cuda 画像処理 ライブラリ 5

sudo apt -y install libtbb-dev 管理人が学んだことを随時共有していくサイト、主にDeep Learning(Tensorflow)や画像処理、プログラミング等の内容が多くなる予定, 本日は前回のCUDA C++でGPUプログラミング【CUDA 第1回】 に引き続いて、CUDAでのプログラミングをやっていく予定です。, 前回は環境構築と、取り合えず動かしてみたというところがメインだったのですが、基本的に画像処理にCUDAを用いたいと思っているので、前回よりは少し画像処理チックなことをやってみます。, 各ピクセルで独立に処理をすればよい教材ということで、今回はカラー画像をグレースケールに変換するプログラムをCUDAを利用して書いてみました。, ・OS : Windows10(64bit)・GPU: GeForce GTX 1060・Visual Studio 2015 インストール済・CUDA 9.0 インストール済・OpenCV 3.1 環境構築済, プログラムのビルドの方法に関しては、前回の記事を参考にしてください。 CUDA C++でGPUプログラミング【CUDA 第1回】, convertToGray関数にてGPUでの並列計算を実施しています。 今回画像の読み込みにはOpenCVを使いました。, cudaMallocでデバイス(GPU)側のメモリを確保し、cudaMemcpyにてCPU→GPU、GPU→CPU側の伝送を行っています。, シェアードメモリ等は利用しておらず、とにかくシンプルな実装としています。そのあたりも少しずつ使えるようにしていきたいですね。, 次回はフィルタ処理などのもう少し複雑な処理や、ブロックを上手く分割して使うようななどをやってみたいと思います。. #include , https://github.com/AastaNV/JEP/blob/master/script/install_opencv4.0.0_Nano.sh, https://stackoverflow.com/questions/42125084/accessing-opencv-cuda-functions-from-python-no-pycuda/42157735, https://github.com/opencv/opencv/blob/4.0.1/modules/python/test/test_cuda.py, https://docs.opencv.org/4.1.1/d0/d60/classcv_1_1cuda_1_1GpuMat.html, https://gist.github.com/tomoaki0705/aa09d4284231fd429aa492ee2d2dfcf1, Jetson Nano (jetson-nano-sd-r32.2-2019-07-16.img), you can read useful information later efficiently. ### OpenCVコードの取得 ### git checkout $cvVersion mkdir work cudaカーネルはスレッドの配列で実行される すすてのスレッドはべてのスレッドは同じコじドをードを実行する 各スレッドはメモリアドレスを計算し、制御を決定するためのIDを持つ CPUの処理時間はPythonとほぼ同様でしたが、GPUの処理時間はPython版より少し速くなりました。, GPUで処理させれば、常に速くなるわけではありません。 -D WITH_FFMPEG=ON \ git clone https://github.com/opencv/opencv.git What is going on with this article? ### 依存パッケージのインストール ### sudo apt -y install libgtk2.0-dev https://docs.opencv.org/4.1.1/d0/d60/classcv_1_1cuda_1_1GpuMat.html, Python版とほぼ同様に、GPUの方が3倍以上高速となりました。 sudo apt -y install libeigen3-dev # sudo ln -s /usr/lib/arm-linux-gnueabihf/libhdf5_serial.so /usr/lib/arm-linux-gnueabihf/libhdf5.so sudo ldconfig cd opencv_contrib は. cuda がある.栗原ら. #include ### opencv_contribもビルドしたい場合 ### ### バージョンチェック ### sudo apt update -D WITH_CUDA=ON \ これを、例えば1920x1080->300x300へのリサイズにしたら、GPU版の方が遅くなってしまいました。理由は、リサイズそのものの処理時間よりも、CPU-GPU間のメモリ転送の時間が長くなったためだと思われます。 ### OpenCVビルド、インストール ### -D CMAKE_INSTALL_PREFIX=/usr/local \ sudo make install sudo apt -y install libopencore-amrnb-dev libopencore-amrwb-dev 本日は前回のcuda c++でgpuプログラミング【cuda 第1回】 に引き続いて、cudaでのプログラミングをやっていく予定です。前回は環境構築と、取り合えず動かしてみたというところがメインだったのですが、基本的に画像処理にcudaを用 sudo apt -y install libgtk-3-dev libcanberra-gtk* -D ENABLE_NEON=ON \ ### Openビルド設定 ### -D CMAKE_BUILD_TYPE=RELEASE \ -D WITH_V4L=ON \ sudo apt -y install libjpeg8-dev libjasper-dev libpng12-dev sudo apt -y install libvorbis-dev libxvidcore-dev libx264-dev libxvidcore-dev All rights reserved. make -j4 ## workaround for libhdf5 ## https://gist.github.com/tomoaki0705/aa09d4284231fd429aa492ee2d2dfcf1, 今回の評価に用いたサイズ (256x256) -> (300x300)では、サイズが小さすぎ、マルチコアの効果が確認しずらかっただけのようです。