{"id":333412,"date":"2022-05-20T09:02:29","date_gmt":"2022-05-20T09:02:29","guid":{"rendered":"http:\/\/savepearlharbor.com\/?p=333412"},"modified":"-0001-11-30T00:00:00","modified_gmt":"-0001-11-29T21:00:00","slug":"","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/savepearlharbor.com\/?p=333412","title":{"rendered":"PyCUDA \u0438\u043b\u0438 \u044d\u0442\u043e\u043c\u0443 \u043a\u043e\u0434\u0443 \u043d\u0443\u0436\u043d\u043e \u0443\u0441\u043a\u043e\u0440\u0435\u043d\u0438\u0435<\/span>"},"content":{"rendered":"
<\/div>\n
\n
\n
\n
\n

\u041f\u0440\u0438 \u043d\u0430\u043f\u0438\u0441\u0430\u043d\u0438\u0438 \u0438 \u043e\u0442\u043b\u0430\u0434\u043a\u0438 \u043a\u043e\u0434\u0430 \u043f\u043e\u0440\u043e\u0439 \u0432\u043e\u0437\u043d\u0438\u043a\u0430\u0435\u0442 \u0432\u043e\u043f\u0440\u043e\u0441 \u00ab\u043a\u0430\u043a \u0436\u0435 \u043c\u043d\u0435 \u043f\u043e\u0432\u044b\u0441\u0438\u0442\u044c \u0441\u043a\u043e\u0440\u043e\u0441\u0442\u044c \u0432 Python\u00bb, \u0432\u0435\u0434\u044c \u043a\u0430\u043a \u0438\u0437\u0432\u0435\u0441\u0442\u043d\u043e \u043d\u0435\u0434\u043e\u0441\u0442\u0430\u0442\u043a\u0430\u043c\u0438 Python \u044f\u0432\u043b\u044f\u044e\u0442\u0441\u044f:<\/p>\n

    \n
  1. \n

    \u0411\u043e\u043b\u0435\u0435 \u043d\u0438\u0437\u043a\u0430\u044f \u0441\u043a\u043e\u0440\u043e\u0441\u0442\u044c \u0440\u0430\u0431\u043e\u0442\u044b;<\/p>\n<\/li>\n

  2. \n

    \u0411\u043e\u043b\u0435\u0435 \u0432\u044b\u0441\u043e\u043a\u043e\u0435 \u043f\u043e\u0442\u0440\u0435\u0431\u043b\u0435\u043d\u0438\u0435 \u043f\u0430\u043c\u044f\u0442\u0438 \u043d\u0430\u043f\u0438\u0441\u0430\u043d\u043d\u044b\u0445 \u043f\u0440\u043e\u0433\u0440\u0430\u043c\u043c \u043f\u043e \u0441\u0440\u0430\u0432\u043d\u0435\u043d\u0438\u044e \u0441 \u0430\u043d\u0430\u043b\u043e\u0433\u0438\u0447\u043d\u044b\u043c \u043a\u043e\u0434\u043e\u043c, \u043d\u0430\u043f\u0438\u0441\u0430\u043d\u043d\u044b\u043c \u043d\u0430 \u043a\u043e\u043c\u043f\u0438\u043b\u0438\u0440\u0443\u0435\u043c\u044b\u0445 \u044f\u0437\u044b\u043a\u0430\u0445 (\u00a0C\u00a0\u0438\u043b\u0438\u00a0C++).<\/p>\n<\/li>\n<\/ol>\n

    \u0420\u0430\u0441\u0441\u043c\u043e\u0442\u0440\u0438\u043c \u0431\u0438\u0431\u043b\u0438\u043e\u0442\u0435\u043a\u0443 PyCUDA, \u043a\u0430\u043a \u0430\u043b\u044c\u0442\u0435\u0440\u043d\u0430\u0442\u0438\u0432\u0443 CUDA \u0434\u043b\u044f C\/C++. \u041e\u0446\u0435\u043d\u0438\u043c \u0435\u0451 \u0432\u043e\u0437\u043c\u043e\u0436\u043d\u043e\u0441\u0442\u0438 \u0438 \u043f\u0440\u043e\u0432\u0435\u0434\u0435\u043c \u0441\u0440\u0430\u0432\u043d\u0435\u043d\u0438\u0435 \u043f\u0440\u043e\u0438\u0437\u0432\u043e\u0434\u0438\u0442\u0435\u043b\u044c\u043d\u043e\u0441\u0442\u0438 \u043d\u0430 \u043a\u043e\u043d\u043a\u0440\u0435\u0442\u043d\u043e\u043c \u043f\u0440\u0438\u043c\u0435\u0440\u0435, \u0430 \u0438\u043c\u0435\u043d\u043d\u043e \u0440\u0435\u0430\u043b\u0438\u0437\u0443\u0435\u043c \u0430\u043b\u0433\u043e\u0440\u0438\u0442\u043c \u0425\u0430\u0440\u0440\u0438\u0441\u0430 \u0434\u043b\u044f \u0434\u0435\u0442\u0435\u043a\u0446\u0438\u0438 \u0443\u0433\u043b\u043e\u0432 \u043d\u0430 \u0438\u0437\u043e\u0431\u0440\u0430\u0436\u0435\u043d\u0438\u0438.<\/p>\n

    <\/figcaption><\/figure>\n

    \u0412 \u043d\u0430\u0441\u0442\u043e\u044f\u0449\u0435\u0435 \u0432\u0440\u0435\u043c\u044f \u043c\u044b \u043c\u043e\u0436\u0435\u043c \u043e\u0431\u0440\u0430\u0431\u0430\u0442\u044b\u0432\u0430\u0442\u044c \u0438\u0437\u043e\u0431\u0440\u0430\u0436\u0435\u043d\u0438\u044f \u0440\u0430\u0437\u043c\u0435\u0440\u043e\u043c \u0432 \u043d\u0435\u0441\u043a\u043e\u043b\u044c\u043a\u043e \u043c\u0438\u043b\u043b\u0438\u043e\u043d\u043e\u0432 \u043f\u0438\u043a\u0441\u0435\u043b\u0435\u0439 \u0437\u0430 \u0434\u043e\u043b\u0438 \u0441\u0435\u043a\u0443\u043d\u0434\u044b, \u0447\u0442\u043e \u043f\u043e\u0437\u0432\u043e\u043b\u044f\u0435\u0442 \u0441\u0438\u0441\u0442\u0435\u043c\u0430\u043c \u0431\u0435\u0437\u043e\u043f\u0430\u0441\u043d\u043e\u0441\u0442\u0438 \u0438 \u0441\u0438\u0441\u0442\u0435\u043c\u0430\u043c \u043a\u043e\u043d\u0442\u0440\u043e\u043b\u044f \u0434\u0432\u0438\u0436\u0435\u043d\u0438\u044f \u0442\u043e\u0447\u043d\u043e \u043e\u0440\u0438\u0435\u043d\u0442\u0438\u0440\u043e\u0432\u0430\u0442\u044c\u0441\u044f \u0432 \u0431\u044b\u0441\u0442\u0440\u043e \u043c\u0435\u043d\u044f\u044e\u0449\u0435\u0439\u0441\u044f \u0441\u0438\u0442\u0443\u0430\u0446\u0438\u0438. \u0410\u043b\u0433\u043e\u0440\u0438\u0442\u043c \u043e\u0431\u043d\u0430\u0440\u0443\u0436\u0435\u043d\u0438\u044f \u0443\u0433\u043b\u043e\u0432 \u0425\u0430\u0440\u0440\u0438\u0441\u0430 \u0441\u0447\u0438\u0442\u0430\u0435\u0442\u0441\u044f \u043e\u0434\u043d\u0438\u043c \u0438\u0437 \u043e\u0441\u043d\u043e\u0432\u043d\u044b\u0445 \u0430\u043b\u0433\u043e\u0440\u0438\u0442\u043c\u043e\u0432, \u043f\u043e\u0437\u0432\u043e\u043b\u044f\u044e\u0449\u0438\u0445 \u043e\u0442\u043c\u0435\u0447\u0430\u0442\u044c \u043d\u0430 \u0438\u0437\u043e\u0431\u0440\u0430\u0436\u0435\u043d\u0438\u0438 \u043e\u0441\u043e\u0431\u044b\u0435 \u0442\u043e\u0447\u043a\u0438, \u0432\u0430\u0436\u043d\u043e\u0441\u0442\u044c \u043a\u043e\u0442\u043e\u0440\u044b\u0445 \u043e\u0446\u0435\u043d\u0438\u0432\u0430\u0435\u0442\u0441\u044f \u0441\u043f\u0435\u0446\u0438\u0430\u043b\u044c\u043d\u043e\u0439 \u0444\u0443\u043d\u043a\u0446\u0438\u0435\u0439 \u044f\u0440\u043a\u043e\u0441\u0442\u0438 \u043f\u0438\u043a\u0441\u0435\u043b\u044f.<\/p>\n

