opencv 多线程分块处理

在OpenCV中，使用ROI（Region of Interest）来处理图像的特定区域是一个常见的做法。当需要在多线程环境下对图像的不同区域进行处理时，可以将图像分割成多个区块，并将每个区块分配给不同的线程进行处理。

以下是一个使用C++和OpenCV进行多线程图像分块处理的简单例子：

int main(int argc, char *argv[])
{
    cv::Mat src;
    cv::Mat dst1(src.size(), CV_8UC1);

    src = cv::imread("../../test/img/2.jpg");

    /****************单线程******************/
    cv::Mat mask(src.size(), CV_8UC1);

    cv::Mat roi(mask, {100,100,mask.cols - 200, mask.rows - 200});
    roi.setTo(cv::Scalar(255));

    cv::imwrite("../../test/img/mask.jpg", mask);

    cv::Mat gray;
    cvtColor(src, gray, CV_BGR2GRAY);

    auto t = clock();
    cv::threshold(gray, dst1, 0, 255, CV_THRESH_OTSU);
    std::cout << "sigle thread time " << clock() - t << std::endl;

    cv::imwrite("../../test/img/2_inp.jpg", dst1);

    /****************多线程******************/
    cv::Mat dst2(src.size(), CV_8UC1);
    cv::Size size = src.size();

    // 分成9块 (3x3)
    int n = 3;
    int widthPerBlock = size.width / n;
    int heightPerBlock = size.height / n;

    std::vector<std::thread> threads;

    for (int i = 0; i < n; ++i) {
        for (int j = 0; j < n; ++j) {
            int x = j * widthPerBlock;
            int y = i * heightPerBlock;
            int width = (j == n - 1) ? size.width - x : widthPerBlock;
            int height = (i == n - 1) ? size.height - y : heightPerBlock;

            cv::Rect roi(x, y, width, height);
            threads.push_back(std::thread([&](cv::Rect roi_){
                cv::Mat gray_roi(gray, roi_);
                cv::Mat mask_roi(mask, roi_);
                cv::Mat dst_roi(dst2, roi_);

                cv::threshold(gray_roi, dst_roi, 0, 255, CV_THRESH_OTSU);
            },roi));
        }
    }

    t = clock();
    for (auto& t : threads) {
        t.join();
    }
    std::cout << "9 thread time " << clock() - t << std::endl;

    cv::imwrite("../../test/img/2_thread.jpg", dst2);


    return 0;
}

图像大小：1760*2432

时间对比：

左中右依次是：原图  多线程 单线程处理结果