GPU加速的SIFT匹配算法广泛用于各种应用中,包括机器人导航、三维重建、增强现实等。这些场景往往需要快速而准确的图像匹配,GPU加速的SIFT算法正好满足了这一要求。 然而,虽然GPU提供了并行计算能力,在一些实际应用中,开发者仍然面临着一些挑战。例如,确保算法在不同型号和版本的GPU上具有良好的兼容性和扩展性;优化内存管...
1以GPU加速SIFT演算法 摘要 許多影像處理和電腦視覺的科技被應用於抓取圖片內容。其中 SIFT 廣泛地被各種應用方法採用,SIFT 最受歡迎的原因是其特徵描述不受尺度變換與旋轉變換影響的能力,以及不完全受到視角變換與明度變換的影響。近年來,影像處理單元因其對於大量資料強大的平行運算能力而受到相當多的注意。GPU 上的...
首先,随意新建一个目录,比如test_siftgpu。我们要写一个c++程序,然后用cmake编译它。现在新建一个main.cpp,内容如下: 1//SiftGPU模块2#include <SiftGPU.h>34//标准C++5#include <iostream>6#include <vector>78//OpenCV图像9#include <opencv2/core/core.hpp>10#include <opencv2/highgui/highgui.hpp>1112...
1//SiftGPU模块2#include <SiftGPU.h>34//标准C++5#include <iostream>6#include <vector>78//OpenCV图像9#include <opencv2/core/core.hpp>10#include <opencv2/highgui/highgui.hpp>1112//boost库中计时函数13#include <boost/timer.hpp>1415//OpenGL16#include <GL/gl.h>1718usingnamespacestd;1920intma...
摘要: SIFT是目前应用最广泛的基于局部特征的图像特征提取算法之一,针对其运行速度制约其应用范围的问题,提出在图像处理器(GPGPU)上设计并实现将算法各核心模块映射到GPGPU的计算单元并针对GPUPU特性进行优化的SIFT并行加速算法。测试结果表明,基于GPGPU的SIFT
SIFT算法的GPU加速实现 由于sift算法适合于GPU加速并行,所以国外的牛人给出了一个SIFT的GPU加速实现,其中主要使用了GLSL加速和cuda加速,代码中可以自动选择加速的方式。其中的官网为参考文献2中的链接。这份代码展示了GLSL在工程中的使用,是作为GLSL的工程实现的参考。代码中使用了错综复杂的类,而且GLSL也被封装起来,虽...
摘要: SIFT是目前应用最广泛的基于局部特征的图像特征提取算法之一,针对其运行速度制约其应用范围的问题,提出在图像处理器(GPGPU)上设计并实现将算法各核心模块映射到GPGPU的计算单元并针对GPUPU特性进行优化的SIFT并行加速算法。测试结果表明,基于GPGPU的SIFT并行算法相比于原始串行版本达到了118.2倍的加速,吞吐量达到了...
在GPU上提出了两种高性能直方图算法(基于warp的直方图算法和无原子直方图算法)来有效地积累样本的信息。 Ⅱ 相关工作 有许多工作尝试在GPU上使用SIFT算法。 Heymann使用并行SIFT在NVIDIA Quadro FX 3400 GPU获得17.24 fps的处理速度。 Warn使用OpenMP和CUDA在NVIDIA Quadro FX 5800 GPU获得1.9倍加速。
Sift特征应该是使用最多的局部特征了,但是相比其他的一些特征描述符,计算sift特征描述符的时间较长。Changchang Wu使用GPU加速,实现了GPU版的sift特征提取SiftGPU。 SiftGPU应该是在Windows环境下完成的,其在Windows下的配置较为简单。 本文首先解释了,在Ubuntu下SiftGPU的编译,并简单的实现了一个类,封装SiftGPU的特征...
通过并行化计算、使用 GPU 加速、或者基于深度学习的轻量化模型,都有可能提升 SIFT 的速度,使其能够更好地适应实时应用。 另一个方向是与深度学习的深度结合,通过引入深度特征和语义信息,SIFT 特征的鲁棒性和匹配精度可以得到进一步提升。尤其是在复杂环境中,结合高层次的语义理解,可以更好地解决遮挡、光照剧烈变化...