, (256x256) -> (3000x3000)へのリサイズになるよう変更し、NVIDIA System Profilerで確認してみました。 -D WITH_TBB=ON \ CUDAをデフォルトでインストールした場合、私は「C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v9.0\lib\x64」がライブラリのパスでした。 「NVIDIA GPU Computing Toolkit」というフォルダの中にあるlibフォルダ(x64)を指定すればよいです。 sudo apt -y install libgstreamer1.0-dev libgstreamer-plugins-base1.0-dev gstreamer1.0-plugins-* (この画像サイズでも、行う画像処理がリサイズだけではなく、もっと複雑になればGPUで処理した方が有利になるかと思われます。), OpenCVでの処理(リサイズなど)を、簡単にマルチコア化する方法をどなたかご存知でしたら教えて頂けないでしょうか? cudaを利用するとメリットのあるケース. # sudo apt -y install libqtgui4 libqtwebkit4 libqt4-test libqt4-dev libqt4-opengl-dev python3-pyqt5 (cv::setNumThreads ではダメでした。。。, @tomoaki_teshima さんからコメントでご指摘頂いた通り、マルチコア対応はされています。 のライブラリとして. TBBを使ってスレッドを作る方法は色々見つかったのですが、単にcv::resize()をマルチコア動作で高速化させたいです。 Copyright © 2020 4Videosoft Studio. 最新cudaドライバ 2. cudaツールキット一式 3. cuda sdkコードサンプル . Why not register and get more from Qiita? cd opencv python3 -D WITH_GTK3=ON \ sudo apt -y install libxine2-dev libv4l-dev 512x512のlenaさんの画像を読み込み、CPUとGPUでそれぞれ300x300にリサイズして、処理時間を測定しました。リサイズは10000回実施して平均値を取得しています。 GPU(CUDA)関数は、基本的にcv2 の後ろにcuda が付くだけです。 cd /mnt/usbm/work/opencv 「ImportError: Could not find 'cud... OpenPoseはCVPR2017で発表された(その前にArXivにはありましたが)、深層学習を用いて姿勢推定を行うアルゴリズムで、最近注目... 前回cuDNNの導入について説明したので、いよいよTensorFlowの環境構築に入りたいと思います。 sudo apt -y install cmake cmake-curses-gui sudo apt -y install libavcodec-dev libavformat-dev libswscale-dev libdc1394-22-dev libavresample-dev -D WITH_GTK=ON \ cd /mnt/usbm/ import cv2 sudo apt -y install libtiff5-dev libtiff-dev sudo apt -y install python3-dev python3-pip 前半が4コア使用してCPUでリサイズしている所です。後半は、h2dのmemcpy、カーネルでのリサイズ処理、d2hのmemcpyを繰り返しています。. print(cv2.getBuildInformation()), https://stackoverflow.com/questions/42125084/accessing-opencv-cuda-functions-from-python-no-pycuda/42157735 を見ると、以前はOpenCVのCUDA関数のPython用バインディングはなかったようですが、最近は追加されたようです。, ドキュメントはまだないようですが、https://github.com/opencv/opencv/blob/4.0.1/modules/python/test/test_cuda.py のサンプルコードが参考になります。, 512x512のlenaさんの画像を読み込み、CPUとGPUでそれぞれ300x300にリサイズして、処理時間を測定しました。リサイズは10000回実施して平均値を取得しています。, GPU(CUDA)関数は、基本的にcv2 の後ろにcuda が付くだけです。通常のCUDAプログラミングと同様に、デバイス(GPU)側メモリの確保と、ホスト->デバイスへのメモリ転送(upload )、デバイス->ホストへのメモリ転送(download )処理が必要です。, cv2.cuda_GpuMat() によるデバイスメモリ確保は、ループの外で1度だけ実施しました。これは、この処理にそこそこ時間がかかったためです。実際に使うときも、デバイスメモリ確保はinitなどで1度だけ実施した方が良いかもしれません。, オフィシャルと思われるページは https://opencv.org/cuda/ なのですが、OpenCV4ではビルドエラーが出ました。ヘッダファイル名や、モジュール名が変わっています。ただ、コードの雰囲気はつかめると思います。 sudo apt -y install ffmpeg そ... 前回、CUDAの導入方法について説明しましたので、今回はcuDNNの導入について説明したいと思います。 は cuda を用いてレジストレーションを実装し, cpu 実装に対して約140 倍の高速化を実現して いる[3].二村らはヘッセ行列に基づく3 次元 医用画像の局所濃淡構造解析処理にcuda を適 sudo apt -y install libhdf5-dev libhdf5-serial-dev gfortran libtesseract-dev libleptonica-dev libatlas-base-dev liblapacke-dev cd build 画像処理や大量の計算処理、機械学習など、重くなりがちな処理に対して非常に有効です。 ボトルネックとなっている処理を一気に高速化することが可能です。 逆に軽い処理については効果が低いです。 -D WITH_GSTREAMER=ON \ cd work -D WITH_QT=OFF \ sudo apt upgrade mkdir build cmake \ 2.2.2 cudaにおける並列処理単位「スレッド」 gpuで並列処理を行うとき、その演算処理を並列化するための構造を設定する必要があ る。cudaでは並列処理の単位を「スレッド」と呼ぶ。スレッドを3次元配列の構成にま とめたものを「ブロック」と呼ぶ。 cd .. https://github.com/iwatake2222/OpenCV_CUDA, 基本的には、https://github.com/AastaNV/JEP/blob/master/script/install_opencv4.0.0_Nano.sh の通り。, ビルド・インストール手順 Help us understand the problem. cv2.__version__ #include , #include # sudo apt -y install libqtgui4 libqtwebkit4 libqt4-test libqt4-dev libqt4-opengl-dev python3-pyqt5, # sudo ln -s /usr/lib/arm-linux-gnueabihf/libhdf5_serial.so /usr/lib/arm-linux-gnueabihf/libhdf5.so, # sudo ln -s /usr/lib/arm-linux-gnueabihf/libhdf5_serial_hl.so /usr/lib/arm-linux-gnueabihf/libhdf5_hl.so. 今回は512x512を300x300にリサイズしました。 # sudo ln -s /usr/lib/arm-linux-gnueabihf/libhdf5_serial_hl.so /usr/lib/arm-linux-gnueabihf/libhdf5_hl.so cd .. # Allocate device memory only once, as memory allocation seems to take time... #include 最新のリファレンスはこちらになります。 .. cvVersion="4.1.0" 現在、TensorflowのG... 最近、tensorflowで仮想環境を新しく作ったところ、使う際に 壊れたAndroid 修復・データ救出, 簡単にMPEG2動画に変換する方法, MacユーザーがどのようにWMVをMP4に変換できるのか, MTSをAVIに無劣化に変換するソフト, iMovieで作成した動画をWindowsで活用, MacでAVCHD(MTS/M2TS)をiMovieに自由に読み込む, 1.広範囲的にデータを読み取れる – メモリにある如何なるアドレスからデータを読み取れます。, 2.メモリを共有する – CUDA は多くのスレッドの間でメモリを共有するところを提供しました。, 3.ダウンロードの速度を上げました。, GeForce GTS 160M/GTS 150M/GT 130M/G210M/G110M/G105M/G102M, GeForce GTX 295/GTX 285/GTX 285 for Mac/GTX 280/GTX 275/GTX 260/GTS 250/GT 240/GT 220/210, GeForce GTX 285M/GTX 280M/GTX 260M/GTS 260M/GTS 250M/GT 240M/GT 230M, GeForce GTS 360M/GTS 350M/GT 335M/GT 330M/GT 325M/310M/305M, GeForce 8800 Ultra/8800 GTX/8800 GTS/8800 GT/8800 GS/8600 GTS/8600 GT/8500 GT/8400 GS, GeForce 8800M GTS/8700M GT/8600M GT/8600M GS/8400M GT/8400M GS, GeForce 9800 GX2/9800 GTX+/9800 GTX/9800 GT/9600 GSO/9600 GT/9500 GT/9400GT, GeForce 9800M GTX/9800M GT/9800M GTS/9800M GS/9700M GTS/9700M, GS/9500M GS/9500M G/9400M G/9300M GS/9300M G/9200M GS/9100M G, ご注意:以上のカードを利用できるように、256MB以上のローカルビデオメモリではなければなりません。, Quadro FX 5800/FX 5600/FX 4800/FX 4800 for Mac/FX 4700 X2/FX 4600/FX 3800/FX 3700/FX 1800/FX 1700/FX 580/FX 570/FX 470/FX 380/FX 370, Quadro CX/6000/5000/4000/NVS 450/NVS 420/NVS 295/NVS 290/Plex 7000/Plex 2100 D4/Plex 2200 D2/Plex 2100 S4/Plex 1000 Model IV, Quadro FX 3800M/FX 3700M/FX 3600M/FX 2800M/FX 2700M/FX 1800M/FX 1700M/FX 1600M/FX 880M/FX 770M/FX 570M/FX 380M/FX 370M/FX 360M, Quadro 5000M/NVS 5100M/NVS 3100M/NVS 2100M/NVS 320M/NVS 160M/NVS 150M/NVS 140M/NVS 135M/NVS 130M. 今までCUDAのインストール方法や、CUDAが必要なGPU版Tensorflowの環境構築などはやってきたのですが、今回は純粋にCUDAを使... Kerasは、Pythonで書かれたDeep Learning用のアッパーライブラリで、TensorflowやTheano、CNTKのアッパ... そういえば自宅のPCにCUDAを入れていなかったことを思い出したので、自宅でもCUDAが使えるように導入をすることにしました。 cuda™ツールキット は cudaを使用可能なgpuのためのc言語開発環境です。cuda開発環境には下記が含まれます: nvcc cコンパイラ; gpuのためのcuda fftおよびblasライブラリ ; プロファイラ -D OPENCV_GENERATE_PKGCONFIG=ON \ -D OPENCV_EXTRA_MODULES_PATH=../../opencv_contrib/modules \

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