void Extract1DEdge::GetProfieMat() { if (m_mInputMat.empty()) { return; } if (m_mInputMat.channels() > 1) { cvtColor(m_mInputMat, m_mInputMat, COLOR_BGR2GRAY); } Mat RotateMat = getRotationMatrix2D(m_pdCenter, -m_dAngle, 1); warpAffine(m_mInputMat, m_mInputMat, 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(m_mInputMat, m_mInputMat, M, Size2d(m_dLength, m_dHeight), WARP_INVERSE_MAP); }如何保持两个warpAffine效果不变的情况下加速这段代码给个例程

以下是一个可能的例程，它使用了OpenCV的UMat和OpenCL支持来加速warpAffine()函数：

#include <opencv2/opencv.hpp>
#include <opencv2/core/ocl.hpp>

using namespace cv;

void Extract1DEdge::GetProfieMat() {
    if (m_mInputMat.empty()) {
        return;
    }

    // 转换为灰度图像
    if (m_mInputMat.channels() > 1) {
        cvtColor(m_mInputMat, m_mInputMat, COLOR_BGR2GRAY);
    }

    // 将输入图像转换为UMat格式
    UMat inputMat = m_mInputMat.getUMat(ACCESS_READ);

    // 计算旋转矩阵
    Mat RotateMat = getRotationMatrix2D(m_pdCenter, -m_dAngle, 1);

    // 对输入图像进行仿射变换（OpenCL加速）
    UMat rotatedMat;
    cv::ocl::warpAffine(inputMat, rotatedMat, RotateMat, inputMat.size(), WARP_INVERSE_MAP);

    // 计算新中心点的位置
    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);

    // 计算平移矩阵
    Mat M = (Mat_<double>(2, 3) << 1, 0, x - m_dLength * 0.5, 0, 1, y - m_dHeight * 0.5);

    // 对输入图像进行仿射变换（OpenCL加速）
    UMat outputMat;
    cv::ocl::warpAffine(rotatedMat, outputMat, M, Size2d(m_dLength, m_dHeight), WARP_INVERSE_MAP);

    // 将UMat格式的输出图像转换为Mat格式
    outputMat.copyTo(m_mInputMat);
}

这个例程中，使用了cv::UMat类将输入图像转换为了UMat格式，并使用cv::ocl::warpAffine()函数对图像进行了仿射变换。需要注意的是，这个例程并没有对图像进行预处理，如果需要的话，可以在cv::UMat构造函数中指定ACCESS_READ和ACCESS_WRITE访问类型，并在执行cv::ocl::warpAffine()函数之前对UMat格式的输入图像进行降噪等操作。

同时需要注意，OpenCL加速的效果受到硬件环境和数据大小的影响，需要根据具体情况进行实验和调整。