Git Product home page Git Product logo

itseez-ws-2016-practice's Introduction

Зимняя школа Itseez по оптимизации алгоритмов компьютерного зрения, 2016 год

Build Status Gitter

Практикум

Данный репозиторий представляет собой проект, на базе которого будут выполняться практические упражнения из курса по Оптимизации приложений компьютерного зрения в рамках зимней школы 2016 года, совместно проводимой компанией Itseez и ННГУ им. Лобачевского.

Приложение реализует относительно простой алгоритм — скелетонизация символов. Данный алгоритм включает в себя несколько базовых операций из области обработки изображений: конвертация из одного цветового пространства в другое, масштабирование изображения, морфологические операции и некоторые другие. Однако, несмотря на кажущуюся простоту операций, можно убедиться, что первоначальная версия может работать несколько секунд, что крайне медленно. Поэтому в рамках практических занятий программная реализация должна будет оптимизироваться с использованием различных приёмов, позволяющих сократить время работы алгоритма.

Структура репозитория

Проект реализован на языке С++ и имеет распространенную в настоящее время структуру. Он содержит статическую библиотеку, реализующую основной алгоритм, небольшое демо-приложение, и две сборки с автоматическими тестами (регрессионные и на производительность). Для построения проекта используется инструмент CMake, тесты реализованы при помощи фреймворка Google Test, также для удобства используется библиотека OpenCV, предоставляющая структуры данных и некоторые полезные функции для работы с изображениями.

Далее, рассмотрим назначение каждой из директорий:

  • 3rdparty — директория, содержащая сторонние коды, необходимые для реализации автоматических тестов. В целом её можно игнорировать.
  • include, src — директории, содержащие реализацию фильтра скелетонизации. Они компилируются в статическую библиотеку skeleton_filter.
  • sample — директория с консольным приложением, загружающим изображение и производящим его скелетонизацию.
  • test, perf — директории, содержащие реализации регрессионных тестов и тестов на производительность.
  • testdata — директория с тестовыми изображениями, которые можно подавать на вход демо-приложению.
  • .gitignore — служебный файл Git, перечисляющий файлы, которые следует игнорировать.
  • .travis.yml — конфигурационный файл для системы автоматического тестирования Travis-CI.
  • CMakeLists.txt — корневой файл для сборки проекта при помощи CMake.
  • README.md — информация о проекте, которую вы сейчас читаете.

Инструкции

Описание практических заданий можно найти в следующих документах:

  1. Инструменты разработки
  2. Профилирование и бенчмаркинг
  3. Оптимизация работы с памятью
  4. Компилятор и оптимизация
  5. Переход на целочисленную арифметику
  6. Использование векторных инструкций

itseez-ws-2016-practice's People

Contributors

alexey-sidnev avatar lebedevilyag avatar dirolorbit avatar

Watchers

James Cloos avatar  avatar

Recommend Projects

  • React photo React

    A declarative, efficient, and flexible JavaScript library for building user interfaces.

  • Vue.js photo Vue.js

    🖖 Vue.js is a progressive, incrementally-adoptable JavaScript framework for building UI on the web.

  • Typescript photo Typescript

    TypeScript is a superset of JavaScript that compiles to clean JavaScript output.

  • TensorFlow photo TensorFlow

    An Open Source Machine Learning Framework for Everyone

  • Django photo Django

    The Web framework for perfectionists with deadlines.

  • D3 photo D3

    Bring data to life with SVG, Canvas and HTML. 📊📈🎉

Recommend Topics

  • javascript

    JavaScript (JS) is a lightweight interpreted programming language with first-class functions.

  • web

    Some thing interesting about web. New door for the world.

  • server

    A server is a program made to process requests and deliver data to clients.

  • Machine learning

    Machine learning is a way of modeling and interpreting data that allows a piece of software to respond intelligently.

  • Game

    Some thing interesting about game, make everyone happy.

Recommend Org

  • Facebook photo Facebook

    We are working to build community through open source technology. NB: members must have two-factor auth.

  • Microsoft photo Microsoft

    Open source projects and samples from Microsoft.

  • Google photo Google

    Google ❤️ Open Source for everyone.

  • D3 photo D3

    Data-Driven Documents codes.