如何才能保证效果不改变的情况下通过C++11中提供的std::thread库分割图像加速处理这段代码 Mat RotateMat = getRotationMatrix2D(m_pdCenter, -m_dAngle, 1); warpAffine(RoiMat, RoiMat, RotateMat, m_mInputMat.size(), WARP_INVERSE_MAP);

可以通过将该代码段封装在一个函数中，并将该函数作为线程的入口函数，然后将图像划分成多个区域，每个线程处理一部分图像，从而实现加速处理图像的目的。具体代码示例如下：

void rotateAndWarp(Mat RoiMat, Point2f center, double angle, double scale, Mat& output) {
    Mat RotateMat = getRotationMatrix2D(center, angle, scale);
    warpAffine(RoiMat, output, RotateMat, RoiMat.size(), WARP_INVERSE_MAP);
}

void processImage(Mat inputMat, Mat& outputMat, int numThreads) {
    vector<thread> threads;
    int rowsPerThread = inputMat.rows / numThreads;
    int leftoverRows = inputMat.rows % numThreads;
    int startRow = 0;

    for (int i = 0; i < numThreads; i++) {
        int numRows = rowsPerThread;
        if (leftoverRows > 0) {
            numRows++;
            leftoverRows--;
        }

        threads.emplace_back([=, &outputMat]() {
            Mat output;
            for (int j = startRow; j < startRow + numRows; j++) {
                Mat RoiMat = inputMat.row(j);
                rotateAndWarp(RoiMat, m_pdCenter, -m_dAngle, 1, outputMat.row(j));
            }
        });

        startRow += numRows;
    }

    for (auto& thread : threads) {
        thread.join();
    }
}

在这个示例中，我们将 `rotateAndWarp` 函数作为线程的入口函数，并使用了 `std::thread` 来创建多个线程来处理图像。首先我们计算出每个线程需要处理的行数，然后将每个线程所需处理的行数以及对应的输出行作为参数传递给 `rotateAndWarp` 函数。最后，我们等待所有线程完成任务，将结果存入输出矩阵 `outputMat` 中。