Skip to content

Roman-Markov/itseez-ws-2016-practice

 
 

Folders and files

NameName
Last commit message
Last commit date

Latest commit

 

History

65 Commits
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 

Repository files navigation

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

About

Winter school 2016 on performance optimization

Resources

Stars

Watchers

Forks

Releases

No releases published

Packages

No packages published

Languages

  • C++ 70.2%
  • CMake 29.8%