# 并行化处理
CUDA图像灰度化处理并行加速效果比较
使用CUDA和opencv实现图像灰度化处理的方法。通过对比串行和并行程序处理相同数量的图片的耗时，证明了CUDA并行处理能显著
transform multicore利用多核CPU并行化数据转换流提高性能
多核变换转换流包装器，可跨多个子进程并行化数据，以最大限度地提高多核CPU的使用率。安装命令：npm install --sav
并行程序设计报告对一个程序进行并行化处理
实验目的本次实验的目的是对一个程序进行并行化处理，并对并行化处理后的效果进行分析，与非并行化的时候进行比较。二、实验内容选择枚举
灰度化处理
基于Matlab的灰度化处理工具，比较简单，比较实用，纯粹手打，随便吐槽
串行算法并行化处理的数学模型与算法描述
串行算法并行化处理的数学模型与算法描述
直方图均衡化处理.
利用MATLAB绘制图像直方图并对其进行直方图均衡化，两种方法-直接调用MATLAB函数，或根据原理编写代码
二值化处理
图像预处理，进行bernsen二值化处理。
页面静态化处理
直接能用的静态化处理代码，收10分绝对不贵，可以直接用来做cms开发，模板的自动生成等！
图像灰度化处理
基于opencv的C++程序，用来处理图像灰度化问题
图像灰度化处理
利用opencv库，将彩色图像转化为灰度图像，并进行显示和存储，