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CUDA版SGM算法

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简介：
CUDA版SGM算法是一种基于CUDA技术实现的Stereo Geometry Matcher立体视觉匹配算法，适用于GPU加速环境，大幅提升图像深度信息计算效率。 Semi-Global Matching（SGM）是一种用于计算双目视觉中视差的算法。在OpenCV中的实现为semi-global block matching（SGBM）。SGBM的基本思路是通过选取每个像素点的视差，构建一个视差点云图，并设置与该视差点云图相关的全局能量函数，使这个能量函数最小化以求得每个像素的最佳视差值。

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  • CUDA版SGM算法
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    CUDA版SGM算法是一种基于CUDA技术实现的Stereo Geometry Matcher立体视觉匹配算法，适用于GPU加速环境，大幅提升图像深度信息计算效率。 Semi-Global Matching（SGM）是一种用于计算双目视觉中视差的算法。在OpenCV中的实现为semi-global block matching（SGBM）。SGBM的基本思路是通过选取每个像素点的视差，构建一个视差点云图，并设置与该视差点云图相关的全局能量函数，使这个能量函数最小化以求得每个像素的最佳视差值。
     
  • 基于CUDA的OpenCV SGM实现
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    本项目基于CUDA技术优化了OpenCV库中的SGM立体视觉算法，实现了高效能的图像处理功能，适用于实时三维重建和自动驾驶等场景。 OpenCV库尚未提供SGM算法的GPU版本。该项目基于OpenCV中的SGM算法开发。经过我的测试，它比OpenCV SGM算法的CPU版本快3到4倍，并且效果完全相同。最大差异可以设置为32的整数倍，最大值为256。
     
  • CUDA-KNN：基于 CUDA 的 KNN 算法
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    CUDA-KNN是一款利用NVIDIA的CUDA技术加速K-近邻算法计算效率的高性能软件工具。 CUDA-KNN 是在 CUDA 上实现的 K-Nearest Neighbor (KNN) 算法。它利用 NVIDIA 的 CUDA 平台来加速计算密集型任务，特别是在处理大规模数据集时能够显著提高效率和性能。通过并行化技术，该算法能够在图形处理器（GPU）上高效执行邻近搜索操作。
     
  • 弧齿锥齿轮SGM法铣削计算.xls
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    本Excel文档提供了一种针对弧齿锥齿轮加工的方法——SGM法的详细铣削计算工具，适用于工程师进行精密设计和制造。 经典的弧齿锥齿轮计算软件适用于大轮展成小轮变性法及SGM法，并支持参数输入与调整计算。该软件兼容格里森系统以及国产机床。
     
  • SGM在GPU上的半全局匹配算法.zip
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    本资料包提供了一种基于GPU优化的半全局匹配（SGM）算法实现，适用于深度图像处理和立体视觉应用。包含相关代码及文档。 在GPU上通过半全局匹配实现实时立体视觉估计的实现方法已经在ICCS会议上由Juarez等人提出。性能以每秒帧数（FPS）衡量：2路径、4路径、8路径，测试平台为NVIDIA Tegra。
     
  • SGM算法在双目立体匹配中的应用
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    本研究探讨了SGM算法在双目视觉系统中实现高精度深度信息提取的应用，重点分析其优化过程及在实际场景中的性能表现。 在KITTI2015数据集上对SGM算法进行测评的结果如下： 开发环境：Python 3.6、NumPy 1.19.5、OpenCV-python 4.5.5.64；操作系统为Ubuntu 20.04LTS，处理器型号为Intel(R) Core(TM) i7-9700 CPU @ 3.00GHz。 实验记录： 1. 使用WTA和SSD策略，设置disparity=190、radius=3时，视差误差≤3的精度为0.5611，运行时间为7.4344秒； 2. 同样使用WTA和SSD策略但将disparity调整至64，在相同的radius设定下（即3），视差误差≤3的精度保持在0.5611不变，但是运行时间缩短到了2.7495秒； 3. 采用SGM与SSD结合的方式，并设置disparity=64、radius=3时，视差误差≤3的精度提高到0.8161，相应的计算耗时增加至22.7137秒； 4. 当使用SGM和NCC策略且保持参数disparity为64、radius设定为3不变的情况下，视差误差≤3的精度进一步提升到了0.8119，但运行时间延长到28.0640秒； 5. 最后，在选择SGM与SAD组合，并维持相同的配置（即disparity=64和radius=3），此时视差误差≤3的精度下降至0.6681，而计算所需的时间为22.3349秒。
     
