使用多线程并行计算来加速warpAffine C++例程
时间: 2023-10-08 12:04:31 浏览: 55
要加速warpAffine C++例程,可以使用多线程并行计算。具体步骤如下:
1. 将输入图像分割成多个小块,每个小块都可以在单独的线程上处理。
2. 创建线程池,以便可以同时运行多个线程。
3. 在每个线程上运行warpAffine函数,以处理对应的小块。
4. 等待所有线程完成,然后将小块重新组合成最终输出图像。
下面是一个示例代码,演示如何使用多线程并行计算来加速warpAffine C++例程:
```c++
#include <opencv2/opencv.hpp>
#include <iostream>
#include <thread>
#include <vector>
using namespace cv;
using namespace std;
void warpAffineThread(Mat src, Mat dst, Mat M, Rect roi)
{
Mat tmp;
warpAffine(src(roi), tmp, M, roi.size());
tmp.copyTo(dst(roi));
}
void warpAffineParallel(Mat src, Mat dst, Mat M, int numThreads)
{
vector<thread> threads(numThreads);
vector<Rect> rois(numThreads);
int heightPerThread = src.rows / numThreads;
int remainder = src.rows % numThreads;
int y = 0;
for (int i = 0; i < numThreads; i++)
{
int height = heightPerThread + (i < remainder ? 1 : 0);
rois[i] = Rect(0, y, src.cols, height);
y += height;
threads[i] = thread(warpAffineThread, src, dst, M, rois[i]);
}
for (int i = 0; i < numThreads; i++)
{
threads[i].join();
}
}
int main()
{
Mat src = imread("input.jpg");
Mat dst(src.size(), src.type());
Mat M = getRotationMatrix2D(Point2f(src.cols / 2, src.rows / 2), 30, 1);
int numThreads = thread::hardware_concurrency();
warpAffineParallel(src, dst, M, numThreads);
imwrite("output.jpg", dst);
return 0;
}
```
在上面的代码中,warpAffineParallel函数将输入图像分割成多个小块,并在每个小块上启动一个线程来运行warpAffineThread函数。然后,该函数等待所有线程完成,并将小块重新组合成最终输出图像。请注意,该代码使用了C++11的标准库,因此需要使用编译器的C++11支持。