画像の取得と表示部分は、C# の得意とする部分なので、特に困ることはないと思います。 WPFで、次のような画面をデザインします。

線形補間による拡大縮小処理のプログラミングが下記です。jpeg関連のファイルや関数については下記記事で紹介しています。興味ある方やプログラムを使用したい人はぜひ見てみてください。かなり遅く作成しています。これを最適化してどんどん早くしていきましょう。入力画像が3024×4032、拡大率を縦横共に３倍にした場合、処理時間は約15.4秒でした。

3．どうやってハードウェア化すればよいのか. 高速化テクニック: 手島 知昭: このページでは手島がプログラミングをしていて，「こうした方がプログラムが高速に動作する」と気づいたテクニックを紹介します． 想定している環境はWindows XP(SP2) + (VC++ .NET) + OpenCVです．

電子機器の処理高速化には、ハードウェア化が有効です。 では、どのようにして、ソフトウェアの一部をlsi（fpgaやasic）にすればよいのでしょう。 高速処理化.

XavierNXのJetpack4.4でOpenCV4をビルドし、GPUMAT（CUDA)を使えるようにします。

ディジタル画像処理 画像処理を学習したい人は、持っておくべき本。 基礎的なことはこの本で学べます。 詳解 画像処理プログラミング c言語で実装する画像処理アルゴリズムのすべて 画像処理に関連するソースが載っています。 b.

画像工学における典型的な処理段階 1. OpenCVの画像処理をGPU(CUDA)で高速化する というPostをみて、XavierNXでも同様にGPUMATを使った高速化について確認しました。 手順. 「pcが重い」「パソコンを軽くしたい」と感じたりしたときに、実施したい高速化方法をまとめてご紹介します。「pcの動作が遅い！」と思ったら、ぜひ試してみてください。

画像信号のディジタル化（フレームグラッバー・ボードによる）

プログラミングを学ぶ上で画像処理は良い題材だと思ってます。１つ目の理由は楽しく学べることです。扱うデータが馴染みのある画像ですし、自分のプログラムで画像がどう変わるかが目に見えてわかるので楽しく学べると思います。２つ目の理由はポインタが理解できることです。C言語でポインタは難所と言われています。画像処理プログラミングをやっていると画像データのどこにどうやってアクセスするかをポインタを使って考える必要があり、必ずポインタを使ったプログラムになります。画像処 …

画像信号の獲得（常にカメラによる） 2. 上記の方式に従った処理（画像演算・画像移動・画像変換およびパターンマッチング処理）を行うGPUの並列化演算プログラミングを開発することにより能力を最大限発現させ、高速処理を可能としました。 適用例

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