opencv 多线程分块处理
在OpenCV中，使用ROI（Region of Interest）来处理图像的特定区域是一个常见的做法。当需要在多线程环境下对图像的不同区域进行处理时，可以将图像分割成多个区块，并将每个区块分配给不同的线程进行处理。
以下是一个使用C++和OpenCV进行多线程图像分块处理的简单例子：
int main(int argc, char *argv[])
{cv::Mat src;cv::Mat dst1(src.size(), CV_8UC1);src = cv::imread("../../test/img/2.jpg");/****************单线程******************/cv::Mat mask(src.size(), CV_8UC1);cv::Mat roi(mask, {100,100,mask.cols - 200, mask.rows - 200});roi.setTo(cv::Scalar(255));cv::imwrite("../../test/img/mask.jpg", mask);cv::Mat gray;cvtColor(src, gray, CV_BGR2GRAY);auto t = clock();cv::threshold(gray, dst1, 0, 255, CV_THRESH_OTSU);std::cout << "sigle thread time " << clock() - t << std::endl;cv::imwrite("../../test/img/2_inp.jpg", dst1);/****************多线程******************/cv::Mat dst2(src.size(), CV_8UC1);cv::Size size = src.size();// 分成9块 (3x3)int n = 3;int widthPerBlock = size.width / n;int heightPerBlock = size.height / n;std::vector<std::thread> threads;for (int i = 0; i < n; ++i) {for (int j = 0; j < n; ++j) {int x = j * widthPerBlock;int y = i * heightPerBlock;int width = (j == n - 1) ? size.width - x : widthPerBlock;int height = (i == n - 1) ? size.height - y : heightPerBlock;cv::Rect roi(x, y, width, height);threads.push_back(std::thread([&](cv::Rect roi_){cv::Mat gray_roi(gray, roi_);cv::Mat mask_roi(mask, roi_);cv::Mat dst_roi(dst2, roi_);cv::threshold(gray_roi, dst_roi, 0, 255, CV_THRESH_OTSU);},roi));}}t = clock();for (auto& t : threads) {t.join();}std::cout << "9 thread time " << clock() - t << std::endl;cv::imwrite("../../test/img/2_thread.jpg", dst2);return 0;
}图像大小：1760*2432
时间对比：
| 多线程 | 多线程 |
| 7ms | 18ms |
左中右依次是：原图 多线程 单线程处理结果