vscode 使用TBB库

要在 VS Code 中使用 TBB（Intel Threading Building Blocks）库，可以按照以下步骤进行操作：

1. 下载并安装 TBB 库，可以从官网 https://github.com/oneapi-src/oneTBB/releases 下载最新版本。

2. 在 VS Code 中创建一个 C++ 项目，可以使用 CMake 或者 Makefile 进行构建。

3. 在项目中添加 TBB 库的头文件路径和链接库路径，可以在 CMakeLists.txt 或 Makefile 文件中添加相应的命令。

4. 在代码中包含 TBB 的头文件，例如 `#include <tbb/tbb.h>`。

5. 编写使用 TBB 库的代码，例如使用 TBB 的并行算法来加速程序执行。

6. 在 VS Code 中编译和运行程序，可以使用终端或者集成终端工具进行操作。

需要注意的是，使用 TBB 库需要确保编译器支持 C++11 或者更高版本，同时需要使用相应的编译选项来启用 TBB 的功能。具体使用方法可以参考 TBB 的官方文档和示例代码。

相关问题

opencv使用tbb库加速相机标定

OpenCV可以使用Intel的TBB（Threading Building Blocks）库进行多线程加速，从而提高相机标定的速度。以下是使用TBB库进行相机标定的基本步骤：

1. 导入OpenCV和TBB库

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

2. 定义并行任务

使用TBB库的主要目的是将相机标定中的一些计算密集型任务分配到多个线程中并行计算。在这里，我们可以将每个图像的角点检测和角点坐标的提取作为一个任务。

class FindCornersTask {
public:
    FindCornersTask(const cv::Mat& image, std::vector<cv::Point2f>& corners,
                    cv::Size pattern_size, int flags) :
            image_(image), corners_(corners), pattern_size_(pattern_size), flags_(flags) {}

    void operator()() const {
        bool found = cv::findChessboardCorners(image_, pattern_size_, corners_, flags_);
        if (found)
            cv::cornerSubPix(image_, corners_, cv::Size(11, 11), cv::Size(-1, -1),
                             cv::TermCriteria(cv::TermCriteria::EPS + cv::TermCriteria::MAX_ITER, 30, 0.1));
    }

private:
    cv::Mat image_;
    std::vector<cv::Point2f>& corners_;
    cv::Size pattern_size_;
    int flags_;
};

3. 创建并行任务列表

我们可以使用TBB的并行算法`parallel_for`来运行一组任务。下面的代码创建一个任务列表，每个任务都是使用上一步定义的`FindCornersTask`类。

std::vector<FindCornersTask> tasks;
for (int i = 0; i < image_list.size(); i++) {
    tasks.push_back(FindCornersTask(image_list[i], corners[i], pattern_size, flags));
}

4. 运行并行任务

我们可以使用`parallel_for`算法来运行一组任务。这将自动将任务分配到可用的线程上并行执行。

tbb::parallel_for(tbb::blocked_range<size_t>(0, tasks.size()),
    [&](const tbb::blocked_range<size_t>& r) {
        for (size_t i = r.begin(); i != r.end(); ++i) {
            tasks[i]();
        }
    });

完整的示例代码如下：

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

class FindCornersTask {
public:
    FindCornersTask(const cv::Mat& image, std::vector<cv::Point2f>& corners,
                    cv::Size pattern_size, int flags) :
            image_(image), corners_(corners), pattern_size_(pattern_size), flags_(flags) {}

    void operator()() const {
        bool found = cv::findChessboardCorners(image_, pattern_size_, corners_, flags_);
        if (found)
            cv::cornerSubPix(image_, corners_, cv::Size(11, 11), cv::Size(-1, -1),
                             cv::TermCriteria(cv::TermCriteria::EPS + cv::TermCriteria::MAX_ITER, 30, 0.1));
    }

private:
    cv::Mat image_;
    std::vector<cv::Point2f>& corners_;
    cv::Size pattern_size_;
    int flags_;
};

int main(int argc, char** argv) {
    std::vector<cv::Mat> image_list;
    // load images ...

    int flags = cv::CALIB_CB_ADAPTIVE_THRESH + cv::CALIB_CB_NORMALIZE_IMAGE + cv::CALIB_CB_FAST_CHECK;

    cv::Size pattern_size(9, 6);
    std::vector<std::vector<cv::Point2f>> corners(image_list.size());

    std::vector<FindCornersTask> tasks;
    for (int i = 0; i < image_list.size(); i++) {
        tasks.push_back(FindCornersTask(image_list[i], corners[i], pattern_size, flags));
    }

    tbb::parallel_for(tbb::blocked_range<size_t>(0, tasks.size()),
        [&](const tbb::blocked_range<size_t>& r) {
            for (size_t i = r.begin(); i != r.end(); ++i) {
                tasks[i]();
            }
        });

    // run camera calibration ...
    return 0;
}

这样，我们就可以使用TBB库加速相机标定的过程了。需要注意的是，TBB库需要在编译时与OpenCV一起链接。

prompt中卸载tbb库

在命令提示符或终端中卸载TBB库需要使用适合你的操作系统的包管理器。以下是一些常见操作系统的卸载命令：

- Ubuntu/Debian:

  sudo apt-get remove libtbb-dev

- CentOS/Fedora:

  sudo yum remove tbb-devel

- macOS:

  brew uninstall tbb

如果你使用的是其他操作系统，请查阅相关文档或使用相应的包管理器来卸载TBB库。