利用多线程或多进程技术，将图像处理任务分解成多个部分同时进行，如使用 OpenCV 的 cv2.parallelThreads 或者 Python 的 multiprocessing 模块。对上述代码进行并行化

在Python中，使用多线程或多进程技术进行图像处理并行化的步骤通常包括以下几步：

1. **导入必要的库**：如果你打算使用OpenCV的`cv2.parallelThreads`，首先需要安装`opencv-contrib-python-headless`（如果没包含并行功能），对于标准库，引入`concurrent.futures`模块用于线程池或`multiprocessing`模块。

import cv2
from concurrent.futures import ThreadPoolExecutor

2. **创建线程池**：使用`ThreadPoolExecutor`或`ProcessPoolExecutor`，这取决于你想要在主线程还是子进程中执行任务。

if __name__ == '__main__':
    executor = ThreadPoolExecutor(max_workers=4) # 使用线程池，最多4个并发线程
    # 或者
    executor = ProcessPoolExecutor() # 使用进程池

3. **分割任务**：将大图像分成多个小块，每个块作为一个独立的任务。

image = ... # 获取大图像
blocks = [image[i:i+w, j:j+h] for i in range(0, image.shape[0], block_size) for j in range(0, image.shape[1], block_size)]

4. **提交任务**：将这些块作为函数参数，提交给线程池或进程池执行处理函数。

def process_image_block(block):
    # 这里是处理单个块的代码
    return ...

results = list(executor.map(process_image_block, blocks))

5. **合并结果**：当所有任务完成，将处理后的结果合并回原始图像。

output = np.concatenate([result for result in results])

6. **关闭线程池**：确保在程序结束时关闭线程池以释放资源。

executor.shutdown()