opencv 并行计算

OpenCV提供了并行计算的功能，可以通过使用parallel_for_函数和ParallelLoopBody类来实现。parallel_for_函数用于并行处理一个数据范围，并且可以指定线程数以及其他参数。而ParallelLoopBody类则用于定义并行操作的具体逻辑。通过这两个组合，可以实现高效的并行计算。

在OpenCV中，使用并行计算可以显著提高运算效率。通过利用并行计算，可以将数据分割成多个部分，然后分别在不同的线程上同时处理，从而加快处理速度。但是需要注意的是，并行计算的效率还是有限的，相较于OpenCV的标准实现，可能还会有一定的性能差距。因此，在能够使用OpenCV标准函数实现的情况下，尽量使用标准函数，因为它们经过了优化，运算效率更高。

相关问题

opencvsharp 并行计算NCC亚像素匹配

OpenCVSharp是一个开源的计算机视觉库，它提供了许多计算机视觉算法的实现，包括模板匹配算法。在OpenCVSharp中，可以使用Parallel.ForEach方法进行并行计算，以加速模板匹配算法的执行。

NCC（Normalized Cross-Correlation）亚像素匹配是一种常用的模板匹配算法，它可以精确地定位模板在图像中的位置。在OpenCVSharp中，可以使用Cv2.MatchTemplate方法执行NCC匹配，并使用Cv2.MinMaxLoc方法查找匹配结果中的最大值和最小值。

下面是使用OpenCVSharp进行NCC亚像素匹配的示例代码：

Mat src = new Mat("src.png", ImreadModes.Color);
Mat template = new Mat("template.png", ImreadModes.Color);

Mat result = new Mat();
Cv2.MatchTemplate(src, template, result, TemplateMatchModes.CCoeffNormed);

double minVal, maxVal;
Point minLoc, maxLoc;
Cv2.MinMaxLoc(result, out minVal, out maxVal, out minLoc, out maxLoc);

Point matchLoc = new Point(maxLoc.X + template.Width / 2, maxLoc.Y + template.Height / 2);

Cv2.Rectangle(src, matchLoc - new Size(template.Width / 2, template.Height / 2), matchLoc + new Size(template.Width / 2, template.Height / 2), new Scalar(0, 0, 255), 2);

在以上代码中，使用了Mat类来加载源图像和模板图像，并使用Cv2.MatchTemplate方法执行NCC匹配。然后使用Cv2.MinMaxLoc方法查找匹配结果中的最大值和最小值，以及它们的位置。最后，使用Cv2.Rectangle方法在源图像上绘制一个矩形，表示匹配位置。

要使用Parallel.ForEach方法进行并行计算，可以将源图像分成多个块，并在每个块上执行NCC匹配。然后将所有块的匹配结果合并起来，以获得最终的匹配结果。以下是示例代码：

Mat src = new Mat("src.png", ImreadModes.Color);
Mat template = new Mat("template.png", ImreadModes.Color);

int blockSize = 100;
int numBlocksX = (int)Math.Ceiling((double)src.Width / blockSize);
int numBlocksY = (int)Math.Ceiling((double)src.Height / blockSize);

Point matchLoc = new Point();

Parallel.ForEach(Partitioner.Create(0, numBlocksY, 1), (rangeY) =>
{
    for (int y = rangeY.Item1; y < rangeY.Item2; y++)
    {
        for (int x = 0; x < numBlocksX; x++)
        {
            int blockX = x * blockSize;
            int blockY = y * blockSize;
            int blockWidth = Math.Min(blockSize, src.Width - blockX);
            int blockHeight = Math.Min(blockSize, src.Height - blockY);

            Mat block = new Mat(src, new Rect(blockX, blockY, blockWidth, blockHeight));

            Mat result = new Mat();
            Cv2.MatchTemplate(block, template, result, TemplateMatchModes.CCoeffNormed);

            double minVal, maxVal;
            Point minLoc, maxLoc;
            Cv2.MinMaxLoc(result, out minVal, out maxVal, out minLoc, out maxLoc);

            maxLoc.X += blockX + template.Width / 2;
            maxLoc.Y += blockY + template.Height / 2;

            if (maxVal > matchLoc.Y)
            {
                matchLoc = maxLoc;
            }
        }
    }
});

Cv2.Rectangle(src, matchLoc - new Size(template.Width / 2, template.Height / 2), matchLoc + new Size(template.Width / 2, template.Height / 2), new Scalar(0, 0, 255), 2);

在以上代码中，将源图像分成大小为blockSize的块，并在每个块上执行NCC匹配。然后使用Parallel.ForEach方法并行处理所有块，并查找匹配结果中的最大值和最小值。最后，将所有块的匹配结果合并起来，并在源图像上绘制一个矩形，表示匹配位置。

opencvsharp 并行计算canny亚像素匹配

首先，要使用OpenCVSharp进行Canny边缘检测，需要将图像转换为灰度图像。然后，可以使用`Cv2.Canny()`方法进行边缘检测。如果要进行亚像素级别的边缘匹配，可以使用`Cv2.SubPixel()`方法进行亚像素级别的边缘匹配。

在进行并行计算时，可以使用`Parallel.For()`方法来对图像进行分块处理。这可以显著提高处理速度。例如，可以将图像分为多个块，并在每个块上运行Canny边缘检测和亚像素匹配。

以下是一个简单的示例代码，用于在OpenCVSharp中使用Canny边缘检测和亚像素级别的边缘匹配，并使用并行计算进行处理：

using System.Threading.Tasks;
using OpenCvSharp;

public class Program
{
    static void Main()
    {
        Mat image = Cv2.ImRead("test.jpg");
        Mat gray = new Mat();
        Cv2.CvtColor(image, gray, ColorConversionCodes.BGR2GRAY);

        int blockSize = 100; // 每个块的大小
        Parallel.For(0, image.Height / blockSize, y =>
        {
            for (int x = 0; x < image.Width / blockSize; x++)
            {
                int blockX = x * blockSize;
                int blockY = y * blockSize;
                Rect blockRect = new Rect(blockX, blockY, blockSize, blockSize);
                Mat block = new Mat(gray, blockRect);

                Mat edges = new Mat();
                Cv2.Canny(block, edges, 50, 150);

                Mat subPixelEdges = new Mat();
                Cv2.SubPixel(edges, subPixelEdges, new Size(5, 5), new Size(-1, -1), new TermCriteria(CriteriaType.Count | CriteriaType.Eps, 20, 0.03));

                subPixelEdges.CopyTo(gray[blockRect]);
            }
        });

        Cv2.ImWrite("result.jpg", gray);
    }
}

在这个示例中，我们将图像分为100x100像素的块，并使用`Parallel.For()`方法对每个块进行处理。在每个块上，我们运行Canny边缘检测和亚像素匹配，并将结果复制回原始图像中。最后，我们将处理后的图像保存到文件中。

请注意，这只是一个示例代码。在实际应用中，您可能需要根据图像的大小和处理需求来调整块的大小和并行计算的线程数。