画像処理のデファクトスタンダードライブラリGPUImageの基本と応用 - Qiita
iOSアプリ開発で高速に写真や動画にエフェクトを加える事が出来るGPUImageの基本的なパターンと応用方法を理解するためのメモ。 GPUImageライブラリはOpenGL ES2.0をベースとしているため、大抵の場合は処理にCPUを使った場合よりも高速な動作が特徴。その上、複雑な概念を理解する必要があるOpenGLについて知る必要はなく、さらにカメラのためのAVFoundationのフレームワークを触る必要もない。 これはもう画像処理やカメラアプリに使わない理由がないんだけど案外日本語の説明がなかったので調べて行った過程とフィルタの作成方法についてを書いてみた。構成は下記の通り。 GPUImageの基本パターン 用意した静止画像へのフィルタ適用で基本パターンを解説。 カメラでのリアルタイムフィルタリング利用のための基本パターン解説 GPUImageの応用 複数フィルタを重ねがけする オリ
CUDA Information Site
NVIDIA CUDA Information Site — unleash the power of GPU / GPUのパワーを引き出そう — NVIDIA CUDA Information サイト（以下「本サイト」）は、マルチコアソリューションを提供するフィックスターズの技術者有志が運営する、NVIDIA CUDAの普及と利用促進を目的とする情報公開と情報交換のためのサイトです。 本サイトでは、NVIDIA社が発売するGPUアクセラレーターボードTesla C1060/S1070 (Tesla）上のCUDAアプリケーション開発に関する情報を中心として、GPUに関する各種の情報をお伝えします。
1
リリース、障害情報などのサービスのお知らせ
最新の人気エントリーの配信
処理を実行中です
j次のブックマーク
k前のブックマーク
lあとで読む
eコメント一覧を開く
oページを開く
http://s08.idav.ucdavis.edu/luebke-nvidia-gpu-architecture.pdf
Engadget | Technology News & Reviews
Page Not Found | NVIDIA
