图形处理单元 (GPU) 已经跨越了新的领域，并在大数据处理和其他计算方面展现了显着的优势——集约化运营。除了在游戏行业中渲染 2D/3D 图形和动画方面最广为人知的应用之外，现代 GPU 还可以进行编码以执行复杂的计算，例如科学模拟和建筑项目的图像处理、区块链/加密货币开发以及挖掘、数据处理等。分析、AI/ML 开发，以及处理复杂的框架，例如OpenCL、CUDA 等。
预计到 2027 年，全球 GPU 市场将增长到近 3000 亿美元。随着 AI/ML 辅助分析系统和聊天机器人的激增、加密货币、NFT 和数字市场规模的扩大，各行业的 GPU 采用率将继续呈指数级增长和实用性，人工智能辅助的欺诈和风险评估变得更加普遍。
如今，许多基于人工智能的分析、保险评估和欺诈预防应用程序依赖图像作为输入数据。因此，GPU 在处理和操作图像方面的内在能力不再局限于游戏和电影行业。尽管如此，它还是不可逆转地与医疗保健行业、金融服务行业、司法和改革系统、生物识别和身份管理技术等紧密相连。构成此类复杂图像处理系统基础的高级数学算法需要灵活的处理，这对于当今最先进的 GPU 来说简直就是小菜一碟。
本文将提供有关图像处理的复杂性以及 Nvidia GPU 如何加速图像处理任务的全面指南。
什么是我法师P正在处理？
图像处理是操纵现有数字图像并通过算法和数学函数将其转换为不同图像或替代数字格式的概念。这可以像将彩色图像转换为灰度图像一样简单，也可以像从闭路电视视频中拍摄的一系列帧中准确、自动地识别个人或车牌一样复杂。
图像处理技术不再局限于QR/条形码/OCR识别和生物特征识别。尽管如此，它正在迅速成为跨行业人工智能工程师和数据分析师从图像中提取有意义的见解的关键方法。图像处理技术现在是人工智能/机器学习、医疗保健、交通管理、犯罪和犯罪识别、欺诈检测等领域应用中增长最快的技术。图形设计、3D 图像渲染、建筑模拟、蛋白质/疫苗开发可视化等是其他图像处理用例。全球图像识别市场本身是预测 到 2025 年将增长到 530 亿美元。想象一下图像识别应用和产品市场的规模！
一般步骤参与 图像处理算法 如下：
1.图像采集： 第一步涉及从硬件资源或另一个输入源检索预先存在的数字图像文件。此阶段还涉及存储和显示检索到的图像，以供下一个图像处理阶段使用。
2.图像增强： 此阶段涉及增强数字图像并将其转换为适合分析的格式。最简单的例子是锐化或增亮图像以识别其中存在的个人、物体或元素。
3.图像恢复： 部署算法来处理有噪声、模糊或不太合理的图像，以从中提取最多的信息。此阶段通常涉及点扩展函数（PSF）来恢复丢失的信息。这在天文学、显微镜等领域都有应用。
4.颜色处理： 颜色在图像处理中发挥着重要作用，也可以用作识别对象和提取内容的关键描述符信息。为此，算法需要识别与颜色相关的光和影的物理原理。
5.小波处理：小波变换技术是一种强大的工具，可以通过捕获频率来提取信息并减少图像中的噪声以及数字图像的各个部分的位置信息。这在图像压缩中也有应用。
6.分段： 根据多种视觉标准将图像分成更小的部分，并分别处理这些分段。这被认为是图像处理中最困难的部分。
7.图像压缩： 某些图像处理方法还使用图像压缩来减小图像大小，以加速信息提取。对于通用数据处理，例如识别狗、猫或其他物体而不需要深入细节，图像压缩有助于减少相关物体周围不必要的混乱。图像压缩对于长期存储和检索也很方便。 < /p>
8.识别： 使用预先训练的 AI/ML 软件识别图像中的对象并分配适当的标签。< span data-ccp-props='{"134233117":false,"134233118":false,"201341983":0,"335551550":6,"335551620":6,"335559685":720,"335559737":0 ,"335559738":0,"335559739":160,"335559740":259,"335559991":360}'>