    \u0410\u043b\u0433\u043e\u0440\u0438\u0442\u043c \u043e\u0431\u043d\u0430\u0440\u0443\u0436\u0435\u043d\u0438\u044f \u0443\u0433\u043b\u043e\u0432 \u0425\u0430\u0440\u0440\u0438\u0441\u0430 (\u0438\u043b\u0438 Harris Corner Detector) \u2013 \u044d\u0442\u043e \u043e\u043f\u0435\u0440\u0430\u0442\u043e\u0440 \u0434\u0435\u0442\u0435\u043a\u0442\u0438\u0440\u043e\u0432\u0430\u043d\u0438\u044f \u0443\u0433\u043b\u043e\u0432, \u043a\u043e\u0442\u043e\u0440\u044b\u0439 \u043e\u0431\u044b\u0447\u043d\u043e \u0438\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u0443\u0435\u0442\u0441\u044f \u0432 \u0430\u043b\u0433\u043e\u0440\u0438\u0442\u043c\u0430\u0445 \u043a\u043e\u043c\u043f\u044c\u044e\u0442\u0435\u0440\u043d\u043e\u0433\u043e \u0437\u0440\u0435\u043d\u0438\u044f. \u0412\u043f\u0435\u0440\u0432\u044b\u0435 \u044d\u0442\u043e\u0442 \u0430\u043b\u0433\u043e\u0440\u0438\u0442\u043c \u0431\u044b\u043b \u043f\u0440\u0435\u0434\u0441\u0442\u0430\u0432\u043b\u0435\u043d \u041a. \u0425\u0430\u0440\u0440\u0438\u0441\u043e\u043c \u0438 \u041c. \u0421\u0442\u0438\u0432\u0435\u043d\u0441\u043e\u043c \u0432 1988 \u0433\u043e\u0434\u0443 \u0438 \u0441 \u0442\u043e\u0433\u043e \u0432\u0440\u0435\u043c\u0435\u043d\u0438 \u043e\u043d \u0431\u044b\u043b \u0443\u043b\u0443\u0447\u0448\u0435\u043d \u0438 \u043f\u0440\u0438\u043d\u044f\u0442 \u0432 \u0440\u0430\u0437\u043b\u0438\u0447\u043d\u044b\u0435 \u0430\u043b\u0433\u043e\u0440\u0438\u0442\u043c\u044b \u0434\u043b\u044f \u043f\u0440\u0435\u0434\u0432\u0430\u0440\u0438\u0442\u0435\u043b\u044c\u043d\u043e\u0439 \u043e\u0431\u0440\u0430\u0431\u043e\u0442\u043a\u0438 \u0438\u0437\u043e\u0431\u0440\u0430\u0436\u0435\u043d\u0438\u0439.<\/p>\n

    \u0422\u0430\u043a\u0436\u0435 \u0441\u0443\u0449\u0435\u0441\u0442\u0432\u0443\u0435\u0442 \u043c\u043d\u043e\u0436\u0435\u0441\u0442\u0432\u043e \u0432\u0430\u0440\u0438\u0430\u0446\u0438\u0439 \u0438 \u0434\u043e\u043f\u043e\u043b\u043d\u0435\u043d\u0438\u0439 \u043a \u0430\u043b\u0433\u043e\u0440\u0438\u0442\u043c\u0443 \u0425\u0430\u0440\u0440\u0438\u0441\u0430, \u0442\u0430\u043a\u0438\u0445 \u043a\u0430\u043a \u0430\u043b\u0433\u043e\u0440\u0438\u0442\u043c \u043e\u0431\u043d\u0430\u0440\u0443\u0436\u0435\u043d\u0438\u044f \u0443\u0433\u043b\u043e\u0432 \u0428\u0438-\u0422\u043e\u043c\u0430\u0441\u0438, \u0434\u0435\u0442\u0435\u043a\u0442\u043e\u0440 \u0422\u0440\u0430\u0439\u043a\u043e\u0432\u0438\u0447\u0430-\u0425\u0435\u0434\u043b\u0438 \u0438 \u043e\u043f\u0435\u0440\u0430\u0442\u043e\u0440 \u041c\u043e\u0440\u0430\u0432\u0435\u043a\u0430. \u0411\u043e\u043b\u044c\u0448\u0438\u043d\u0441\u0442\u0432\u043e \u0438\u0437 \u043d\u0438\u0445 \u0432\u044b\u043f\u043e\u043b\u043d\u044f\u044e\u0442 \u0444\u0443\u043d\u043a\u0446\u0438\u044e \u043e\u0446\u0435\u043d\u043a\u0438 \u044f\u0440\u043a\u043e\u0441\u0442\u0438 \u0441 \u043d\u0435\u043a\u043e\u0442\u043e\u0440\u044b\u043c \u043e\u043a\u043d\u043e\u043c \u0438 \u0444\u0443\u043d\u043a\u0446\u0438\u0435\u0439 \u0430\u043a\u0442\u0438\u0432\u0430\u0446\u0438\u0438. \u0422\u0430\u043a\u0438\u0435 \u0430\u043b\u0433\u043e\u0440\u0438\u0442\u043c\u044b \u0442\u0440\u0435\u0431\u0443\u044e\u0442 \u043f\u0440\u0435\u0434\u0432\u0430\u0440\u0438\u0442\u0435\u043b\u044c\u043d\u043e\u0439 \u043e\u0431\u0440\u0430\u0431\u043e\u0442\u043a\u0438 \u0438\u0437\u043e\u0431\u0440\u0430\u0436\u0435\u043d\u0438\u044f, \u043d\u0430\u043f\u0440\u0438\u043c\u0435\u0440, \u0440\u0430\u0437\u043c\u044b\u0442\u0438\u044f \u043f\u043e \u0413\u0430\u0443\u0441\u0441\u0443. \u0422\u0435\u043c \u043d\u0435 \u043c\u0435\u043d\u0435\u0435 \u043d\u0438 \u043e\u0434\u0438\u043d \u0430\u043b\u0433\u043e\u0440\u0438\u0442\u043c \u043d\u0435 \u0443\u0447\u0438\u0442\u044b\u0432\u0430\u0435\u0442 \u043e\u0441\u043e\u0431\u0435\u043d\u043d\u043e\u0441\u0442\u0438 CUDA, \u043d\u043e \u0432\u0441\u0435 \u043e\u043d\u0438 \u043c\u043e\u0433\u0443\u0442 \u0431\u044b\u0442\u044c \u043b\u0435\u0433\u043a\u043e \u0440\u0430\u0441\u043f\u0430\u0440\u0430\u043b\u043b\u0435\u043b\u0435\u043d\u044b \u043d\u0430 \u0433\u0440\u0430\u0444\u0438\u0447\u0435\u0441\u043a\u0438\u0445 \u043f\u0440\u043e\u0446\u0435\u0441\u0441\u043e\u0440\u0430\u0445, \u043f\u043e\u0441\u043a\u043e\u043b\u044c\u043a\u0443 \u043a\u0430\u0436\u0434\u044b\u0439 \u043f\u0438\u043a\u0441\u0435\u043b\u044c \u043e\u0431\u0440\u0430\u0431\u0430\u0442\u044b\u0432\u0430\u0435\u0442\u0441\u044f \u043e\u0442\u0434\u0435\u043b\u044c\u043d\u043e, \u043e\u0434\u043d\u0430\u043a\u043e \u0435\u043c\u0443 \u043d\u0443\u0436\u043d\u044b \u0437\u043d\u0430\u0447\u0435\u043d\u0438\u044f \u0438\u0437 \u0441\u043e\u0441\u0435\u0434\u043d\u0438\u0445 \u043f\u0438\u043a\u0441\u0435\u043b\u0435\u0439.<\/p>\n

    \u0411\u0443\u0434\u0435\u043c \u0438\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u043e\u0432\u0430\u0442\u044c Google Colaboratory, \u0442\u0430\u043a \u043a\u0430\u043a \u0432 \u0440\u0430\u043c\u043a\u0430\u0445 \u0441\u0442\u0430\u0442\u044c\u0438 \u043d\u0430\u043c \u0445\u043e\u0447\u0435\u0442\u0441\u044f \u043f\u0440\u043e\u0432\u0435\u0440\u0438\u0442\u044c \u0441\u043a\u043e\u0440\u043e\u0441\u0442\u044c \u0440\u0430\u0431\u043e\u0442\u044b \u043d\u0430 CPU \u0438 GPU \u0441\u043e\u043e\u0442\u0432\u0435\u0442\u0441\u0442\u0432\u0435\u043d\u043d\u043e. \u041f\u0440\u043e\u0432\u0435\u0440\u0438\u043c, \u043a\u0430\u043a\u0438\u0435 CPU \u0438 GPU \u043d\u0430\u043c \u0432\u044b\u0434\u0430\u0434\u0443\u0442 \u0432 Google Colaboratory:<\/p>\n

