Hypergrah Matching

Algoritmo de correspondencia entre imágenes usando hipergrafos.

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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

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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

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Ejecutar código secuencial en python

Desde la carpeta del proyecto

cd python_hyperMatching_code

luego ejecutar:

python main.py

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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

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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

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Autores

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