OpenMp與OpenCv和指針

我正在開發一個C++程序，它使用OpenCv分析來自WebCam的視頻並做一些動作跟蹤（試圖爲學校項目構建一個自動化氣槍炮彈炮塔的最終目標！）OpenMp與OpenCv和指針

我試圖做很多工作來優化我的處理過程，以便在分析視頻時獲得最高的幀速率。我試圖使用OpenMp來進行平行處理，但是我很難用我的代碼來實現它。這裏有一個循環，我想使用Openmp。

Mat differenceImage(frame1.size(), CV_8UC1); 
    long long* pf1 = reinterpret_cast<long long*>(grayImage1.ptr()); 
    long long* pf2 = reinterpret_cast<long long*>(grayImage2.ptr()); 
    long long* pf3 = reinterpret_cast<long long*>(differenceImage.ptr()); 
    long long* pfe = pf1 + grayImage1.size().width*grayImage1.size().height * sizeof(uchar)/8; 

    long long a, b, r1, r2, r3, r4, r5, r6, r7, r8, s1, s2, s3, s4, s5, s6, s7, s8, t1, t2, t3, t4, t5, t6, t7, t8; 

    while (pf1 < pfe) { 
     a = *pf1; 
     b = *pf2; 

     s1 = a & 0xFF00000000000000 >> 56; 
     s2 = a & 0x00FF000000000000 >> 48; 
     s3 = a & 0x0000FF0000000000 >> 40; 
     s4 = a & 0x000000FF00000000 >> 32; 
     s5 = a & 0x00000000FF000000 >> 24; 
     s6 = a & 0x0000000000FF0000 >> 16; 
     s7 = a & 0x000000000000FF00 >> 8; 
     s8 = a & 0x00000000000000FF; 

     t1 = b & 0xFF00000000000000 >> 56; 
     t2 = b & 0x00FF000000000000 >> 48; 
     t3 = b & 0x0000FF0000000000 >> 40; 
     t4 = b & 0x000000FF00000000 >> 32; 
     t5 = b & 0x00000000FF000000 >> 24; 
     t6 = b & 0x0000000000FF0000 >> 16; 
     t7 = b & 0x000000000000FF00 >> 8; 
     t8 = b & 0x00000000000000FF; 


     r1 = s1 - t1; 
     r2 = s2 - t2; 
     r3 = s3 - t3; 
     r4 = s4 - t4; 
     r5 = s5 - t5; 
     r6 = s6 - t6; 
     r7 = s7 - t7; 
     r8 = s8 - t8; 

     if (r1 < 0) r1 = -r1; 
     if (r2 < 0) r2 = -r2; 
     if (r3 < 0) r3 = -r3; 
     if (r4 < 0) r4 = -r4; 
     if (r5 < 0) r5 = -r5; 
     if (r6 < 0) r6 = -r6; 
     if (r7 < 0) r7 = -r7; 
     if (r8 < 0) r8 = -r8; 

     *pf3 = (r1 << 56) | (r2 << 48) | (r3 << 40) | (r4 << 32) | (r5 << 24) | (r6 << 16) | (r7 << 8) | r8; 

     ++pf1; 
     ++pf2; 
     ++pf3; 
    }

基本上，我將2幀放入墊圖像，我得到這兩個圖像之間的差異。我試圖在這個循環上使用OpenCv，但沒有成功，我試圖改變我爲while循環使用「#pragma omp parallel for」的「for」循環，但它完全不起作用。

任何人都可以給我一些關於在這種情況下使用Openmp的建議嗎？你認爲這有助於提高性能嗎？

謝謝菲爾

來源

2016-11-21 Philippe Gervais

這一切似乎過於複雜，看起來很簡單的一個問題...爲什麼不回一個簡單的方法，可以很容易既並行和矢量化？

我不太確定你的數據的類型，但我會去這樣的事情：

long long nbElem = grayImage1.size().width * grayImage1.size().height; 
unsigned char *pf1 = grayImage1.ptr(); 
unsigned char *pf2 = grayImage2.ptr(); 
unsigned char *pf3 = differenceImage.ptr(); 

#pragma omp parallel for simd 
for (long long i = 0; i < nbElem; i++) { 
    pf3[i] = pf1[i] > pf2[i] ? pf1[i] - pf2[i] : pf2[i] - pf1[i]; 
}

通常情況下（未測試）這樣，編譯器應該產生的並行版本一個矢量化版本的初始代碼，並且它具有很多可讀性和可維護性。

來源

2016-11-21 11:25:47 Gilles

謝謝！事實上，我過度複雜的問題，我試圖通過減少內存訪問來提高處理速度。但是，採用並行處理的方式可以提高我的程序速度。在320x240下15幀/秒，現在是640x480下30幀/秒！ –

OpenMp與OpenCv和指針

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