🚀 Extracción de Puntos de Interés en Imágenes con CUDA

Implementación de algoritmos de visión por computadora acelerados mediante GPU para mejorar el rendimiento en tareas de detección de características.

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📌 Descripción del Proyecto

La extracción de puntos de interés es una técnica clave en áreas como:

• 👁️ Visión por computadora
• 🤖 Reconocimiento de objetos
• 🧱 Reconstrucción 3D
• 🚗 Navegación autónoma

Sin embargo, el procesamiento eficiente de imágenes a gran escala implica un alto costo computacional cuando se ejecuta en CPU.

Este proyecto propone una solución basada en programación paralela con CUDA, aprovechando el paralelismo masivo de las GPU para:

• ⚡ Reducir tiempos de ejecución
• 📈 Mejorar la eficiencia computacional
• 🔬 Facilitar el análisis de grandes volúmenes de datos

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🎯 Objetivo General

Desarrollar e implementar un sistema de extracción de puntos de interés en imágenes utilizando CUDA, optimizando el rendimiento computacional en comparación con implementaciones tradicionales en CPU.

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🧩 Objetivos Específicos

• 🧠 Implementar una versión paralelizada de un algoritmo de detección de puntos de interés utilizando CUDA
• ⏱️ Evaluar el desempeño del sistema en términos de tiempo de ejecución y eficiencia
• ⚖️ Comparar los resultados entre implementaciones en CPU y GPU
• 📝 Documentar el proceso de desarrollo y los resultados experimentales

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🛠️ Tecnologías Utilizadas

• 💻 CUDA (Compute Unified Device Architecture)
• 🧮 C/C++
• 🖼️ Procesamiento de imágenes
• 🧵 Programación paralela

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⚙️ Metodología

1. Implementación base del algoritmo en CPU
2. Paralelización del algoritmo utilizando CUDA
3. Optimización de memoria (global, shared, etc.)
4. Evaluación de desempeño
5. Comparación de resultados

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📊 Evaluación de Resultados

Se analizarán métricas como:

• ⏱️ Tiempo de ejecución
• 🚀 Speedup (CPU vs GPU)
• 📈 Eficiencia del paralelismo
• 🎯 Precisión en la detección de puntos de interés

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🚧 Trabajo Futuro

• Implementación de algoritmos más avanzados (SIFT, SURF, ORB)
• Integración con pipelines de visión por computadora
• Optimización multi-GPU
• Aplicaciones en tiempo real

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👨‍💻 Autor

Proyecto desarrollado como parte de un trabajo universitario institucional enfocado en cómputo de alto rendimiento y visión por computadora.

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⭐ Contribuciones

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📄 Licencia

Este proyecto se encuentra bajo licencia MIT.