    <\/figcaption><\/figure>\n

    \u0412 \u043d\u0430\u0447\u0430\u043b\u0435 \u0440\u0430\u0441\u0441\u043c\u043e\u0442\u0440\u0438\u043c \u0440\u0435\u0430\u043b\u0438\u0437\u0430\u0446\u0438\u044e \u0434\u0435\u0442\u0435\u043a\u0442\u043e\u0440\u0430 \u0425\u0430\u0440\u0440\u0438\u0441\u0430 \u043d\u0430 CPU. \u041a\u043e\u0434 \u0434\u043b\u044f \u0430\u043b\u0433\u043e\u0440\u0438\u0442\u043c\u0430 \u0425\u0430\u0440\u0440\u0438\u0441\u0430 \u0431\u0443\u0434\u0435\u0442 \u0432\u044b\u0433\u043b\u044f\u0434\u0435\u0442\u044c \u0441\u043b\u0435\u0434\u0443\u044e\u0449\u0438\u043c \u043e\u0431\u0440\u0430\u0437\u043e\u043c: <\/p>\n

    start = time.time()  filename = '\/content\/drive\/MyDrive\/image\/art_4.png' img = cv2.imread(filename) gray = cv2.cvtColor(img,cv2.COLOR_BGR2GRAY)  gray = np.float32(gray) dst = cv2.cornerHarris(gray,2,3,0.04)  #result is dilated for marking the corners, not important dst = cv2.dilate(dst,None)  # Threshold for an optimal value, it may vary depending on the image. img[dst>0.01*dst.max()]=[0,0,255]  print('\u0420\u0435\u0437\u0443\u043b\u044c\u0442\u0430\u0442 \u0430\u043b\u0433\u043e\u0440\u0438\u0442\u043c\u0430:') cv2_imshow(img) if cv2.waitKey(0) & 0xff == 27:     cv2.destroyAllWindows()  end  = time.time() - start print('\u0412\u0440\u0435\u043c\u044f \u0432\u044b\u0447\u0438\u0441\u043b\u0435\u043d\u0438\u044f \u043d\u0430 CPU: {:2.4f}'.format(end))<\/code><\/pre>\n
    \u0412\u044b\u043f\u043e\u043b\u043d\u0438\u0432 \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0439 \u0431\u043b\u043e\u043a \u043a\u043e\u0434\u0430, \u043f\u043e\u043b\u0443\u0447\u0430\u0435\u043c \u0440\u0435\u0437\u0443\u043b\u044c\u0442\u0430\u0442 \u0430\u043b\u0433\u043e\u0440\u0438\u0442\u043c\u0430 \u0438 \u0432\u0440\u0435\u043c\u044f \u0432\u044b\u043f\u043e\u043b\u043d\u0435\u043d\u0438\u044f \u044d\u0442\u043e\u0433\u043e \u0430\u043b\u0433\u043e\u0440\u0438\u0442\u043c\u0430 \u043d\u0430 CPU:  <\/p>\n
    \"\u0412\u0440\u0435\u043c\u044f
    \u0412\u0440\u0435\u043c\u044f \u0432\u044b\u0447\u0438\u0441\u043b\u0435\u043d\u0438\u044f \u043d\u0430 CPU: 0.4256 \u0441\u0435\u043a.<\/figcaption><\/figure>\n
    \u0417\u0430\u043c\u0435\u0442\u0438\u043c, \u0447\u0442\u043e \u0441\u043a\u043e\u0440\u043e\u0441\u0442\u044c \u0432\u044b\u043f\u043e\u043b\u043d\u0435\u043d\u0438\u044f \u0441\u043e\u0441\u0442\u0430\u0432\u0438\u043b\u0430 \u043f\u043e\u0447\u0442\u0438 \u043f\u043e\u043b\u0442\u043e\u0440\u044b \u0441\u0435\u043a\u0443\u043d\u0434\u044b, \u0447\u0442\u043e \u0434\u043b\u044f \u043a\u043e\u0434\u0430, \u0438\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u0443\u044e\u0449\u0435\u0433\u043e OpenCV \u043d\u0435\u043f\u043b\u043e\u0445\u043e. \u041d\u043e \u0432\u043e\u0437\u043c\u043e\u0436\u043d\u043e \u043b\u0438 \u0441\u0434\u0435\u043b\u0430\u0442\u044c \u043c\u0430\u043d\u0438\u043f\u0443\u043b\u044f\u0446\u0438\u0438 \u0441 \u043a\u043e\u0434\u043e\u043c, \u0447\u0442\u043e\u0431\u044b \u0434\u043e\u0431\u0438\u0442\u044c\u0441\u044f \u0443\u0441\u043a\u043e\u0440\u0435\u043d\u0438\u044f?<\/p>\n
    \u0420\u0430\u0441\u0441\u043c\u043e\u0442\u0440\u0438\u043c \u044d\u0442\u0443 \u0432\u043e\u0437\u043c\u043e\u0436\u043d\u043e\u0441\u0442\u044c \u043d\u0430 \u043f\u0440\u0438\u043c\u0435\u0440\u0435 \u0440\u0435\u0430\u043b\u0438\u0437\u0430\u0446\u0438\u0438 \u0432\u0441\u0435 \u0442\u043e\u0433\u043e \u0436\u0435 \u043a\u043e\u0434\u0430, \u043d\u043e \u0443\u0436\u0435 \u0441 \u043f\u0440\u0438\u043c\u0435\u043d\u0435\u043d\u0438\u0435\u043c \u0431\u0438\u0431\u043b\u0438\u043e\u0442\u0435\u043a\u0438 PyCUDA.<\/p>\n
    \u0420\u0435\u0430\u043b\u0438\u0437\u0443\u0435\u043c \u0430\u043b\u0433\u043e\u0440\u0438\u0442\u043c \u0425\u0430\u0440\u0440\u0438\u0441\u0430 \u0434\u043b\u044f \u0434\u0435\u0442\u0435\u043a\u0442\u0438\u0440\u043e\u0432\u0430\u043d\u0438\u044f \u0443\u0433\u043b\u043e\u0432 \u0438 \u0440\u0430\u0441\u043f\u0430\u0440\u0430\u043b\u043b\u0435\u043b\u0438\u043c \u043f\u0440\u043e\u0446\u0435\u0441\u0441\u044b \u043d\u0430 GPU, \u0447\u0442\u043e\u0431\u044b \u043f\u043e\u0432\u044b\u0441\u0438\u0442\u044c \u043f\u0440\u043e\u0438\u0437\u0432\u043e\u0434\u0438\u0442\u0435\u043b\u044c\u043d\u043e\u0441\u0442\u044c \u043a\u043e\u0434\u0430.<\/p>\n
    def Harris_GPU(img, k, thresh):      height = img.shape[0]     width = img.shape[1]      vector_size = img.shape[0] * img.shape[1]     corner_list = []     offset = 2     # to fit still in a 32-bit integer     thresh = int(thresh\/10)      # function template     func_mod_template = Template(\"\"\"     #include<stdio.h>     #define INDEX(a, b) a*${HEIGHT}+b      __global__ void corners(         float *dest,         float *ixx,         float *ixy,         float *iyy,         int offset,         float k,         int threshold) {          unsigned int idx = threadIdx.x + threadIdx.y*blockDim.y +                             (blockIdx.x*(blockDim.x*blockDim.y));          unsigned int a = idx\/${HEIGHT};         unsigned int b = idx%${HEIGHT};          float sxx = 0;         float sxy = 0;         float syy = 0;         float det = 0;         float trace = 0;         float r = 0;          if ((a >= offset) & (a <= (${WIDTH}-offset - 1)) &             (b >= offset) & (b <= (${HEIGHT}-offset - 1))) {             for (int bi = b - offset; bi < b + offset + 1; ++bi) {                 for (int ai = a - offset; ai < a + offset + 1; ++ai) {                     sxx = sxx + ixx[INDEX(ai, bi)];                     sxy = sxy + ixy[INDEX(ai, bi)];                     syy = syy + iyy[INDEX(ai, bi)];                 }             }             det = sxx*syy - sxy*sxy;             trace = sxx + syy;             r = det - k*(trace*trace);             if ((r\/10) > threshold)                 dest[INDEX(a, b)] = r;         }     }     \"\"\")      func_mod = SourceModule(func_mod_template.substitute(HEIGHT=height,                                                          WIDTH=width))     pycuda_corners = func_mod.get_function(\"corners\")      # Find x and y derivatives     dy, dx = np.gradient(img)     Ixx = dx**2     Ixy = dy*dx     Iyy = dy**2      ixx = Ixx.reshape(vector_size, order='F')     ixy = Ixy.reshape(vector_size, order='F')     iyy = Iyy.reshape(vector_size, order='F')     dest_r = np.zeros_like(ixx)      # start timer     start = timeit.default_timer()      pycuda_corners(drv.Out(dest_r),                 drv.In(ixx),                 drv.In(ixy),                 drv.In(iyy),                 np.uint32(offset),                 np.float32(k),                 np.uint32(thresh),                 block=(32, 32, 1),                   grid=(height*width\/\/1024, 1, 1))        # calculate used time     execution_time = timeit.default_timer() - start      # extract the corners     r = np.reshape(dest_r, (height, width), order='F')     corners = np.where(r > 0)     for i, j in zip(corners[0], corners[1]):         corner_list.append([j, i, r[i, j]])      return corner_list, execution_time<\/code><\/pre>\n
