Я реализую алгоритм определения углов Good Features To Track / Shi-Tomasi в CUDA, и мне нужно найти способ распараллелить следующую часть алгоритма:
- Я начинаю с массива точек, полученных из изображения, отсортированного по определенному значению интенсивности (собственное значение предыдущего расчета).
- Начиная с первой точки массива, я удаляю любую точку в массиве, которая находится на определенном физическом расстоянии от первой точки. (Это расстояние рассчитывается на плоскости изображения, а не на массиве).
- На полученном массиве мы повторяем шаг два для оставшихся точек.
Это как-то распараллеливается, особенно на CUDA? Я подозреваю, что нет, поскольку очевидно, что между изображением будут зависимости.