cv::parallel_for_

cv::parallel_for_ 是 OpenCV 中的一个函数，用于在多个线程上并行执行一个 for 循环。它可以显著提高图像处理的效率。该函数的用法如下：

cv::parallel_for_(cv::Range(0, n), [&](const cv::Range& range) {
    for (int i = range.start; i < range.end; i++) {
        // 待并行执行的代码
    }
});

其中，第一个参数是一个 cv::Range 对象，用于指定循环的范围（从 0 到 n-1）。第二个参数是一个 lambda 函数，用于执行具体的操作。在 lambda 函数中，我们可以通过 range.start 和 range.end 访问当前线程需要处理的循环范围。需要注意的是，lambda 函数必须是可复制的，因为它会被多个线程同时执行。

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加速这一段代码#include <thread> #include <mutex> // 用于保护m_vpdEdgePoints和m_vdEdgeGradient的锁 std::mutex g_mutex; void process_edges(const cv::Mat& RoiMat, const std::vectorcv::Point2d& m_vpdEquinoxPoints, const double m_dMeasureLength, const double m_dMeasureHeight, const double m_dSigma, const int m_nThresholdCircle, const int m_nTranslationCircle, const std::vector<double>& m_vdMeasureAngle, std::vectorcv::Point2d& m_vpdEdgePoints, std::vector<double>& m_vdEdgeGradient, int start_idx, int end_idx, Extract1DEdgeCircle Extract1DEdgeCircle) { std::vector<Edge1D_Result> edges; for (int i = start_idx; i < end_idx; i++) { edges = Extract1DEdgeCircle.Get1DEdge(RoiMat, m_vpdEquinoxPoints[i], m_dMeasureLength, m_dMeasureHeight,m_vdMeasureAngle[i], m_dSigma, m_nThresholdCircle, m_nTranslationCircle == 1 ? Translation::Poisitive : Translation::Negative, Selection::Strongest); // 使用锁保护m_vpdEdgePoints和m_vdEdgeGradient //std::lock_guardstd::mutex lock(g_mutex); for (int j = 0; j < edges.size(); j++) { m_vpdEdgePoints.push_back(edges[j].m_pdEdgePoint); m_vdEdgeGradient.push_back(edges[j].m_dGradient); } } } const int num_threads = 10; std::vectorstd::thread threads(num_threads); std::vector<std::vectorcv::Point2d> edge_points(num_threads); std::vector<std::vector<double>> edge_gradients(num_threads); for (int i = 0; i < num_threads; i++) { int start_idx = i * m / num_threads; int end_idx = (i + 1) * m / num_threads; threads[i] = std::thread(process_edges, std::ref(RoiMat), std::ref(m_vpdEquinoxPoints), m_dMeasureLength, m_dMeasureHeight, m_dSigma, m_nThresholdCircle, m_nTranslationCircle, std::ref(m_vdMeasureAngle), std::ref(edge_points[i]), std::ref(edge_gradients[i]), start_idx, end_idx, Extract1DEdgeCircle); } for (int i = 0; i < num_threads; i++) { threads[i].join(); // 合并结果 m_vpdEdgePoints.insert(m_vpdEdgePoints.end(), edge_points[i].begin(), edge_points[i].end()); m_vdEdgeGradient.insert(m_vdEdgeGradient.end(), edge_gradients[i].begin(), edge_gradients[i].end()); }

可以使用并行化技术来加速这段代码。具体来说，可以使用std::thread和std::mutex来创建多个线程处理不同部分的数据，并通过锁来保护共享数据的访问。下面是一个可能的实现：

#include <thread>
#include <mutex>

// 用于保护m_vpdEdgePoints和m_vdEdgeGradient的锁
std::mutex g_mutex;

void process_edges(const cv::Mat& RoiMat,
                   const std::vector<cv::Point2d>& m_vpdEquinoxPoints,
                   const double m_dMeasureLength,
                   const double m_dMeasureHeight,
                   const double m_dSigma,
                   const int m_nThresholdCircle,
                   const int m_nTranslationCircle,
                   const std::vector<double>& m_vdMeasureAngle,
                   std::vector<cv::Point2d>& m_vpdEdgePoints,
                   std::vector<double>& m_vdEdgeGradient,
                   int start_idx,
                   int end_idx,
                   Extract1DEdgeCircle Extract1DEdgeCircle) {

    std::vector<Edge1D_Result> edges;

    for (int i = start_idx; i < end_idx; i++) {
        edges = Extract1DEdgeCircle.Get1DEdge(RoiMat,
                                              m_vpdEquinoxPoints[i],
                                              m_dMeasureLength,
                                              m_dMeasureHeight,
                                              m_vdMeasureAngle[i],
                                              m_dSigma,
                                              m_nThresholdCircle,
                                              m_nTranslationCircle == 1 ? Translation::Poisitive : Translation::Negative,
                                              Selection::Strongest);

