使用多线程并行计算来加速warpAffine并带参数WARP_INVERSE_MAP C++例程

下面是一个使用多线程并行计算来加速warpAffine并带参数WARP_INVERSE_MAP的C++例程：

#include <iostream>
#include <opencv2/opencv.hpp>
#include <thread>
#include <mutex>

using namespace std;
using namespace cv;

mutex mtx;

void warpAffineParallel(Mat& src, Mat& dst, Mat& M, int startRow, int endRow) {
    Mat dst_temp = Mat::zeros(dst.rows, dst.cols, dst.type());
    for(int y = startRow; y < endRow; y++) {
        for(int x = 0; x < dst.cols; x++) {
            float x0 = (float)x * M.at<double>(0, 0) + (float)y * M.at<double>(0, 1) + M.at<double>(0, 2);
            float y0 = (float)x * M.at<double>(1, 0) + (float)y * M.at<double>(1, 1) + M.at<double>(1, 2);
            if(x0 >= 0 && x0 < src.cols && y0 >= 0 && y0 < src.rows) {
                int x1 = (int)floor(x0);
                int y1 = (int)floor(y0);
                int x2 = x1 + 1;
                int y2 = y1 + 1;
                float alpha = x0 - x1;
                float beta = y0 - y1;
                dst_temp.at<Vec3b>(y, x) = (1 - alpha) * (1 - beta) * src.at<Vec3b>(y1, x1)
                                         + alpha * (1 - beta) * src.at<Vec3b>(y1, x2)
                                         + (1 - alpha) * beta * src.at<Vec3b>(y2, x1)
                                         + alpha * beta * src.at<Vec3b>(y2, x2);
            }
        }
    }
    mtx.lock();
    add(dst_temp, dst, dst);
    mtx.unlock();
}

void warpAffineParallelWrapper(Mat& src, Mat& dst, Mat& M, int numThreads) {
    vector<thread> threads;
    int numRowsPerThread = dst.rows / numThreads;
    int startRow = 0;
    int endRow = numRowsPerThread;
    for(int i = 0; i < numThreads - 1; i++) {
        threads.push_back(thread(warpAffineParallel, ref(src), ref(dst), ref(M), startRow, endRow));
        startRow = endRow;
        endRow += numRowsPerThread;
    }
    threads.push_back(thread(warpAffineParallel, ref(src), ref(dst), ref(M), startRow, dst.rows));
    for(auto& th : threads) {
        th.join();
    }
}

int main() {
    Mat src = imread("test.jpg");
    Mat dst = Mat::zeros(src.rows, src.cols, src.type());
    Mat M = getRotationMatrix2D(Point2f(src.cols/2.0, src.rows/2.0), 45, 1);
    warpAffineParallelWrapper(src, dst, M, 4);
    imshow("src", src);
    imshow("dst", dst);
    waitKey();
    return 0;
}

在这个例程中，我们使用了一个名为warpAffineParallel的函数来处理每个线程的任务。这个函数使用了与warpAffine函数相同的公式来计算输出图像的每个像素值。关键的区别在于，我们将每个线程的任务限定在了指定的行范围内。这样做是为了保证每个线程都可以在不同的区域内进行计算，从而实现并行化。

我们还使用了一个名为warpAffineParallelWrapper的函数来管理所有线程的创建和运行。这个函数使用了一个vector来存储所有线程，并且将图像的高度分为了numThreads个块。然后，它使用一个循环来创建每个线程，并且使用mtx互斥锁来确保每个线程不会同时写入dst图像。最后，它使用join函数等待所有线程完成。

在主函数中，我们首先加载了一个测试图像，然后创建了一个输出图像并且使用getRotationMatrix2D函数生成了一个旋转矩阵。最后，我们调用了warpAffineParallelWrapper函数来使用4个线程并行计算warpAffine函数。最后，我们显示了原始图像和输出图像，并且等待用户按下任意键来退出程序。