Infoseite zu dem Integrierten Seminar des BV-Projekts (Do 14-16) im WiSe 2013/14

Beschreibung des Seminars

In diesem Seminar werden wir neben den Zwischenständen des Projektes Möglichkeiten in Python angesprochen, um vorhandenen Code zu optimieren bzw. dessen Ausführungsgeschwindigkeit zu erhöhen. Dies ist insbesondere für diejenigen Kleingruppen wichtig, die interaktiv mit der Kinect arbeiten wollen, zugleich aber nicht alle Funktionen in OpenCL, SciPy oder NumPy vorfinden.

KOGS Winter of Code 2013/14 Challenge

Alle Informationen zur Challenge: "Effiziente Bildverarbeitung mit Python" findet ihr hier:

Präsentation der Challenge
In dieser Präsentation sind alle Rahmenbedingungen der zu erfüllenden Aufgabe dargestellt. Zudem sind die zu implementierenden Algorithmen in Pseudo-Code enthalten.
Referenz-Quelltext zur Challenge
Der Quelltext, der alle geforderten Aufgaben mit NumPy und SciPy bewerkstelligt. Er verwendet timeit zur Geschwindigkeitsmessung und kann als Vorlage für eigene Tests dienen.

Vorträge

23.01.2014 - Mirko Heger
Optimierung mit Weave und Weave/Blitz
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09.01.2014 - Hennig Pridöhl
PyPy - Mehr als eine Implementation von Python in Python
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19.12.2013 - Bericht und Demo des Projektstands zum Jahresende

12.12.2013 - Christian Wilms
CUDA und Python (GPU Nutzung)
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28.11.2013 - Florian Letsch, Thiemo Gries und Rolf Boomgarten
Optimierung von Bildverarbeitungsoperationen mit Cython
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14.11.2013 - Benjamin Seppke
Generische Bildverarbeitung unter Python mit der VIGRA-Bibliothek..
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Beispiel (Bild und Python-Code) Download

07.11.2013 - Hennig Pridöhl
Ctypes war gestern! Vorstellung von CFFI zur Integration von C- und Python-Code.
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31.10.2013 - Mirko Heger
Bericht der bisherigen Projektarbeit (Entwicklung eines Gesteninterfaces) und weitere Vorgehensweise.
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24.10.2013 - Benjamin Seppke
Optimierung typischer Bildverarbeitungsaufgaben mit Python und Python-Erweiterungen.
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