    \u041e\u0442\u043c\u0435\u0442\u0438\u043c, \u0447\u0442\u043e \u0447\u0430\u0441\u0442\u044c \u043a\u043e\u0434\u0430 \u0437\u0430\u0438\u043c\u0441\u0442\u0432\u0443\u0435\u0442 \u0441\u0438\u043d\u0442\u0430\u043a\u0441\u0438\u0441 C\/\u0421++, \u0447\u0442\u043e \u043f\u043e\u0437\u0432\u043e\u043b\u044f\u0435\u0442 \u0443\u0441\u043a\u043e\u0440\u0438\u0442\u044c \u0440\u0430\u0431\u043e\u0442\u0443 \u043d\u0430\u0448\u0435\u0433\u043e \u043a\u043e\u0434\u0430, \u043d\u0430\u043f\u0438\u0441\u0430\u043d\u043d\u043e\u0433\u043e \u043d\u0430 Python.<\/p>\n
    \u041f\u043e\u043b\u0443\u0447\u0430\u0435\u043c \u0440\u0435\u0437\u0443\u043b\u044c\u0442\u0430\u0442 \u0438 \u0432\u0440\u0435\u043c\u044f \u0440\u0430\u0431\u043e\u0442\u044b \u043a\u043e\u0434\u0430 \u043d\u0430 GPU:<\/p>\n
    \"\u0412\u0440\u0435\u043c\u044f
    \u0412\u0440\u0435\u043c\u044f \u0432\u044b\u0447\u0438\u0441\u043b\u0435\u043d\u0438\u044f \u043d\u0430 GPU: 0.2576 \u0441\u0435\u043a. <\/figcaption><\/figure>\n
    \u0425\u043e\u0447\u0435\u0442\u0441\u044f \u043e\u0442\u043c\u0435\u0442\u0438\u0442\u044c, \u0447\u0442\u043e \u0440\u0435\u0430\u043b\u0438\u0437\u0430\u0446\u0438\u044f \u043d\u0430 GPU \u0434\u0435\u0442\u0435\u043a\u0442\u0438\u0440\u0443\u0435\u0442 \u0434\u0430\u043b\u0435\u043a\u043e \u043d\u0435 \u0432\u0441\u0435 \u00ab\u043e\u0441\u043e\u0431\u0435\u043d\u043d\u044b\u0435\u00bb \u0442\u043e\u0447\u043a\u0438 \u0438 \u0432\u0435\u0441\u044c \u043f\u0440\u043e\u0446\u0435\u0441\u0441 \u0437\u0430\u0446\u0438\u043a\u043b\u0438\u0432\u0430\u0435\u0442\u0441\u044f \u0432 \u043e\u0441\u043d\u043e\u0432\u043d\u043e\u043c \u043d\u0430 \u043b\u0435\u0432\u043e\u0439 \u0447\u0430\u0441\u0442\u0438 \u043a\u0430\u0440\u0442\u0438\u043d\u043a\u0438, \u043a\u043e\u0433\u0434\u0430 \u0432 \u0441\u0432\u043e\u044e \u043e\u0447\u0435\u0440\u0435\u0434\u044c \u0440\u0435\u0430\u043b\u0438\u0437\u0430\u0446\u0438\u044f \u043d\u0430 CPU \u0434\u0435\u0442\u0435\u043a\u0442\u0438\u0440\u0443\u0435\u0442 \u0431\u043e\u043b\u044c\u0448\u0435\u0435 \u043a\u043e\u043b\u0438\u0447\u0435\u0441\u0442\u0432\u043e \u0443\u0433\u043b\u043e\u0432 \u043d\u0430 \u0438\u0437\u043e\u0431\u0440\u0430\u0436\u0435\u043d\u0438\u0438. \u0422\u0435\u043c \u043d\u0435 \u043c\u0435\u043d\u0435\u0435 \u0441\u043a\u043e\u0440\u043e\u0441\u0442\u044c \u0432\u044b\u0447\u0438\u0441\u043b\u0435\u043d\u0438\u044f \u043d\u0430 GPU \u0431\u044b\u0441\u0442\u0440\u0435\u0435, \u0430 \u0438\u043c\u0435\u043d\u043d\u043e \u043f\u043e\u0447\u0442\u0438 \u0432 \u0434\u0432\u0430 \u0440\u0430\u0437\u0430, \u0447\u0435\u043c \u043d\u0430 CPU.<\/p>\n
    \u0412 \u043a\u0430\u0447\u0435\u0441\u0442\u0432\u0435 \u0432\u044b\u0432\u043e\u0434\u0430 \u043e\u0442\u043c\u0435\u0442\u0438\u043c \u0442\u043e, \u0447\u0442\u043e \u0434\u043b\u044f \u0440\u0435\u0430\u043b\u0438\u0437\u0430\u0446\u0438\u0438 \u043a\u0440\u0443\u043f\u043d\u044b\u0445 \u0438 \u00ab\u0442\u044f\u0436\u0435\u043b\u044b\u0445\u00bb \u043f\u0440\u043e\u0435\u043a\u0442\u043e\u0432 \u0438\u043b\u0438 \u0437\u0430\u0434\u0430\u0447, \u0433\u0434\u0435 \u0441\u043a\u043e\u0440\u043e\u0441\u0442\u044c \u0432\u0430\u0436\u043d\u0430 \u0438 \u043d\u0435\u043e\u0431\u0445\u043e\u0434\u0438\u043c\u0430, \u0438\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u043e\u0432\u0430\u0442\u044c \u0431\u0438\u0431\u043b\u0438\u043e\u0442\u0435\u043a\u0443 PyCUDA \u0431\u0443\u0434\u0435\u0442 \u043f\u043b\u044e\u0441\u043e\u043c (\u043e\u043f\u044f\u0442\u044c-\u0442\u0430\u043a\u0438 \u0435\u0441\u043b\u0438 \u0437\u043d\u0430\u0435\u0442\u0435 C\/C++).<\/p>\n
    \u0414\u043e\u0431\u0430\u0432\u043b\u044e, \u0447\u0442\u043e PyCUDA \u044f\u0432\u043b\u044f\u0435\u0442\u0441\u044f \u0431\u0438\u0431\u043b\u0438\u043e\u0442\u0435\u043a\u043e\u0439 \u0441 \u043e\u0442\u043a\u0440\u044b\u0442\u044b\u043c \u0438\u0441\u0445\u043e\u0434\u043d\u044b\u043c \u043a\u043e\u0434\u043e\u043c \u0438 \u043b\u0438\u0446\u0435\u043d\u0437\u0438\u0435\u0439 MIT. \u0414\u043e\u043a\u0443\u043c\u0435\u043d\u0442\u0430\u0446\u0438\u044f \u043f\u043e\u043d\u044f\u0442\u043d\u0430\u044f \u0438 \u044f\u0441\u043d\u0430\u044f \u0434\u043b\u044f \u043b\u044e\u0431\u043e\u0433\u043e \u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u043e\u0432\u0430\u0442\u0435\u043b\u044f, \u043a \u0442\u043e\u043c\u0443 \u0436\u0435 \u0438\u043c\u0435\u0435\u0442 \u043c\u043d\u043e\u0436\u0435\u0441\u0442\u0432\u043e \u043d\u0430\u0445\u043e\u0434\u044f\u0449\u0438\u0445\u0441\u044f \u0432 \u043e\u0442\u043a\u0440\u044b\u0442\u043e\u043c \u0434\u043e\u0441\u0442\u0443\u043f\u0435 \u043f\u0440\u0438\u043c\u0435\u0440\u043e\u0432 \u043a\u043e\u0434\u0430, \u043a\u043e\u0442\u043e\u0440\u044b\u0435 \u043c\u043e\u0433\u0443\u0442 \u043e\u043a\u0430\u0437\u0430\u0442\u044c \u0441\u043e\u0434\u0435\u0439\u0441\u0442\u0432\u0438\u0435 \u0438 \u043f\u043e\u0434\u0434\u0435\u0440\u0436\u043a\u0443. \u0413\u043b\u0430\u0432\u043d\u0430\u044f \u0446\u0435\u043b\u044c \u0438\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u043e\u0432\u0430\u043d\u0438\u044f PyCUDA \u0441\u043e\u0441\u0442\u043e\u0438\u0442 \u0432 \u0442\u043e\u043c, \u0447\u0442\u043e\u0431\u044b \u043f\u043e\u0437\u0432\u043e\u043b\u0438\u0442\u044c \u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u043e\u0432\u0430\u0442\u0435\u043b\u044e \u043f\u0440\u0438\u043c\u0435\u043d\u044f\u0442\u044c \u043d\u0435\u043e\u0431\u0445\u043e\u0434\u0438\u043c\u044b\u0435 \u0448\u0430\u0431\u043b\u043e\u043d\u044b CUDA \u0441 \u043c\u0438\u043d\u0438\u043c\u0443\u043c\u043e\u043c \u0430\u0431\u0441\u0442\u0440\u0430\u043a\u0446\u0438\u0439 Python.<\/p>\n<\/p>\n<\/div>\n<\/div>\n<\/div>\n
    <\/div>\n<\/div>\n
      
