuda=False): super(CannyFilter, self).__init__() # device self.device = 'cuda' if use_cuda else 'cpu' # gaussian gaussian_2D = get_gaussian_kernel(k_gaussian, mu, sigma)
Canny边缘检测是一种非常流行的边缘检测算法，是John Canny在1986年提出的。它是一个多阶段的算法，即由...
第4章基于CUDA改进Canny算子边缘检测 (28) 4.1引言 (28) 4.2 Canny算子边缘检测 (28) 4.3改进Canny算子的并行化 (30) 4.3.1改进的串行Canny算子分析 (30) 4.3.2并行方案设计 (33) 4.4实验结果及分析 (40) 4.4.1实验设计 (40) 4.4.2实验结果分析 (40) 4.5本章小结 (44) 第5章总结与展望 (45) 5.1...
classCannyFilter(nn.Module): def __init__(self,k_gaussian=3,mu=0,sigma=1,k_sobel=3,use_cuda=False): super(CannyFilter,self).__init__() # device self.device = 'cuda' if use_cuda else 'cpu' # gaussian gaussian_2D = get_gaussian_kernel(k_gaussian,mu,sigma) self.gaussian_filter ...
use_cuda=False): super(CannyFilter, self).__init__() # device self.device = 'cuda' if use_cuda else 'cpu' # gaussian gaussian_2D = get_gaussian_kernel(k_gaussian, mu, sigma) self.gaussian_filter = nn.Conv2d(in_channels=1, ...
本文以非局部均值滤波,Canny边缘检测算法为基础,以 GPU并行计算为模型.深入分析算法的实现步骤,将算法分解为串行和并行部分,使用 CPU+GPU异构模式.设计并实现了一种基于GPU并行处理的图像边缘检测算法,所做的主要工作如下: 1,详细分析了非局部均值滤波算法的原理,结合CUDA并行模型分析算法的可并行性.通过分析可知算法的...
[8] 任务8:CUDA的安装 3185播放 05:51 [9] 任务9:cuDNN的安装, Ten... 3932播放 08:43 [10] 任务10:问答环节 2648播放 06:52 [11] 任务11:环境安装 2788播放 16:35 [12] 任务12:二元分类问题 2902播放 04:52 [13] 任务13:逻辑函数 2888播放 04:47 [14] 任务14:指数与对数 、逻辑...
针对标准Canny算法在滤波器和梯度幅值计算上的缺陷,使用非均值滤波算法替换了传统Canny算法中高斯滤波算法,并对梯度幅值的计算过程进行了改进,设计了一种改进的Canny边缘检测算法,并基于CUDA平台对改进算法实现了并行化.实验结果表明,改进的Canny边缘检测算法具有较强的抗噪能力,边缘检测效果较好;基于CUDA的改进Ca...
Canny 边缘检测算法 Steps: 1. 高斯滤波平滑 2. 计算梯度大小和方向 3. 非极大值抑制 4. 双阈值检测和连接 代码结构: 代码解读: 1. 高斯滤波平滑 创建一个高斯核(kernel_size=5): 执行卷积和平均操作(以下均以 lenna 图为例) 2. 计算梯度大小和方向
使用更高效的算法实现,如使用CUDA加速。 通过以上方法,可以有效解决Canny边缘检测中遇到的问题,并优化其性能。 相关搜索: 在python中从opencv中分离多个canny边缘检测的坐标 在python中提取OpenCV的Canny边缘检测的有序xy坐标 如何在python中填充canny检测到的边缘?