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计算机视觉最优化:异质架构运算的运用

来源:    编辑:    发布时间:2016-06-13 06:29:43    浏览量:

  

  异质架构的嵌入式运算正快速成为事实。今天,大家确实已经看到许多领先的IP与半导体业者正在开发异质运算的硬件。在本文中,将说明异质运算的一种典型使用案例,以及迈向异质的编程模型时会面临的挑战。

  以异质架构实行计算机视觉算法

  图一主要说明如何利用多个异质硬件与App的元件来建置支撑美化功能的视讯录像应用程序。在这个例子中,ISP/相机所撷取到的输入讯框会先被GPU 检视,以决定脸部的位置及其个别的特征(如眼睛、嘴唇、鼻子和其它),再将这些座标传送给CPU,而CPU的作用是追踪和自动调整相机的焦点与曝光,以便能取得高质量的视讯结果。

  图一:利用多个异质硬件与App元件来建置支撑美化功能的视讯录像应用程序。

  图一:利用多个异质硬件与App元件来建置支撑美化功能的视讯录像应用程序。

  CPU还可用来决定脸部哪里些部位的肤色,然后GPU会利用双线性过滤器来使这些纹理变得更为平滑,并移除斑点和皱纹等假影(artefact),同时保留脸部轮廓的锐利度。

  转换过的影像序列会被同时输出到硬件编码器以及显示的子系统,前者是用来录制到硬盘,而后者是在预览视窗中进行渲染。若要额外的最佳化处理,CPU 会指示硬件编码器以比背景还高的逼真度来编码脸部的多个座标,便能同时最佳化视讯质量与档案大小。在此案例中,至少会有5个不同的硬件元件需存取存储器中的影像资料。

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