如何才能保证效果不改变的情况下通过C++11中提供的std::thread库分割图像加速处理这段代码 Mat RotateMat = getRotationMatrix2D(m_pdCenter, -m_dAngle, 1); warpAffine(RoiMat, RoiMat, RotateMat, m_mInputMat.size(), WARP_INVERSE_MAP);
时间: 2024-04-28 14:21:15 浏览: 10
可以通过以下步骤来使用std::thread库分割图像加速处理这段代码:
1. 将图像分成多个小区域,每个区域的大小应该适当,以便并行处理。
2. 创建一个线程池,使用std::thread库启动多个线程,每个线程处理一个小区域的图像。
3. 在每个线程中,创建一个Mat对象,用于保存小区域的图像。然后将原始图像中对应的小区域复制到这个Mat对象中,并执行旋转操作。
4. 等待所有线程完成后,将所有小区域的图像合并成一个完整的图像。
需要注意的是,在并行处理时,需要避免多个线程同时访问同一个Mat对象,可以使用互斥锁或其他同步机制来避免这种情况的发生。此外,还需要注意线程的数量不能过多,否则会导致系统资源耗尽,反而会降低性能。
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如何才能保证效果不改变的情况下通过C++11中提供的std::thread库分割图像分别处理这段代码 Mat RotateMat = getRotationMatrix2D(m_pdCenter, -m_dAngle, 1); warpAffine(RoiMat, RoiMat, RotateMat, m_mInputMat.size(), WARP_INVERSE_MAP);
您可以将图像分割成多个部分,并使用多个线程分别处理每个部分。具体方法如下:
```cpp
Mat RotateMat = getRotationMatrix2D(m_pdCenter, -m_dAngle, 1);
const int num_threads = 4; // 假设使用4个线程
std::vector<std::thread> threads(num_threads);
const int height = RoiMat.rows / num_threads; // 每个线程处理的行数
for (int i = 0; i < num_threads; ++i) {
int start_row = i * height;
int end_row = (i == num_threads - 1) ? RoiMat.rows : (i + 1) * height;
threads[i] = std::thread([&](const int start, const int end) {
Mat RoiMat_part = RoiMat.rowRange(start, end);
warpAffine(RoiMat_part, RoiMat_part, RotateMat, m_mInputMat.size(), WARP_INVERSE_MAP);
}, start_row, end_row);
}
for (int i = 0; i < num_threads; ++i) {
threads[i].join();
}
```
在这个代码中,我们将图像分割成了num_threads个部分,并创建了num_threads个线程来处理每个部分。具体来说,我们首先计算出每个线程处理的行数,并使用std::vector<std::thread>来创建多个线程。然后,我们使用lambda表达式来在每个线程中处理对应的部分,其中start和end表示当前线程处理的行的起始和结束位置。需要注意的是,由于每个线程只处理自己的部分,因此不会出现数据竞争和未定义行为。最后,我们使用join函数等待所有线程执行完成。
值得注意的是,由于图像分割和线程调度的开销,这种方法并不一定能够带来明显的性能提升,甚至可能导致性能下降。因此,在使用多线程加速时需要进行充分的测试和评估。
如何才能保证效果不改变的情况下通过C++11中提供的std::thread库加速这段代码 Mat RotateMat = getRotationMatrix2D(m_pdCenter, -m_dAngle, 1); warpAffine(RoiMat, RoiMat, RotateMat, m_mInputMat.size(), WARP_INVERSE_MAP);
您可以使用std::async函数将warpAffine函数调用异步化,从而加速代码的执行。具体方法如下:
```cpp
Mat RotateMat = getRotationMatrix2D(m_pdCenter, -m_dAngle, 1);
auto future = std::async(std::launch::async, [RoiMat, RotateMat, this](){
warpAffine(RoiMat, RoiMat, RotateMat, m_mInputMat.size(), WARP_INVERSE_MAP);
});
// ... 其他计算 ...
future.wait(); // 等待异步函数执行完成
```
在这个代码中,我们使用std::async函数将warpAffine函数调用异步化,同时保证了其他计算不会受到影响。然后我们等待异步函数执行完成,以确保结果正确。注意,由于异步函数执行时间不确定,因此我们需要使用std::future对象来等待异步函数执行完成。