opencvsharp parallel_for_
时间: 2023-11-25 20:05:00 浏览: 42
`Parallel_for_` 是 OpenCVSharp 中的一个函数,用于在多个线程中并行执行某个操作。该函数的使用方法如下:
```csharp
Parallel.For(0, image.Height, y =>
{
for (int x = 0; x < image.Width; x++)
{
// 操作像素点
}
});
```
在这个例子中,`Parallel.For` 函数会并行地遍历图像的每一行,并在每个像素点上执行一些操作。由于这个函数会自动将工作分配给多个线程,因此可以有效地利用多核处理器的性能。
需要注意的是,`Parallel.For` 函数并不是适用于所有情况的。例如,如果操作非常简单,那么多线程的开销可能会超过性能收益。此外,如果操作需要访问共享数据,那么必须采取适当的同步措施,以避免数据竞争和死锁等问题。
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opencvsharp 多线canny匹配
如果你想在 OpenCVSharp 中使用多线程进行 Canny 边缘检测,可以使用 OpenCV 自带的 `cv::Canny` 函数和 OpenCVSharp 的 `CvInvoke.Canny` 方法。以下是一个简单的示例代码:
```csharp
using System.Threading.Tasks;
using OpenCvSharp;
class Program
{
static void Main(string[] args)
{
Mat image = Cv2.ImRead("input.jpg");
Mat[] edges = new Mat[4];
Parallel.For(0, 4, i =>
{
Mat gray = new Mat();
Cv2.CvtColor(image, gray, ColorConversionCodes.BGR2GRAY);
Mat blurred = new Mat();
Cv2.GaussianBlur(gray, blurred, new Size(3, 3), 0);
edges[i] = new Mat();
CvInvoke.Canny(blurred, edges[i], i * 50, (i + 1) * 50);
});
Cv2.ImShow("Edges", edges[0]);
Cv2.WaitKey(0);
}
}
```
在这个示例中,我们使用了 `Parallel.For` 循环来启动 4 个线程,并在每个线程中执行 Canny 边缘检测。注意每个线程使用了相同的图像,但是使用了不同的阈值范围。
当然,这只是一个简单的示例代码。在实际应用中,你可能需要更好的任务调度和线程同步机制来避免数据竞争和线程间的冲突。
opencvsharp canny匹配多线程
OpenCVSharp本身支持多线程,但在使用Canny边缘检测算法时,需要自己手动实现多线程处理。这是因为Canny算法是一个CPU密集型的算法,在大图像处理时会非常耗时。下面是一个简单的示例代码,演示如何使用多线程处理Canny算法:
```csharp
using System;
using System.Threading.Tasks;
using OpenCvSharp;
class Program
{
static void Main(string[] args)
{
var image = new Mat("input.png", ImreadModes.GrayScale);
var canny = new Mat(image.Size(), MatType.CV_8UC1);
var threads = Environment.ProcessorCount;
var rowsPerThread = image.Rows / threads;
Parallel.For(0, threads, t =>
{
var startRow = t * rowsPerThread;
var endRow = (t + 1) * rowsPerThread;
var roi = new Rect(0, startRow, image.Cols, endRow - startRow);
var roiImage = new Mat(image, roi);
var roiCanny = new Mat(canny, roi);
Cv2.Canny(roiImage, roiCanny, 100, 200, 3, false);
});
using (new Window("input", image))
using (new Window("canny", canny))
{
Cv2.WaitKey();
}
}
}
```
这个示例代码中,我们首先读取了一张灰度图像,然后创建了一个和输入图像相同大小的Mat用于存储Canny边缘检测结果。接着,我们获取了CPU核心数量,计算出每个线程需要处理的行数。然后使用Parallel.For方法并发执行多个线程,每个线程处理自己的一段行数,最后将处理结果拼接起来。在每个线程中,我们使用Rect来定义当前线程需要处理的区域,并将其赋值给一个新的Mat进行处理。最后,我们使用OpenCVSharp的Window类来显示输入图像和Canny边缘检测结果。