게으른 개발자의 내맘대로 블로그

 자 이제 본격적으로 해보자 우선 이미지 읽어와서 GPU에 복사, GPU 메모리 안에서 복사, GPU에서 시스템 메모리로 복사 등을 해보자.   참조한 블로그 : Z-wony 님 블로그의 [CUDA] 02. Memory Copy 및 Crop   z-wony 님은 리룩스에서 작성하셨으나 난 윈도우니까 그에 맞게 소스를 수정하고 공부해보자 우선 프로젝트를 생성하고 속성에서 opencv 와 CUDA를 추가하자. (include, lib 추가)   기존 read_JPEG_file 함수를 opencv 함수로 바꾸고     cv::Mat Img;     Img = cv::imread(SAMPLE_IMG, CV_8U);     imgWidth = Img.cols;     imgHeight = Img.rows;      imgBuffer = Img.data; 회색조 이미지 이니까 pitch * 3 된 곳을 3배를 없앤다. imageWriteToGPU 함수 안에도 opencv 함수로 수정      cv::Mat Img = cv::Mat(height, width, CV_8U, hostMem).clone();      cv::imwrite(filepath, Img); 추후 GPU 구해서 GPUDirect Storage 를 구현하면 달라지겠지만 CUDA에서 사용하는 명칭을 사용하여 설명하자 CUDA에서는 기존 메모리 (시스템 메모리) 를 Host Memory GPU 메모리를 Device Memory 라고 한다. 이 두 메모리 간에 복사 및 GPU 메모리 내의 복사를 할 때 cudaMemcpy 나 cudaMemcpy2D 함수를 사용한다. cudaMemcpy2D(devPtr, // dst Buffer (Device) pitch, // Pitch size of dst (devPtr) imgBuffer, // src Buffer (Host) (size_t)(img

 일단 화면 구성은 아래와 같이 하였다. 왼쪽 이미지 리스트에서 파일을 선택하면 가운데 이미지가 나오고 오른쪽에 텍스트가 나오도록 그리고 아래쪽은 동작에 따른 로그를 출력할 계획이다. 우선은 프로젝트를 생성해주고 이전에 챙겨놨던 것들을 포함시켜 준다. 사실 안되는 것들때문에 이것 저것 추가하다보니 다 추가해버렸는데 이젠 모르겠다 ㅎㅎ 라이브러리들도 챙겨 넣고! 죄다 넣었다!!     Ctranslator.h #pragma once #include "tesseract/baseapi.h" #include "leptonica/allheaders.h" #include "opencv2/opencv.hpp" class CTranslator { private:     tesseract::TessBaseAPI* _Api;     tesseract::Tesseract* m_API; public:     CTranslator();     ~CTranslator();     void CreateTesseract();     bool Translate(cv::Mat Img, CString& strOut); }; 이왕 만드는거 클래스로 ㅋㅋ 근데 여기 C++ 소스는 배경화면이 안변하네 파이썬 소스는 뒤에 검게 변하더니... CTranslator::CTranslator() {     _Api = nullptr;     CreateTesseract(); } 생성자에서 초기화하는 함수 호출! void CTranslator::CreateTesseract() {     if(_Api == nullptr)         _Api = new tesseract::TessBaseAPI();          TCHAR chFilePath[256] = { 0, };     GetModuleFileName(NULL, chFilePath, 256);     CString strFolderPath(chFilePath);     CString

 CUDA 학습을 진행하며 정리하는 글 일단 CUDA를 설치하면 새 프로젝트 만들기에 CUDA Runtime 이 추가된다. CUDA 다운은 여기 서! 자신의 개발 환경을 선택하여서 다운로드 후 설치하면 된다. 참고로 개발 환경은 VS2019 (Enterprise) 간단하게 프로젝트 이름을 정하고 완료를 누르면 간단한 예제가 나온다.    a 행렬과 b행렬의 값들을 더하는 예제이다. 파일 확장자는 .cu 로 cuda Source Code 파일이다. 아래는 예제 프로그램 실행 시 화면이다.   이 확장자로 GPU가 할일을 작성하고 일반 C 파일 헤더처럼 include 하여 사용하면 된다. 일반 C 문법과 크게 차이는 없다. malloc 대신 cudaMalloc 을 사용하고 free 대신 cudaFree 를 사용한다는 정도 하지만 C++ 문법이 아닌 C 문법을 따르고 있다는게 흠이라면 흠이랄까... cu 파일의 기본헤더는 "Cuda_runtime.h" 이며  "device_launch_parameters.h" 는 자신의 blockIdx, blockDim, threadIdx 를 구할 때 필요하다던데 일단은 뭔진 모르겠지만 그렇단다..출처 : 쿠로이님 블로그 우선은 Q's Tech blog 에 있는 NVIDIA CUDA 기초 튜토리얼을 보며 공부 할 예정임.

우선 참조한 블로그 : 아는대로 지껄이는 블로그 친한 동생이 타 기관에서 자료를 받았는데  파일이 아닌 팩스나 엑셀 파일을 캡쳐하여 이미지로 보내주어 손으로  일일이 다 쳐서 업무를  진행하였단 말을 듣고 불쌍한 마음에 'OCR 간단하자나...' 라는 생각이 들어 시작하게 되었으나...  역시 이론과 실전은 다르다고 Tesseract 컴파일 하는데만 무지 시간을 잡아먹으며 삽질의 연속 이었다.  각설하고 컴파일한거 설명해보도록 하자  우선  vs2015 이상이 필요하며 CMake 도 필요하니 미리 준비하도록 하자 개발 환경 : VS2022(Preview Ver.), Windows 10 Tesseract를 컴파일 하려면 Leptonica 를 컴파일 해야하고  Leptonica 를 컴파일 하려면 여러 lib파일들이 필요한데  이는 https://github.com/peirick/Tesseract-OCR_for_Windows 에서 다운로드 가능하다. 다운로드가 완료 되면 tesseract 프로젝트를 실행하여 컴파일 하도록 하자. 처음 냅다 컴파일 하면 무지막지한 에러들을 볼 수 있다. 하지만 폴더 내에 있는 Release 폴더에 가보면 우리가 필요로 하는 lib파일들이 생성된 것을 볼 수 있다. (Tesseract-OCR_for_Windows-master\x64\Release) 자 이제 Leptonica를 컴파일 해보자 Leptonica 는 공식 사이트나 Git Hub에 있으니 둘 중 편한 Git Hub에서 받자 https://github.com/danbloomberg/leptonica git clone https://github.com/danbloomberg/leptonica.git 다운로드 후 Leptonica 폴더 안에 build 폴더랑 lib 폴더를 생성해준다. 그리고 CMake 를 실행한 후 소스 폴더와 빌드 폴더를 각각 Leptonica 폴더와 build 폴더로 지정한다.   그리고 위에서 만들었던 lib 파일들을 생성한 lib 폴