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
無線LANのWPA/WPA2-PSKをGPUで超高速解析してパスワードを見つけるフリーのオープンソースソフト「Pyrit」
ATI Stream テクノロジー/Nvidia CUDA/OpenCLを駆使し、WPA/WPA2-PSKを突破するために必要となる巨大なデータベースを事前に作成することによって極めて高速にパスワードを解析できるのがフリーのオープンソースソフト「Pyrit」です。厳密なライセンスはGNU GPL v3となっています。 pyrit - WPA/WPA2-PSK and a world of affordable many-core platforms - Google Project Hosting http://code.google.com/p/pyrit/ 事前に巨大なデータベースを作成しておくため、ハードディスクの容量は割と必要となりますが、それとトレードオフで解析速度を高速化しようというアプローチになっており、FreeBSD・MacOS X・Linux上で動作し、MinGWを使うこ
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