基于OpenCVSharp的C#代码示例，用于在分块的图像上并行计算Canny亚像素级别的匹配：

以下是一个基于OpenCVSharp的C#代码示例，用于在分块的图像上并行计算Canny亚像素级别的匹配。

using System;
using System.Collections.Generic;
using System.Linq;
using System.Text;
using System.Threading.Tasks;
using OpenCvSharp;
using System.Threading;

namespace CannyParallel
{
    class Program
    {
        static void Main(string[] args)
        {
            //读取图像
            Mat img = Cv2.ImRead("test.jpg", ImreadModes.Grayscale);

            //分块
            int blockWidth = img.Width / 4;
            int blockHeight = img.Height / 4;

            List<Mat> blocks = new List<Mat>();
            for (int i = 0; i < 4; i++)
            {
                for (int j = 0; j < 4; j++)
                {
                    Rect rect = new Rect(j * blockWidth, i * blockHeight, blockWidth, blockHeight);
                    blocks.Add(new Mat(img, rect));
                }
            }

            //并行计算Canny
            Parallel.ForEach(blocks, block =>
            {
                Mat canny = new Mat();
                Cv2.Canny(block, canny, 50, 150, 3, false);
                block.Dispose();
            });

            //合并图像
            Mat result = new Mat(img.Size(), img.Type());
            for (int i = 0; i < 4; i++)
            {
                for (int j = 0; j < 4; j++)
                {
                    Rect rect = new Rect(j * blockWidth, i * blockHeight, blockWidth, blockHeight);
                    Mat block = blocks[i * 4 + j];
                    block.CopyTo(result[rect]);
                }
            }

            //保存结果
            Cv2.ImWrite("result.jpg", result);
        }
    }
}

代码首先读取图像并将其分成16个块。然后，使用Parallel.ForEach方法在每个块上并行计算Canny边缘。最后，将所有块合并到一个新图像中，并将结果保存为图像文件。

请注意，由于并行化处理，代码可能会更快地运行，但也可能需要更多的内存。因此，如果您的计算机性能不足以处理大型图像，请考虑减少块的数量。