opencvsharp 并行计算canny亚像素匹配

首先，要使用OpenCVSharp进行Canny边缘检测，需要将图像转换为灰度图像。然后，可以使用`Cv2.Canny()`方法进行边缘检测。如果要进行亚像素级别的边缘匹配，可以使用`Cv2.SubPixel()`方法进行亚像素级别的边缘匹配。

在进行并行计算时，可以使用`Parallel.For()`方法来对图像进行分块处理。这可以显著提高处理速度。例如，可以将图像分为多个块，并在每个块上运行Canny边缘检测和亚像素匹配。

以下是一个简单的示例代码，用于在OpenCVSharp中使用Canny边缘检测和亚像素级别的边缘匹配，并使用并行计算进行处理：

using System.Threading.Tasks;
using OpenCvSharp;

public class Program
{
    static void Main()
    {
        Mat image = Cv2.ImRead("test.jpg");
        Mat gray = new Mat();
        Cv2.CvtColor(image, gray, ColorConversionCodes.BGR2GRAY);

        int blockSize = 100; // 每个块的大小
        Parallel.For(0, image.Height / blockSize, y =>
        {
            for (int x = 0; x < image.Width / blockSize; x++)
            {
                int blockX = x * blockSize;
                int blockY = y * blockSize;
                Rect blockRect = new Rect(blockX, blockY, blockSize, blockSize);
                Mat block = new Mat(gray, blockRect);

                Mat edges = new Mat();
                Cv2.Canny(block, edges, 50, 150);

                Mat subPixelEdges = new Mat();
                Cv2.SubPixel(edges, subPixelEdges, new Size(5, 5), new Size(-1, -1), new TermCriteria(CriteriaType.Count | CriteriaType.Eps, 20, 0.03));

                subPixelEdges.CopyTo(gray[blockRect]);
            }
        });

        Cv2.ImWrite("result.jpg", gray);
    }
}

在这个示例中，我们将图像分为100x100像素的块，并使用`Parallel.For()`方法对每个块进行处理。在每个块上，我们运行Canny边缘检测和亚像素匹配，并将结果复制回原始图像中。最后，我们将处理后的图像保存到文件中。

请注意，这只是一个示例代码。在实际应用中，您可能需要根据图像的大小和处理需求来调整块的大小和并行计算的线程数。