深入りしないCython入門 - Qiita
Cythonとは？ Pythonは処理速度は決して早くない、むしろ遅い部類である。 そこで、C/C++に変換することにより高速化しようというのがCythonである。 低級言語のC/C++（昔は高級言語だったが、現在は低級言語といって良いだろう）に変換してネイティブコンパイルするのだから、速いに決まっている。 この記事の目的 「Cythonは難しい」、**「CythonはC/C++の知識が必要」という印象があるだろう。答えは「Yes」**である。 しかし、その答えはCythonをフルに使いこなす事が前提である。 実はCythonは、C/C++をそんなに知らなくても、ちょっとした高速化には充分な恩恵を得られるように設計されているのだ。 しかし、無闇にCythonを使っても「あまり高速化されない」、「移行がすごく大変」と散々な結果になるだろう。そこら辺のポイントを踏まえ、C/C++をあまり知らな
Cython ことはじめ
Pythonの処理系はどのように実装され，どのように動いているのか？ 我々はその実態を調査すべくアマゾンへと飛んだ．
Cython コードをビルドする — Cython 0.17.1 documentation
Cython コードをビルドする¶ Python のコードと違い、Cython のコードを使うには、コンパイルする必要が あります。コンパイルには、二つのステージがあります: まず、 .pyx ファイルを Cython で .c ファイルに変換します。 この中には、 Python の拡張モジュールのコードも入っています。 上の .c ファイルを C コンパイラで .so ファイル (Windows の 場合には .pyd ファイル) にコンパイルします。生成したバイナリファ イルは、Python から直接 import できます。 distutils 用の setup.py を書きます。 pyximport を使って Cython の .pyx ファイルを .py ファイ ルと同じように import します (distutils を使ってバックグラウンドで コンパイルが実行されます)。
Introduction to cython
DynamicFusion is a method for reconstructing and tracking non-rigid scenes in real-time by extending KinectFusion. It uses a volumetric truncated signed distance function (TSDF) to integrate depth maps from multiple viewpoints into a global reconstruction. Live depth frames are aligned to a dense surface prediction generated by raycasting the TSDF. This closes the loop between mapping and localiza
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Jupyter NotebookでCythonを使う - Qiita
