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c++ - C++中的多线程图像处理

coder 2023-11-12 原文

我正在开发一个处理不同尺寸图像的程序。许多这些操作从输入读取像素数据并写入单独的输出(例如模糊)。这是在每个像素的基础上完成的。

这种图像映射对 CPU 的压力很大。我想使用多线程来加快速度。我该怎么做？我正在考虑为每行像素创建一个线程。

我有几个要求:

  • 可执行文件的大小必须最小化。换句话说，我不能使用大量的库。用于 C/C++ 的最轻量级、可移植的线程库是什么？
  • 可执行文件的大小必须最小化。我正在考虑有一个函数 forEachRow(fp* )，它为每一行运行一个线程，甚至是一个 forEachPixel(fp* )，其中 fp 在它自己的线程中对单个像素进行操作。哪个最好？
  • 我应该使用普通函数或仿函数或函数或某些 lambda 函数还是……其他东西？
  • 一些操作使用优化，这需要来自先前处理的像素的信息。这使得 forEachRow 有利。即使考虑到这一点，使用 forEachPixel 会更好吗？
  • 我需要锁定我的只读和只写数组吗？
  • 输入只是读取，但许多操作需要从数组中的多个像素输入。
  • 每个像素只写入一次输出。
  • 速度也很重要(当然)，但优化可执行文件大小优先。

    • 谢谢。

    有关此主题的更多信息供好奇者使用:C++ Parallelization Libraries: OpenMP vs. Thread Building Blocks

    最佳答案

    如果您的编译器支持 OpenMP (我知道 VC++ 8.0 and 9.0 和 gcc 一样)，它可以让这样的事情更容易做到。

    你不只是想创建很多线程 - 有一个 yield 递减点，当你开始获得越来越多的上下文切换时，添加新线程会减慢速度。在某些时候，使用太多线程实际上会使并行版本比仅使用线性算法更慢。最佳线程数是可用 CPU/内核数的函数，以及每个线程在 I/O 之类的事情上花费的时间百分比。看看this article作者 Herb Sutter 对并行性能提升的一些讨论。

    OpenMP 使您可以轻松地根据可用 CPU 的数量调整创建的线程数。使用它(尤其是在数据处理情况下)通常只需要简单地放入几个 #pragma omp s 在现有代码中，并让编译器处理创建线程和同步。

    一般来说 - 只要数据没有改变，你就不必锁定只读数据。如果您可以确定每个像素槽只会被写入一次，并且您可以保证在开始读取结果之前已完成所有写入，那么您也不必锁定它。

    对于 OpenMP，就仿函数/函数对象而言，不需要做任何特殊的事情。以对您最有意义的方式写下来。这是来自 Intel 的图像处理示例(将 rgb 转换为灰度):

    #pragma omp parallel for
for (i=0; i < numPixels; i++)
{
   pGrayScaleBitmap[i] = (unsigned BYTE)
       (pRGBBitmap[i].red * 0.299 +
        pRGBBitmap[i].green * 0.587 +
        pRGBBitmap[i].blue * 0.114);
}

    这会自动分成与 CPU 数量一样多的线程，并将数组的一部分分配给每个线程。

    关于c++ - C++中的多线程图像处理，我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题： https://stackoverflow.com/questions/326487/

    amp多线sectionbrnoreferrerc++multithreadingoptimizationimage-processingparallel-processing

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