NVIDIA y OpenCV

[erkosone]

Señores, parece que la libreria de vision artificial OpenCV a sido bien vista por el GIGANTE NVIDIA, y estan dispuestos a dar soporte nativo a ella mediante GPU.

NVIDIA introduce la aceleración de OpenCV en la GPU El soporte de CUDA en OpenCV dará lugar a nuevos usos de la visión computarizada que afectarán a nuestra vida cotidiana: desde dispositivos robotizados de nueva generación hasta automóviles más seguros

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Sebastien Januario
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COMUNICADO DE PRENSA:

SANTA CLARA, California —23 de septiembre de 2010 — NVIDIA ha anunciado que su entorno CUDA podrá emplearse para desarrollar aplicaciones con OpenCV, una librería de visión computarizada ampliamente utilizada en campos como la robótica, la automoción, la medicina, la seguridad, la producción industrial y la investigación.

La posibilidad de acelerar OpenCV en la GPU permitirá a los programadores ejecutar algoritmos más complejos en tiempo real, con imágenes de mayor resolución y menos consumo de energía. Esto facilitará la creación de numerosas aplicaciones de visión computarizada que afectarán a nuestra vida diaria.

[erkosone]

OpenCV deveria ser implementada en Gemix, esto nos concederia un paso por delante a muchos lenguajes muy modernos de programacion, pensad que si INDIRECTAMENTE en el futuro, los poseedores de targetas NVIDIA podermos acelerar por hard de forma nativa la captura o procesamiento de imagen de las WEBCAM en Gemix mediante OpenCV, vamos a tener una featura muy muy muy moderna e innovadora, ya que OpenCV es FREE tanto para proyectos comerciales como para Indy Projects.



Yo animo a CicTec a que pierda un dia de su vida en hecharle un vistazo a esta lib y que considere detenidamente todo lo que puede aportar a Gemix.


Gran noticia esta!!

[erkosone]

Con más de dos millones de descargas registradas hasta la fecha, OpenCV es una librería de visión asistida por ordenador utilizada por miles de desarrolladores para programar aplicaciones de alta carga computacional que, en su mayoría, necesitan un rendimiento elevado y estable en tiempo real. Por ejemplo, el nuevo motor de cálculo de profundidad de OpenCV se ejecuta entre 5 y 10 veces más rápido con la GPU que con las implementaciones equivalentes basadas exclusivamente en la CPU.

Como explica Gary Bradski, investigador senior de Willow Garage y fundador de OpenCV, “Las limitaciones en la capacidad de cálculo han sido un factor determinante para frenar, no sólo el uso de los últimos algoritmos surgidos para el reconocimiento y seguimiento de objetos o la reconstrucción 3D, sino también la potencial invención de nuevos algoritmos de visión asistida por ordenador. Con CUDA y la aceleración en la GPU, muchos algoritmos de OpenCV se ejecutarán entre cinco y diez veces más rápido, con lo que resultarán más prácticos para los programadores y darán lugar a aplicaciones de mayor capacidad en el futuro”.

En opinión de Taner Ozcelik, director general del área de automoción en NVIDIA, “La aceleración de OpenCV en GPU NVIDIA brinda la potencia de cálculo necesaria para ejecutar los sofisticados algoritmos utilizados en sistemas de ayuda a la conducción y otras aplicaciones de uso cotidiano. OpenCV brinda a los desarrolladores las herramientas que necesitan para aprovechar esta capacidad en la investigación y el desarrollo de estos productos sin tener que volver a crear a crear los algoritmos de visión desde cero. Esto representa un hito trascendental que podría dar lugar a un incremento considerable del uso de la visión computarizada en una amplia variedad de sectores industriales”.

La primera versión de OpenCV con soporte para GPU CUDA en gran número de funciones está prevista para la primavera de 2011. Algunas funciones de OpenCV ya están disponibles para aceleración en la GPU a través del depósito de código fuente de OpenCV.

Sebastian Thrun, profesor de ciencia computacional e ingeniería eléctrica de la Universidad de Stanford, habla así de las posibilidades de OpenCV acelerada en la GPU: “En el laboratorio de investigación hacemos abundante uso de OpenCV para nuestros vehículos autónomos. La aceleración de OpenCV con CUDA y la GPU proporciona a mi equipo de investigación una mejora de rendimiento instantánea que será crítica para nuestros proyectos. OpenCV y CUDA aumentarán drásticamente las posibilidades de la visión computarizada en estos vehículos”.

Sesiones de OpenCV en GTC (20-23 de septiembre)
Con más de 280 horas de sesiones dedicadas a la GPU y más de 25 sesiones centradas en el desarrollo con CUDA C/C++, la Conferencia sobre Tecnología para la GPU (GTC) de NVIDIA ofrece un amplio exponente de todas las novedades, desarrollos y avances producidos en el campo del GPU computing. La GTC también ha incluido presentaciones donde se ha abordado el tema de OpenCV en la GPU, incluida la ofrecida el 23 de septiembre por Sebastian Thrun, profesor de la Universidad de Stanford y pionero en estudios de robótica, que ha utilizado OpenCV para el desarrollo de su tecnología de robótica, premiada por la DARPA.

Para obtener más información sobre la GTC y las sesiones relativas a OpenCV, visite: www.nvidia.es/gtc.

[CicTec]

Gracias por la noticia Erkos, pues si probablemente usare esta libreria para el soporte de webcam y todo, (no creo que haya otras mejores, incluso si la usa tambien NVIDIA sera por algo...).
Ya la mirare para la nueva beta.

[erkosone]

Ok, pues buena noticia entonces, esta lib tiene una pinta estupenda, y por lo que he leido creo que se va a comunicar con gemix de maravilla, abusa un poco de estructuras de datos, pero todo está centralizado, asi que es ideal para gemix.

Pues me alegro de que te haya gustado la lib. Animo con ese desarroyo.