TBB提供了Parallel_for、Parallel_do、Parallel_reduce等通用并行算法,可以应用在不同的并行算法场合,Parallel_for适合用在多个数据或请求之间彼此没有依赖关系,所要进行的操作也是一样的情况。

Parallel_for的调用格式:

Parallel_for(first,last,step,func)

表示一个循环的并行执行,等价于以下操作:

for(auto i =first;i<last; i+=step)func(i);

第三个参数step可以省略,默认为1。Parallel_for的使用:

  1. #include <tbb/tbb.h>
  2. #include <iostream>
  3. using namespace std;
  4. using namespace tbb;
  5. void func1(int a)
  6. {
  7. cout << a << endl;
  8. }
  9. int main()
  10. {
  11. parallel_for(0, 10, 2, func1); //step为2
  12. //parallel_for(0, 10, func1); //默认的step为1
  13. getchar();
  14. return 0;
  15. }

其中一次输出为0 4 2 6 8。

在OpenCV中有些场景需要读入多张图片,并对这些图片进行预处理,如二值化、滤波等这种场景可以使用TBB进行加速。以下是使用parallel_for模板读入多幅图片并执行高斯滤波的示例:

  1. #include <tbb/tbb.h>
  2. #include <iostream>
  3. #include <core/core.hpp>
  4. #include <imgproc.hpp>
  5. #include <highgui/highgui.hpp>
  6. using namespace std;
  7. using namespace tbb;
  8. using namespace cv;
  9. vector<Mat> imageVec;
  10. spin_mutex mutexObj; //互斥锁
  11. void ReadImage(int a)
  12. {
  13. //获取图像名字,在硬盘上按0~9.jpg排列
  14. stringstream stringstr;
  15. stringstr << a;
  16. string imagePath;
  17. stringstr >> imagePath;
  18. imagePath += ".jpg";
  19. Mat image = imread(imagePath);
  20. mutexObj.lock(); //互斥
  21. imageVec.push_back(image);
  22. mutexObj.unlock(); //解除互斥
  23. }
  24. void GaussOperate(int a)
  25. {
  26. GaussianBlur(imageVec[a], imageVec[a], Size(11, 11), 10);
  27. }
  28. int main()
  29. {
  30. parallel_for(0, 10, 1, ReadImage); //多线程读入图片
  31. parallel_for(0, 10, 1, GaussOperate); //分别执行高斯滤波操作
  32. imshow("高斯滤波", imageVec[0]); //显示其中一幅图像
  33. waitKey();
  34. return 0;
  35. }

其中一幅原始输入图像:

滤波效果:

程序中首先定义了一个spin_mutex类的对象mutexObj。TBB中spin_mutex类用来对多线程中一段代码或变量提供同步和互斥保护,保证在同一时间只有一个线程对这段代码或变量进行操作。

lock函数开启互斥锁,unlock函数解除互斥。TBB中提供的互斥锁除了spin_mutex外还有5个: mutex、quening_mutex、spin_rw_mutex、recurisve_mutex、queuing_rw_mutex。

上例中高斯滤波部分只有一个滤波操作,使用lambda表达式更为简洁,上例中的main函数可以改写为:

  1. int main()
  2. {
  3. parallel_for(0, 10, 1, ReadImage); //多线程读入图片
  4. parallel_for(0, 10, 1, [](int a) {GaussianBlur(imageVec[a],imageVec[a], Size(11, 11), 10); }); //lambda表达式写法
  5. imshow("高斯滤波", imageVec[0]);
  6. waitKey();
  7. return 0;
  8. }

parallel_for(0, 10, 1, GaussOperate)等价于parallel_for(0, 10, 1, [](int a) {GaussianBlur(imageVec[a],imageVec[a], Size(11, 11), 10); })

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