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cucim

提升多维图像处理性能的开源库

cuCIM 是一个开源的高性能多维图像处理和计算机视觉软件库,应用于生物医学、地理空间、材料科学、生命科学和遥感领域。利用基于 GPU 的加速技术,cuCIM 提供了增强的大规模和多维 TIFF 文件处理能力,并且支持简便的 Python 接口和多种图像格式,如 Aperio ScanScope 虚拟切片、Philips TIFF 和多分辨率压缩 TIFF 文件。

cudf - 基于GPU的高性能DataFrame库 实现快速数据处理与分析
GPUGithubRAPIDScuDFpandas开源项目数据处理
cuDF是一个基于GPU的DataFrame库,提供数据加载、连接、聚合和过滤等功能。该库利用libcudf和Apache Arrow列式格式,为开发者提供GPU加速的pandas兼容API。cuDF既可以直接使用,也可以作为pandas的无代码修改加速器,完全支持pandas API,在可能的情况下使用GPU运算,必要时回退到pandas。这使得cuDF在处理大规模数据时表现出色,适合各类数据科学和机器学习项目。
cuml - 高性能GPU机器学习库
GPU机器学习GithubPython APIRAPIDScuML多GPU计算开源项目
cuML是RAPIDS生态系统中的GPU加速机器学习库,提供与scikit-learn兼容的API。它支持在GPU上执行传统表格机器学习任务,无需深入CUDA编程。对大型数据集,cuML的性能可比CPU实现提升10-50倍。该库还支持多GPU和多节点多GPU操作,并通过Dask实现分布式计算。
ITK - N维科学图像处理与分析的开源跨平台工具包
GithubITKNumFOCUS医学影像图像处理开源软件开源项目
ITK是专门用于N维科学图像处理、分割和配准的开源跨平台工具包。它为医学图像处理、计算机视觉等领域提供了强大的分析功能。ITK同时支持C++和Python编程,拥有丰富的文档和示例资源,适用于教学、科研及商业应用。该项目获得NumFOCUS赞助,采用Apache 2.0开源许可证发布。
CTK - 多功能医学影像分析与手术导航开源工具包
CTKDICOMGithubQt小部件医学影像分析开源项目插件框架
Common Toolkit (CTK)是一个社区驱动的开源项目,专注于医学影像分析和手术导航领域。它提供DICOM处理、应用程序托管、Qt小部件、插件框架和命令行接口等功能。CTK支持Qt5和Python3,并采用自动化依赖管理简化开发流程。该项目使用Apache 2.0许可证,可自由用于学术研究和商业应用。
cupy - GPU加速的Python科学计算库
CUDACuPyGPU计算GithubNumPy兼容Python开源项目
CuPy是一个开源的GPU加速科学计算库,与NumPy和SciPy兼容。它支持在NVIDIA CUDA和AMD ROCm平台上运行,提供简洁的API接口和复杂数学运算能力。CuPy通过保持与NumPy的API兼容性,使现有代码易于迁移到GPU上,同时显著提升科学计算和机器学习任务的性能。此外,CuPy还提供对底层CUDA功能的访问,允许开发者充分利用GPU的计算能力。它不仅适用于科学计算,还广泛应用于数据分析、深度学习等领域,为研究人员和工程师提供了强大的GPU加速工具。
Simd - 开源图像处理与机器学习库 支持多平台SIMD指令优化
GithubSIMD优化Simd Library图像处理开源项目机器学习跨平台
Simd是一个开源的图像处理和机器学习库,专为C和C++开发者设计。它提供像素转换、图像缩放、滤波、统计分析、运动检测、对象识别和神经网络等高性能算法。该库针对x86/x64的SSE、AVX、AVX-512、AMX和ARM的NEON等SIMD指令集进行了优化。Simd提供C API和C++接口,支持动态和静态链接,兼容32位和64位的Windows及Linux平台。
pillow-simd - 针对x86架构优化的高性能图像处理库
GithubPillow-SIMDPillow库SIMD计算图像处理开源项目性能优化
Pillow-SIMD是针对x86架构优化的Pillow库版本,适用于Intel和AMD CPU。通过SIMD计算技术,它显著提升了图像处理性能,部分操作比原版Pillow快16-40倍。支持SSE4和AVX2指令集,可直接替代同版本Pillow。该项目已在生产环境验证,获得Uploadcare支持。Pillow-SIMD优化了多种图像操作,包括调整大小、模糊和合成等。
Open3D - 支持快速开发的3D数据处理开源库
3D数据处理C++ APIGPU加速GithubOpen3DPython API开源项目
支持快速开发3D数据处理应用的开源库,提供C++和Python接口。核心功能包括3D数据结构、3D数据处理算法、场景重建、表面对齐、3D可视化、基于物理的渲染(PBR)、3D机器学习支持(与PyTorch和TensorFlow兼容)、核心3D操作的GPU加速。适用于Ubuntu、macOS和Windows平台,支持源码编译和pip安装。
cuvs - 高性能GPU向量搜索与聚类框架
GPUGithubRAPIDScuVS向量搜索开源项目聚类算法
cuVS是一个开源的GPU向量搜索和聚类框架,专注于提供高性能的近似最近邻搜索和聚类功能。它支持C、C++、Python和Rust等多种编程语言,实现了CAGRA等先进算法。开发者可以直接使用cuVS,也可将其集成到其他系统中,从而在向量相似度搜索和聚类任务中充分利用GPU加速能力。
gen-cv - 综合AI图像生成处理与分析的开源加速器
Azure Machine LearningGithubOpenAIStable DiffusionVision AI图像处理开源项目
gen-cv是一个丰富的开源资源库,集合了多种图像生成、处理和分析的示例。该项目整合了Azure Machine Learning、Computer Vision、OpenAI和Stable Diffusion等先进技术,涵盖引导式图像生成、视频分析、头像创建和模型微调等领域。通过提供实用示例,gen-cv旨在帮助开发者探索和实现先进的计算机视觉解决方案,推动AI视觉技术的应用和创新。
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