如何才能保证效果不改变的情况下通过多线程加速这段代码 Mat RotateMat = getRotationMatrix2D(m_pdCenter, -m_dAngle, 1); warpAffine(RoiMat, RoiMat, RotateMat, m_mInputMat.size(), WARP_INVERSE_MAP); Mat newCenter = RotateMat * (Mat_<double>(3, 1) << m_pdCenter.x, m_pdCenter.y, 1); double x = newCenter.at<double>(0, 0); double y = newCenter.at<double>(1, 0); Mat M = (Mat_<double>(2, 3) << 1, 0, x - m_dLength * 0.5, 0, 1, y - m_dHeight * 0.5); warpAffine(RoiMat, m_mInputMat, M, Size2d(m_dLength, m_dHeight), WARP_INVERSE_MAP);

可以考虑使用 OpenCV 的 parallel_for_ 函数来并行处理图像。具体来说，可以将图像分成多个块，然后在多个线程上同时调用 warpAffine 函数对每个块进行处理。为了保证效果不改变，需要注意在处理每个块时，需要将变换矩阵 M 中的平移量根据块的位置进行调整，以保证每个块的位置正确。同时，为了避免出现边缘效应，每个块的边缘需要与相邻块重叠一定的像素。以下是一个使用 parallel_for_ 函数并行处理图像的示例代码：

#include <opencv2/opencv.hpp>
#include <opencv2/core/parallel.hpp>
#include <vector>

using namespace cv;

void processImage(Mat& src, Mat& dst, Mat& M, Rect block)
{
    M.at<double>(0, 2) -= block.x;
    M.at<double>(1, 2) -= block.y;
    warpAffine(src(block), dst(block), M, block.size(), WARP_INVERSE_MAP);
}

int main()
{
    Mat RoiMat, m_mInputMat;
    // 读入图像
    RoiMat = imread("input.jpg");

    // 定义块的大小和数量
    int block_size = 100;
    int num_blocks_x = (RoiMat.cols + block_size - 1) / block_size;
    int num_blocks_y = (RoiMat.rows + block_size - 1) / block_size;

    // 定义变换矩阵
    Point2f m_pdCenter(RoiMat.cols / 2.f, RoiMat.rows / 2.f);
    double m_dAngle = 30;
    double m_dLength = 200;
    double m_dHeight = 200;
    Mat RotateMat = getRotationMatrix2D(m_pdCenter, -m_dAngle, 1);
    Mat newCenter = RotateMat * (Mat_<double>(3, 1) << m_pdCenter.x, m_pdCenter.y, 1);
    double x = newCenter.at<double>(0, 0);
    double y = newCenter.at<double>(1, 0);
    Mat M = (Mat_<double>(2, 3) << 1, 0, x - m_dLength * 0.5, 0, 1, y - m_dHeight * 0.5);

    // 分块并行处理图像
    Mat output(RoiMat.size(), RoiMat.type());
    parallel_for_(cv::Range(0, num_blocks_y), [&](const Range& range) {
        for (int j = range.start; j < range.end; j++) {
            for (int i = 0; i < num_blocks_x; i++) {
                Rect block(i * block_size, j * block_size, block_size, block_size);
                block.width = std::min(block.width, RoiMat.cols - block.x);
                block.height = std::min(block.height, RoiMat.rows - block.y);
                processImage(RoiMat, output, M, block);
            }
        }
    });

    // 显示结果
    imshow("Input", RoiMat);
    imshow("Output", output);
    waitKey(0);

    return 0;
}

需要注意的是，在使用 parallel_for_ 函数时，需要考虑线程数量和块的大小，以避免出现性能瓶颈。可以通过实验找到最优的线程数量和块的大小，以获得最佳的性能和效果。