使用多线程并行计算来加速warpAffine并带参数WARP_INVERSE_MAP C++例程

以下是一个使用多线程并行计算来加速warpAffine并带参数WARP_INVERSE_MAP的C++例程：

#include <opencv2/opencv.hpp>
#include <thread>

using namespace cv;

void warpAffineParallel(const Mat& src, Mat& dst, const Mat& M, int flags, int start_row, int end_row) {
    Mat dst_row = dst.rowRange(start_row, end_row);
    warpAffine(src, dst_row, M, dst_row.size(), flags | WARP_INVERSE_MAP);
}

void warpAffineParallelWrapper(const Mat& src, Mat& dst, const Mat& M, int flags, int num_threads) {
    int rows_per_thread = dst.rows / num_threads;
    std::vector<std::thread> threads;
    for (int i = 0; i < num_threads - 1; ++i) {
        threads.emplace_back(warpAffineParallel, std::ref(src), std::ref(dst), std::ref(M), flags, i * rows_per_thread, (i + 1) * rows_per_thread);
    }
    threads.emplace_back(warpAffineParallel, std::ref(src), std::ref(dst), std::ref(M), flags, (num_threads - 1) * rows_per_thread, dst.rows);
    for (auto& thread : threads) {
        thread.join();
    }
}

int main() {
    Mat src = imread("input.jpg");
    Mat M = getRotationMatrix2D(Point(src.cols / 2, src.rows / 2), 30, 1);
    Mat dst(src.size(), src.type());
    int num_threads = std::thread::hardware_concurrency();
    warpAffineParallelWrapper(src, dst, M, INTER_LINEAR, num_threads);
    imshow("input", src);
    imshow("output", dst);
    waitKey(0);
    return 0;
}

该代码使用`warpAffineParallelWrapper`函数来将图像分成若干个块，然后使用多个线程并行计算warpAffine。`warpAffineParallel`函数是一个单独的线程函数，它接收源图像、目标图像、变换矩阵、标志以及当前处理的行范围。在`warpAffineParallelWrapper`函数中，我们使用`std::thread::hardware_concurrency()`获取系统的线程数，并将每个线程分配给每个块。最后，我们等待所有线程完成，然后显示输出图像。

请注意，该代码仅用于演示多线程并行计算如何加速warpAffine，并带参数WARP_INVERSE_MAP，实际上并不适合在所有情况下使用。在某些情况下，使用多线程可能会降低性能，因为线程管理和调度开销可能会超过并行计算的好处。在实际应用中，您需要根据具体情况进行测试和优化。