數字圖像處理之並行處理（1）

 

　　在處理圖像時，會經常對像素進行操作，實時性要求較高的場所往往會使用並行處理，好在（C/C++ API）支持多種並行方式：mpi，openmp，intel ipp 等，今天記錄一種利用 openmp簡單的並行處理圖像方法：灰度圖像取反。

 

　　需要用到的頭文件：#include “omp.h”，作者是基於opencv3.0處理的圖片，cpu為賽揚E3200，雙核。

話不多說上代碼：

 

#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);//讀一張圖(1920*1080)，轉為灰度圖//

    Mat out(img.rows,img.cols,CV_8U);//初始化輸出圖像//

    unsigned char* p=out.data;//像素指針//

    //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);//讀一張圖，轉為灰度圖//

    Mat out(img.rows,img.cols,CV_8U);//初始化輸出圖像//

    unsigned char* p=out.data;//像素指針//
    //omp//
    int num = img.rows*img.cols;//openmp 限制循環格式//

    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 結果如下：

時間單位為毫秒，雙核並行速度剛好是普通處理兩倍。

 

后記：

　　openmp主要用於循環級的並行程序，某些應用可能並不適合，當然由於圖像數據的特殊性正好合適；其次openmp編寫對for循環的格式要求比較多，具體細節可以參考http://www.cnblogs.com/yangyangcv/archive/2012/03/23/2413335.html。

　　今天就寫這么多了，未完待續。。。