9.字符识别：是大多数现代图像处理算法的重要组成部分，在 OCR 中有应用/OMR 技术，将手写/历史文档、法律/财产文档等数字化。这涉及识别和提取扫描图像中的书面文字/字符作为有价值的信息。
注意事项我法师P处理 操作
有几个因素有助于实现快速图像处理和对象识别。让我们了解其中的一些内容：
- 并行化潜力： 图像处理任务可以从并行处理中受益匪浅，因为像素不依赖于其相邻像素的信息来获取有关颜色、阴影、照明、矢量等的详细信息。这就是具有数百（或数千！）并行处理的 GPU 的原因处理核心擅长处理图像处理算法。并行化可以显着加速图像处理并减少所需的总体时间。
- 延迟时间： CPU 提供适度规模的并行处理（就像素、图像帧等而言），从而导致整个图像检索、显示和编辑的延迟。 GPU 加速系统以执行高级计算应用程序而闻名，尤其是图形处理（顾名思义！），且延迟极低。
- 像素位置： 处理图像时的一个重要标准是各个像素的定位或本地化。简而言之，假设每个像素在相对色彩、阴影、照明等方面受到其相邻像素的影响。这一方面在高级图像处理过程中发挥作用，例如锐化、模糊、应用滤镜、全景拼接等。因此，图像处理的速度取决于像素的数量（即分辨率）以及要引用的有限数量的相邻像素的位置。
- 多级优化： 图像处理本质上运行多种算法，这些算法以不同的强度和速率执行。为了高效渲染，这些算法必须得到各个级别的硬件、编码和算法优化的支持，以减少等待时间和不必要的延迟。
为什么使用 Nvidia GPU 进行图像处理？
Nvidia 的一些值得注意的原因GPU 最适合复杂的图像处理：
- 高速： Nvidia GPU 已被证明在基准测试中的性能比 CPU 快数百倍。在加速基于图像的繁重操作时，它们是可靠的主力。随着芯片内存和处理带宽的不断增加，这些 GPU 可以无缝地执行日益复杂的像素处理和图像渲染。
- 更好的视觉效果： 高端 Nvidia GPU，例如A100 配备了革命性的光线追踪套件 (RT)，可用于生成高度逼真的图形和复杂的大型模型。它在游戏和电影制作行业中非常受欢迎，并在建筑可视化、科学可视化、产品设计等领域迅速站稳脚跟。Nvidia GPU 还具有超级采样和降噪技术，可以更快地输出高分辨率视觉效果。
- 嵌入式库和应用程序： Nvidia 以与开源应用程序开发人员合作以及支持 Python 和 AI/ML 库（如 CUDA、OpenCV、NVIDIA Optical Flow SDK、Pillow/PIL、nvJPEG、Video Codec SDK、SimpleITK 等）而闻名，提供了显着更高的性能图像处理性能。 需要高计算能力的强大Python图像处理库包括Scikit-image、Mahotas、Matplotlib、OpenCV、SciPy等，它们可以还可以利用 GPU 加速。
- SIMT 架构： GPU 最适合复杂的图像处理算法和视频/图像对象识别。这是因为它们利用单指令多线程架构 (SIMT)，其中（至少）32 个线程同时使不同的数据集服从同一指令。这对于图像处理来说非常有利，因为在图像处理中必须按照相同的指令集单独开发数百万个像素。
- 共享内存： 所有最新的 GPU，尤其是 Nvidia 的 GPU，都是使用共享内存制造的。这种类型的内存是在块级别分配的。该块的所有线程都可以访问它，从而允许线程通过同步读写操作来高效协作。与其他内存类型和缓存技术相比，这种同步使得图像处理速度更快。
- 增强图像质量： Nvidia 因其图像和视频渲染创新而享誉全球，多年来推出了各种令人惊叹的图像处理技术。光线追踪是一种先进的工具，它采用正确的光物理行为模拟来实现逼真的图像开发和显示。同样，由于 DLSS 技术使用神经网络算法，Nvidia GPU 擅长创建高分辨率沉浸式图像。
- 对开发者的支持： Nvidia 有一个整个库
结论
我们希望本文能让您全面了解图像处理的基础知识以及决定从 CPU 切换到 GPU 进行开发时要考虑的标准图像处理/对象识别应用。我们还粗略地浏览了 Nvidia GPU 的一些关键功能，突出显示它们是图像处理操作的最佳选择。
