图像处理中使用多线程及图像分块实现加速运算

       很多图像处理算法，编写完毕、调试正确后，就是漫长的算法优化。有些算法处理效果很棒，但是运算非常耗时，还是无法集成进产品给用户用。本文介绍的基于多线程和图像分块实现加速运算，只是众多加速方法的一种，比较容易编写和实现。还有更底层的加速方法，如编写指令集加速运算（intel芯片的sse指令集或者arm芯片的neon指令集），即SIMD（Single Instruction Multiple Data，单指令多数据）技术，不过如果if条件判断比较多的话，编写会很头疼，本人目前在这方面代码量还不够，还写不出太多心得。

       对于一副图像，比如1000*800分辨率，我们在处理时，通常思路是从第1个像素开始，一直计算到最后一个像素。其实，目前不论手机还是个人电脑，处理器都是多核。那么完全可以将整副图像分成若干块，比如cpu为4核处理器，那么可以分成4块，每块图像大小为1000*200，这样程序可以创建4个线程，每个处理器执行一个线程，每个线程处理一个图像块。虽然这样操作后，运算速度不会显著提升4倍，因为线程创建、释放、上下文切换都要耗些时间。但运算速度还是将明显提升，一般4核 vs 1核，运算时间将降低一半。下面为完整代码，基本可以通用。

