如何才能保证效果不改变的情况下通过多线程加速这段代码 Mat RotateMat = getRotationMatrix2D(m_pdCenter, -m_dAngle, 1); warpAffine(RoiMat, RoiMat, RotateMat, m_mInputMat.size(), WARP_INVERSE_MAP);
时间: 2024-02-28 17:53:44 浏览: 22
可以使用OpenCV中提供的并行计算库来实现多线程加速,例如TBB(Threading Building Blocks)库。具体实现方法可以将图像划分为多个小块,每个线程处理一个小块的图像,最后将处理好的小块图像拼接在一起。修改代码如下:
```
cv::Mat RotateMat = getRotationMatrix2D(m_pdCenter, -m_dAngle, 1);
cv::parallel_for_(cv::Range(0, RoiMat.rows), [&](const cv::Range& range) {
for (int i = range.start; i < range.end; i++) {
cv::Mat RoiMatRow = RoiMat.row(i);
cv::warpAffine(RoiMatRow, RoiMatRow, RotateMat, m_mInputMat.size(), cv::WARP_INVERSE_MAP);
}
});
```
这样就可以利用多线程提高图像处理速度,同时保证处理结果的正确性。
相关问题
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库加速这段代码 Mat RotateMat = getRotationMatrix2D(m_pdCenter, -m_dAngle, 1); warpAffine(RoiMat, RoiMat, RotateMat, m_mInputMat.size(), WARP_INVERSE_MAP);
您可以使用std::async函数将warpAffine函数调用异步化,从而加速代码的执行。具体方法如下:
```cpp
Mat RotateMat = getRotationMatrix2D(m_pdCenter, -m_dAngle, 1);
auto future = std::async(std::launch::async, [RoiMat, RotateMat, this](){
warpAffine(RoiMat, RoiMat, RotateMat, m_mInputMat.size(), WARP_INVERSE_MAP);
});
// ... 其他计算 ...
future.wait(); // 等待异步函数执行完成
```
在这个代码中,我们使用std::async函数将warpAffine函数调用异步化,同时保证了其他计算不会受到影响。然后我们等待异步函数执行完成,以确保结果正确。注意,由于异步函数执行时间不确定,因此我们需要使用std::future对象来等待异步函数执行完成。
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。