projectpoints tbb并行计算

TBB是Intel提供的一个C++库，用于并行计算。在TBB中，可以使用projectpoints函数实现点云数据的投影，将三维点云数据映射到二维平面上。在并行计算中，可以使用TBB提供的parallel_for函数对点云数据进行分块处理，然后利用TBB提供的parallel_reduce函数对块内数据进行处理，最后将结果合并。这样可以充分利用多核CPU的计算能力，提高程序的运行效率。

相关问题

projectpoints tbb并行计算代码

以下是一个简单的使用TBB实现点云投影的代码示例：

#include <iostream>
#include <vector>
#include <chrono>
#include <tbb/tbb.h>
#include <Eigen/Core>
#include <Eigen/Geometry>

using namespace std;
using namespace tbb;

// 定义点云数据类型
typedef Eigen::Matrix<float, Eigen::Dynamic, 3, Eigen::RowMajor> PointCloud;

// 定义相机参数
struct CameraParams {
    float fx, fy, cx, cy;
    Eigen::Matrix3f K;
};

// 点云投影函数
void projectPoints(const PointCloud& points, const CameraParams& params, vector<int>& indices)
{
    int num_points = points.rows();
    indices.resize(num_points);

    // 并行处理
    parallel_for(blocked_range<int>(0, num_points), [&](const blocked_range<int>& range) {
        for (int i = range.begin(); i < range.end(); ++i) {
            Eigen::Vector3f pt = points.row(i).transpose();
            Eigen::Vector3f pt_cam = params.K * pt;
            pt_cam /= pt_cam(2);
            int u = round(pt_cam(0));
            int v = round(pt_cam(1));
            if (u >= 0 && u < params.cx * 2 && v >= 0 && v < params.cy * 2) {
                int index = v * params.cx * 2 + u;
                indices[i] = index;
            }
            else {
                indices[i] = -1;
            }
        }
    });
}

int main()
{
    // 生成点云数据
    int num_points = 1000000;
    PointCloud points(num_points, 3);
    points.setRandom();

    // 定义相机参数
    CameraParams params;
    params.fx = 500;
    params.fy = 500;
    params.cx = 320;
    params.cy = 240;
    params.K << params.fx, 0, params.cx,
                0, params.fy, params.cy,
                0, 0, 1;

    // 计时
    auto start = chrono::high_resolution_clock::now();

    // 点云投影
    vector<int> indices;
    projectPoints(points, params, indices);

    auto end = chrono::high_resolution_clock::now();
    cout << "Time: " << chrono::duration<double>(end - start).count() << " s" << endl;

    return 0;
}

在上面的代码中，我们使用了TBB提供的parallel_for函数对点云数据进行分块处理，并使用了lambda表达式实现并行计算。同时，在lambda表达式中使用了TBB提供的blocked_range类来指定并行计算的范围。通过这种方式，我们可以轻松地将串行代码转换为并行代码，以提高程序的运行效率。

projectpoints函数 opencv-tbb

在OpenCV中也提供了projectPoints函数用于点云投影，同时也可以结合TBB库进行并行计算。以下是一个简单的使用OpenCV和TBB实现点云投影的代码示例：

#include <iostream>
#include <vector>
#include <chrono>
#include <opencv2/opencv.hpp>
#include <tbb/tbb.h>

using namespace std;
using namespace cv;
using namespace tbb;

// 定义点云数据类型
typedef Mat_<float> PointCloud;

// 点云投影函数
void projectPoints(const PointCloud& points, const Mat& rvec, const Mat& tvec, const Mat& camera_matrix, vector<Point2f>& points2d)
{
    int num_points = points.rows;
    points2d.resize(num_points);

    // 并行处理
    parallel_for(blocked_range<int>(0, num_points), [&](const blocked_range<int>& range) {
        for (int i = range.begin(); i < range.end(); ++i) {
            Mat_<float> pt(3, 1);
            pt(0) = points(i, 0);
            pt(1) = points(i, 1);
            pt(2) = points(i, 2);
            vector<Point2f> pts;
            projectPoints(pt, rvec, tvec, camera_matrix, noArray(), pts);
            points2d[i] = pts[0];
        }
    });
}

int main()
{
    // 生成点云数据
    int num_points = 1000000;
    PointCloud points(num_points, 3);
    randn(points, Scalar(0), Scalar(1));

    // 定义相机参数
    Mat camera_matrix = (Mat_<float>(3, 3) << 500, 0, 320,
                                              0, 500, 240,
                                              0, 0, 1);
    Mat rvec = (Mat_<float>(3, 1) << 0.1, -0.2, 0.3);
    Mat tvec = (Mat_<float>(3, 1) << 1, -2, 3);

    // 计时
    auto start = chrono::high_resolution_clock::now();

    // 点云投影
    vector<Point2f> points2d;
    projectPoints(points, rvec, tvec, camera_matrix, points2d);

    auto end = chrono::high_resolution_clock::now();
    cout << "Time: " << chrono::duration<double>(end - start).count() << " s" << endl;

    return 0;
}

在上面的代码中，我们使用了OpenCV提供的projectPoints函数对点云数据进行投影，并使用了TBB库对投影过程进行并行计算。使用OpenCV库可以方便地进行相机标定和投影操作，而使用TBB库可以充分利用多核CPU的计算能力，提高程序的运行效率。