OpenCV:OpenCV中的 parallel_for 和opencv parallel_for_
OpenCV使用OMP完成并行运算,在使用AdaBoost检测的时候,在cascadedetect.cpp 里面,大量使用
parallel_for_(Range(0, stripCount), CascadeClassifierInvoker( *this, processingRectSize, stripSize, yStep, factor,candidatesVector, rejectLevels, levelWeights, false, currentMask, &mtx) );
语句。
策略对应的机制:
CascadeClassifierInvoker继承自于 ParallelLoopBody ,实现parallel_for_( )语句。
class CascadeClassifierInvoker : public ParallelLoopBody
CV2.4.3中自带的calcOpticalFlowPyrLK函数也用parallel_for重写过了,之前我一直认为parallel_for就是用来并行计算的,之前也自己写了一些用parallel_for实现的算法。
直到今天在opencv官网中看到别人的提问,才发现parallel_for实际上是serial loop (普通循环结构),而parallel_for_才是parallel loop(OpenCV官网answer),用以实现TBB或者OpenCL并行。
参考文章:OpenCV中parallel_for 和 parallel_for_学习笔记
函数定义在parallel.cpp里面,定义为:
/* ================================ parallel_for_ ================================ */ void cv::parallel_for_(const cv::Range& range, const cv::ParallelLoopBody& body, double nstripes)
{
#ifdef CV_PARALLEL_FRAMEWORK if(numThreads != 0)
{
ProxyLoopBody pbody(body, range, nstripes);
cv::Range stripeRange = pbody.stripeRange(); #if defined HAVE_TBB
tbb::parallel_for(tbb::blocked_range<int>(stripeRange.start, stripeRange.end), pbody);
#elif defined HAVE_CSTRIPES parallel(MAX(0, numThreads))
{
int offset = stripeRange.start;
int len = stripeRange.end - offset;
Range r(offset + CPX_RANGE_START(len), offset + CPX_RANGE_END(len));
pbody(r);
barrier();
} #elif defined HAVE_OPENMP #pragma omp parallel for schedule(dynamic)
for (int i = stripeRange.start; i < stripeRange.end; ++i)
pbody(Range(i, i + 1)); #elif defined HAVE_GCD dispatch_queue_t concurrent_queue = dispatch_get_global_queue(DISPATCH_QUEUE_PRIORITY_DEFAULT, 0);
dispatch_apply_f(stripeRange.end - stripeRange.start, concurrent_queue, &pbody, block_function); #elif defined HAVE_CONCURRENCY if(!pplScheduler || pplScheduler->Id() == Concurrency::CurrentScheduler::Id())
{
Concurrency::parallel_for(stripeRange.start, stripeRange.end, pbody);
}
else
{
pplScheduler->Attach();
Concurrency::parallel_for(stripeRange.start, stripeRange.end, pbody);
Concurrency::CurrentScheduler::Detach();
} #else #error You have hacked and compiling with unsupported parallel framework #endif }
else #endif // CV_PARALLEL_FRAMEWORK
{
(void)nstripes;
body(range);
}
}
其中使用的:
tbb::parallel_for(tbb::blocked_range<int>(stripeRange.start, stripeRange.end), pbody);
使用TBB重写 parallel_for 完成使用TBB并行加速。
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