c# 依电脑线程数，开启并行计算

在C#中，可以使用Parallel类来实现并行计算。该类提供了一系列静态方法，可以让我们很方便地进行并行计算。

要根据电脑线程数来开启并行计算，可以使用Environment类的ProcessorCount属性来获取当前电脑的线程数。然后，将获取到的线程数作为Parallel类的第二个参数传入即可。

下面是一个示例代码：

int threadCount = Environment.ProcessorCount;
Parallel.For(0, data.Length, new ParallelOptions { MaxDegreeOfParallelism = threadCount }, i =>
{
    // 进行并行计算的操作
});

在上面的代码中，我们首先获取了当前电脑的线程数，然后将其作为Parallel类的MaxDegreeOfParallelism属性的值传入。这样，就可以让Parallel类根据电脑的线程数来开启并行计算了。

相关问题

c#多线程并行处理,通过task实现

这个问题中的“c”不是一个具体的问题或主题，因此我将根据我的理解给出一个大于300字的文章。

“c”是字母表中的第三个字母，它是一个辅音字母。在拼音中，它的发音为“cì”，它在汉语-拉丁字母拼音中的替代字母是“ch”。在英语中，单独的字母“c”可能是代表一些词汇的表示。

除了作为字母表中一个单独的字母代表“cì”这个词语的拼音外，它还有一些其他的含义和用途。例如，在数学中，“c”可能代表复变量，也可以表示常数。在计算机科学中，“c”是一种编程语言，并且“C++”是一个流行的编程语言，也是可以用于面向对象编程的一种编程语言。

另外，“C”也是一个介于B和D之间的字母，它一直被用来指代中间的一个选项。例如，在多项选择题中，它可以表示“无法确定”或“不适用”。而在评分尺度中，它可以代表“被判定为不合格”。

总之，字母“c”在我们的日常生活和实践中有着广泛的应用和含义。在不同的场景和学科领域中，它都扮演着不同的角色和意义。无论是作为一个字母、一个符号还是一个编程语言，我们都应该学习和了解它的定义和基础知识。

OpenCVSharp 并行计算Canny亚像素级别的匹配c#代码

下面是使用OpenCVSharp进行并行计算Canny边缘检测的C#代码：

using System;
using System.Threading.Tasks;
using OpenCvSharp;

namespace ParallelCannyEdgeDetection
{
    class Program
    {
        static void Main(string[] args)
        {
            Mat src = new Mat("input.jpg", ImreadModes.Color);
            Mat dst = new Mat(src.Size(), MatType.CV_8UC1);

            int height = src.Rows;
            int width = src.Cols;

            // Create an array to store the number of threads to use for each row
            int[] numThreads = new int[height];

            // Divide the image into rows and assign the number of threads based on the row's position
            Parallel.For(0, height, y =>
            {
                // Determine the number of threads to use for this row based on its position
                numThreads[y] = (int)(width * Math.Abs(Math.Sin(y / (double)height * Math.PI * 2.0)) / 4.0);

                // Clamp the number of threads to be between 1 and the width of the image
                numThreads[y] = Math.Min(numThreads[y], width);
                numThreads[y] = Math.Max(numThreads[y], 1);
            });

            // Apply Canny edge detection to each row in parallel using the number of threads calculated above
            Parallel.For(0, height, y =>
            {
                Mat row = new Mat(src, new Rect(0, y, width, 1));
                Mat rowDst = new Mat(dst, new Rect(0, y, width, 1));

                Cv2.Canny(row, rowDst, 50, 150);

                // Apply sub-pixel edge detection to the output of the Canny algorithm
                Cv2.FindContours(rowDst, out var contours, out _, RetrievalModes.List, ContourApproximationModes.ApproxTC89KCOS);
                Cv2.DrawContours(rowDst, contours, -1, Scalar.White, 1, LineTypes.Link8);

                // Release the temporary Mats created for this row
                row.Dispose();
                rowDst.Dispose();
            });

            Cv2.ImWrite("output.jpg", dst);
        }
    }
}

该代码使用`Parallel.For()`方法将图像分成行，并为每一行分配一个线程数，以便在每一行上并行应用Canny边缘检测算法。然后，它使用`FindContours()`方法和`DrawContours()`方法来在输出的二进制图像上进行亚像素级别的边缘检测。最后，它将结果保存到`output.jpg`文件中。