openmp在图像处理上面的运用-低调大师

openmp在图像处理上面的运用

2016-06-04 609

// openmptest的测试程序

//

#include "stdafx.h"

void Test(int n){

for (int i=0;i<10000;i++)

{

int j=0;

j = j+1;

}

printf("%d",n);

}

int _tmain(int argc, _TCHAR* argv[])

{

for (int i=0;i<10;i++)

{

Test(i);

}

getchar();

return 0;

}

而开启openmp

代码
// openmptest的测试程序

//

#include "stdafx.h"

void Test(int n){

for (int i=0;i<10000;i++)

{

int j=0;

j = j+1;

}

printf("%d",n);

}

int _tmain(int argc, _TCHAR* argv[])

{

for (int i=0;i<10;i++)

{

Test(i);

}

getchar();

return 0;

}

速度更快。

在最简单的层次上，openmp提供了粗颗粒的并行算法。一直以来，我都在寻找图像处理的加速算法，但是由于图像处理的特性（大多为线性项目），所以很难有好的提速方法。但是对于批量的图像处理，采用我们这种方法将是非常好用的。

编写较为复杂的opencv 程序

// openmptest的测试程序

//

#include "stdafx.h"

#include <iostream>

#include <opencv2/opencv.hpp>

#include "GoCvHelper.h"

using namespace std;

using namespace cv;

using namespace GO;

Mat Test(Mat src){

Mat draw;

Mat gray;

cvtColor(src,gray,COLOR_BGR2GRAY);

threshold(gray,gray,100,255,THRESH_OTSU);

connection2(gray,draw);

return draw;

}

int _tmain(int argc, _TCHAR* argv[])

{

//时间记录

const int64 start = getTickCount();

vector<Mat> vectorMats;

//文件目录

char cbuf[100] = "F:/图片资源/纹理库brodatz/brodatzjpg";

//获取所有文件

getFiles(cbuf,vectorMats);

//循环处理

// #pragma omp parallel for

for (int i=0;i<vectorMats.size();i++)

{

Mat dst = Test(vectorMats[i]);

}

//时间

double duration = (cv::getTickCount() - start)/getTickFrequency();

printf("共消耗时间%f",duration);

waitKey();

return 0;

}

不用mp的是这么长时间

不看算法本身的效率，在解决这个问题的时候，这种方法还是相当好用的。

目前方向：图像拼接融合、图像识别联系方式：jsxyhelu@foxmail.com

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原文链接：https://yq.aliyun.com/articles/649566

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实现multbandblend

一、首先实现 laplacian金字塔的分割和重构 #include"stdafx.h" #include<iostream> #include<vector> #include<opencv2/core/core.hpp> #include<opencv2/imgproc/imgproc.hpp> #include<opencv2/highgui/highgui.hpp> #include<opencv2/features2d/features2d.hpp> #include<opencv2/calib3d/calib3d.hpp> usingnamespacestd; usingnamespacecv; int_tmain(intargc,_TCHAR*argv[]) { Matsrc=imread("Lena.jpg"); src.convertTo(src,CV_32F,1.0/255); imshow("src",src); /*src.convertTo(src,CV_32F,1/25...

2016-06-05

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