| 일 | 월 | 화 | 수 | 목 | 금 | 토 |
|---|---|---|---|---|---|---|
| 1 | 2 | 3 | 4 | |||
| 5 | 6 | 7 | 8 | 9 | 10 | 11 |
| 12 | 13 | 14 | 15 | 16 | 17 | 18 |
| 19 | 20 | 21 | 22 | 23 | 24 | 25 |
| 26 | 27 | 28 | 29 | 30 | 31 |
Tags
- 김양재 목사님
- node.js
- 몽고디비
- 데이터 과학
- WebGL
- MongoDB
- 빅데이터
- Artificial Intelligence
- c++
- Big Data
- nodeJS
- 김양재 목사
- 빅 데이터
- 빅데이타
- 김양재
- 주일설교
- No SQL
- Deep learning
- openCV
- 우리들교회
- R
- 인공지능
- 딥러닝
- Machine Learning
- probability
- 확률
- data science
- 빅 데이타
- Statistics
- 통계
Archives
- Today
- Total
목록canny (1)
Scientific Computing & Data Science
[OpenCV] Canny Edge Detector에 대한 CPU와 CUDA 비교
이번 포스팅에서는 OpenCV의 CUDA 라이브러리 함수를 이용하여 Canny Edge Detector에 대한 연산 성능을 비교해 보도록 하겠습니다. 연산에 사용할 이미지는 Pixar Animation의 Up의 포스터입니다. 1. CPU[Example Code] 12345678910111213141516171819202122232425#include #include "opencv2/opencv.hpp" using namespace cv; int main( int argc, _TCHAR* argv[] ){ const int64 start = getTickCount(); cv::Mat src = cv::imread( "up.jpg", 0 ); if( !src.data ) exit( 1 ); cv::Mat d..
Programming/OpenCV
2015. 9. 2. 00:05