  • CUDA参数详解（算力与CUDA支持版本）
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    本文详细解析了CUDA参数的相关信息，包括不同计算能力级别的特性及其对应的CUDA版本兼容性。 CUDA是NVIDIA推出的一项技术，它使用户能够利用NVIDIA的GPU进行图像处理之外的各种运算任务。通过这项技术，开发者可以将自定义的CUDA C语言代码编译成PTX中间语言或特定于NVIDIA GPU架构的机器码；同时，CPU部分执行的任务依赖外部编译器。 在使用CUDA时，数据传输包括从主存向GPU存储器传递数据、由CPU指令驱动GPU进行计算以及最后将结果从GPU存储器传回主存等步骤。CUDA开发包（CUDAToolkit）提供了工具来实现这些功能，并且可以处理上述的编译过程。 使用CUDA技术的优势有： - 分散读取：代码可以从内存中的任何位置访问统一虚拟内存。 - 共享内存：快速访问区域可以在多个线程之间共享，这比纹理存储器提供更高的带宽效率。 - 并行计算能力：GPU可以用于通用处理任务（而不仅仅是图形），这种做法被称为GPGPU。 - 高性能计算：GPU能够模拟成一颗PhysX物理加速芯片，执行复杂的物理运算。 CUDA技术的应用领域包括： - 图形渲染和物理效果生成：除了常规的图像绘制之外，它还支持诸如碎片、烟雾、火焰等特效的制作。 - 生物信息学研究：在非图形应用上进行生物计算任务如蛋白质结构预测或基因测序分析。 - 密码学处理：用于密码破解或其他涉及大量数学运算的工作负载中。 - 数据密集型计算：例如Adobe Premiere Pro插件中的视频编辑和特效生成。 CUDA支持多种编程语言，包括C、C++、Fortran、Python等。此外，它还兼容Khronos Group的OpenCL、Microsoft DirectCompute以及C++AMP等多种API框架。 自2007年推出以来，该技术已经历了多次更新迭代，并且从10.2版本开始不再支持macOS系统。所有G8x系列及之后发布的NVIDIA GPU都具备CUDA功能，包括GeForce、Quadro和Tesla等多个产品线内的型号。
     
  • CUDA-Histogram：适用于CUDA GPU的通用直方图算法
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    CUDA-Histogram是一款专为NVIDIA CUDA架构GPU设计的高效能直方图计算工具，提供快速、灵活且易于使用的解决方案，适用于各种大规模数据处理场景。 广义CUDA直方图v0.1自述文件版权所有Teemu Rantalaiho 2011-2012 此文档提供了快速介绍，并介绍了如何将通用的直方图代码应用于支持CUDA技术的GPU上。 该代码设计为既高效又灵活，通过使用功能对象作为模板参数来实现抽象。因此，API是基于C++构建的，但仅需少量C++特性即可操作。我们称其“快速”，是因为在常见应用场景中，它比已知最快的CUDA直方图算法快40%到135%，例如NVIDIA Performance Primitives中的单通道和四通道256-bin直方图（版本4.0.17）。而称之为“通用”则是由于它可以支持任意大小的bin以及类型。这意味着，基本上任何类型的直方图操作都可以用此代码实现；只要您需要将某些值汇总到特定的bin中，这个代码就能满足需求。此外，您可以使用任何关联和可交换的操作来定制化您的数据处理流程。 通过这种方式设计，该库为开发者提供了极大的灵活性与效率提升空间，在图像处理、数据分析等多个领域都有广泛的应用潜力。
     
  • 基于Python的SGM半全局立体匹配算法实现
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    本项目采用Python语言实现了SGM（ Semi-Global Matching）半全局立体匹配算法，用于计算图像间的视差图，达到三维重建和深度估计的目的。 基于Python实现的SGM半全局立体匹配算法，可以直接替换图片位置进行使用，并且代码中有详细的注释。