#include "stdafx.h"#include <cv.h>#include <highgui.h>#include "pthread.h"#include <time.h>using namespace cv;using namespace std;#ifndef uchar#define uchar  unsigned char#endif#ifndef MAX #define MAX(x, y)  (((x) >= (y)) ? (x) : (y))#endif#ifndef MIN #define MIN(x, y)  (((x) >= (y)) ? (y) : (x))#endif#define CLAMP_XY(x, y) (((x) < 0) ? 0 : ((x) > (y) ? (y) : (x)))#define AXJ_BLUE 0#define AXJ_GREEN1#define AXJ_RED 2#define BMPFORMAT_RGB32_R8G8B8A84typedef struct __tag_bmpinfo{unsigned int dwPixelFormat;int lWidth;int lHeight;int lPitch[3];unsigned char* pPlane[3];}BMPINFO, *LPBMPINFO;typedef struct __filter_info{BMPINFO *pSrcBitmap;float intensity;int param0;int param1;} FilterInfo, *PFilterInfo;// 转黑白图像void ConvertToBlackWhite(BMPINFO *pSrcBitmap){uchar lightness = 0, max_val = 0, min_val = 0;uchar * pSrcData = pSrcBitmap-> pPlane[0];int size = pSrcBitmap->lWidth * pSrcBitmap->lHeight;for (int i = 0; i < size; i++, pSrcData += 4){max_val = MAX(MAX(pSrcData[AXJ_BLUE], pSrcData[AXJ_GREEN]), pSrcData[AXJ_RED]);min_val = MIN(MIN(pSrcData[AXJ_BLUE], pSrcData[AXJ_GREEN]), pSrcData[AXJ_RED]);lightness = (max_val + min_val + 1) / 2;pSrcData[AXJ_BLUE] = pSrcData[AXJ_GREEN] = pSrcData[AXJ_RED] = lightness;}}// 计算线程void* ImageFilterThread(void *arg){FilterInfo *filter_info = (FilterInfo *)arg;BMPINFO *pSrcBitmap = filter_info->pSrcBitmap;int intensity = (int)CLAMP_XY(filter_info->intensity * 256, 256);uchar *dataCopy = (uchar *)malloc(pSrcBitmap->lPitch[0] * pSrcBitmap->lHeight);memcpy(dataCopy, pSrcBitmap->pPlane[0], pSrcBitmap->lPitch[0] * pSrcBitmap->lHeight);// 以彩色图像转黑白图像为例(印象里ps3就是这个算法)ConvertToBlackWhite(pSrcBitmap);// 输出结果uchar *src_data = dataCopy;uchar *dst_data = pSrcBitmap->pPlane[0];int size = pSrcBitmap->lWidth * pSrcBitmap->lHeight;for (int i = 0; i < size; i++, src_data += 4, dst_data += 4){dst_data[0] = (src_data[0] * (256 - intensity) + dst_data[0] * intensity) >> 8;dst_data[1] = (src_data[1] * (256 - intensity) + dst_data[1] * intensity) >> 8;dst_data[2] = (src_data[2] * (256 - intensity) + dst_data[2] * intensity) >> 8;}free(dataCopy);dataCopy = NULL;return NULL;}// 分块计算void ImageFilterCommon(BMPINFO *pSrcBitmap, int block_count){// 计算分块参数int block_src_height = pSrcBitmap->lHeight / block_count;int block_src_size = pSrcBitmap->lPitch[0] * block_src_height;pthread_t *block_thread = (pthread_t *)malloc(block_count * sizeof(pthread_t));BMPINFO *block_src_bmp  = (BMPINFO *)malloc(block_count * sizeof(BMPINFO));FilterInfo *filter_info_array = (FilterInfo *)malloc(block_count * sizeof(FilterInfo));// 前n-1块int i = 0;for (i = 0; i < block_count - 1; i++){memset(&block_src_bmp[i], 0, sizeof(BMPINFO));memset(&filter_info_array[i], 0, sizeof(FilterInfo));block_src_bmp[i].dwPixelFormat = BMPFORMAT_RGB32_R8G8B8A8;block_src_bmp[i].lWidth = pSrcBitmap->lWidth;block_src_bmp[i].lHeight = block_src_height;block_src_bmp[i].lPitch[0] = pSrcBitmap->lPitch[0];block_src_bmp[i].pPlane[0] = pSrcBitmap->pPlane[0] + block_src_size * i;filter_info_array[i].pSrcBitmap = &block_src_bmp[i];filter_info_array[i].intensity = 0.8f;pthread_create(&block_thread[i], NULL, ImageFilterThread, &filter_info_array[i]);}// 最后一块i = block_count - 1;memset(&block_src_bmp[i], 0, sizeof(BMPINFO));memset(&filter_info_array[i], 0, sizeof(FilterInfo));block_src_bmp[i].dwPixelFormat = BMPFORMAT_RGB32_R8G8B8A8;block_src_bmp[i].lWidth = pSrcBitmap->lWidth;block_src_bmp[i].lHeight = pSrcBitmap->lHeight - block_src_height * i;block_src_bmp[i].lPitch[0] = pSrcBitmap->lPitch[0];block_src_bmp[i].pPlane[0] = pSrcBitmap->pPlane[0] + block_src_size * i;filter_info_array[i].pSrcBitmap = &block_src_bmp[i];filter_info_array[i].intensity = 0.8f;pthread_create(&block_thread[i], NULL, ImageFilterThread, &filter_info_array[i]);// 阻塞主线程, 等待分块计算完成for (i = 0; i < block_count; i++){pthread_join(block_thread[i], NULL);}// todo 结果合成// 类似于调色这样的计算, 不需要将各个块合成整幅图像// 但如果涉及空间计算, 每个块间需要有重叠部分, 此时需要针对算法特点, 编写合成方法// 释放资源free(block_src_bmp);block_src_bmp = NULL;free(filter_info_array);filter_info_array = NULL;free(block_thread);block_thread = NULL;}int main(){const char* fileName = "test.png";Mat src = imread(fileName);imshow("src", src);BMPINFO srcbmp = { 0 }, texbmp = { 0 }, texbmp2 = { 0 }, lutbmp = { 0 };srcbmp.dwPixelFormat = BMPFORMAT_RGB32_R8G8B8A8;srcbmp.lWidth = src.cols;srcbmp.lHeight = src.rows;srcbmp.lPitch[0] = srcbmp.lWidth * 4;srcbmp.pPlane[0] = (unsigned char*)malloc(srcbmp.lPitch[0] * srcbmp.lHeight);uchar *pTempData = src.data;uchar *pdata = srcbmp.pPlane[0];for (int i = 0; i < src.rows * src.cols; i++, pdata += 4, pTempData += 3){pdata[0] = pTempData[0];pdata[1] = pTempData[1];pdata[2] = pTempData[2];pdata[3] = 255;}///////////////////////////////////////////////////////clock_t startTime = clock();ImageFilterCommon(&srcbmp, 4);printf("the time is.... %d ms\n", clock() - startTime);///////////////////////////////////////////////////////Mat dst(cv::Size(srcbmp.lWidth, srcbmp.lHeight), src.type());pTempData = dst.data;pdata = srcbmp.pPlane[0];for (int i = 0; i < dst.rows * dst.cols; i++, pdata += 4, pTempData += 3){pTempData[0] = pdata[0];pTempData[1] = pdata[1];pTempData[2] = pdata[2];}imshow("dst", dst);cv::waitKey();return 0;}

    

    

       

       完整工程下载链接：http://download.csdn.net/detail/u013085897/9831338，第一次上传三个多小时后都没有显示，以为失败了，于是又上传了一次，结果今天早晨都显示出来了，然后想删掉一份，又无法删除。csdn的这个审核机制有点坑，无法及时删除资源，也挺坑的，不知道是基于什么考虑。