OpenCV C++ 多线程

我在 4 个不同的 Mat 对象上调用了 4x 这个 opencv 图像处理函数。

void processBinary(Mat& binaryMat) {
    //image processing
}

我想要对其进行多线程处理，以便所有 4 个方法调用同时完成，但让主线程等待，直到每个线程完成。

Ex:

int main() {

    Mat m1, m2, m3, m4;

    //perform each of these methods simultaneously, but have main thread wait for all processBinary() calls to finish
    processBinary(m1);
    processBinary(m2);
    processBinary(m3);
    processsBinary(m4);
}

我希望实现的是能够根据需要多次调用 processBinary() ，并且具有与仅调用该方法一次相同的效率。我查过多线程，但对调用线程然后加入/分离它们有点困惑。我相信我需要实例化每个线程，然后在每个线程上调用 join() ，以便主线程等待每个线程执行，但执行时间似乎没有显着增加。谁能解释我应该如何对我的程序进行多线程处理？谢谢！

EDIT: 我尝试过的：

//this does not significantly increase execution time. However, calling processBinary() only once does.4

    thread p1(&Detector::processBinary, *this, std::ref(m1));
    thread p2(&Detector::processBinary, *this, std::ref(m2));
    thread p3(&Detector::processBinary, *this, std::ref(m3));
    thread p4(&Detector::processBinary, *this, std::ref(m4));
    p1.join();
    p2.join();
    p3.join();
    p4.join();

实现这一点的巧妙方法不是自己进行线程管理，而是使用提供微并行化的库。

OpenCV本身使用英特尔线程构建模块 https://www.threadingbuildingblocks.org/（TBB）正是为了这个任务——并行运行循环。

在你的例子中，你的循环只有四次迭代。使用 C++11，您可以使用 lambda 表达式非常轻松地将其写下来。在你的例子中：

std::vector<cv::Mat> input = { m1, m2, m3, m4; }
tbb::parallel_for(size_t(0), input.size(), size_t(1), [=](size_t i) {
    processBinary(input[i]); 
});

对于这个例子，我从以下代码中获取了代码here https://software.intel.com/en-us/blogs/2009/08/03/parallel_for-is-easier-with-lambdas-intel-threading-building-blocks.