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调用CUDA检测处同样的一张图片中的所有特征点需要消耗31ms,与不调用CUDA的情况时间相差无几,依据SiftGPU的手册,分辨率低于1080p的时候,OpenGL速度较快,因此这种结果也可以接受。 总结 SIFT在特征点检测领域是一个非常优秀的算子,用于匹配准确率高,缺点是速度慢,而Wu Changchang提出的SiftGPU算法加快了特征点的提取,在...
Windows下的安装与使用 首先从从Git上下载源代码,在SiftGPU/msvc目录下有两个解决方案SiftGPU.sln和SiftGPU_CUDA_Enabled.sln看名字就知道了,一个是使用GLSL的,另一个是使用CUDA的。 windows没有配置cuda的环境,这里就只编译SiftGPU.sln。打开该解决方案,如下图: SiftGPU项目就是需要的,编译生成SiftGPU.dll。 ...
要实现SIFT匹配算法的GPU加速,可以采取以下几个步骤:首先,使用CUDA或者OpenCL等GPU编程框架编写并行代码,将SIFT算法中的计算任务分成多个小任务,分配到不同的GPU核心上并行执行。其次,使用GPU的纹理内存或者共享内存技术,提高数据读取速度和共享计算结果。最后,优化并行算法,减少数据依赖和冗余计算,提高GPU的利用率和算法...
SiftGPU大部分代码是基于OpenGL的,因此不编译CUDA也没有问题,两者速度的对比后面会提到。 下载和编译 源码编译之前我们需要安装一些包以及Glew。 $ sudo apt-get install libgl1-mesa-dev libglu1-mesa-dev freeglut3-dev libdevil-dev Glew的源码位于其官网,下载最新版的即可,之后直接解压。
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,虽然是一份不错的代码,但...
但是好像都不是开源的，而且对于SIFT算法来说GPU版本的不一定就比CPU的快很多popsift ，对标opencv，cuda...
指向siftpyramid.cpp的void SiftPyramid::RunSIFT(GLTexInput*input)函数,所以DetectKeypointsEX()是检测关键点的,但是pyramidgl.cpp,pyramidcl.cpp,pyramidcu.cpp都有,先看gl吧。。。cu是cuda 的,cl是opencl的。 programGLSL.h定义了一些关键点,梯度的变量,shaderman.cpp貌似计算??
而最後的實驗結果中顯示透過 CUDA 運算,演算法得到了將近六倍的加速。 關鍵字:尺度不變特徵轉換、圖形處理器、線性搜尋法、圖書管理、封面辨識 Abstract Many image processing and computer vision technologies are being applied in image information extraction. Among of all, SIFT is extensively applied in ...
Introduction SiftGPU is a GPU implementation of David Lowe‟s Scale Invariant Feature Transform.SiftGPU是大卫·罗威的“S尺度不变特征变换”的一个GPU实现。The following steps can use GPU to process pixels/features in a parallel way:下面的步骤可以使用GPU来处理像素/特征用一种平行的方式：1. Convert...