     \u0441\u0441\u044b\u043b\u043a\u0430 \u043d\u0430 \u043e\u0440\u0438\u0433\u0438\u043d\u0430\u043b \u0441\u0442\u0430\u0442\u044c\u0438  https:\/\/habr.com\/ru\/post\/666618\/<\/a><\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"
    <\/div>\n
    \n
    \n
    \n
    \n
    \u041f\u0440\u0438 \u043d\u0430\u043f\u0438\u0441\u0430\u043d\u0438\u0438 \u0438 \u043e\u0442\u043b\u0430\u0434\u043a\u0438 \u043a\u043e\u0434\u0430 \u043f\u043e\u0440\u043e\u0439 \u0432\u043e\u0437\u043d\u0438\u043a\u0430\u0435\u0442 \u0432\u043e\u043f\u0440\u043e\u0441 \u00ab\u043a\u0430\u043a \u0436\u0435 \u043c\u043d\u0435 \u043f\u043e\u0432\u044b\u0441\u0438\u0442\u044c \u0441\u043a\u043e\u0440\u043e\u0441\u0442\u044c \u0432 Python\u00bb, \u0432\u0435\u0434\u044c \u043a\u0430\u043a \u0438\u0437\u0432\u0435\u0441\u0442\u043d\u043e \u043d\u0435\u0434\u043e\u0441\u0442\u0430\u0442\u043a\u0430\u043c\u0438 Python \u044f\u0432\u043b\u044f\u044e\u0442\u0441\u044f:<\/p>\n
      \n
    1. \n
      \u0411\u043e\u043b\u0435\u0435 \u043d\u0438\u0437\u043a\u0430\u044f \u0441\u043a\u043e\u0440\u043e\u0441\u0442\u044c \u0440\u0430\u0431\u043e\u0442\u044b;<\/p>\n<\/li>\n
    2. \n
      \u0411\u043e\u043b\u0435\u0435 \u0432\u044b\u0441\u043e\u043a\u043e\u0435 \u043f\u043e\u0442\u0440\u0435\u0431\u043b\u0435\u043d\u0438\u0435 \u043f\u0430\u043c\u044f\u0442\u0438 \u043d\u0430\u043f\u0438\u0441\u0430\u043d\u043d\u044b\u0445 \u043f\u0440\u043e\u0433\u0440\u0430\u043c\u043c \u043f\u043e \u0441\u0440\u0430\u0432\u043d\u0435\u043d\u0438\u044e \u0441 \u0430\u043d\u0430\u043b\u043e\u0433\u0438\u0447\u043d\u044b\u043c \u043a\u043e\u0434\u043e\u043c, \u043d\u0430\u043f\u0438\u0441\u0430\u043d\u043d\u044b\u043c \u043d\u0430 \u043a\u043e\u043c\u043f\u0438\u043b\u0438\u0440\u0443\u0435\u043c\u044b\u0445 \u044f\u0437\u044b\u043a\u0430\u0445 (\u00a0C\u00a0\u0438\u043b\u0438\u00a0C++).<\/p>\n<\/li>\n<\/ol>\n
      \u0420\u0430\u0441\u0441\u043c\u043e\u0442\u0440\u0438\u043c \u0431\u0438\u0431\u043b\u0438\u043e\u0442\u0435\u043a\u0443 PyCUDA, \u043a\u0430\u043a \u0430\u043b\u044c\u0442\u0435\u0440\u043d\u0430\u0442\u0438\u0432\u0443 CUDA \u0434\u043b\u044f C\/C++. \u041e\u0446\u0435\u043d\u0438\u043c \u0435\u0451 \u0432\u043e\u0437\u043c\u043e\u0436\u043d\u043e\u0441\u0442\u0438 \u0438 \u043f\u0440\u043e\u0432\u0435\u0434\u0435\u043c \u0441\u0440\u0430\u0432\u043d\u0435\u043d\u0438\u0435 \u043f\u0440\u043e\u0438\u0437\u0432\u043e\u0434\u0438\u0442\u0435\u043b\u044c\u043d\u043e\u0441\u0442\u0438 \u043d\u0430 \u043a\u043e\u043d\u043a\u0440\u0435\u0442\u043d\u043e\u043c \u043f\u0440\u0438\u043c\u0435\u0440\u0435, \u0430 \u0438\u043c\u0435\u043d\u043d\u043e \u0440\u0435\u0430\u043b\u0438\u0437\u0443\u0435\u043c \u0430\u043b\u0433\u043e\u0440\u0438\u0442\u043c \u0425\u0430\u0440\u0440\u0438\u0441\u0430 \u0434\u043b\u044f \u0434\u0435\u0442\u0435\u043a\u0446\u0438\u0438 \u0443\u0433\u043b\u043e\u0432 \u043d\u0430 \u0438\u0437\u043e\u0431\u0440\u0430\u0436\u0435\u043d\u0438\u0438.<\/p>\n
      <\/figcaption><\/figure>\n
      \u0412 \u043d\u0430\u0441\u0442\u043e\u044f\u0449\u0435\u0435 \u0432\u0440\u0435\u043c\u044f \u043c\u044b \u043c\u043e\u0436\u0435\u043c \u043e\u0431\u0440\u0430\u0431\u0430\u0442\u044b\u0432\u0430\u0442\u044c \u0438\u0437\u043e\u0431\u0440\u0430\u0436\u0435\u043d\u0438\u044f \u0440\u0430\u0437\u043c\u0435\u0440\u043e\u043c \u0432 \u043d\u0435\u0441\u043a\u043e\u043b\u044c\u043a\u043e \u043c\u0438\u043b\u043b\u0438\u043e\u043d\u043e\u0432 \u043f\u0438\u043a\u0441\u0435\u043b\u0435\u0439 \u0437\u0430 \u0434\u043e\u043b\u0438 \u0441\u0435\u043a\u0443\u043d\u0434\u044b, \u0447\u0442\u043e \u043f\u043e\u0437\u0432\u043e\u043b\u044f\u0435\u0442 \u0441\u0438\u0441\u0442\u0435\u043c\u0430\u043c \u0431\u0435\u0437\u043e\u043f\u0430\u0441\u043d\u043e\u0441\u0442\u0438 \u0438 \u0441\u0438\u0441\u0442\u0435\u043c\u0430\u043c \u043a\u043e\u043d\u0442\u0440\u043e\u043b\u044f \u0434\u0432\u0438\u0436\u0435\u043d\u0438\u044f \u0442\u043e\u0447\u043d\u043e \u043e\u0440\u0438\u0435\u043d\u0442\u0438\u0440\u043e\u0432\u0430\u0442\u044c\u0441\u044f \u0432 \u0431\u044b\u0441\u0442\u0440\u043e \u043c\u0435\u043d\u044f\u044e\u0449\u0435\u0439\u0441\u044f \u0441\u0438\u0442\u0443\u0430\u0446\u0438\u0438. \u0410\u043b\u0433\u043e\u0440\u0438\u0442\u043c \u043e\u0431\u043d\u0430\u0440\u0443\u0436\u0435\u043d\u0438\u044f \u0443\u0433\u043b\u043e\u0432 \u0425\u0430\u0440\u0440\u0438\u0441\u0430 \u0441\u0447\u0438\u0442\u0430\u0435\u0442\u0441\u044f \u043e\u0434\u043d\u0438\u043c \u0438\u0437 \u043e\u0441\u043d\u043e\u0432\u043d\u044b\u0445 \u0430\u043b\u0433\u043e\u0440\u0438\u0442\u043c\u043e\u0432, \u043f\u043e\u0437\u0432\u043e\u043b\u044f\u044e\u0449\u0438\u0445 \u043e\u0442\u043c\u0435\u0447\u0430\u0442\u044c \u043d\u0430 \u0438\u0437\u043e\u0431\u0440\u0430\u0436\u0435\u043d\u0438\u0438 \u043e\u0441\u043e\u0431\u044b\u0435 \u0442\u043e\u0447\u043a\u0438, \u0432\u0430\u0436\u043d\u043e\u0441\u0442\u044c \u043a\u043e\u0442\u043e\u0440\u044b\u0445 \u043e\u0446\u0435\u043d\u0438\u0432\u0430\u0435\u0442\u0441\u044f \u0441\u043f\u0435\u0446\u0438\u0430\u043b\u044c\u043d\u043e\u0439 \u0444\u0443\u043d\u043a\u0446\u0438\u0435\u0439 \u044f\u0440\u043a\u043e\u0441\u0442\u0438 \u043f\u0438\u043a\u0441\u0435\u043b\u044f.<\/p>\n
      \u0410\u043b\u0433\u043e\u0440\u0438\u0442\u043c \u043e\u0431\u043d\u0430\u0440\u0443\u0436\u0435\u043d\u0438\u044f \u0443\u0433\u043b\u043e\u0432 \u0425\u0430\u0440\u0440\u0438\u0441\u0430 (\u0438\u043b\u0438 Harris Corner Detector) \u2013 \u044d\u0442\u043e \u043e\u043f\u0435\u0440\u0430\u0442\u043e\u0440 \u0434\u0435\u0442\u0435\u043a\u0442\u0438\u0440\u043e\u0432\u0430\u043d\u0438\u044f \u0443\u0433\u043b\u043e\u0432, \u043a\u043e\u0442\u043e\u0440\u044b\u0439 \u043e\u0431\u044b\u0447\u043d\u043e \u0438\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u0443\u0435\u0442\u0441\u044f \u0432 \u0430\u043b\u0433\u043e\u0440\u0438\u0442\u043c\u0430\u0445 \u043a\u043e\u043c\u043f\u044c\u044e\u0442\u0435\u0440\u043d\u043e\u0433\u043e \u0437\u0440\u0435\u043d\u0438\u044f. \u0412\u043f\u0435\u0440\u0432\u044b\u0435 \u044d\u0442\u043e\u0442 \u0430\u043b\u0433\u043e\u0440\u0438\u0442\u043c \u0431\u044b\u043b \u043f\u0440\u0435\u0434\u0441\u0442\u0430\u0432\u043b\u0435\u043d \u041a. \u0425\u0430\u0440\u0440\u0438\u0441\u043e\u043c \u0438 \u041c. \u0421\u0442\u0438\u0432\u0435\u043d\u0441\u043e\u043c \u0432 1988 \u0433\u043e\u0434\u0443 \u0438 \u0441 \u0442\u043e\u0433\u043e \u0432\u0440\u0435\u043c\u0435\u043d\u0438 \u043e\u043d \u0431\u044b\u043b \u0443\u043b\u0443\u0447\u0448\u0435\u043d \u0438 \u043f\u0440\u0438\u043d\u044f\u0442 \u0432 \u0440\u0430\u0437\u043b\u0438\u0447\u043d\u044b\u0435 \u0430\u043b\u0433\u043e\u0440\u0438\u0442\u043c\u044b \u0434\u043b\u044f \u043f\u0440\u0435\u0434\u0432\u0430\u0440\u0438\u0442\u0435\u043b\u044c\u043d\u043e\u0439 \u043e\u0431\u0440\u0430\u0431\u043e\u0442\u043a\u0438 \u0438\u0437\u043e\u0431\u0440\u0430\u0436\u0435\u043d\u0438\u0439.<\/p>\n
