cv::parallel_for_ 是 OpenCV 中用于并行处理的一个函数,可以有效地利用多核 CPU 来加速计算。
在 OpenCV 中,cv::parallel_for_
可以与 lambda 函数结合使用,以简化代码并提高可读性。以下是如何将 lambda 函数与 cv::parallel_for_
结合的示例。
示例:使用 Lambda 函数
假设你想要对一个图像的每个像素进行简单处理(如平方),可以使用 lambda 函数来实现:
#include <opencv2/opencv.hpp>
#include <iostream>int main() {cv::Mat src = cv::imread("input.jpg", cv::IMREAD_GRAYSCALE);cv::Mat dst = src.clone();if (src.empty()) {std::cerr << "Image not found!" << std::endl;return -1;}// 使用 lambda 函数与 parallel_for_ 结合cv::parallel_for_(cv::Range(0, src.rows), [&](const cv::Range& range) {for (int i = range.start; i < range.end; ++i) {for (int j = 0; j < src.cols; ++j) {// 确保处理的值不超过255int value = src.at<uchar>(i, j);dst.at<uchar>(i, j) = std::min(255, value * value);}}});cv::imwrite("output.jpg", dst);return 0;
}
说明
- Lambda 函数:
&
表示捕获外部变量(在本例中是src
和dst
),允许在 lambda 内部访问这些变量。 cv::Range(0, src.rows)
: 仍然定义了处理的行范围。- 像素处理: 在 lambda 函数内部,进行像素值的平方处理,并确保不超过 255。
注意事项
- 捕获方式: 可以根据需要选择捕获方式(如
&
或=
),这会影响变量的可见性和生命周期。 - 性能: 使用 lambda 函数可以提高代码的简洁性和可读性,同时也能利用
cv::parallel_for_
的并行计算能力。
通过将 lambda 函数与 cv::parallel_for_
结合,可以实现高效的并行计算,同时保持代码的简洁性。