CUDA与OpenCV并行图像处理实战

　　本书主要介绍图像处理和GPU加速的基本原理、主要技术和典型应用。全书共分为5章，详细的叙述了OpenCV的环境搭建，OpenCV在图像处理算法中的应用，OpenCV如何与CUDA进行编译，以及如何使用编译后的OpenCV库驱动GPU加速传统的图像处理算法。 本书可作为信号处理、通信工程、计算机应用、广播电视、自动控制、生医工程、地理信息等领域的工程技术人员、大专、本科院校相关专业的高年级学生研究图像处理技术的参考书。

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第1章 并行图像处理概述
1．1 计算机的构成
1．1．1 计算机硬件构成
1．1．2 显卡和GPU
1．1．3 显卡的发展史
1．2 并行计算
1．3 并行图像处理
1．3．1 并行图像处理的应用背景
1．3．2 并行图像处理的原理
1．3．3 并行图像处理的加速效果
1．4 并行图像处理硬件平台
1．5 并行图像处理软件平台
1．5．1 开发平台——Visual Studio
1．5．2 计算机视觉库——OpenCV
1．5．3 统一设备架构——CUDA
1．5．4 并行编程开发工具——TBB
1．5．5 跨平台编译工具——CMake
1．6 常用软硬件搭配方案
1．7 本书介绍
1．8 本章小结
参考文献
第2章 OpenCV及环境搭建
2．1 OpenCV的发展历程
2．2 开发平台——Visual Studio 2010
2．2．1 Visual Studio简介
2．2．2 安装Visual Studio 2010
2．3 搭建OpenCV 2．4．9
2．3．1 第一步OpenCV的下载和安装
2．3．2 第二步OpenCV的环境变量配置
2．3．3 第三步工程项目内包含目录的配置
2．3．4 第四步库目录的配置
2．3．5 第五步附加依赖项的配置
2．3．6 第六步清单项配置
2．3．7 第七步Release配置
2．3．8 第八步加入OpenCV动态链接库
2．3．9 第九步环境测试
2．4 OpenCV基本架构
2．5 OpenCV环境搭建中常见的问题及解决方案
2．5．1 无法启动程序
2．5．2 文件缺少MSVCP110D．dll
2．5．3 Cannot find or open the PDB file
2．5．4 文件缺少tbb_debug．dll
2．5．5 应用程序无法启动0xc000007b
2．5．6 找不到头文件
2．5．7 无法打开lib文件
2．5．8 指针越界cv：：Exception
2．5．9 x86与x64类型冲突
2．6 本章小结
2．7 参考文献
第3章 OpenCV常用函数和应用实例
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