      \u0422\u0430\u043a\u0436\u0435 \u0441\u0443\u0449\u0435\u0441\u0442\u0432\u0443\u0435\u0442 \u043c\u043d\u043e\u0436\u0435\u0441\u0442\u0432\u043e \u0432\u0430\u0440\u0438\u0430\u0446\u0438\u0439 \u0438 \u0434\u043e\u043f\u043e\u043b\u043d\u0435\u043d\u0438\u0439 \u043a \u0430\u043b\u0433\u043e\u0440\u0438\u0442\u043c\u0443 \u0425\u0430\u0440\u0440\u0438\u0441\u0430, \u0442\u0430\u043a\u0438\u0445 \u043a\u0430\u043a \u0430\u043b\u0433\u043e\u0440\u0438\u0442\u043c \u043e\u0431\u043d\u0430\u0440\u0443\u0436\u0435\u043d\u0438\u044f \u0443\u0433\u043b\u043e\u0432 \u0428\u0438-\u0422\u043e\u043c\u0430\u0441\u0438, \u0434\u0435\u0442\u0435\u043a\u0442\u043e\u0440 \u0422\u0440\u0430\u0439\u043a\u043e\u0432\u0438\u0447\u0430-\u0425\u0435\u0434\u043b\u0438 \u0438 \u043e\u043f\u0435\u0440\u0430\u0442\u043e\u0440 \u041c\u043e\u0440\u0430\u0432\u0435\u043a\u0430. \u0411\u043e\u043b\u044c\u0448\u0438\u043d\u0441\u0442\u0432\u043e \u0438\u0437 \u043d\u0438\u0445 \u0432\u044b\u043f\u043e\u043b\u043d\u044f\u044e\u0442 \u0444\u0443\u043d\u043a\u0446\u0438\u044e \u043e\u0446\u0435\u043d\u043a\u0438 \u044f\u0440\u043a\u043e\u0441\u0442\u0438 \u0441 \u043d\u0435\u043a\u043e\u0442\u043e\u0440\u044b\u043c \u043e\u043a\u043d\u043e\u043c \u0438 \u0444\u0443\u043d\u043a\u0446\u0438\u0435\u0439 \u0430\u043a\u0442\u0438\u0432\u0430\u0446\u0438\u0438. \u0422\u0430\u043a\u0438\u0435 \u0430\u043b\u0433\u043e\u0440\u0438\u0442\u043c\u044b \u0442\u0440\u0435\u0431\u0443\u044e\u0442 \u043f\u0440\u0435\u0434\u0432\u0430\u0440\u0438\u0442\u0435\u043b\u044c\u043d\u043e\u0439 \u043e\u0431\u0440\u0430\u0431\u043e\u0442\u043a\u0438 \u0438\u0437\u043e\u0431\u0440\u0430\u0436\u0435\u043d\u0438\u044f, \u043d\u0430\u043f\u0440\u0438\u043c\u0435\u0440, \u0440\u0430\u0437\u043c\u044b\u0442\u0438\u044f \u043f\u043e \u0413\u0430\u0443\u0441\u0441\u0443. \u0422\u0435\u043c \u043d\u0435 \u043c\u0435\u043d\u0435\u0435 \u043d\u0438 \u043e\u0434\u0438\u043d \u0430\u043b\u0433\u043e\u0440\u0438\u0442\u043c \u043d\u0435 \u0443\u0447\u0438\u0442\u044b\u0432\u0430\u0435\u0442 \u043e\u0441\u043e\u0431\u0435\u043d\u043d\u043e\u0441\u0442\u0438 CUDA, \u043d\u043e \u0432\u0441\u0435 \u043e\u043d\u0438 \u043c\u043e\u0433\u0443\u0442 \u0431\u044b\u0442\u044c \u043b\u0435\u0433\u043a\u043e \u0440\u0430\u0441\u043f\u0430\u0440\u0430\u043b\u043b\u0435\u043b\u0435\u043d\u044b \u043d\u0430 \u0433\u0440\u0430\u0444\u0438\u0447\u0435\u0441\u043a\u0438\u0445 \u043f\u0440\u043e\u0446\u0435\u0441\u0441\u043e\u0440\u0430\u0445, \u043f\u043e\u0441\u043a\u043e\u043b\u044c\u043a\u0443 \u043a\u0430\u0436\u0434\u044b\u0439 \u043f\u0438\u043a\u0441\u0435\u043b\u044c \u043e\u0431\u0440\u0430\u0431\u0430\u0442\u044b\u0432\u0430\u0435\u0442\u0441\u044f \u043e\u0442\u0434\u0435\u043b\u044c\u043d\u043e, \u043e\u0434\u043d\u0430\u043a\u043e \u0435\u043c\u0443 \u043d\u0443\u0436\u043d\u044b \u0437\u043d\u0430\u0447\u0435\u043d\u0438\u044f \u0438\u0437 \u0441\u043e\u0441\u0435\u0434\u043d\u0438\u0445 \u043f\u0438\u043a\u0441\u0435\u043b\u0435\u0439.<\/p>\n
      \u0411\u0443\u0434\u0435\u043c \u0438\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u043e\u0432\u0430\u0442\u044c Google Colaboratory, \u0442\u0430\u043a \u043a\u0430\u043a \u0432 \u0440\u0430\u043c\u043a\u0430\u0445 \u0441\u0442\u0430\u0442\u044c\u0438 \u043d\u0430\u043c \u0445\u043e\u0447\u0435\u0442\u0441\u044f \u043f\u0440\u043e\u0432\u0435\u0440\u0438\u0442\u044c \u0441\u043a\u043e\u0440\u043e\u0441\u0442\u044c \u0440\u0430\u0431\u043e\u0442\u044b \u043d\u0430 CPU \u0438 GPU \u0441\u043e\u043e\u0442\u0432\u0435\u0442\u0441\u0442\u0432\u0435\u043d\u043d\u043e. \u041f\u0440\u043e\u0432\u0435\u0440\u0438\u043c, \u043a\u0430\u043a\u0438\u0435 CPU \u0438 GPU \u043d\u0430\u043c \u0432\u044b\u0434\u0430\u0434\u0443\u0442 \u0432 Google Colaboratory:<\/p>\n
      <\/figcaption><\/figure>\n
      \u0412 \u043d\u0430\u0447\u0430\u043b\u0435 \u0440\u0430\u0441\u0441\u043c\u043e\u0442\u0440\u0438\u043c \u0440\u0435\u0430\u043b\u0438\u0437\u0430\u0446\u0438\u044e \u0434\u0435\u0442\u0435\u043a\u0442\u043e\u0440\u0430 \u0425\u0430\u0440\u0440\u0438\u0441\u0430 \u043d\u0430 CPU. \u041a\u043e\u0434 \u0434\u043b\u044f \u0430\u043b\u0433\u043e\u0440\u0438\u0442\u043c\u0430 \u0425\u0430\u0440\u0440\u0438\u0441\u0430 \u0431\u0443\u0434\u0435\u0442 \u0432\u044b\u0433\u043b\u044f\u0434\u0435\u0442\u044c \u0441\u043b\u0435\u0434\u0443\u044e\u0449\u0438\u043c \u043e\u0431\u0440\u0430\u0437\u043e\u043c:  <\/p>\n
      start = time.time()  filename = '\/content\/drive\/MyDrive\/image\/art_4.png' img = cv2.imread(filename) gray = cv2.cvtColor(img,cv2.COLOR_BGR2GRAY)  gray = np.float32(gray) dst = cv2.cornerHarris(gray,2,3,0.04)  #result is dilated for marking the corners, not important dst = cv2.dilate(dst,None)  # Threshold for an optimal value, it may vary depending on the image. img[dst>0.01*dst.max()]=[0,0,255]  print('\u0420\u0435\u0437\u0443\u043b\u044c\u0442\u0430\u0442 \u0430\u043b\u0433\u043e\u0440\u0438\u0442\u043c\u0430:') cv2_imshow(img) if cv2.waitKey(0) & 0xff == 27:     cv2.destroyAllWindows()  end  = time.time() - start print('\u0412\u0440\u0435\u043c\u044f \u0432\u044b\u0447\u0438\u0441\u043b\u0435\u043d\u0438\u044f \u043d\u0430 CPU: {:2.4f}'.format(end))<\/code><\/pre>\n
      \u0412\u044b\u043f\u043e\u043b\u043d\u0438\u0432 \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0439 \u0431\u043b\u043e\u043a \u043a\u043e\u0434\u0430, \u043f\u043e\u043b\u0443\u0447\u0430\u0435\u043c \u0440\u0435\u0437\u0443\u043b\u044c\u0442\u0430\u0442 \u0430\u043b\u0433\u043e\u0440\u0438\u0442\u043c\u0430 \u0438 \u0432\u0440\u0435\u043c\u044f \u0432\u044b\u043f\u043e\u043b\u043d\u0435\u043d\u0438\u044f \u044d\u0442\u043e\u0433\u043e \u0430\u043b\u0433\u043e\u0440\u0438\u0442\u043c\u0430 \u043d\u0430 CPU:  <\/p>\n
      \u0412\u0440\u0435\u043c\u044f \u0432\u044b\u0447\u0438\u0441\u043b\u0435\u043d\u0438\u044f \u043d\u0430 CPU: 0.4256 \u0441\u0435\u043a.<\/figcaption><\/figure>\n
      \u0417\u0430\u043c\u0435\u0442\u0438\u043c, \u0447\u0442\u043e \u0441\u043a\u043e\u0440\u043e\u0441\u0442\u044c \u0432\u044b\u043f\u043e\u043b\u043d\u0435\u043d\u0438\u044f \u0441\u043e\u0441\u0442\u0430\u0432\u0438\u043b\u0430 \u043f\u043e\u0447\u0442\u0438 \u043f\u043e\u043b\u0442\u043e\u0440\u044b \u0441\u0435\u043a\u0443\u043d\u0434\u044b, \u0447\u0442\u043e \u0434\u043b\u044f \u043a\u043e\u0434\u0430, \u0438\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u0443\u044e\u0449\u0435\u0433\u043e OpenCV \u043d\u0435\u043f\u043b\u043e\u0445\u043e. \u041d\u043e \u0432\u043e\u0437\u043c\u043e\u0436\u043d\u043e \u043b\u0438 \u0441\u0434\u0435\u043b\u0430\u0442\u044c \u043c\u0430\u043d\u0438\u043f\u0443\u043b\u044f\u0446\u0438\u0438 \u0441 \u043a\u043e\u0434\u043e\u043c, \u0447\u0442\u043e\u0431\u044b \u0434\u043e\u0431\u0438\u0442\u044c\u0441\u044f \u0443\u0441\u043a\u043e\u0440\u0435\u043d\u0438\u044f?<\/p>\n
      \u0420\u0430\u0441\u0441\u043c\u043e\u0442\u0440\u0438\u043c \u044d\u0442\u0443 \u0432\u043e\u0437\u043c\u043e\u0436\u043d\u043e\u0441\u0442\u044c \u043d\u0430 \u043f\u0440\u0438\u043c\u0435\u0440\u0435 \u0440\u0435\u0430\u043b\u0438\u0437\u0430\u0446\u0438\u0438 \u0432\u0441\u0435 \u0442\u043e\u0433\u043e \u0436\u0435 \u043a\u043e\u0434\u0430, \u043d\u043e \u0443\u0436\u0435 \u0441 \u043f\u0440\u0438\u043c\u0435\u043d\u0435\u043d\u0438\u0435\u043c \u0431\u0438\u0431\u043b\u0438\u043e\u0442\u0435\u043a\u0438 PyCUDA.<\/p>\n
      \u0420\u0435\u0430\u043b\u0438\u0437\u0443\u0435\u043c \u0430\u043b\u0433\u043e\u0440\u0438\u0442\u043c \u0425\u0430\u0440\u0440\u0438\u0441\u0430 \u0434\u043b\u044f \u0434\u0435\u0442\u0435\u043a\u0442\u0438\u0440\u043e\u0432\u0430\u043d\u0438\u044f \u0443\u0433\u043b\u043e\u0432 \u0438 \u0440\u0430\u0441\u043f\u0430\u0440\u0430\u043b\u043b\u0435\u043b\u0438\u043c \u043f\u0440\u043e\u0446\u0435\u0441\u0441\u044b \u043d\u0430 GPU, \u0447\u0442\u043e\u0431\u044b \u043f\u043e\u0432\u044b\u0441\u0438\u0442\u044c \u043f\u0440\u043e\u0438\u0437\u0432\u043e\u0434\u0438\u0442\u0435\u043b\u044c\u043d\u043e\u0441\u0442\u044c \u043a\u043e\u0434\u0430.<\/p>\n
