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在处理图像时，会经常对像素进行操作，实时性要求较高的场所往往会使用并行处理，好在（C/C++ API）支持多种并行方式：mpi，openmp，intel ipp 等，今天记录一种利用 openmp简单的并行处理图像方法：灰度图像取反。
需要用到的头文件：#include “omp.h”，作者是基于opencv3.0处理的图片，cpu为赛扬E3200，双核。
话不多说上代码：
#include "opencv2/opencv.hpp" #include "omp.h" #include "time.h" #include <iostream> #pragma comment(lib,"opencv_world300.lib") using namespace cv; using namespace std; void normal(){ clock_t start,end; Mat img = imread("test.jpg",CV_LOAD_IMAGE_GRAYSCALE);//读一张图(1920*1080)，转为灰度图// Mat out(img.rows,img.cols,CV_8U);//初始化输出图像// unsigned char* p=out.data;//像素指针// //取反// start = clock(); for(int i = 0;i<img.rows*img.cols;i++){ *p++ =0xff-img.data[i]; } end = clock(); cout<<"norm_time"<<(end-start)<<endl; } void test_omp(){ clock_t start,end; Mat img = imread("test.jpg",CV_LOAD_IMAGE_GRAYSCALE);//读一张图，转为灰度图// Mat out(img.rows,img.cols,CV_8U);//初始化输出图像// unsigned char* p=out.data;//像素指针// //omp// int num = img.rows*img.cols;//openmp 限制循环格式// start =clock(); #pragma omp parallel for for (int i = 0;i<num;i++) { *p++ =0xff -img.data[i]; } end = clock(); cout<<"omp_time"<<(end-start)<<endl; } int main(){ normal(); test_omp(); return 0; }
release模式 结果如下：
时间单位为毫秒，双核并行速度刚好是普通处理两倍。
后记：
openmp主要用于循环级的并行程序，某些应用可能并不适合，当然由于图像数据的特殊性正好合适；其次openmp编写对for循环的格式要求比较多，具体细节可以参考http://www.cnblogs.com/yangyangcv/archive/2012/03/23/2413335.html。
今天就写这么多了，未完待续。。。
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原文地址：http://www.cnblogs.com/hutiann/p/5719471.html
