c++ - OpenCV C++ 多线程加速

coder 2024-02-12 原文

对于以下代码，这里有一些上下文。

Mat img0; // 1280x960 grayscale

timer.start();
for (int i = 0; i < img0.rows; i++)
{
    vector<double> v;
    uchar* p = img0.ptr<uchar>(i);
    for (int j = 0; j < img0.cols; ++j)
    {
        v.push_back(p[j]);
    }
}
cout << "Single thread " << timer.end() << endl;

和

timer.start();
concurrency::parallel_for(0, img0.rows, [&img0](int i) {
    vector<double> v;
    uchar* p = img0.ptr<uchar>(i);
    for (int j = 0; j < img0.cols; ++j)
    {
        v.push_back(p[j]);
    }
});
cout << "Multi thread " << timer.end() << endl;

结果:

Single thread 0.0458856
Multi thread 0.0329856

加速几乎不明显。

我的处理器是 Intel i5 3.10 GHz

内存 8 GB DDR3

编辑

我也尝试了一种稍微不同的方法。

vector<Mat> imgs = split(img0, 2,1); // `split` is my custom function that, in this case, splits `img0` into two images, its left and right half

timer.start();
concurrency::parallel_for(0, (int)imgs.size(), [imgs](int i) {
    Mat img = imgs[i];
    vector<double> v;
    for (int row = 0; row < img.rows; row++)
    {
        uchar* p = img.ptr<uchar>(row);
        for (int col = 0; col < img.cols; ++col)
        {
            v.push_back(p[col]);
        }
    }

});
cout << " Multi thread Sectored " << timer.end() << endl;

我得到了更好的结果:

Multi thread Sectored 0.0232881

所以，看起来我在运行时创建了 960 个线程什么的

parallel_for(0, img0.rows, ...

但这并不奏效。

(我必须补充一点，Kenney 的评论是正确的。不要与我在这里陈述的具体数字太相关。当测量像这样的小间隔时，会有很大的变化。但总的来说，我在编辑中写的，关于将图像分成两半，与旧方法相比提高了性能。)

最佳答案

我认为你的问题是你受到内存带宽的限制。您的第二个片段基本上是从整个图像中读取，并且必须从主内存中读取到缓存中。 (或者从 L2 缓存中进入 L1 缓存)。

您需要安排您的代码，以便所有四个内核同时在相同的内存位上工作(我假设您不是实际上正在尝试优化此代码 - 这只是一个简单的示例).

编辑:在最后一个括号中插入关键的“不”。

关于c++ - OpenCV C++ 多线程加速，我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题： https://stackoverflow.com/questions/34241588/

amp 多线 code lt pre c++multithreading opencv

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