      def Harris_GPU(img, k, thresh):      height = img.shape[0]     width = img.shape[1]      vector_size = img.shape[0] * img.shape[1]     corner_list = []     offset = 2     # to fit still in a 32-bit integer     thresh = int(thresh\/10)      # function template     func_mod_template = Template(\"\"\"     #include<stdio.h>     #define INDEX(a, b) a*${HEIGHT}+b      __global__ void corners(         float *dest,         float *ixx,         float *ixy,         float *iyy,         int offset,         float k,         int threshold) {          unsigned int idx = threadIdx.x + threadIdx.y*blockDim.y +                             (blockIdx.x*(blockDim.x*blockDim.y));          unsigned int a = idx\/${HEIGHT};         unsigned int b = idx%${HEIGHT};          float sxx = 0;         float sxy = 0;         float syy = 0;         float det = 0;         float trace = 0;         float r = 0;          if ((a >= offset) & (a <= (${WIDTH}-offset - 1)) &             (b >= offset) & (b <= (${HEIGHT}-offset - 1))) {             for (int bi = b - offset; bi < b + offset + 1; ++bi) {                 for (int ai = a - offset; ai < a + offset + 1; ++ai) {                     sxx = sxx + ixx[INDEX(ai, bi)];                     sxy = sxy + ixy[INDEX(ai, bi)];                     syy = syy + iyy[INDEX(ai, bi)];                 }             }             det = sxx*syy - sxy*sxy;             trace = sxx + syy;             r = det - k*(trace*trace);             if ((r\/10) > threshold)                 dest[INDEX(a, b)] = r;         }     }     \"\"\")      func_mod = SourceModule(func_mod_template.substitute(HEIGHT=height,                                                          WIDTH=width))     pycuda_corners = func_mod.get_function(\"corners\")      # Find x and y derivatives     dy, dx = np.gradient(img)     Ixx = dx**2     Ixy = dy*dx     Iyy = dy**2      ixx = Ixx.reshape(vector_size, order='F')     ixy = Ixy.reshape(vector_size, order='F')     iyy = Iyy.reshape(vector_size, order='F')     dest_r = np.zeros_like(ixx)      # start timer     start = timeit.default_timer()      pycuda_corners(drv.Out(dest_r),                 drv.In(ixx),                 drv.In(ixy),                 drv.In(iyy),                 np.uint32(offset),                 np.float32(k),                 np.uint32(thresh),                 block=(32, 32, 1),                   grid=(height*width\/\/1024, 1, 1))        # calculate used time     execution_time = timeit.default_timer() - start      # extract the corners     r = np.reshape(dest_r, (height, width), order='F')     corners = np.where(r > 0)     for i, j in zip(corners[0], corners[1]):         corner_list.append([j, i, r[i, j]])      return corner_list, execution_time<\/code><\/pre>\n
      \u041e\u0442\u043c\u0435\u0442\u0438\u043c, \u0447\u0442\u043e \u0447\u0430\u0441\u0442\u044c \u043a\u043e\u0434\u0430 \u0437\u0430\u0438\u043c\u0441\u0442\u0432\u0443\u0435\u0442 \u0441\u0438\u043d\u0442\u0430\u043a\u0441\u0438\u0441 C\/\u0421++, \u0447\u0442\u043e \u043f\u043e\u0437\u0432\u043e\u043b\u044f\u0435\u0442 \u0443\u0441\u043a\u043e\u0440\u0438\u0442\u044c \u0440\u0430\u0431\u043e\u0442\u0443 \u043d\u0430\u0448\u0435\u0433\u043e \u043a\u043e\u0434\u0430, \u043d\u0430\u043f\u0438\u0441\u0430\u043d\u043d\u043e\u0433\u043e \u043d\u0430 Python.<\/p>\n
      \u041f\u043e\u043b\u0443\u0447\u0430\u0435\u043c \u0440\u0435\u0437\u0443\u043b\u044c\u0442\u0430\u0442 \u0438 \u0432\u0440\u0435\u043c\u044f \u0440\u0430\u0431\u043e\u0442\u044b \u043a\u043e\u0434\u0430 \u043d\u0430 GPU:<\/p>\n
      \u0412\u0440\u0435\u043c\u044f \u0432\u044b\u0447\u0438\u0441\u043b\u0435\u043d\u0438\u044f \u043d\u0430 GPU: 0.2576 \u0441\u0435\u043a. <\/figcaption><\/figure>\n
      \u0425\u043e\u0447\u0435\u0442\u0441\u044f \u043e\u0442\u043c\u0435\u0442\u0438\u0442\u044c, \u0447\u0442\u043e \u0440\u0435\u0430\u043b\u0438\u0437\u0430\u0446\u0438\u044f \u043d\u0430 GPU \u0434\u0435\u0442\u0435\u043a\u0442\u0438\u0440\u0443\u0435\u0442 \u0434\u0430\u043b\u0435\u043a\u043e \u043d\u0435 \u0432\u0441\u0435 \u00ab\u043e\u0441\u043e\u0431\u0435\u043d\u043d\u044b\u0435\u00bb \u0442\u043e\u0447\u043a\u0438 \u0438 \u0432\u0435\u0441\u044c \u043f\u0440\u043e\u0446\u0435\u0441\u0441 \u0437\u0430\u0446\u0438\u043a\u043b\u0438\u0432\u0430\u0435\u0442\u0441\u044f \u0432 \u043e\u0441\u043d\u043e\u0432\u043d\u043e\u043c \u043d\u0430 \u043b\u0435\u0432\u043e\u0439 \u0447\u0430\u0441\u0442\u0438 \u043a\u0430\u0440\u0442\u0438\u043d\u043a\u0438, \u043a\u043e\u0433\u0434\u0430 \u0432 \u0441\u0432\u043e\u044e \u043e\u0447\u0435\u0440\u0435\u0434\u044c \u0440\u0435\u0430\u043b\u0438\u0437\u0430\u0446\u0438\u044f \u043d\u0430 CPU \u0434\u0435\u0442\u0435\u043a\u0442\u0438\u0440\u0443\u0435\u0442 \u0431\u043e\u043b\u044c\u0448\u0435\u0435 \u043a\u043e\u043b\u0438\u0447\u0435\u0441\u0442\u0432\u043e \u0443\u0433\u043b\u043e\u0432 \u043d\u0430 \u0438\u0437\u043e\u0431\u0440\u0430\u0436\u0435\u043d\u0438\u0438. \u0422\u0435\u043c \u043d\u0435 \u043c\u0435\u043d\u0435\u0435 \u0441\u043a\u043e\u0440\u043e\u0441\u0442\u044c \u0432\u044b\u0447\u0438\u0441\u043b\u0435\u043d\u0438\u044f \u043d\u0430 GPU \u0431\u044b\u0441\u0442\u0440\u0435\u0435, \u0430 \u0438\u043c\u0435\u043d\u043d\u043e \u043f\u043e\u0447\u0442\u0438 \u0432 \u0434\u0432\u0430 \u0440\u0430\u0437\u0430, \u0447\u0435\u043c \u043d\u0430 CPU.<\/p>\n
      \u0412 \u043a\u0430\u0447\u0435\u0441\u0442\u0432\u0435 \u0432\u044b\u0432\u043e\u0434\u0430 \u043e\u0442\u043c\u0435\u0442\u0438\u043c \u0442\u043e, \u0447\u0442\u043e \u0434\u043b\u044f \u0440\u0435\u0430\u043b\u0438\u0437\u0430\u0446\u0438\u0438 \u043a\u0440\u0443\u043f\u043d\u044b\u0445 \u0438 \u00ab\u0442\u044f\u0436\u0435\u043b\u044b\u0445\u00bb \u043f\u0440\u043e\u0435\u043a\u0442\u043e\u0432 \u0438\u043b\u0438 \u0437\u0430\u0434\u0430\u0447, \u0433\u0434\u0435 \u0441\u043a\u043e\u0440\u043e\u0441\u0442\u044c \u0432\u0430\u0436\u043d\u0430 \u0438 \u043d\u0435\u043e\u0431\u0445\u043e\u0434\u0438\u043c\u0430, \u0438\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u043e\u0432\u0430\u0442\u044c \u0431\u0438\u0431\u043b\u0438\u043e\u0442\u0435\u043a\u0443 PyCUDA \u0431\u0443\u0434\u0435\u0442 \u043f\u043b\u044e\u0441\u043e\u043c (\u043e\u043f\u044f\u0442\u044c-\u0442\u0430\u043a\u0438 \u0435\u0441\u043b\u0438 \u0437\u043d\u0430\u0435\u0442\u0435 C\/C++).<\/p>\n
      \u0414\u043e\u0431\u0430\u0432\u043b\u044e, \u0447\u0442\u043e PyCUDA \u044f\u0432\u043b\u044f\u0435\u0442\u0441\u044f \u0431\u0438\u0431\u043b\u0438\u043e\u0442\u0435\u043a\u043e\u0439 \u0441 \u043e\u0442\u043a\u0440\u044b\u0442\u044b\u043c \u0438\u0441\u0445\u043e\u0434\u043d\u044b\u043c \u043a\u043e\u0434\u043e\u043c \u0438 \u043b\u0438\u0446\u0435\u043d\u0437\u0438\u0435\u0439 MIT. \u0414\u043e\u043a\u0443\u043c\u0435\u043d\u0442\u0430\u0446\u0438\u044f \u043f\u043e\u043d\u044f\u0442\u043d\u0430\u044f \u0438 \u044f\u0441\u043d\u0430\u044f \u0434\u043b\u044f \u043b\u044e\u0431\u043e\u0433\u043e \u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u043e\u0432\u0430\u0442\u0435\u043b\u044f, \u043a \u0442\u043e\u043c\u0443 \u0436\u0435 \u0438\u043c\u0435\u0435\u0442 \u043c\u043d\u043e\u0436\u0435\u0441\u0442\u0432\u043e \u043d\u0430\u0445\u043e\u0434\u044f\u0449\u0438\u0445\u0441\u044f \u0432 \u043e\u0442\u043a\u0440\u044b\u0442\u043e\u043c \u0434\u043e\u0441\u0442\u0443\u043f\u0435 \u043f\u0440\u0438\u043c\u0435\u0440\u043e\u0432 \u043a\u043e\u0434\u0430, \u043a\u043e\u0442\u043e\u0440\u044b\u0435 \u043c\u043e\u0433\u0443\u0442 \u043e\u043a\u0430\u0437\u0430\u0442\u044c \u0441\u043e\u0434\u0435\u0439\u0441\u0442\u0432\u0438\u0435 \u0438 \u043f\u043e\u0434\u0434\u0435\u0440\u0436\u043a\u0443. \u0413\u043b\u0430\u0432\u043d\u0430\u044f \u0446\u0435\u043b\u044c \u0438\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u043e\u0432\u0430\u043d\u0438\u044f PyCUDA \u0441\u043e\u0441\u0442\u043e\u0438\u0442 \u0432 \u0442\u043e\u043c, \u0447\u0442\u043e\u0431\u044b \u043f\u043e\u0437\u0432\u043e\u043b\u0438\u0442\u044c \u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u043e\u0432\u0430\u0442\u0435\u043b\u044e \u043f\u0440\u0438\u043c\u0435\u043d\u044f\u0442\u044c \u043d\u0435\u043e\u0431\u0445\u043e\u0434\u0438\u043c\u044b\u0435 \u0448\u0430\u0431\u043b\u043e\u043d\u044b CUDA \u0441 \u043c\u0438\u043d\u0438\u043c\u0443\u043c\u043e\u043c \u0430\u0431\u0441\u0442\u0440\u0430\u043a\u0446\u0438\u0439 Python.<\/p>\n<\/p>\n<\/div>\n<\/div>\n<\/div>\n
      <\/div>\n<\/div>\n
        
