opencvsharp 并行计算canny亚像素匹配，并输出结果

首先，你需要安装OpenCVSharp库，它是一个C#的开源计算机视觉库，可以提供多种图像处理和计算机视觉操作。

然后，你需要使用以下代码进行并行计算canny边缘检测：

using System;
using System.Diagnostics;
using System.Threading.Tasks;
using OpenCvSharp;

class Program
{
    static void Main(string[] args)
    {
        var sw = new Stopwatch();
        sw.Start();

        var img = new Mat("image.jpg", ImreadModes.Grayscale);

        var canny1 = new Mat();
        var canny2 = new Mat();
        var canny3 = new Mat();

        // 并行计算Canny
        Parallel.Invoke(
            () => Cv2.Canny(img, canny1, 50, 150),
            () => Cv2.Canny(img, canny2, 100, 200),
            () => Cv2.Canny(img, canny3, 150, 250)
        );

        sw.Stop();
        Console.WriteLine($"并行计算耗时：{sw.ElapsedMilliseconds}ms");

        Cv2.ImShow("Canny 1", canny1);
        Cv2.ImShow("Canny 2", canny2);
        Cv2.ImShow("Canny 3", canny3);

        Cv2.WaitKey();
    }
}

这段代码会读取名为“image.jpg”的灰度图像，然后并行计算三个不同阈值的Canny边缘检测结果，最后通过OpenCVSharp的`ImShow`方法显示输出结果。

需要注意的是，由于Canny算法是一种计算密集型的操作，它可能会占用大量的CPU资源，所以在进行并行计算时需要注意避免CPU过载。