可以给个完整例程吗

以下是一个使用OpenMP并行化warpAffine算子的例程，代码中将图像分成多个块，每个线程处理一个块中的像素，通过调整块的大小和线程数可以优化加速效果。

#include <opencv2/opencv.hpp>
#include <omp.h>

using namespace cv;

void warpAffine_parallel(Mat &src, Mat &dst, Mat &M, Size dsize)
{
    int num_threads = omp_get_max_threads();
    int block_size = std::max(1, src.rows / num_threads);
    #pragma omp parallel for schedule(dynamic) num_threads(num_threads)
    for (int i = 0; i < src.rows; i += block_size)
    {
        int end = std::min(i + block_size, src.rows);
        Mat src_roi(src, Range(i, end), Range::all());
        Mat dst_roi(dst, Range(i, end), Range::all());
        warpAffine(src_roi, dst_roi, M, dsize, INTER_LINEAR, BORDER_CONSTANT, Scalar());
    }
}

int main()
{
    Mat src = imread("test.jpg");
    Mat dst(src.size(), src.type());
    Mat M = getRotationMatrix2D(Point2f(src.cols / 2, src.rows / 2), 30, 1);
    double start = omp_get_wtime();
    warpAffine_parallel(src, dst, M, src.size());
    double end = omp_get_wtime();
    std::cout << "Time: " << end - start << " s" << std::endl;
    imshow("src", src);
    imshow("dst", dst);
    waitKey(0);
    return 0;
}

在这个例程中，我们首先获取了当前系统中可用的最大线程数，并根据图像的大小计算出每个线程需要处理的像素块大小。然后使用OpenMP并行化循环，将图像分成多个块，每个线程处理一个块中的像素。最后计算程序的运行时间，并显示结果图像。

需要注意的是，为了保证正确性和可靠性，我们需要在并行化过程中避免对共享变量的竞争，例如在本例中，我们使用了schedule(dynamic)指令来动态调整任务块的大小，并避免了线程间的竞争。另外，为了避免过多的线程切换和同步开销，我们通常需要根据系统的实际情况和任务的特点来调整线程数、任务大小等参数，以达到最佳的加速效果。