       \u0441\u0441\u044b\u043b\u043a\u0430 \u043d\u0430 \u043e\u0440\u0438\u0433\u0438\u043d\u0430\u043b \u0441\u0442\u0430\u0442\u044c\u0438  https:\/\/habr.com\/ru\/post\/666618\/<\/a>
      <\/br><\/br><\/p>\n","protected":false},"author":1,"featured_media":0,"comment_status":"open","ping_status":"open","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"footnotes":""},"categories":[],"tags":[],"class_list":["post-333412","post","type-post","status-publish","format-standard","hentry"],"_links":{"self":[{"href":"https:\/\/savepearlharbor.com\/index.php?rest_route=\/wp\/v2\/posts\/333412","targetHints":{"allow":["GET"]}}],"collection":[{"href":"https:\/\/savepearlharbor.com\/index.php?rest_route=\/wp\/v2\/posts"}],"about":[{"href":"https:\/\/savepearlharbor.com\/index.php?rest_route=\/wp\/v2\/types\/post"}],"author":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/savepearlharbor.com\/index.php?rest_route=\/wp\/v2\/users\/1"}],"replies":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/savepearlharbor.com\/index.php?rest_route=%2Fwp%2Fv2%2Fcomments&post=333412"}],"version-history":[{"count":0,"href":"https:\/\/savepearlharbor.com\/index.php?rest_route=\/wp\/v2\/posts\/333412\/revisions"}],"wp:attachment":[{"href":"https:\/\/savepearlharbor.com\/index.php?rest_route=%2Fwp%2Fv2%2Fmedia&parent=333412"}],"wp:term":[{"taxonomy":"category","embeddable":true,"href":"https:\/\/savepearlharbor.com\/index.php?rest_route=%2Fwp%2Fv2%2Fcategories&post=333412"},{"taxonomy":"post_tag","embeddable":true,"href":"https:\/\/savepearlharbor.com\/index.php?rest_route=%2Fwp%2Fv2%2Ftags&post=333412"}],"curies":[{"name":"wp","href":"https:\/\/api.w.org\/{rel}","templated":true}]}}