如何才能保证效果不改变的情况下通过C++11中提供的std::thread库分割图像分别处理这段代码 Mat RotateMat = getRotationMatrix2D(m_pdCenter, -m_dAngle, 1); warpAffine(RoiMat, RoiMat, RotateMat, m_mInputMat.size(), WARP_INVERSE_MAP);

您可以将图像分割成多个部分，并使用多个线程分别处理每个部分。具体方法如下：

Mat RotateMat = getRotationMatrix2D(m_pdCenter, -m_dAngle, 1);
const int num_threads = 4; // 假设使用4个线程
std::vector<std::thread> threads(num_threads);
const int height = RoiMat.rows / num_threads; // 每个线程处理的行数
for (int i = 0; i < num_threads; ++i) {
    int start_row = i * height;
    int end_row = (i == num_threads - 1) ? RoiMat.rows : (i + 1) * height;
    threads[i] = std::thread([&](const int start, const int end) {
        Mat RoiMat_part = RoiMat.rowRange(start, end);
        warpAffine(RoiMat_part, RoiMat_part, RotateMat, m_mInputMat.size(), WARP_INVERSE_MAP);
    }, start_row, end_row);
}
for (int i = 0; i < num_threads; ++i) {
    threads[i].join();
}

在这个代码中，我们将图像分割成了num_threads个部分，并创建了num_threads个线程来处理每个部分。具体来说，我们首先计算出每个线程处理的行数，并使用std::vector<std::thread>来创建多个线程。然后，我们使用lambda表达式来在每个线程中处理对应的部分，其中start和end表示当前线程处理的行的起始和结束位置。需要注意的是，由于每个线程只处理自己的部分，因此不会出现数据竞争和未定义行为。最后，我们使用join函数等待所有线程执行完成。

值得注意的是，由于图像分割和线程调度的开销，这种方法并不一定能够带来明显的性能提升，甚至可能导致性能下降。因此，在使用多线程加速时需要进行充分的测试和评估。