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0.0 6.0 2.0 28.31 MB

Python 53.76% C++ 45.95% Makefile 0.29%

hypergraphs-matching's Introduction

Hypergrah Matching

Algoritmo de correspondencia entre imágenes usando hipergrafos.

Dependencias

Dependencias Generales

Instalar Opencv 2.4.13 como se indica aquí

Dependencia extra para código en python

Instalar pip como se idica aquí
Instalar Numpy con pip así:

sudo pip install numpy

Compilar y ejecutar código secuencial en C/C++

Desde la carpeta del proyecto

cd cpp_hyperMatching_code

luego compilar usando simplemente:

make

si por alguna razón no se tiene make usar:

g++ `pkg-config --cflags --libs opencv` main.cpp -o hiper.out

finalmente para ejecutar el código

./hiper.out

Ejecutar código secuencial en python

Desde la carpeta del proyecto

cd python_hyperMatching_code

luego ejecutar:

python main.py

Compilar y correr código con CUDA

Lanzar antes de compilar un programa en cuda

export PATH=/usr/local/cuda-8.0/bin${PATH:+:${PATH}}

&

export LD_LIBRARY_PATH=/usr/local/cuda-8.0/lib64\
                         ${LD_LIBRARY_PATH:+:${LD_LIBRARY_PATH}}

Compilar en CUDA

nvcc programa.cu -o programa

Profiling using GPROF.

g++ -std=c++11 -Wall -pg `pkg-config --cflags opencv` main.cpp `pkg-config --libs opencv` -o hiper.out

Ejecutar

./hiper.out

Crear archivo de profiling

gprof hiper.out gmon.out > analysis.txt

Crear gráfico

perf record -g -- ./hiper.out

guardar en png

perf script | c++filt | python -m gprof2dot -f perf | dot -Tpng -o profiling.png

Autores

Leiver Campeón - leiverandres
Yensy Gomez - YensyGomez
John Osorio - kala855
Sebastián Vega - sebasvega95

hypergraphs-matching's People

Contributors

Watchers

Forkers

dawnj gxnud

hypergraphs-matching's Issues

Poner como instalar opencv 2.4.13

Poner guía de instalación, de opencv en lunix.

Implementar algoritmo discretización

Algoritmo descrito en el artículo "A Spectral Technique for Correspondence Problems Using Pairwise Constraints"

Presentación artículo Spectral technique

Tenerlo listo para antes del 9 de julio

Articulo de primer algoritmo

Nuevas imágenes de mayor resolución.

Muchachos se hace necesario buscar unas imágenes más grandes o tomar otras con mayor resolución. La idea es poder testear en qué momento el SURF en GPU mejora en tiempo al SURF de CPU. Ya están en el mismo orden de magnitud de tiempos. Espero puedan colaborarme.

Anteproyecto leiver

Probar algoritmo Matlab spectral method. con el algoritmo construido

Matrices de distancias para edges de tres nodos

Update draw.hpp

The edge drawing function now receives different arguments

Update C++ algorithm

Apply similarity and match changes that were made in Python to C++ implementation, hopefully before the parallelization.

paralelización con pycuda

Organización de README.

Organizar el README para que quede un poco más claro el proceso de compilación y de ejecución del algoritmo. Detallar el proceso de instalación de las librerías necesarias para el correcto funcionamiento del código. Hacer como enlaces de acuerdo a la versión del código que se desea ejecutar (C++, Python, CUDA).

👍

Hacer presentación del articulo de tensores

Realizar proceso de profiling en la versión previa a la aceleración.

Realizar proceso de análisis de tiempo por función, utilizar alguna herramienta de profiling, tal como gprof. Crear un documento, puede ser un markdown o en la wiki colocar el resultado obtenido.

Code Acceleration

CUDA implementation of the Hypergraph CPP version of the code.

Poster de lo que se lleva implementado

Getting more done in GitHub with ZenHub

Hola! @leiverandres has created a ZenHub account for the kala855 organization. ZenHub is the only project management tool integrated natively in GitHub – created specifically for fast-moving, software-driven teams.

How do I use ZenHub?

To get set up with ZenHub, all you have to do is download the browser extension and log in with your GitHub account. Once you do, you’ll get access to ZenHub’s complete feature-set immediately.

What can ZenHub do?

ZenHub adds a series of enhancements directly inside the GitHub UI:

Real-time, customizable task boards for GitHub issues;
Multi-Repository burndown charts, estimates, and velocity tracking based on GitHub Milestones;
Personal to-do lists and task prioritization;
Time-saving shortcuts – like a quick repo switcher, a “Move issue” button, and much more.