        // 使用锁保护m_vpdEdgePoints和m_vdEdgeGradient
        std::lock_guard<std::mutex> lock(g_mutex);

        for (int j = 0; j < edges.size(); j++) {
            m_vpdEdgePoints.push_back(edges[j].m_pdEdgePoint);
            m_vdEdgeGradient.push_back(edges[j].m_dGradient);
        }
    }
}

void parallel_process_edges(const cv::Mat& RoiMat,
                            const std::vector<cv::Point2d>& m_vpdEquinoxPoints,
                            const double m_dMeasureLength,
                            const double m_dMeasureHeight,
                            const double m_dSigma,
                            const int m_nThresholdCircle,
                            const int m_nTranslationCircle,
                            const std::vector<double>& m_vdMeasureAngle,
                            std::vector<cv::Point2d>& m_vpdEdgePoints,
                            std::vector<double>& m_vdEdgeGradient,
                            int num_threads,
                            Extract1DEdgeCircle Extract1DEdgeCircle) {

    std::vector<std::thread> threads(num_threads);
    std::vector<std::vector<cv::Point2d>> edge_points(num_threads);
    std::vector<std::vector<double>> edge_gradients(num_threads);

    for (int i = 0; i < num_threads; i++) {
        int start_idx = i * m_vpdEquinoxPoints.size() / num_threads;
        int end_idx = (i + 1) * m_vpdEquinoxPoints.size() / num_threads;

        threads[i] = std::thread(process_edges,
                                  std::ref(RoiMat),
                                  std::ref(m_vpdEquinoxPoints),
                                  m_dMeasureLength,
                                  m_dMeasureHeight,
                                  m_dSigma,
                                  m_nThresholdCircle,
                                  m_nTranslationCircle,
                                  std::ref(m_vdMeasureAngle),
                                  std::ref(edge_points[i]),
                                  std::ref(edge_gradients[i]),
                                  start_idx,
                                  end_idx,
                                  Extract1DEdgeCircle);
    }

    for (int i = 0; i < num_threads; i++) {
        threads[i].join();

        // 合并结果
        m_vpdEdgePoints.insert(m_vpdEdgePoints.end(), edge_points[i].begin(), edge_points[i].end());
        m_vdEdgeGradient.insert(m_vdEdgeGradient.end(), edge_gradients[i].begin(), edge_gradients[i].end());
    }
}

在这个实现中，我们定义了一个新的函数parallel_process_edges来处理并行化。它接受与原始函数相同的参数，并使用std::thread和std::mutex来创建多个线程执行process_edges函数。每个线程处理输入点集的一个子集，并将结果存储在本地向量中。最后，我们将所有线程的结果合并到主向量中。

请注意，我们使用了一个简单的均匀分割策略来将输入点集划分为不同的子集，但这可能会导致不平衡的工作负载。更好的方法是使用动态划分策略，即根据实际工作负载将任务动态地分配给可用的线程。不过，这需要更复杂的实现。

请你利用多核编程对下面这个函数进行加速，给出加速后的完整函数：blur(img_in,img_out,cv::Size(ksize,ksize));

好的，我理解了你的问题。以下是利用OpenMP多核编程后的完整函数：

void parallelBlur(const cv::Mat& img_in, cv::Mat& img_out, int ksize)
{
    #pragma omp parallel for
    for (int i = 0; i < img_in.rows; i++)
    {
        for (int j = 0; j < img_in.cols; j++)
        {
            cv::Rect roi(j - ksize / 2, i - ksize / 2, ksize, ksize);
            roi &= cv::Rect(0, 0, img_in.cols, img_in.rows);
            cv::Mat img_roi = img_in(roi);
            cv::Scalar mean = cv::mean(img_roi);
            img_out.at<cv::Vec3b>(i, j)[0] = mean[0];
            img_out.at<cv::Vec3b>(i, j)[1] = mean[1];
            img_out.at<cv::Vec3b>(i, j)[2] = mean[2];
        }
    }
}

void blur(const cv::Mat& img_in, cv::Mat& img_out, const cv::Size& ksize)
{
    // 判断是否需要进行多核加速
    if (img_in.rows * img_in.cols > 50000)
    {
        // 多核加速
        parallelBlur(img_in, img_out, ksize.width);
    }
    else
    {
        // 单核执行
        cv::blur(img_in, img_out, ksize);
    }
}

在这个函数中，我们首先判断了输入图像的大小是否足够大，如果大于50000个像素点，则采用多核加速的方式并行处理，否则使用OpenCV库函数cv::blur()进行单核处理。这样可以避免在小图像上使用多核加速导致线程切换带来的额外开销，从而达到更好的加速效果。