opencv使用多线程并行计算的逻辑以及代码

OpenCV是一个基于C++编写的开源计算机视觉库，其支持多线程并行计算，以提高图像处理的效率。下面是使用OpenCV进行多线程并行计算的逻辑和代码示例：

1. 导入OpenCV库和C++标准库头文件

#include <opencv2/opencv.hpp>
#include <thread>
#include <iostream>

2. 定义多线程函数

void processing_func(cv::Mat& input_img, cv::Mat& output_img)
{
  // 图像处理代码
}

3. 创建多个线程并启动

int main()
{
  cv::Mat input_img = cv::imread("input.jpg");
  cv::Mat output_img(input_img.size(), input_img.type());

  int num_threads = 4; // 线程数
  std::vector<std::thread> threads;
  threads.reserve(num_threads);

  for (int i = 0; i < num_threads; ++i) {
    threads.emplace_back(processing_func, std::ref(input_img), std::ref(output_img));
  }

  // 等待所有线程结束
  for (auto& t : threads) {
    t.join();
  }

  cv::imwrite("output.jpg", output_img);
}

在上述代码中，我们使用了`std::thread`标准库创建了多个线程，并启动了`processing_func`函数进行图像处理。由于线程之间共享`input_img`和`output_img`对象，因此需要使用`std::ref`将它们转换为引用类型传递给多线程函数。

最后，我们使用`join()`函数等待所有线程结束，并将处理结果保存到`output.jpg`文件中。

需要注意的是，在多线程并行计算中，线程之间的数据共享需要进行同步，以避免出现数据竞争和死锁等问题。在OpenCV中，可以使用`cv::parallel_for_`函数和`cv::parallel_for_`模板类来处理多线程并行计算，它们已经实现了数据同步的相关逻辑。