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基於OpenCL的影象積分圖演算法改進

複雜的演算法卻未必低效,簡單的演算法往往要付出代價,這個代價可能很大。在opencl環境下程式設計,與我們在CPU上的傳統程式設計思想有一些差異,這些差異看似微不足道,但往往是細節決定成功,就是這些看似微不足道的差異,在多核的GPU上被無限放大,導致同一種演算法在GPU和CPU執行效果有著巨大的差別 […]

基於OpenCL的影象積分圖演算法實現

積分圖的概念 影象積分圖演算法在影象特徵檢測中有著比較廣泛的應用,主要用於規則區域特徵值的計算。 積分圖的概念可用下圖表示: 座標A(x,y)的積分圖是其左上角的所有畫素之和(圖中的陰影部分)。定義為: 在上圖中,A(x,y)表示點(x,y)的積分圖;s(x,y)表示點(x,y)的y方向的所有原始影 […]