多线程计算卷积pthread

在多线程环境下计算卷积可以提高计算性能，使得计算速度更快。可以使用pthread库实现多线程计算卷积。

以下是一个简单的例子：

#include <stdio.h>
#include <stdlib.h>
#include <pthread.h>

#define MAX_THREADS 4

int image[10][10] = {{0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0},
                     {0, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 0},
                     {0, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 0},
                     {0, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 0},
                     {0, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 0},
                     {0, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 0},
                     {0, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 0},
                     {0, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 0},
                     {0, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 0},
                     {0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0}};

int kernel[3][3] = {{-1, -1, -1},
                    {-1,  8, -1},
                    {-1, -1, -1}};

int result[10][10];

void *convolution(void *arg) {
    int tid = *(int*)arg;
    int start = tid * 10 / MAX_THREADS;
    int end = (tid + 1) * 10 / MAX_THREADS;

    for (int i = start; i < end; i++) {
        for (int j = 1; j < 9; j++) {
            int sum = 0;
            for (int k = -1; k <= 1; k++) {
                for (int l = -1; l <= 1; l++) {
                    sum += image[i+k][j+l] * kernel[k+1][l+1];
                }
            }
            result[i][j] = sum;
        }
    }

    return NULL;
}

int main() {
    pthread_t threads[MAX_THREADS];
    int thread_id[MAX_THREADS];

    for (int i = 0; i < MAX_THREADS; i++) {
        thread_id[i] = i;
        pthread_create(&threads[i], NULL, convolution, &thread_id[i]);
    }

    for (int i = 0; i < MAX_THREADS; i++) {
        pthread_join(threads[i], NULL);
    }

    for (int i = 0; i < 10; i++) {
        for (int j = 0; j < 10; j++) {
            printf("%3d", result[i][j]);
        }
        printf("\n");
    }

    return 0;
}

在这个例子中，我们使用了一个10x10的图像和一个3x3的卷积核。我们将图像划分成了四个部分，每个部分由一个线程进行计算。线程的数量可以通过MAX_THREADS宏定义来指定。

我们使用了pthread_create函数来创建线程，使用pthread_join函数来等待线程完成。在每个线程中，我们计算了一个部分的卷积结果，并将结果存储在全局数组result中。最后，我们输出了result数组的值，以验证计算结果是否正确。

在实际应用中，可能需要对代码进行优化，以提高计算性能。例如，可以使用更多的线程或者使用更高效的算法。